Решение
находим с помощью калькулятора . Алгоритм решения такой же, как и для систем линейных неоднородных уравнений.
Оперируя только со строками, находим ранг матрицы, базисный минор; объявляем зависимые и свободные неизвестные и находим общее решение.
Первая и вторая строки пропорциональны, одну из них вычеркнем:
.
Зависимые переменные – x 2 , x 3 , x 5 , свободные – x 1 , x 4 . Из первого уравнения 10x 5 = 0 находим x 5 = 0, тогда
; .
Общее решение имеет вид:
Находим фундаментальную систему решений, которая состоит из (n-r) решений. В нашем случае n=5, r=3, следовательно, фундаментальная система решений состоит из двух решений, причем эти решения должны быть линейно независимыми. Чтобы строки были линейно независимыми, необходимо и достаточно, чтобы ранг матрицы, составленной из элементов строк, был равен количеству строк, то есть 2. Достаточно придать свободным неизвестным x 1 и x 4 значения из строк определителя второго порядка, отличного от нуля, и подсчитать x 2 , x 3 , x 5 . Простейшим определителем, отличным от нуля, является .
Таким образом, первое решение:
, второе – 
.
Эти два решения составляют фундаментальную систему решений. Заметим, что фундаментальная система не единственна (определителей, отличных от нуля, можно составить сколько угодно).
Пример 2
. Найти общее решение и фундаментальную систему решений системы 
Решение.
,
отсюда следует, что ранг матрицы равен 3 и равен числу неизвестных. Значит, система не имеет свободных неизвестных, а поэтому имеет единственное решение – тривиальное.
Задание
. Исследовать и решить систему линейных уравнений.
Пример 4
Задание
. Найти общее и частное решения каждой системы.
Решение.
Выпишем основную матрицу системы:
| 5 | -2 | 9 | -4 | -1 |
| 1 | 4 | 2 | 2 | -5 |
| 6 | 2 | 11 | -2 | -6 |
| x 1 | x 2 | x 3 | x 4 | x 5 |
Приведем матрицу к треугольному виду. Будем работать только со строками, так как умножение строки матрицы на число, отличное от нуля, и прибавление к другой строке для системы означает умножение уравнения на это же число и сложение с другим уравнением, что не меняет решения системы.
Умножим 2-ую строку на (-5). Добавим 2-ую строку к 1-ой:
| 0 | -22 | -1 | -14 | 24 |
| 1 | 4 | 2 | 2 | -5 |
| 6 | 2 | 11 | -2 | -6 |
Умножим 2-ую строку на (6). Умножим 3-ую строку на (-1). Добавим 3-ую строку к 2-ой:
Найдем ранг матрицы.
| 0 | 22 | 1 | 14 | -24 |
| 6 | 2 | 11 | -2 | -6 |
| x 1 | x 2 | x 3 | x 4 | x 5 |
Выделенный минор имеет наивысший порядок (из возможных миноров) и отличен от нуля (он равен произведению элементов, стоящих на обратной диагонали), следовательно rang(A) = 2.
Этот минор является базисным. В него вошли коэффициенты при неизвестных x 1 ,x 2 , значит, неизвестные x 1 ,x 2 – зависимые (базисные), а x 3 ,x 4 ,x 5 – свободные.
Преобразуем матрицу, оставляя слева только базисный минор.
| 0 | 22 | 14 | -1 | -24 |
| 6 | 2 | -2 | -11 | -6 |
| x 1 | x 2 | x 4 | x 3 | x 5 |
Система с коэффициентами этой матрицы эквивалентна исходной системе и имеет вид:
22x 2 = 14x 4 - x 3 - 24x 5
6x 1 + 2x 2 = - 2x 4 - 11x 3 - 6x 5
Методом исключения неизвестных находим нетривиальное решение :
Получили соотношения, выражающие зависимые переменные x 1 ,x 2 через свободные x 3 ,x 4 ,x 5 , то есть нашли общее решение :
x 2 = 0.64x 4 - 0.0455x 3 - 1.09x 5
x 1 = - 0.55x 4 - 1.82x 3 - 0.64x 5
Находим фундаментальную систему решений, которая состоит из (n-r) решений.
В нашем случае n=5, r=2, следовательно, фундаментальная система решений состоит из 3-х решений, причем эти решения должны быть линейно независимыми.
Чтобы строки были линейно независимыми, необходимо и достаточно, чтобы ранг матрицы, составленной из элементов строк, был равен количеству строк, то есть 3.
Достаточно придать свободным неизвестным x 3 ,x 4 ,x 5 значения из строк определителя 3-го порядка, отличного от нуля, и подсчитать x 1 ,x 2 .
Простейшим определителем, отличным от нуля, является единичная матрица.
| 1 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 0 |
| 0 | 0 | 1 |
Задача . Найти фундаментальный набор решений однородной системы линейных уравнений.
Однородная система линейных уравнений AX = 0 всегда совместна. Она имеет нетривиальные (ненулевые) решения, если r = rank A < n .
Для однородных систем базисные переменные (коэффициенты при которых образуют базисный минор) выражаются через свободные переменные соотношениями вида:
Тогда n - r линейно независимыми вектор-решениями будут:
а любое другое решение является их линейной комбинацией. Вектор-решения 
образуют нормированную фундаментальную систему.
В линейном пространстве множество решений однородной системы линейных уравнений образует подпространство размерности n - r
; 
- базис этого подпространства.
Система m линейных уравнений с n неизвестными (или, линейная система
 |
Здесь x 1 , x 2 , …, x n a 11 , a 12 , …, a mn - коэффициенты системы - иb 1 , b 2 , … b m a ij i ) и неизвестного (j
Система (1) называется однородной b 1 = b 2 = … = b m = 0), иначе -неоднородной .
Система (1) называется квадратной , если число m уравнений равно числу n неизвестных.
Решение
системы (1) - совокупность n
чисел c
1 , c
2 , …, c n
, таких что подстановка каждого c i
вместо x i
в систему (1) обращает все её уравнения в тождества.
Система (1) называется совместной несовместной
Решения c 1 (1) , c 2 (1) , …, c n (1) и c 1 (2) , c 2 (2) , …, c n различными
| c 1 (1) = c 1 (2) , c 2 (1) = c 2 (2) , …, c n (1) = c n (2) . |
определённой неопределённой . Если уравнений больше, чем неизвестных, она называется переопределённой .
Решение систем линейных уравнений
Решение матричных уравнений ~ Метод Гаусса
Способы решения систем линейных уравнений делятся на две группы:
1. точные методы , представляющие собой конечные алгоритмы для вычисления корней системы (решение систем с помощью обратной матрицы, правило Крамера, метод Гаусса и др.),
2. итерационные методы , позволяющие получить решение системы с заданной точностью путем сходящихся итерационных процессов (метод итерации, метод Зейделя и др.).
Вследствие неизбежных округлений результаты даже точных методов являются приближенными. При использовании итерационных методов, сверх того, добавляется погрешность метода.
Эффективное применение итерационных методов существенно зависит от удачного выбора начального приближения и быстроты сходимости процесса.
Решение матричных уравнений
Рассмотрим систему n линейных алгебраических уравнений относительно n неизвестных х 1 , х 2 , …, х n :
 .
| (15) |
Матрица А , столбцами которой являются коэффициенты при соответствующих неизвестных, а строками - коэффициенты при неизвестных в соответствующем уравнении, называется матрицей системы ; матрица-столбец b , элементами которой являются правые части уравнений системы, называется матрицей правой части или просто правой частью системы . Матрица-столбец х , элементы которой - искомые неизвестные, называется решением системы .
Если матрица А - неособенная, то есть det A н е равен 0 то система (13), или эквивалентное ей матричное уравнение (14), имеет единственное решение.
В самом деле, при условии det A не равно 0 существует обратная матрица А -1 . Умножая обе части уравнения (14) на матрицу А -1 получим:
| (16) |
Формула (16) дает решение уравнения (14) и оно единственно.
Системы линейных уравнений удобно решать с помощью функции lsolve .
lsolve(А, b )
Возвращается вектор решения x такой, что Ах = b.
Аргументы:
А - квадратная, не сингулярная матрица.
b - вектор, имеющий столько же рядов, сколько рядов в матрице А .
На Рисунке 8 показано решение системы трех линейных уравнений относительно трех неизвестных.
Метод Гаусса
Метод Гаусса, его еще называют методом Гауссовых исключений, состоит в том, что систему (13) приводят последовательным исключением неизвестных к эквивалентной системе с треугольной матрицей:
В матричной записи это означает, что сначала (прямой ход метода Гаусса) элементарными операциями над строками приводят расширенную матрицу системы к ступенчатому виду:
а затем (обратный ход метода Гаусса) эту ступенчатую матрицу преобразуют так, чтобы в первых n столбцах получилась единичная матрица:
.
Последний, (n + 1) столбец этой матрицы содержит решение системы (13).
В Mathcad прямой и обратный ходы метода Гаусса выполняет функция rref (A ).
На Рисунке 9 показано решение системы линейных уравнений методом Гаусса, в котором используются следующие функции:
rref(A )
Возвращается ступенчатая форма матрицы А .
augment(A , В )
Возвращается массив, сформированный расположением A иВ бок о бок. Массивы A иВ должны иметь одинаковое число строк.
submatrix(A, ir, jr, ic, jc )
Возвращается субматрица, состоящая из всех элементов с ir по jr и столбцах с ic по jc. Удостоверьтесь, что ir jr и
ic jc, иначе порядок строк и (или) столбцов будет обращен.
Рисунок 9.
Описание метода
Для системы n линейных уравнений с n неизвестными (над произвольным полем)
с определителем матрицы системы Δ, отличным от нуля, решение записывается в виде
(i-ый столбец матрицы системы заменяется столбцом свободных членов).
В другой форме правило Крамера формулируется так: для любых коэффициентов c1, c2, …, cn справедливо равенство:
В этой форме формула Крамера справедлива без предположения, что Δ отлично от нуля, не нужно даже, чтобы коэффициенты системы были бы элементами целостного кольца(определитель системы может быть даже делителем нуля в кольце коэффициентов). Можно также считать, что либо наборы b1,b2,...,bn и x1,x2,...,xn, либо набор c1,c2,...,cn состоят не из элементов кольца коэффициентов системы, а какого-нибудь модуля над этим кольцом. В этом виде формула Крамера используется, например, при доказательстве формулы дляопределителя Грама и Леммы Накаямы.
| 35) Теорема Кронекера-Капелли |
Для того чтобы система m неоднородных линейных уравнений с n неизвестными была совместной, необходимо и достаточно, чтобы
Доказательство необходимости.
Пусть система (1.13) совместна, то есть существуют такие числа х
1 =α
1 , х
2 =α
2 , …, х n =α n ,
что
 (1.15)
Вычтем из последнего столбца расширенной матрицы ее первый столбец, умноженный на α 1 , второй – на α 2 , …, n-ый – умноженный на α n , то есть из последнего столбца матрицы (1.14) следует вычесть левые части равенств (1.15). Тогда получим матрицу
ранг которой в результате элементарных преобразований не изменится и . Но очевидно, и, значит,
Доказательство достаточности.
Пусть и пусть для определенности не равный нулю минор порядка r расположен в левом верхнем углу матрицы:
Это означает, что остальные строки матрицы могут быть получены как линейные комбинации первых r строк, то есть m-r строк матрицы можно представить в виде сумм первых r строк, умноженных на некоторые числа. Но тогда первые r уравнений системы (1.13) самостоятельны, а остальные являются их следствиями, то есть решение системы первых r уравнений автоматически является решением остальных уравнений.
Возможны два случая.
1. r=n. Тогда система, состоящая из первых r уравнений, имеет одинаковое число уравнений и неизвестных и совместна, причем решение ее единственно.
2. r |
36)ус-е определенности, неопределенности
Система m
линейных уравнений с n
неизвестными
(или, линейная система
) в линейной алгебре - это система уравнений вида
 |
Здесь x 1 , x 2 , …, x n - неизвестные, которые надо определить. a 11 , a 12 , …, a mn - коэффициенты системы - и b 1 , b 2 , … b m - свободные члены - предполагаются известными. Индексы коэффициентов (a ij ) системы обозначают номера уравнения (i ) и неизвестного (j ), при котором стоит этот коэффициент, соответственно .
Система (1) называется однородной , если все её свободные члены равны нулю (b 1 = b 2 = … = b m = 0), иначе - неоднородной .
Система (1) называется совместной , если она имеет хотя бы одно решение, и несовместной , если у неё нет ни одного решения.
Совместная система вида (1) может иметь одно или более решений.
Решения c 1 (1) , c 2 (1) , …, c n (1) и c 1 (2) , c 2 (2) , …, c n (2) совместной системы вида (1) называются различными , если нарушается хотя бы одно из равенств:
| c 1 (1) = c 1 (2) , c 2 (1) = c 2 (2) , …, c n (1) = c n (2) . |
Совместная система вида (1) называется определённой , если она имеет единственное решение; если же у неё есть хотя бы два различных решения, то она называется неопределённой
37)Решение систем линейных уравнений методом Гаусса
Пусть исходная система выглядит следующим образом
Матрица A называется основной матрицей системы, b - столбцом свободных членов.
Тогда согласно свойству элементарных преобразований над строками основную матрицу этой системы можно привести к ступенчатому виду(эти же преобразования нужно применять к столбцу свободных членов):
Тогда переменные называются главными переменными . Все остальные называются свободными .
[править]Условие совместности
Упомянутое выше условие для всех может быть сформулировано в качестве необходимого и достаточного условия совместности:
Напомним, что рангом совместной системы называется ранг её основной матрицы (либо расширенной, так как они равны).
Алгоритм
Описание
Алгоритм решения СЛАУ методом Гаусса подразделяется на два этапа.
§ На первом этапе осуществляется так называемый прямой ход, когда путём элементарных преобразований над строками систему приводят к ступенчатой или треугольной форме, либо устанавливают, что система несовместна. А именно, среди элементов первого столбца матрицы выбирают ненулевой, перемещают его на крайнее верхнее положение перестановкой строк и вычитают получившуюся после перестановки первую строку из остальных строк, домножив её на величину, равную отношению первого элемента каждой из этих строк к первому элементу первой строки, обнуляя тем самым столбец под ним. После того, как указанные преобразования были совершены, первую строку и первый столбец мысленно вычёркивают и продолжают пока не останется матрица нулевого размера. Если на какой-то из итераций среди элементов первого столбца не нашёлся ненулевой, то переходят к следующему столбцу и проделывают аналогичную операцию.
§ На втором этапе осуществляется так называемый обратный ход, суть которого заключается в том, чтобы выразить все получившиеся базисные переменные через небазисные и построить фундаментальную систему решений, либо, если все переменные являются базисными, то выразить в численном виде единственное решение системы линейных уравнений. Эта процедура начинается с последнего уравнения, из которого выражают соответствующую базисную переменную (а она там всего одна) и подставляют в предыдущие уравнения, и так далее, поднимаясь по «ступенькам» наверх. Каждой строчке соответствует ровно одна базисная переменная, поэтому на каждом шаге, кроме последнего (самого верхнего), ситуация в точности повторяет случай последней строки.
Метод Гаусса требует порядка O (n 3) действий.
Этот метод опирается на:
38)Теорема Кронекера-Капелли.
Система совместна тогда и только тогда, когда ранг её основной матрицы равен рангу её расширенной матрицы.
Чтобы понять, что такое фундаментальная система решений вы можете посмотреть видео-урок для этого же примера кликнув . Теперь перейдем собственно к описанию всей необходимой работы. Это поможет вам более детально разобраться в сути данного вопроса.
Как найти фундаментальную систему решений линейного уравнения?
Возьмём для примера такую систему линейных уравнений:
Найдём решение этой линейной системы уравнений . Для начала нам надо выписать матрицу коэффициентов системы.
Преобразуем эту матрицу к треугольной.
Первую строку переписываем без изменений. И все элементы, что стоят под $a_{11}$, надо сделать нулями. Что бы сделать ноль в место элемента $a_{21}$, надо от второй строки вычесть первую, и разность записать во второй строке. Что бы сделать ноль в место элемента $a_{31}$, надо от третьей строки вычесть первую и разность записать в третьей строке. Что бы сделать ноль в место элемента $a_{41}$, надо от четвёртой строки вычесть первую умноженную на 2 и разность записать в четвёртой строке. Что бы сделать ноль в место элемента $a_{31}$, надо от пятой строки вычесть первую умноженную на 2 и разность записать в пятой строке.
Первую и вторую строку переписываем без изменений. И все элементы, что стоят под $a_{22}$, надо сделать нулями. Что бы сделать ноль в место элемента $a_{32}$, надо от третьей строки вычесть вторую умноженную на 2 и разность записать в третьей строке. Что бы сделать ноль в место элемента $a_{42}$, надо от четвёртой строки вычесть вторую умноженную на 2 и разность записать в четвёртой строке. Что бы сделать ноль в место элемента $a_{52}$, надо от пятой строки вычесть вторую умноженную на 3 и разность записать в пятой строке.
Видим, что последние три строки – одинаковые
, поэтому если от четвёртой и пятой вычесть третью, то они станут нулевыми.
По этой матрице записываем новую систему уравнений
.
Видим, что линейно независимых уравнений у нас, только три, а неизвестных пять, поэтому фундаментальная система решений будет состоять из двух векторов
. Значит, нам надо перенести две последние неизвестные вправо
.
Теперь, начинаем выражать те неизвестные, что стоят в левой части через те, что стоят в правой части. Начинаем с последнего уравнения, сначала выразим $x_3$, потом полученный результат подставим во второе уравнение и выразим $x_2$, а потом в первое уравнение и тут выразим $x_1$. Таким образом мы все неизвестные, что стоят в левой части, выразили через неизвестные, что стоят в правой части.
После чего вы вместо $x_4$ и $x_5$, можем подставлять любые числа и находить $x_1$, $x_2$ и $x_3$. Каждая такая пятёрка чисел будет корнями нашей изначальной системы уравнений. Что бы найти векторы, что входят в ФСР
нам надо вместо $x_4$ подставить 1, а вместо $x_5$ подставить 0, найти $x_1$, $x_2$ и $x_3$, а потом наоборот $x_4=0$ и $x_5=1$.
Линейная система называется однородной , если все ее свободные члены равны 0.
В матричном виде однородная система
записывается:
.
Однородная система (2) всегда совместна
.
Очевидно, что набор чисел
,
,
…,
удовлетворяет каждому уравнению
системы. Решение
называетсянулевым
илитривиальным
решением. Таким образом, однородная
система всегда имеет нулевое решение.
При каких условиях однородная система (2) будет иметь ненулевые (нетривиальные) решения?
Теорема 1.3
Однородная система
(2)имеет ненулевые решения
тогда
и только тогда, когда рангr
ее основной матрицы
меньше числа неизвестныхn
.
Система (2) – неопределенная
.
Следствие 1.
Если число уравненийm
однородной
системы меньше числа переменных
,
то система является неопределенной и
имеет множество ненулевых решений.
Следствие 2.
Квадратная однородная
система
имеет ненулевые решения тогда и тогда,
когда основная матрица этой системы
вырождена, т.е. определитель
.
В противном случае, если определитель
,
квадратная однородная система имеетединственное
нулевое решение
.
Пусть ранг системы (2)
т. е система (2) имеет нетривиальные
решения.
Пусть
и
- частные решения этой системы, т.е.
и
.
Свойства решений однородной системы
Действительно, .
Действительно, .
Объединяя, свойства 1) и 2), можно
сказать, что если
…,
- решения однородной системы (2), то и
всякая их линейная комбинация-
также является ее решением. Здесь
-
произвольные действительные числа.
Можно найти
линейно независимых частных решений
однородной системы (2), с помощью которых
можно получить любое другое частное
решение данной системы, т.е. получить
общее решение системы (2).
Определение 2.2
Совокупность
линейно независимых частных решений
…,
однородной системы (2) таких, что каждое
решение системы (2) можно представить
в виде их линейной комбинации, называетсяфундаментальной системой решений
(ФСР) однородной системы (2).
Пусть
…,
- фундаментальная система решений, тогда
общее решение однородной системы (2)
можно представить в виде:
Где
.
Замечание.
Чтобы получить
ФСР, нужно найти частные решения
…,
,
придавая поочередно какой-либо одной
свободной переменной значение «1», а
всем остальным свободным переменным –
значения «0».
Получим
,,
…,
- ФСР.
Пример. Найти общее решение и фундаментальную систему решений однородной системы уравнений:
Решение.
Запишем расширенную
матрицу системы, предварительно поставив
на первое место последнее уравнение
системы, и приведем ее к ступенчатому
виду. Поскольку правые части уравнений
в результате элементарных преобразований
не меняются, оставаясь нулями, столбец
можно не выписывать.
̴
̴
̴
Ранг системы
где
- число переменных. Система неопределенная,
имеет множество решений.
Базисный минор при переменных
отличен
от нуля:
выбираем
в качестве базисных переменных, остальные
- свободные переменные (принимают любые
действительные значения).
Последней в цепочке матрице соответствует ступенчатая система уравнений:
(3)
Выразим базисные переменные
через свободные переменные
(обратный ход метода Гаусса).
Из последнего уравнения выразим
:
и подставим в первое уравнение. Получим.
Раскроем скобки, приведем подобные и
выразим
:
.
Полагая
,
,
,
где
,
запишем
- общее решение системы.
Найдем фундаментальную систему решений
,
,
.
Тогда общее решение однородной системы можно записать в виде:
Замечание.
ФСР можно было найти
другим путем, без предварительного
отыскания общего решения системы. Для
этого полученную ступенчатую систему
(3) нужно было решить трижды, полагая
для
:
;
для
:
;
для
:
.
Система m линейных уравнений c n неизвестными называется системой линейных однородных уравнений, если все свободные члены равны нулю. Такая система имеет вид:
где а ij (i = 1, 2, …, m ; j = 1, 2, …, n ) - заданные числа; х i – неизвестные.
Система линейных однородных уравнений всегда совместна, так как r (А) = r (). Она всегда имеет, по крайней мере, нулевое (тривиальное ) решение (0; 0; …; 0).
Рассмотрим при каких условиях однородные системы имеют ненулевые решения.
Теорема 1. Система линейных однородных уравнений имеет ненулевые решения тогда и только тогда, когда ранг её основной матрицы r меньше числа неизвестных n , т.е. r < n .
□
1). Пусть система линейных однородных уравнений имеет ненулевое решение. Так как ранг не может превосходить размера матрицы, то, очевидно, r
≤ n
. Пусть r
= n
. Тогда один из миноров размера n n
отличен от нуля. Поэтому соответствующая система линейных уравнений имеет единственное решение: 
, , . Значит, других, кроме тривиальных, решений нет. Итак, если есть нетривиальное решение, то r
< n
.
2). Пусть r < n . Тогда однородная система, будучи совместной, является неопределённой. Значит, она имеет бесконечное множество решений, т.е. имеет и ненулевые решения. ■
Рассмотрим однородную систему n линейных уравнений c n неизвестными:
(2)
Теорема 2. Однородная система n линейных уравнений c n неизвестными (2) имеет ненулевые решения тогда и только тогда, когда её определитель равен нулю: = 0.
□ Если система (2) имеет ненулевое решение, то = 0. Ибо при система имеет только единственное нулевое решение. Если же = 0, то ранг r основной матрицы системы меньше числа неизвестных, т.е. r < n . И, значит, система имеет бесконечное множество решений, т.е. имеет и ненулевые решения. ■
Обозначим решение системы (1) х
1 = k
1 , х
2 = k
2 , …, х n
= k n
в виде строки 
.
Решения системы линейных однородных уравнений обладают следующими свойствами:
1.
Если строка - решение системы (1), то и строка - решение системы (1).
2.
Если строки 
и - решения системы (1), то при любых значениях с
1 и с
2 их линейная комбинация - тоже решение системы (1).
Проверить справедливость указанных свойств можно непосредственной подстановкой их в уравнения системы.
Из сформулированных свойств следует, что всякая линейная комбинация решений системы линейных однородных уравнений также является решением этой системы.
Система линейно независимых решений е 1 , е 2 , …, е р называется фундаментальной , если каждое решение системы (1) является линейной комбинацией этих решений е 1 , е 2 , …, е р .
Теорема 3. Если ранг r матрицы коэффициентов при переменных системы линейных однородных уравнений (1) меньше числа переменных n , то всякая фундаментальная система решений системы (1) состоит из n – r решений.
Поэтому общее решение системы линейных однородных уравнений (1) имеет вид:
где е 1 , е 2 , …, е р – любая фундаментальная система решений системы (9), с 1 , с 2 , …, с р – произвольные числа, р = n – r .
Теорема 4. Общее решение системы m линейных уравнений c n неизвестными равно сумме общего решения соответствующей ей системы линейных однородных уравнений (1) и произвольного частного решения этой системы (1).
Пример. Решите систему
Решение. Для данной системы m = n = 3. Определитель
по теореме 2 система имеет только тривиальное решение: x = y = z = 0.
Пример. 1) Найдите общее и частные решения системы
2) Найдите фундаментальную систему решений.
Решение. 1) Для данной системы m = n = 3. Определитель
по теореме 2 система имеет ненулевые решения.
Так как в системе только одно независимое уравнение
x + y – 4z = 0,
то из него выразим x =4z - y . Откуда получим бесконечное множество решений: (4z - y , y , z ) – это и есть общее решение системы.
При z = 1, y = -1, получим одно частное решение: (5, -1, 1). Положив z = 3, y = 2, получим второе частное решение: (10, 2, 3) и т.д.
2) В общем решении (4z - y , y , z ) переменные y и z являются свободными, а переменная х – зависимая от них. Для того, чтобы найти фундаментальную систему решений, придадим свободным переменным значения: сначала y = 1, z = 0, затем y = 0, z = 1. Получим частные решения (-1, 1, 0), (4, 0, 1), которые и образуют фундаментальную систему решений.
Иллюстрации :
Рис. 1 Классификация систем линейных уравнений
Рис. 2 Исследование систем линейных уравнений
Презентации:
· Решение СЛАУ_матричный метод
· Решение СЛАУ_метод Крамера
· Решение СЛАУ_метод Гаусса
· Пакеты решения математических задач Mathematica, MathCad : поиск аналитического и числового решения систем линейных уравнений
Контрольные вопросы :
1. Дайте определение линейного уравнения
2. Какой вид имеет система m линейных уравнений с n неизвестными?
3. Что называется решением систем линейных уравнений?
4. Какие системы называются равносильными?
5. Какая система называется несовместной?
6. Какая система называется совместной?
7. Какая система называется определенной?
8. Какая система называется неопределенной
9. Перечислите элементарные преобразования систем линейных уравнений
10. Перечислите элементарные преобразования матриц
11. Сформулируйте теорему о применении элементарных преобразований к системе линейных уравнений
12. Какие системы можно решать матричным методом?
13. Какие системы можно решать методом Крамера?
14. Какие системы можно решать методом Гаусса?
15. Перечислите 3 возможных случая, возникающих при решении систем линейных уравнений методом Гаусса
16. Опишите матричный метод решения систем линейных уравнений
17. Опишите метод Крамера решения систем линейных уравнений
18. Опишите метод Гаусса решения систем линейных уравнений
19. Какие системы можно решать с применением обратной матрицы?
20. Перечислите 3 возможных случая, возникающих при решении систем линейных уравнений методом Крамера
Литература :
1. Высшая математика для экономистов: Учебник для вузов / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко, И.М. Тришин, М.Н.Фридман. Под ред. Н.Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ, 2005. – 471 с.
2. Общий курс высшей математики для экономистов: Учебник. / Под ред. В.И. Ермакова. –М.: ИНФРА-М, 2006. – 655 с.
3. Сборник задач по высшей математике для экономистов: Учебное пособие / Под ред.В.И. Ермакова. М.: ИНФРА-М, 2006. – 574 с.
4. Гмурман В. Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и магматической статистике. - М.: Высшая школа, 2005. – 400 с.
5. Гмурман. В.Е Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Высшая школа, 2005.
6. Данко П.Е., Попов А.Г., Кожевникова Т.Я. Высшая математика в упражнениях и задачах. Ч. 1, 2. – М.: Оникс 21 век: Мир и образование, 2005. – 304 с. Ч. 1; – 416 с. Ч. 2.
7. Математика в экономике: Учебник: В 2-х ч. / А.С. Солодовников, В.А. Бабайцев, А.В. Браилов, И.Г. Шандара. – М.: Финансы и статистика, 2006.
8. Шипачев В.С. Высшая математика: Учебник для студ. вузов – М.: Высшая школа, 2007. – 479 с.
Похожая информация.
