Базисные (основные) и свободные (неосновные) переменные. Общее и базисное решения системы линейных алгебраических уравнений. Первая часть.
Что означает фраза «ранг матрицы равен $r$»? Она означает, что есть хотя бы один минор $r$-го порядка, который не равен нулю. Напомню, что такой минор называется базисным. Базисных миноров может быть несколько. При этом все миноры, порядок которых выше $r$, равны нулю или не существуют.
Выбрать $r$ базисных переменных в общем случае можно различными способами. В примерах я покажу наиболее часто используемый способ выбора.
Во всех изложенных ниже примерах матрицу системы будем обозначать буквой $A$, а расширенную матрицу системы – буквой $\widetilde$.
Решить СЛАУ $ \left \ < \begin
Итак, мы имеем СЛАУ, у которой 3 уравнения и 4 переменных: $x_1$, $x_2$, $x_3$, $x_4$. Так как количество переменных больше количества уравнений, то такая система не может иметь единственное решение (чуть позже мы строго докажем это предложение на основе теоремы Кронекера-Капелли). Найдём решения СЛАУ, используя метод Гаусса:
$$ \left( \begin
Мы завершили прямой ход метода Гаусса, приведя расширенную матрицу системы к ступенчатому виду. Слева от черты расположены элементы преобразованной матрицы системы, которую мы также привели к ступенчатому виду. Напомню, что если некая матрица приведена к ступенчатому виду, то её ранг равен количеству ненулевых строк.
И матрица системы, и расширенная матрица системы после эквивалентных преобразований приведены к ступенчатому виду; они содержат по две ненулевых строки. Вывод: $\rang A=\rang\widetilde = 2$.
Итак, заданная СЛАУ содержит 4 переменных (обозначим их количество как $n$, т.е. $n=4$). Кроме того, ранги матрицы системы и расширенной матрицы системы равны между собой и равны числу $r=2$. Так как $r < n$, то согласно следствию из теоремы Кронекера-Капелли СЛАУ является неопределённой (имеет бесконечное количество решений).
Найдём эти решения. Для начала выберем базисные переменные. Их количество должно равняться $r$, т.е. в нашем случае имеем две базисные переменные. Какие именно переменные (ведь у нас их 4 штуки) принять в качестве базисных? Обычно в качестве базисных переменных берут те переменные, которые расположены на первых местах в ненулевых строках преобразованной матрицы системы, т.е. на «ступеньках». Что это за «ступеньки» показано на рисунке:
На «ступеньках» стоят числа из столбцов №1 и №3. Первый столбец соответствует переменной $x_1$, а третий столбец соответствует переменной $x_3$. Именно переменные $x_1$ и $x_3$ примем в качестве базисных.
В принципе, если вас интересует именно методика решения таких систем, то можно пропускать нижеследующее примечание и читать далее. Если вы хотите выяснить, почему можно в качестве базисных взять именно эти переменные, и нельзя ли выбрать иные – прошу раскрыть примечание.
Почему можно принять переменные $x_1$ и $x_3$ в качестве базисных? Для ответа на этот вопрос давайте вспомним, что ранг матрицы системы равен числу $r=2$. Это говорит о том, что все миноры данной матрицы, порядок которых выше 2, либо равны нулю, либо не существуют. Ненулевые миноры есть только среди миноров второго порядка. Выберем какой-либо ненулевой минор второго порядка. Мы можем выбирать его как в исходной матрице системы $A$, т.е. в матрице $\left( \begin
Итак, давайте выберем минор второго порядка, элементы которого находятся на пересечении строк №1 и №2, и столбцов №1 и №2:
$$ M_<2>^<(1)>=\left| \begin
Вывод: выбранный нами минор второго порядка не является базисным, ибо он равен нулю. Так как элементы этого минора взяты из столбца №1 (он соответствует переменной $x_1$) и столбца №2 (он соответствует переменной $x_2$), то пара переменных $x_1$ и $x_2$ не могут быть базисными переменными.
Осуществим вторую попытку, взяв минор второго порядка, элементы которого лежат на пересечении строк №1, №2 и столбцов №3 и №4:
$$ M_<2>^<(2)>=\left| \begin
Вывод: выбранный нами минор второго порядка является базисным, ибо он не равен нулю. Так как элементы этого минора взяты из столбца №3 (он соответствует переменной $x_3$) и столбца №4 (он соответствует переменной $x_4$), то пару переменных $x_3$ и $x_4$ можно принять в качестве базисных.
Сделаем и третью попытку, найдя значение минора, элементы которого расположены на пересечении строк №1, №2 и столбцов №1 и №3:
Вывод: выбранный нами минор второго порядка является базисным, ибо он не равен нулю. Так как элементы этого минора взяты из столбца №1 (он соответствует переменной $x_1$) и столбца №3 (он соответствует переменной $x_3$), то пару переменных $x_1$ и $x_3$ можно принять в качестве базисных.
Как видите, выбор базисных переменных не является однозначным. На самом деле количество вариантов выбора не превышает количество размещений из $n$ элементов по $r$, т.е. не больше чем $C_
В рассматриваемом примере в качестве баисных были приняты переменные $x_1$ и $x_3$ – сугубо из соображений удобства дальнейшего решения. В чём это удобство состоит, будет видно чуток позже.
Базисные переменные выбраны: это $x_1$ и $x_3$. Остальные $n-r=2$ переменных (т.е. $x_2$ и $x_4$) являются свободными. Нам нужно выразить базисные переменные через свободные.
Я предпочитаю работать с системой в матричной форме записи. Для начала очистим полученную матрицу $\left( \begin
$$ \left( \begin
Свободным переменным, т.е. $x_2$ и $x_4$, соответствуют столбцы №2 и №4. Перенесём эти столбцы за черту. Знак всех элементов переносимых столбцов изменится на противоположный:
Почему меняются знаки? Что вообще значит это перенесение столбцов? показать\скрыть
Давайте обратимся к расширенной матрице системы, которая после преобразований имеет вид $\left( \begin
Если опять записать полученную систему в виде матрицы, то мы и получим матрицу с перенесёнными за черту столбцами.
А теперь продолжим решение обычным методом Гаусса. Наша цель: сделать матрицу до черты единичной. Для начала разделим вторую строку на 3, а потом продолжим преобразования обратного хода метода Гаусса:
$$ \left( \begin
Матрица до черты стала единичной, метод Гаусса завершён. Общее решение найдено, осталось лишь записать его. Если вспомнить, что четвёртый столбец соответствует переменной $x_2$, а пятый столбец – переменной $x_4$, то получим:
Нами получено общее решение заданной СЛАУ. Чтобы найти базисное решение, нужно все свободные переменные приравнять к нулю. Т.е. полагая $x_2=0$ и $x_4=0$, будем иметь:
Решение $x_1=9$, $x_2=0$, $x_3=-2$, $x_4=0$ и является базисным решением данной СЛАУ. В принципе, задавая свободным переменным иные значения, можно получить иные частные решения данной системы. Таких частных решений бесконечное количество. Например, принимая $x_2=-4$ и $x_4=1$, получим такое частное решение: $\left\ <\begin
Если есть желание, то полученное решение можно проверить. Например, подставляя $x_1=9+2x_2-\frac<1><3>x_4$ и $x_3=-2-\frac<4><3>x_4$ в левую часть первого уравнения, получим:
$$ 3x_1-6x_2+9x_3+13x_4=3\cdot \left(9+2x_2-\frac<1><3>x_4\right)-6x_2+9\cdot \left(-2-\frac<4><3>x_4\right)+13x_4=9. $$
Проверка первого уравнения увенчалась успехом; точно так же можно проверить второе и третье уравнения.
Если система является неопределённой, указать базисное решение.
Похожий пример уже был решен в теме «метод Крамера» (пример №4). Переменные $x_4$ и $x_5$ были перенесены в правые части, а дальше применялись стандартные операции метода Крамера. Однако такой метод решения не гарантирует достижения результата. Например, мы переносим некие переменные в правую часть, а оставшийся определитель оказывается равным нулю, – что тогда? Решать перебором? 🙂 Поэтому гораздо удобнее применять преобразования метода Гаусса, как и в предыдущем примере.
$$ \left( \begin
Матрица системы и расширенная матрица системы приведены к трапециевидной форме. Ранги этих матриц равны между собой и равны числу 3, т.е. $\rang A=\rang\widetilde = 3$. Так как ранги равны между собой и меньше, чем количество переменных, то согласно следствию из теоремы Кронекера-Капелли данная система имеет бесконечное количество решений.
Количество неизвестных $n=5$, ранги обеих матриц $r=3$, поэтому нужно выбрать три базисных переменных и $n-r=2$ свободных переменных. Применяя тот же метод «ступенек», что и в предыдущем примере, выберем в качестве базисных переменных $x_1$, $x_2$, $x_3$, а в качестве свободных переменных – $x_4$ и $x_5$.
Столбцы №4 и №5, которые соответствуют свободным переменным, перенесём за черту. После этого разделим третью строку на 8 и продолжим решение методом Гаусса:
$$ \left( \begin
Продолжение этой темы рассмотрим во второй части, где разберём ещё два примера с нахождением общего решения.
П.1. Базисные и опорные решения
Рассмотрим линейную систему из m уравнений с n переменными
(2.1)
В дальнейшем будет интересен случай, когда n > m.
Будем полагать, что в системе (2.1) все уравнения являются независимыми, что в свою очередь означает r = m, где r – ранг матрицы системы
A = (aij).
Рассмотрим одну из таких систем
Составим расширенную матрицу системы и проведем несложные преобразования
В данном случае r = 2, число переменных n = 3. Очевидно, что такая система имеет бесконечно много решений.
Перейдем от последней матрицы к системе уравнений
Выразим переменные х1 и х3 через переменную х2
Рассмотрим столбцы перед переменными х1 и х3, как векторы и . Данные векторы образуют базис в двумерном пространстве. Отсюда название переменных х1 и х3 – базисные переменные.
В общем случае базисных переменных в системе из m независимых уравнений с n переменными будет m.
Определение 2.1. Базисными переменными системы m линейных уравнений с n переменными (m
Число базисных решений равно количеству неупорядоченных подмножеств из n элементов (число неизвестных) по m (число базисных неизвестных), т.е. это число равно
,
где n! = n × (n – 1) ×…× 3 × 2 × 1; m! = m × (m – 1) ×…× 2 × 1.
В данном примере число базисных решений определяется следующим образом
.
Среди базисных решений выделяют вырожденные решения, в которых нулевыми являются не только свободные решения, но и некоторые базисные.
Обратимся к примерам 1.1 и 1.2, рассмотренным в предыдущем параграфе. В системе ограничений одной и другой задачи присутствует требование неотрицательности переменных х1, …, хn. Это требование не является случайным, поскольку в экономических моделях, связанных с решением систем линейных уравнений, неизвестные величины соответствуют некоторым конкретным экономическим показателям, которые могут быть только неотрицательными. Неотрицательные базисные решения назовем опорными*.
Рассмотрим отыскание опорных решений на примере.
П р и м е р 2.1. Найти все опорные решения системы линейных уравнений:
Решение. Столбец свободных переменных не содержит отрицательных компонент. Если бы в каком-то уравнении были отрицательные свободные члены, нужно было бы умножением обеих частей уравнения на (– 1) сделать свободный член соответствующего уравнения положительным. Составим расширенную матрицу системы
и определим первый разрешающий элемент так, чтобы в последнем столбце в результате элементарных преобразований не появились отрицательные компоненты. Очевидно, разрешающий элемент должен быть положительным. В первом столбце все компоненты положительные. Какой из них можно взять в качестве разрешающего? Составим отношения (j = 1, 2, 3). Если за разрешающий элемент выбрать тот из элементов первого столбца, которому соответствует минимальное отношение, то в столбце свободных членов после преобразований не будет отрицательных компонент – это элемент а31 = 1. Получим
.
Во втором столбце первоначальной матрицы за разрешающий можно взять только элемент а22 = 1 (он единственный положительный элемент этого столбца)
.
В третьем столбце за разрешающий можно взять а33 = 11, т. к. :
.
В четвертом столбце все элементы отрицательные и разрешающий элемент выбрать нельзя.
Остановимся на первом варианте и продолжим процесс далее
.
Очевидно, ранг матрицы равен 2, базисные неизвестные – х1 и х4; свободные – х2 и х3. Общее решение: (7 – 11х2 + 34 х3; х2; х3; 1 – 3х2 + 9х3).
Базисное решение (7; 0; 0; 1) является опорным.
В данном случае существует базисных решений, соответствующих базисным переменным: х1х2; х1х3; х1х4; х2х3; х2х4; х3х4. Вариант х1х4 уже был рассмотрен.
Вернемся к матрице системы, полученной после преобразований:
.
Варианты х1х3; х2х3; х3х4 невозможны, т.к. в столбце, соответствующем х3, нет положительных компонент, и х3 не может войти в базис. Введем в базис х2: , значит разрешающий элемент а12 = 3. Получим
.
Базисное решение — опорное.
Проверим последний вариант х2х4: в четвертом столбце последней матрицы разрешающим может быть только элемент а12 = 1/3 > 0, но тогда из базиса уйдет неизвестная х2 и получим базисные переменные х1х4, что уже было рассмотрено.
Итак, опорные решения: (7; 0; 0; 1) и .
Сформулируем общее правило выбора разрешающего элемента при отыскании опорного решения для определенного столбца j.
1. Приводим систему уравнений к виду, когда в столбце свободных членов нет отрицательных чисел.
2. В выбранном столбце j в «конкурсе» на звание «разрешающий элемент» участвуют только положительные элементы.
3. Каждый элемент в столбце свободных членов, делим на соответствующий ему элемент столбца j.
4. Выбираем из полученных соотношений наименьшее (Qj).
5. Элемент, для которого отношение, полученное в пункте 3, наименьшее, является разрешающим элементом.
Последнее изменение этой страницы: 2017-04-12; Просмотров: 1799; Нарушение авторского права страницы
Решение систем линейных уравнений методом Жордана-Гаусса
Разрешенная система уравнений
Уравнение имеет решение: если хотя бы один из коэффициентов при неизвестных отличен от нуля. В этом случае любой -мерный вектор называется решением уравнения, если при подстановке его координат уравнение обращается в тождество.
Общая характеристика разрешенной системы уравнений
Дать характеристику системе уравнений.
Решение:
1. Входит ли в состав системы линейных уравнений противоречивое уравнение? (Если коэффициенты , в этом случае уравнение имеет вид: и называется противоречивым.)
- Если система содержит противоречивое, то такая система несовместна и не имеет решения
2. Найти все разрешенные переменные. (Неизвестная называется разрешенной для системы уравнений, если она входит в одно из уравнений системы с коэффициентом +1, а в остальные уравнения не входит (т.е. входит с коэффициентом, равным нулю).
- В нашем примере неизвестная входит в первое уравнение с коэффициентом единица, во второе уравнение не входит, то есть является первой разрешенной .
- Аналогично — содержится только во втором уравнении а только в первом.
3. Является ли система уравнений разрешенной? (Система уравнений называется разрешенной, если каждое уравнение системы содержит разрешенную неизвестную, среди которых нет совпадающих)
- Наша система является разрешенной т.к. каждое уравнение содержит в себе разрешенные неизвестные )
Разрешенные неизвестные, взятые по одному из каждого уравнения системы, образуют полный набор разрешенных неизвестных системы. (в нашем примере это )
Разрешенные неизвестные, входящие в полный набор, называют также базисными ( ), а не входящие в набор — свободными ( ).
В общем случае разрешенная система уравнений имеет вид:
!На данном этапе главное понять что такое разрешенная неизвестная (входящая в базис и свободная).
Общее Частное Базисное решения
Общим решением разрешенной системы уравнений называется совокупность выражений разрешенных неизвестных через свободные члены и свободные неизвестные:
Частным решением системы уравнений называется решение, получающиеся из общего при конкретных значениях свободных переменных и неизвестных.
Базисным решением называется частное решение, получающееся из общего при нулевых значениях свободных переменных.
- Базисное решение (вектор) называется вырожденным, если число его координат, отличных от нуля, меньше числа разрешенных неизвестных.
- Базисное решение называется невырожденным, если число его координат, отличных от нуля, равно числу разрешенных неизвестных системы, входящих в полный набор.
Теорема (1)
Разрешенная система уравнений всегда совместна (потому что она имеет хотя бы одно решение); причем если система не имеет свободных неизвестных, (то есть в системе уравнений все разрешенные входят в базис) то она определена (имеет единственное решение); если же имеется хотя бы одна свободная переменная, то система не определена (имеет бесконечное множество решений).
Решение:
1. Проверяем является ли система разрешенной?
- Система является разрешенной (т.к. каждое из уравнений содержит в себе разрешенную неизвестную)
2. Включаем в набор разрешенные неизвестные — по одному из каждого уравнения.
- В нашем случае мы можем включить в набор разрешенных неизвестных из первого уравнения — и , а из второго уравнения только . То есть набор может состоять из ( ) или ( ).
3. Записываем общее решение в зависимости от того какие разрешенные неизвестные мы включили в набор.
- допустим мы включили в набор неизвестные и , тогда общее решение будет выглядеть так:
4. Находим частное решение. Для этого приравниваем свободные переменные, которые мы не включили в набор приравнять к произвольным числам.
- Пусть , , , тогда из общего решения находим:
Ответ: частное решение (один из вариантов)
5. Находим базисное решение. Для этого приравниваем свободные переменные, которые мы не включили в набор к нулю.
- , то из общего решения получаем , и базисное решение:
Элементарные преобразования линейных уравнений
Системы линейных уравнений приводятся к равносильным разрешенным системам с помощью элементарных преобразований.
Теорема (2)
Если какое-либо уравнение системы умножить на некоторое отличное от нуля число, а остальные уравнения оставить без изменения, то получится система, равносильная данной. (то есть если умножить левую и правую часть уравнения на одно и то же число то получится уравнение, равносильное данному)
Теорема (3)
Если к какому-либо уравнению системы прибавить другое, а все остальные уравнения оставить без изменения, то получится система, равносильная данной. (то есть если сложить два уравнения (сложив их левые и правые части) то получится уравнение равносильное данным)
Следствие из Теорем (2 и 3)
Если к какому-либо уравнению прибавить другое, умноженное на некоторое число, а все остальные уравнения оставить без изменения, то получится система, равносильная данной.
Формулы пересчета коэффициентов системы
Если у нас есть система уравнений и мы хотим преобразовать ее в разрешенную систему уравнений в этом нам поможет метод Жордана-Гаусса.
Преобразование Жордана с разрешающим элементом позволяет получить для системы уравнений разрешенную неизвестную в уравнении с номером . (пример 2).
Преобразование Жордана состоит из элементарных преобразований двух типов:
- Уравнение с разрешающим элементом делится на этот элемент (умножается на )
- Уравнение с разрешающим элементом умножается на подходящие множители и прибавляется ко всем другим уравнениям для того, чтобы исключить неизвестную .
Допустим мы хотим сделать неизвестную в нижнем уравнении разрешенной неизвестной. Для этого мы должны разделить на , так чтобы сумма .
Пример 2 Пересчитаем коэффициенты системы
При делении уравнения с номером на , его коэффициенты пересчитываются по формулам:
Чтобы исключить из уравнения с номером , нужно уравнение с номером умножить на и прибавить к этому уравнению.
Теорема (4) О сокращении числа уравнений системы.
Если система уравнений содержит тривиальное уравнение, то его можно исключить из системы, при этом получится система равносильная исходной.
Теорема (5) О несовместимости системы уравнений.
Если система уравнений содержит противоречивое уравнение, то она несовместна.
Алгоритм метода Жордана-Гаусса
Алгоритм решения систем уравнений методом Жордана-Гаусса состоит из ряда однотипных шагов, на каждом из которых производятся действия в следующем порядке:
- Проверяется, не является ли система несовместной. Если система содержит противоречивое уравнение, то она несовместна.
- Проверяется возможность сокращения числа уравнений. Если в системе содержится тривиальное уравнение, его вычеркивают.
- Если система уравнений является разрешенной, то записывают общее решение системы и если необходимо — частные решения.
- Если система не является разрешенной, то в уравнении, не содержащем разрешенной неизвестной, выбирают разрешающий элемент и производят преобразование Жордана с этим элементом.
- Далее заново переходят к пункту 1
Пример 3 Решить систему уравнений методом Жордана-Гаусса.
Найти: два общих и два соответствующих базисных решения
Решение:
Вычисления приведены в нижеследующей таблице:
Справа от таблицы изображены действия над уравнениями. Стрелками показано к какому уравнению прибавляется уравнение с разрешающим элементом, умноженное на подходящий множитель.
В первых трех строках таблицы помещены коэффициенты при неизвестных и правые части исходной системы. Результаты первого преобразования Жордана с разрешающим элементом равным единице приведены в строках 4, 5, 6. Результаты второго преобразования Жордана с разрешающим элементом равным (-1) приведены в строках 7, 8, 9. Так как третье уравнение является тривиальным, то его можно не учитывать.
Равносильная система с разрешенными неизвестными и имеет вид:
Теперь можем записать Общее решение:
Приравниваем свободные переменные и нулю и получаем: .
Базисное решение:
Для того чтобы найти второе общее и соответствующее ему базисное решение, в полученной разрешенной системе в каком-либо уравнении необходимо выбрать какой-либо другой разрешающий элемент. (дело в том, что линейное уравнение может содержать несколько общих и базисных решений). Если разрешенная система уравнений, равносильная исходной системе содержит неизвестных и уравнений, то число общих и соответствующих базисных решений исходной системы равно числу сочетаний и . Количество сочетаний можно вычислить по формуле:
В нашем случае выбран разрешающий элемент (-1) в первом уравнении при (строка 7). Далее производим преобразование Жордана. Получаем новую разрешенную систему (строки 10,11) c новыми разрешенными неизвестными и :
Записываем второе общее решение:
И соответствующее ему базисное решение:
http://lektsia.com/8x32c1.html
http://www.grandars.ru/student/vysshaya-matematika/metod-gaussa.html