Невырожденные системы линейных алгебраических уравнений

Решение произвольных систем линейных уравнений

Тема 1. ЭЛЕМЕНТЫ ЛИНЕЙНОЙ АЛГЕБРЫ

1. Матрицы. Сложение матриц; умножение матрицы на число; произведение матриц. Обратная матрица.

2. Определители n-го порядка и их свойства. Методы вычисления определителей.

3. Обратная матрица.

5. Решение невырожденных систем линейных уравнений.

6. Теорема Кронекера – Капелли. Решение произвольных линейных систем.

Решение невырожденных систем линейных уравнений

Пусть задана система линейных уравнений

(1.1)

где – заданные числа, – неизвестные, .

Решением системы (1.1) называется такое множество значений неиз­вестных , при которых каждое уравнение обра­щается в тождество.

Система уравнений, имеющая хотя бы одно решение, называется совместной, а система, не имеющая решений – несовместной.

и

называются матрицей системы и расширенной матрицей системы соответственно.

Рассмотрим случай, когда число уравнений m системы совпадает с числом неизвестных n (m = n). Тогда матрица системы А является квадратной матрицей порядка n.

Система n уравнений с n неизвестными называется невырожденной, если определитель матрицы системы А отличен от нуля ( ).

Невырожденная система имеет единственное решение. Существует два метода решения таких систем.

1. Правило Крамера. Если определитель Δ отличен от нуля, то решение системы находится по формулам

, (1.2)

где – определитель, полученный из определителя Δ заменой j–го столбца столбцом свободных членов.

2. Матричный метод. Введем матрицу столбец свободных членов системы и матрицу-столбец неизвестных .

Тогда систему n уравнений с n неизвестными можно записать в виде

. (1.3)

Эта форма записи системы называется матричной.

Матрицей , обратной к матрице А размера , называется такая матрица, для которой справедливо равенство

,

где Е – единичная матрица n-го порядка.

Матрица, определитель которой не равен нулю, называется невырожденной.

Для того чтобы данная матрица имела обратную, необходимо и достаточно, чтобы она была невырожденной.

Рассмотрим уравнение (1.3). Пусть А – невырожденная матрица. Тогда решение системы можно найти по формуле

. (1.4)

Пример 1.1. Проверить невырожденность системы линейных уравне­ний и решить ее: а) по формулам Крамера; б) матричным методом.

Решение. Запишем матрицу системы . Проверим невы­рожденность системы. Для этого вычисляем определитель Δ матрицы А:

.

Так как , то система невырождена. Решаем ее

а) по формулам Крамера.

.

По формулам (1.2) находим решение системы:

Делаем проверку: .

б) матричным методом.

Находим обратную матрицу

,

где – союзная матрица, составленная из алгебраических дополнений элементов матрицы А.

, ,

где – определитель, полученный из определителя Δ вычеркиванием i-й строки и j-го столбца. Имеем:

,

,

.

.

По формуле (1.4) находим решение:

.

Ответ: .

Решение произвольных систем линейных уравнений

Рассмотрим произвольную систему линейных уравнений (1.1).

Элементарными преобразованиями матрицы называются:

а) перестановка местами любых двух строк;

б) умножение строки на некоторое число ;

в) прибавление к одной строке матрицы любой другой строки, умноженной на некоторое число;

г) удаление нулевой строки.

Решение системы методом Жордана–Гаусса основано на следующем утверждении: элементарные преобразования расширенной матрицы системы не изменяют множества решений системы.

Суть метода заключается в том, чтобы при помощи элементарных преобразований привести расширенную матрицу к наиболее простому виду.

С помощью операции в) можно исключить какое-либо неизвестное из всех уравнений, кроме одного.

Переменная называется базисной в i–м уравнении, если при .

Матрица системы с помощью элементарных преобразований приводит­ся к так называемому базисному виду, если в каждом уравнении системы есть базисная переменная.

Если матрица системы приведена к базисному виду, то переменные, не являющиеся базисными, называются свободными.

Решение системы, полученное после приравнивания нулю всех свободных переменных, называется базисным.

Опишем одну итерацию метода Жордана–Гаусса.

В первой строке расширенной матрицы находим ненулевой элемент . Если таковых нет, то в случае вычеркиваем данную нулевую строку; если , то система несовместна.

Элемент называют ведущим элементом.

Если , то делим первую строку расширенной матрицы на этот элемент . Ко всем строкам, кроме первой, прибавляем первую строку, умноженную на ( ), где i – номер изменяемой строки.

После этой операции коэффициент при в первом уравнении будет равен единице, а во всех остальных уравнениях – нулю. Следовательно, переменная станет базисной.

Описанную итерацию проводим для остальных строк расширенной матрицы, пока не получим m базисных неизвестных ( в каждом уравнении – по одной базисной переменной).

После этого находим общее решение и базисное (приравнивая свободные неизвестные нулю).

Пример 1.2. Решить систему линейных уравнений

методом Жордана–Гаусса. Найти общее и базисное решения.

Решение. Вычисления будем производить в таблице. В исходной части таблицы записываем расширенную матрицу системы.

В первой строке выберем элемент ведущим. Выделим ведущий элемент рамкой. Изменяем вторую, третью и четвертую строки: ко второй строке по элементам прибавляем первую строку, умноженную на (-3), к третьей – первую строку, умноженную на (-1), и к четвертой – первую строку, умноженную на (-3). В результате получим таблицу, в которой переменная стала базисной.

Выбираем элемент ведущим. С помощью элементарных преобразований получаем таблицу, в которой переменная стала базисной.

Выбираем, например, элемент ведущим и делим на него элементы третьей строки. Получаем таблицу

.

Теперь делаем нули в остальных строках четвертого столбца. Получаем таблицу, в которой переменная стала базисной.

Удаляем вторую нулевую строку, получаем таблицу

.

Поскольку каждое уравнение теперь содержит по одной базисной переменной, то оставшаяся небазисная переменная является свободной.

Полагаем . Из последней строки таблицы получаем .

Из второй строки следует , откуда находим или .

Из первой строки следует , откуда получаем или .

Выписываем общее решение: .

Найдем базисное решение. Положим . Тогда имеем .

Сделаем проверку, подставляя найденное решение в исходную систему

Ответ. Общее решение: , базисное решение: .

Задание 1. Проверить невырожденность системы линейных уравне­ний и решить ее: а) по формулам Крамера; б) матричным методом.

1.1. 1.2. 1.3.

1.4. 1.5 1.6.

1.7 1.8. 1.9

1.10. 1.11. 1.12.

1.13. 1.14. 1.15

1.16. 1.17 1.18.

1.19. 1.20. 1.21.

1.22. 1.23. 1.24.

1.25. 1.26. 1.27.

1.28. 1.29. 1.30.

Задание 2. Решить систему линейных уравнений методом Жордана–Гаусса. Найти общее и базисное решения.

2.1. 2.2.

2.3. 2.4.

2.5. 2.6.

2.7. 2.8.

2.9. 2.10.

2.11. 2.12.

2.13. 2.14.

2.15. 2.16.

2.17. 2.18.

2.19. 2.20.

2.21. 2.22.

2.23. 2.24.

2.25. 2.26.

2.27. 2.28.

2.29. 2.30.

Решение невырожденных линейных систем.

Л е к ц и и 3-4

СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ

Основные понятия.

Решение систем линейных уравнений. Теорема

Кронекера-Капелли.

Решение невырожденных линейных систем. Формулы

Крамера.

Решение систем линейных уравнений методом Гаусса.

Системы линейных однородных уравнений.

Основные понятия

Системой линейных алгебраических уравнений (СЛАУ), содержащей mурав­нений и n неизвестных, называется система вида

,

,

где числа а_ij, , называются коэффициентами системы, числа b_i — свободными членами. Подлежат нахождению числа х_n.

Такую систему удобно записывать в компактной матричной форме

А · Х = В.

Здесь А — матрица коэффициентов системы, называемая основной матрицей:

— вектор-столбец из неизвестных x_j ,

— вектор-столбец из свободных членов b_i.

Произведение матриц А ·X определено, так как в матрице А столбцов столько же, сколько строк в матрице X ( n штук ).

Расширеннойматрицей системы называется матрица системы, до­полненная столбцом свободных членов

.

Решениемсистемы называется n значений неизвестных х₁ = c₁, x₂ = c₂, . . . , x_n = c_n, при подстановке которых все уравнения системы обращаются в верные равенства. Всякое решение системы можно записать в виде матрицы-столбца .

Система уравнений называется совместной, если она имеет хотя бы одно решение, и несовместной, если она не имеет ни одного решения.

Совместная система называется определенной, если она имеет единственное решение, и неопределенной, если она имеет более одного решения. В последнем случае каждое ее решение называется частным решением си­стемы. Совокупность всех частных решений называется общим решением.

Решить систему — это значит выяснить, совместна она или несо­вместна. Если система совместна, найти ее общее решение.

Две системы называются эквивалентными (равносильными), если они имеют одно и то же общее решение. Другими словами, системы эквивалентны, если каждое решение одной из них является решением другой, и наоборот.

Эквивалентные системы получаются, в частности, при элементарных преобразованиях системы при условии, что преобразования выполняются лишь над строками матрицы.

Система линейных уравнений называется однородной, если все свободные члены равны нулю:

,

.

Однородная система всегда совместна, так как х₁ = х₂ = . . . = х_n = 0 является решением системы. Это решение называется нулевым или три­виальным.

Решение систем линейных уравнений.

Теорема Кронекера-Капелли

Пусть дана произвольная система m линейных уравнений с nнеизвестными

,

,

Исчерпывающий ответ на вопрос о совместности этой системы дает тео­рема Кронекера-Капелли.

Теорема 1. Система линейных алгебраических уравнений совместна тогда и толь­ко тогда, когда ранг расширенной матрицы системы равен рангу основной матрицы.

Примем ее без доказательства.

Правила практического разыскания всех решений совместной системы линейных уравнений вытекают из следующих теорем.

Теорема 2. Если ранг совместной системы равен числу неизвестных, то система имеет единственное решение.

Теорема 3. Если ранг совместной системы меньше числа неизвестных, то система имеет бесчисленное множество решений.

Решение невырожденных линейных систем.

Формулы Крамера.

Пусть дана система nлинейных уравнений с n неизвестными

,

,

или в матричной форме А • X = В.

Основная матрица Атакой системы квадратная. Определитель этой матрицы

называется определителем системы. Если определитель системы отличен от нуля, то система называется невырожденной.

Найдем решение данной системы уравнений в случае Δ ≠ 0 .

Умножив обе части уравнения А • X = В слева на матрицу A -1 , полу­чим A -1 • А • Х = A -1 • B . Поскольку A -1 • А = Е и Е • X = X, то

X = A -1 • B . (1)

Отыскание решения системы по формуле (1) называют матричным способом решения системы.

Матричное равенство (1) запишем в виде

,

.

Отсюда следует, что

,

.

Но есть разложение определителя

по элементам первого столбца. Определитель Δ получается из определи­теля Δ путем замены первого столбца коэффициентов столбцом из сво­бодных членов.

Итак, .

Аналогично: , где получен из Δ путем замены второго столбца коэффициентов столбцом из свободных членов; , . . .

. . . , .

, (2)

называются формулами Крамера.

Итак, невырожденная система n линейных уравнений с n неизвестными имеет единственное решение, которое может быть найдено матричным способом (1) либо по формулам Крамера (2).

Пример. Решить систему 2x₁ – x₂ = 0 ,

Решение: , , . Значит,

, .

Метод Крамера – теорема, примеры решений

Метод Крамера часто применяется для систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ). Этот способ решения один из самых простых. Как правило, данный метод применяется только для тех систем, где по количеству неизвестных столько же, сколько и уравнений. Чтобы получилось решить уравнение, главный определитель матрицы не должен равняться нулю.

Габриель Крамер – математик, создатель одноименного метода решения систем линейных уравнений

Габриель Крамер – известный математик, который родился 31 июля 1704 года. Ещё в детстве Габриель поражал своими интеллектуальными способностями, особенно в области математики. Когда Крамеру было 20 лет, он устроился в Женевский университет штатным преподавателем.

Во время путешествия по Европе Габриель познакомился с математиком Иоганном Бернулли, который и стал его наставником. Только благодаря Иоганну, Крамер написал много статей по геометрии, истории математики и философии. А в свободное от работы время изучал математику всё больше и больше.

Наконец-то наступил тот день, когда Крамер нашёл способ, при помощи которого можно было бы легко решать не только лёгкие, но и сложные системы линейных уравнений.

В 1740 году у Крамера были опубликованы несколько работ, где доступно изложено решение квадратных матриц и описан алгоритм, как находить обратную матрицу. Далее математик описывал нахождения линейных уравнений разной сложности, где можно применить его формулы. Поэтому тему так и назвали: «Решение систем линейных уравнений методом Крамера».

Учёный умер в возрасте 48 лет (в 1752 году). У него было ещё много планов, но, к сожалению, он так и не успел их осуществить.

Вывод формулы Крамера

Пусть дана система линейных уравнений такого вида:

где , , – неизвестные переменные, – это числовые коэффициенты, в – свободные члены.

Решением СЛАУ (систем линейных алгебраических уравнение) называются такие неизвестные значения при которых все уравнения данной системы преобразовываются в тождества.

Если записать систему в матричном виде, тогда получается , где

В данной главной матрице находятся элементы, коэффициенты которых при неизвестных переменных,

Это матрица-столбец свободных членов, но есть ещё матрица-столбец неизвестных переменных:

После того, когда найдутся неизвестные переменные, матрица и будет решением системы уравнений, а наше равенство преобразовывается в тождество. . Если умножить , тогда . Получается: .

Если матрица – невырожденная, то есть, её определитель не равняется нулю, тогда у СЛАУ есть только одно единственное решение, которое находится при помощи метода Крамера.

Как правило, для решения систем линейных уравнений методом Крамера, нужно обращать внимания на два свойства, на которых и основан данный метод:

1. Определитель квадратной матрицы равняется сумме произведений элементов любой из строк (столбца) на их алгебраические дополнения:

, здесь – 1, 2, …, n; – 1, 2, 3, …, n.

2. Сумма произведений элементов данной матрицы любой строки или любого столбца на алгебраические дополнения определённых элементов второй строки (столбца) равняется нулю:

,

,

где – 1, 2, …, n; – 1, 2, 3, …, n. .

Итак, теперь можно найти первое неизвестное . Для этого необходимо умножить обе части первого уравнения системы на , части со второго уравнения на , обе части третьего уравнения на и т. д. То есть, каждое уравнение одной системы нужно умножать на определённые алгебраические дополнения первого столбца матрицы :

Теперь прибавим все левые части уравнения, сгруппируем слагаемые, учитывая неизвестные переменные и приравняем эту же сумму к сумме правых частей системы уравнения:

.

Можно обратиться к вышеописанным свойствам определителей и тогда получим:

И предыдущее равенство уже выглядит так:

Откуда и получается .

Аналогично находим . Для этого надо умножить обе части уравнений на алгебраические дополнения, которые находятся во втором столбце матрицы .

Теперь нужно сложить все уравнения системы и сгруппировать слагаемые при неизвестных переменных. Для этого вспомним свойства определителя:

Откуда получается .

Аналогично находятся все остальные неизвестные переменные.

тогда получаются формулы, благодаря которым находятся неизвестные переменные методом Крамера:

, , .

Замечание.

Тривиальное решение при может быть только в том случае, если система уравнений является однородной . И действительно, если все свободные члены нулевые, тогда и определители равняются нулю, так как в них содержится столбец с нулевыми элементами. Конечно же, тогда формулы , , дадут

Нужна помощь в написании работы?

Написание учебной работы за 1 день от 100 рублей. Посмотрите отзывы наших клиентов и узнайте стоимость вашей работы.

Метод Крамера – теоремы

Прежде чем решать уравнение , необходимо знать:

1. теорему аннулирования;
2. теорему замещения.

Теорема замещения

Сумма произведений алгебраических дополнений любого столбца (строки) на произвольные числа равняется новому определителю, в котором этими числами заменены соответствующие элементы изначального определителя, что отвечают данным алгебраическим дополнениям.

=

где – алгебраические дополнения элементов первого столбца изначального определителя:

Теорема аннулирования

Сумма произведений элементов одной строки (столбца) на алгебраические дополнения соответствующих элементов другой строки (столбца) равняется нулю.

Алгоритм решения уравнений методом Крамера

Метод Крамера – простой способ решения систем линейных алгебраических уравнений. Такой вариант применяется исключительно к СЛАУ, у которых совпадает количество уравнений с количеством неизвестных, а определитель отличен от нуля.

Итак, когда выучили все этапы, можно переходить к самому алгоритму решения уравнений методом Крамера. Запишем его последовательно:

Шаг 1. Вычисляем главный определитель матрицы

и необходимо убедиться, что определитель отличен от нуля (не равен нулю).

Шаг 2. Находим определители

Это и есть определители матриц, которые получались из матрицы при замене столбцов на свободные члены.

Шаг 3. Вычисляем неизвестные переменные

Теперь вспоминаем формулы Крамера, по которым вычисляем корни (неизвестные переменные):

, , .

Шаг 4. Выполняем проверку

Выполняем проверку решения при помощи подстановки в исходную СЛАУ. Абсолютно все уравнения в системе должны быть превращены в тождества. Также можно высчитать произведение матриц . Если в итоге получилась матрица, которая равняется , тогда система решена правильно. Если же не равняется , скорей всего в одном из уравнений есть ошибка.

Давайте для начала рассмотрим систему двух линейных уравнений, так как она более простая и поможет понять, как правильно использовать правило Крамера. Если вы поймёте простые и короткие уравнения, тогда сможете решить более сложные системы трёх уравнений с тремя неизвестными.

Кроме всего прочего, есть системы уравнений с двумя переменными, которые решаются исключительно благодаря правилу Крамеру.

Итак, дана система двух линейных уравнений:

Для начала вычисляем главный определитель (определитель системы):

Значит, если , тогда у системы или много решений, или система не имеет решений. В этом случае пользоваться правилом Крамера нет смысла, так как решения не получится и нужно вспоминать метод Гаусса, при помощи которого данный пример решается быстро и легко.

В случае, если , тогда у система есть всего одно решение, но для этого необходимо вычислить ещё два определителя и найти корни системы.

Часто на практике определители могут обозначаться не только , но и латинской буквой , что тоже будет правильно.

Корни уравнения найти просто, так как главное, знать формулы:

,

Так как мы смогли решить систему двух линейных уравнений, теперь без проблем решим и систему трёх линейных уравнений, а для этого рассмотрим систему:

Здесь алгебраические дополнения элементов – первый столбец . Во время решения не забывайте о дополнительных элементах. Итак, в системе линейных уравнений нужно найти три неизвестных – при известных других элементах.

Создадим определитель системы из коэффициентов при неизвестных:

Умножим почленно каждое уравнение соответственно на , , – алгебраические дополнения элементов первого столбца (коэффициентов при ) и прибавим все три уравнения. Получаем:

Согласно теореме про раскладывание, коэффициент при равняется . Коэффициенты при и будут равняться нулю по теореме аннулирования. Правая часть равенства по теореме замещения даёт новый определитель, который называется вспомогательным и обозначается

После этого можно записать равенство:

Для нахождения и перемножим каждое из уравнений изначальной системы в первом случае соответственно на , во втором – на и прибавим. Впоследствии преобразований получаем:

,

Если , тогда в результате получаем формулы Крамера:

= , = , =

Порядок решения однородной системы уравнений

Отдельный случай – это однородные системы:

Среди решений однородной системы могут быть, как нулевые решения , так и решения отличны от нуля.

Если определитель однородной системы (3) отличен от нуля , тогда у такой системы может быть только одно решение.

Действительно, вспомогательные определители , как такие у которых есть нулевой столбец и поэтому, за формулами Крамера

Если у однородной системы есть отличное от нуля решение, тогда её определитель равняется нулю

Действительно, пусть одно из неизвестных , например, , отличное от нуля. Согласно с однородностью Равенство (2) запишется: . Откуда выплывает, что

Примеры решения методом Крамера

Рассмотрим на примере решение методом Крамера и вы увидите, что сложного ничего нет, но будьте предельно внимательно, так как частые ошибки в знаках приводят к неверному ответу.

Задача

Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение

Первое, что надо сделать – вычислить определитель матрицы:

Как видим, , поэтому по теореме Крамера система имеет единственное решение (система совместна). Далее нужно вычислять вспомогательные определители. Для этого заменяем первый столбец из определителя на столбец свободных коэффициентов. Получается:

Аналогично находим остальные определители:

,

.

Ответ

, .

Задача

Решить систему уравнений методом Крамера:

Решение

Ответ

= = = = = =

Проверка

* = * = =

* = * = =

* = * = =

Уравнение имеет единственное решение.

Ответ

= = =

Задача

Решить систему методом Крамера

Решение

Как вы понимаете, сначала находим главный определитель:

Как мы видим, главный определитель не равняется нулю и поэтому система имеет единственное решение. Теперь можно вычислить остальные определители:

При помощи формул Крамера находим корни уравнения:

, , .

Чтобы убедиться в правильности решения, необходимо сделать проверку:

Как видим, подставив в уравнение решённые корни, у нас ответ получился тот же, что и в начале задачи, что говорит о правильном решении уравнений.

Ответ

Система уравнений имеет единственное решение: , , .

Есть примеры, когда уравнение решений не имеет. Это может быть в том случае, когда определитель системы равен нулю, а определители при неизвестных неравны нулю. В таком случае говорят, что система несовместна, то есть не имеет решений. Посмотрим на следующем примере, как такое может быть.

Задача

Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение

Как и в предыдущих примерах находим главный определитель системы:

В этой системе определитель равняется нулю, соответственно, система несовместна и определенна или же несовместна и не имеет решений. Чтобы уточнить, надо найти определители при неизвестных так, как мы делали ранее:

Мы нашли определители при неизвестных и увидели, что все они не равны нулю. Поэтому система несовместна и не имеет решений.

Ответ

Система не имеет решений.

Часто в задачах на системы линейных уравнений встречаются такие уравнения, где есть не одинаковые буквы, то есть, кроме букв, которые обозначают переменные, есть ещё и другие буквы и они обозначают некоторое действительное число. На практике к таким уравнениям и системам уравнений приводят задачи на поиск общих свойств каких-либо явлений и предметов. То есть, изобрели вы какой-либо новый материал или устройство, а для описания его свойств, общих независимо от величины или количества экземпляра, нужно решить систему линейных уравнений, где вместо некоторых коэффициентов при переменных – буквы. Давайте и рассмотрим такой пример.

Задача

Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение

В этом примере – некоторое вещественное число. Находим главный определитель:

Находим определители при неизвестных:

Используя формулы Крамера, находим:

, .

Ответ

,

.

И наконец, мы перешли к самой сложной системе уравнений с четырьмя неизвестными. Принцип решения такой же, как и в предыдущих примерах, но в связи с большой системой можно запутаться. Поэтому рассмотрим такое уравнение на примере.

Задача

Найти систему линейных уравнений методом Крамера:

Здесь действуют система определителей матрицы высших порядков, поэтому вычисления и формулы рассмотрены в этой теме, а мы сейчас просто посчитаем систему уравнений с четырьмя неизвестными.

Решение

В изначальном определители из элементов второй строки мы отнимали элементы четвёртой строки, а из элементов третьей строки отнимались элементы четвёртой строки, которые умножались на 2. Также отнимали из элементов четвёртой строки элементы первой строки, умноженной на два. Преобразования первоначальных определителей при трёх первых неизвестных произведены по такой же схеме. Теперь можно находить определители при неизвестных:

Для преобразований определителя при четвёртом неизвестном из элементов первой строки мы вычитали элементы четвёртой строки.

Теперь по формулам Крамера нужно найти:

,

,

,

.

Ответ

Итак, мы нашли корни системы линейного уравнения:

,

,

,

.

Подведём итоги

При помощи метода Крамера можно решать системы линейных алгебраических уравнений в том случае, если определитель не равен нулю. Такой метод позволяет находить определители матриц такого порядка, как на благодаря формулам Крамера, когда нужно найти неизвестные переменные. Если все свободные члены нулевые, тогда их определители равны нулю, так как в них содержится столбец с нулевыми элементами. И конечно же, если определители равняются нулю, лучше решать систему методом Гаусса, а не Крамера, только тогда ответ будет верный.

Рекомендуем почитать для общего развития

Решение методом Крамера в Excel