Размерность многообразия решений в линейных уравнениях

Неоднородные системы

Рассматривается неоднородная система линейных уравнений Ах = b с n-неизвест-ными.

12°. (Кронекер-Капелли). Система Ах = b совместна тогда, и только тогда, когда ранг главной матрицы системы совпадает с рангом расширенной матрицы rangA =rangà (à = (A|b)).

◀ 1) Пусть система Ах = b – совместна Þ $с такой, что Ас = b т.е. c₁S₁ + c₂S₂ +…+ c_nS_n=b. Таким образом, последний столбец матрицы à является линейной комбинацией столбцов матрицы А Þ rangA = rangà .

13°. Если неоднородная система линейных уравнений совместна и rangA = rangà = n,то она имеет единственное решение (по теореме Крамера).

Пусть теперь rangA = rangà = r ≤ n.

14°. Разность двух различных решений неоднородной системы линейных уравнений является решением соответствующей однородной системы, т.е. если c (2) и c (1) два решения неоднородной системы Ах = b, то c (2) – c (1) решением однородной системы Ах = 0.

◀ А(c (2) – c (1) ) = Аc (2) – Аc (1) = b – b = 0,т.е. c (2) – c (1) = c (0) . Здесь через c (0) обозначено некоторое решение однородной системы. ▶

15°. Сумма любого решения однородной системы c (0) и некоторого решения неоднородной системы c (1) есть решение неоднородной системы.

Предыдущие два утверждения доказывают теорему об общем виде решения неоднородной системы и линейных уравнений.

16°. Общее решение неоднородной системы уравнений есть сумма общего решения однородной системы и некоторого частного решения неоднородной системы. Эту фразу можно записать с помощью легко запоминающейся аббревиатуры:

О. Р. Н. С. = О. Р. О. С. + Ч. Р. Н. С.

Способ решения неоднородных систем линейных уравнений таков:

1). Если rangA = rangà = n, то решение единственно и может быть найдено по Крамеру;

2). ЕслиrangA = rangà = r (неодн.) = x (частн.) +

Система векторов <e₁, e₂, . e_n–r> называется фундаментальной системой решений для системы уравнений Ах = 0.

Если М – множество решений неоднородной системы уравнений, x (r) – некоторое частное решение неоднородной системы уравнений, L– пространство решений соответствующей линейной однородной системы, то M = x (r) + L, т.е. М – есть линейное многообразие размерности n – r.

§8. Метод Гаусса РЕШЕНИЯ СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ. (метод исключения неизвестных)

Решить систему уравнений: .

Записав расширенную матрицу системы, преобразуем ее с помощью преобразований не изменяющих ранг матрицы. Цель: в первом столбце все элементы, кроме одного, должны стать равными нулю. Это равносильно тому, что из 2 го , 3 го и 4 го уравнений будет исключена неизвестная х₁. Для достижения цели первую строку, умноженную на 2, –3 и –1 прибавим, соответственно, к 2 ой , 3 ей и 4 ой строке. Получим:

.

Примечание: здесь и в дальнейшем знак

, стоящий между двумя матрицами означает, что справа и слева от этого знака стоят матрицы одинакового ранга и, следовательно, системы линейных уравнений с такими матрицами имеют одинаковые решения.

Далее вторую строку, умноженную на –1 прибавим к 4 ой строке, тем самым исключив х₂ из третьего и четвертого уравнений и, наконец исключим х₃ из 4 го уравнения, прибавив третью строку, умноженную на –1 к четвертой:

.

Имеем rangA = rangà = 3. Система совместна. n – r =5 –3 = 2, dimL =dimM =2. Так как, размерность пространства решений однородной системы равна 2, то в системе имеется две свободных неизвестных. Выберем в качестве свободных переменных х₃, х₄. Отделим в матрице свободные неизвестные вертикальной пунктирной линией: .

Далее рассмотрим однородную систему уравнений с матрицей . Тогда

.

Если положить х₄ = х₅ = 0, то получим х₃ = 14, х₂ = –3, х₁ = –3, т.е. (–3, –3, 14, 0, 0) еще одно частное решение данной системы. Следовательно, общее решение исходной системы можно записать и в таком виде: х = (–3, –3, 14, 0, 0) + a(2, 2, –6, 1, 0) + b(2, 2, –7, 0, 1), где a, b – любые.

Нужно обратить внимание и на то, что разность двух частных решений неоднородной системы (–3, –3, 14, 0, 0) – (1, 1, 1, 1, 1) есть решение соответствующей однородной системы уравнений.

§9. «Альтернатива Фредгольма»

Для квадратной системы (j =1, 2, …, п):

а) или система имеет решение, притом единственное при любых b_j, если соответствую­щая однородная система имеет только тривиальное решение (detA ≠0),

б) или соответствующая однородная система имеет ненулевые решения (detA = 0) и, следовательно, есть такие b_j, при которых система не имеет решений.

Лекции по высшей математике, линейная алгебра (стр. 4 )

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах: 1 2 3 4

Запишем в разных видах систему уравнений .

· = — матричный вид;

x 1 + x 2 = — векторный вид;

Вектор`x * = называется решением системы линейных уравнений, если при подстановке его координат в уравнения системы все уравнения обращаются в верные равенства.

Система уравнений называется совместной, если она имеет хотя бы одно решение.

Система уравнений называется несовместной, если она не имеет ни одного решения.

Система уравнений называется определенной, если она имеет ровно одно решение.

Система уравнений называется неопределенной, если она имеет более одного решения.

2. СИСТЕМЫ n ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ С n НЕИЗВЕСТНЫМИ.

Квадратная матрица A называется невырожденной, если ее строки линейно независимы.

Согласно этому определению, свойствам определителей, критерию существования обратной матрицы получаем, что невырожденная матрица имеет ненулевой определитель и обладает обратной матрицей.

Благодаря этим свойствам имеем два особых метода решения системы A`x =`b с квадратной невырожденной матрицей A.

МАТРИЧНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ СЛУ.

Если матрица A системы A`x =`b квадратная невырожденная, то существует единственное решение`x * этой системы, равное произведению обратной матрицы A– 1 на столбец свободных членов`b, `x * = A– 1`b.

Докажем сначала, что вектор`x * является решением системы A`x =`b. В самом деле, A`x * = A · A– 1`b = E`b =`b, то есть A`x * =`b и`x * является решением системы A`x =`b.

Докажем теперь единственность этого решения. Предположим, что имеется еще другое решение`x 1, то есть A`x 1 =`b — верное равенство. Домножим обе части этого равенства слева на A– 1. Получим A– 1 A`x 1 = A– 1`b и, следовательно,`x 1 = A– 1`b, то есть`x 1 =`x *. Теорема доказана.

Таким образом, матричный метод решения системы A`x =`b с квадратной невырожденной матрицей A состоит в нахождении решения этой системы по формуле`x * = A– 1`b.

Если матрица A системы A`x =`b квадратная невырожденная, то существует единственное решение`x * = этой системы, которое может быть найдено по формулам:

, , … , , где D — определитель матрицы A, D j — определитель, полученный из D заменой в нем j –го столбца на столбец свободных членов`b (для всех j = 1, 2, … , n).

ПРИМЕР решения системы линейных уравнений по правилу Крамера.

.

D = = 1 + 6 = 7, D 1 = = 0 + 14 = 14, D 2 = = 7 – 0 = 7,

= 2, = 1,`x * = .

3. ОБЩИЕ СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ.

Рассмотрим систему уравнений A`x =`b с произвольной матрицей A. Исследуем вопрос о ее совместности и количестве решений.

ТЕОРЕМА КРОНЕКЕРА – КАПЕЛЛИ.

Для того, чтобы система уравнений A`x =`b была совместной, необходимо и достаточно, чтобы ранг матрицы этой системы равнялся рангу ее расширенной матрицы.

1) Пусть система уравнений A`x =`b является совместной. Докажем, что ранг r A матрицы A равняется рангу r à расширенной матрицы Ã.

Представим матрицы A и Ã как системы их векторов столбцов

соответственно. Ранг матрицы A равен рангу системы векторов (1), а ранг матрицы Ã равен рангу системы векторов (2). Поскольку система векторов (1) является подсистемой системы векторов (2), то r A £ r Ã.

Так как система A`x =`b является совместной, то существует вектор `x * = , координаты которого удовлетворяют данной системе, или, в векторном виде, имеет место равенство x 1*`A 1 + x 2*`A 2 + … + x n*`A n =`b. Отсюда следует, что`b Î L (`A 1,`A 2 , … ,`A n ) и, следовательно,

`A 1,`A 2 , … ,`A n ,`b Î L (`A 1,`A 2 , … ,`A n ). По свойствам ранга системы векторов r à £ r A. Но так как r A £ r à , то r A = r à .

2) Пусть теперь r A = r à = r. Докажем, что система A`x =`b является совместной. Согласно определению базиса системы векторов базисы систем (1) и (2) содержат по r векторов. Пусть`A 1, `A 2 , … ,`A r — базис системы (1). Тогда эти же векторы будут являться и базисом системы (2). Действительно, векторы`A 1,`A 2 , … ,`A r образуют линейно независимую подсистему системы (2), а поскольку их количество совпадает с рангом системы (2), то они являются базисом этой системы. Следовательно, вектор`b можно представить в виде линейной комбинации векторов`A 1,`A 2 , …,`A r :

`b = l 1`A 1 + l 2`A 2 + … + l r`A r, а также в виде линейной комбинации

`b = l 1`A 1 + l 2`A 2 + … + l r`A r + 0`A r + 1 + … + 0`A n. Справедливость последнего равенства означает, что вектор`x *, координатами которого являются числа l 1, l 2 , … , l r , 0, … , 0 является решением системы уравнений A`x =`b, то есть система A`x =`b совместна. Теорема доказана.

ТЕОРЕМА ОБ ОПРЕДЕЛЕННОСТИ СЛУ.

Пусть система уравнений A`x =`b является совместной, имеет n неизвестных и r A = r à = r.