Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття.

Лекція 3.

Системи лінійних рівнянь

План

1. Поняття про системи лінійних рівнянь та їх розв’язки.

2. Розв’язування системи лінійних рівнянь методом послідовного виключення невідомих (метод Гаусса).

3. Розв’язування системи лінійних рівнянь за правилом Крамера.

4. Матричний метод розв’язування систем лінійний рівнянь

Література:

Рудницький . Вища математика. Ст. 49-65

Барковський В.В. Барковська Н.В. “Вища математика для економістів” Ст. 99-110

Основні поняття і терміни: система лінійних рівнянь, основна матриця системи, розширена матриця системи, однорідна система лінійних рівнянь, сумісність системи, теорема Кронекера-Капеллі, метод Гауса, метод Крамера, матричний метод.

Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття.

В загальному випадку система Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru лінійних рівнянь з Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru невідомими має такий вигляд

Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru (2.1)

або

Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru

Кожній системі можна співставити дві матриці:

основну матрицю системи, елементами якої є коефіцієнти при невідомих

Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru .

розширену матрицю системи , яку дістаємо з основної добавленням стовпця вільних членів

Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru .

Зауваження.Подамо загальне правило запису систем лінійних алгебраїчних рівнянь.

Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru

Невідомі позначають однією буквою і відрізняють їх за індексами, наприклад Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru .

Коефіцієнти біля невідомих позначають однією будь-якою буквою з двома індексами. Перший індекс вказує номер рівняння, другий – номер невідомого , біля якого стоїть даний коефіцієнт.

Вільні члени позначають будь-якою буквою з одним індексом, який вказує на номер рівняння.

Систему лінійних рівнянь називають однорідною, якщо всі її вільні члени Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru дорівнюють нулю. Якщо принаймні один з її вільних членів Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru відмінний від нуля, то система називають неоднорідною.

Систему (2.1) називають квадратною, якщо число Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru її рівнянь дорівнює числу Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru її невідомих.

Означення Розв’язком системи називається така сукупність чисел Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru , яка при підстановці в систему на місце невідомих Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru перетворює всі рівняння системи в тотожності.

Систему рівнянь називають сумісною, якщо вона має принаймні один розв’язок, і несумісною, якщо вона не має жодного розв’язку.

Сумісну систему називають визначеною, якщо вона має один розв’язок і невизначеною, якщо у неї принаймні два різних розв’язки.

Питання про сумісність систем розв’язується за допомогою теореми Кронекера-Капеллі.

Теорема (Кронекера-Капеллі). Для того щоб система Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru лінійних алгебраїчних рівнянь з Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru невідомими була сумісна, необхідно і достатньо, щоб ранг основної матриці системи і ранг розширеної матриці системи були рівні

Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru

Дальше, якщо Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru і Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru , то система має єдиний розв’язків; якщо Системи лінійних рівнянь: основні означення та поняття. - student2.ru , то система має безліч розв’язків.

Основними методами розв’язування систем лінійних рівнянь є : метод Гауса, метод Крамера та метод оберненої матриці.

Наши рекомендации