Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат

К У Р С

В Ы С Ш Е Й

М А Т Е М А Т И К И

ЧАСТЬ 1

Линейная алгебра.

Основные определения.

Определение. Матрицейразмера m´n, где m- число строк, n- число столбцов, называется таблица чисел, расположенных в определенном порядке. Эти числа называются элементами матрицы. Место каждого элемента однозначно определяется номером строки и столбца, на пересечении которых он находится. Элементы матрицы обозначаются aij, где i- номер строки, а j- номер столбца.

А = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Основные действия над матрицами.

Матрица может состоять как из одной строки, так и из одного столбца. Вообще говоря, матрица может состоять даже из одного элемента.

Определение. Если число столбцов матрицы равно числу строк (m=n), то матрица называется квадратной.

Определение. Матрица вида:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = E,

называется единичной матрицей.

Определение. Если amn = anm , то матрица называется симметрической.

Пример. Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru - симметрическая матрица

Определение.Квадратная матрица вида Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru называется диагональнойматрицей.

Сложение и вычитание матриц сводится к соответствующим операциям над их элементами. Самым главным свойством этих операций является то, что они определены только для матриц одинакового размера. Таким образом, возможно определить операции сложения и вычитания матриц:

Определение. Суммой (разностью) матриц является матрица, элементами которой являются соответственно сумма (разность) элементов исходных матриц.

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

cij = aij ± bij

С = А + В = В + А.

Операция умножения (деления) матрицы любого размера на произвольное число сводится к умножению (делению) каждого элемента матрицы на это число.

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

a (А+В) =aА ± aВ

А(a±b) = aА ± bА

Пример. Даны матрицы А = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ; B = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , найти 2А + В.

2А = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , 2А + В = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru .

Операция умножения матриц.

Определение: Произведением матриц называется матрица, элементы которой могут быть вычислены по следующим формулам:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru A×B = C;

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru .

Из приведенного определения видно, что операция умножения матриц определена только для матриц, число столбцов первой из которых равно числу строк второй.

Свойства операции умножения матриц.

1)Умножение матриц не коммутативно, т.е. АВ ¹ ВА даже если определены оба произведения. Однако, если для каких – либо матриц соотношение АВ=ВА выполняется, то такие матрицы называются перестановочными.

Самым характерным примером может служить единичная матрица, которая является перестановочной с любой другой матрицей того же размера.

Перестановочными могут быть только квадратные матрицы одного и того же порядка.

А×Е = Е×А = А

Очевидно, что для любых матриц выполняются следующее свойство:

A×O = O; O×A = O,

где О – нулеваяматрица.

2) Операция перемножения матриц ассоциативна, т.е. если определены произведения АВ и (АВ)С, то определены ВС и А(ВС), и выполняется равенство:

(АВ)С=А(ВС).

3) Операция умножения матриц дистрибутивна по отношению к сложению, т.е. если имеют смысл выражения А(В+С) и (А+В)С, то соответственно:

А(В + С) = АВ + АС

(А + В)С = АС + ВС.

4) Если произведение АВ определено, то для любого числа a верно соотношение:

a(AB) = (aA)B = A(aB).

5) Если определено произведение АВ , то определено произведение ВТАТ и выполняется равенство:

(АВ)Т = ВТАТ, где

индексом Т обозначается транспонированная матрица.

6) Заметим также, что для любых квадратных матриц det (AB) = detA×detB.

Что такое det будет рассмотрено ниже.

Определение. Матрицу В называют транспонированнойматрицей А, а переход от А к В транспонированием, если элементы каждой строки матрицы А записать в том же порядке в столбцы матрицы В.

А = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ; В = АТ= Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ;

другими словами, bji = aij.

В качестве следствия из предыдущего свойства (5) можно записать, что:

(ABC)T = CTBTAT,

при условии, что определено произведение матриц АВС.

Пример. Даны матрицы А = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , В = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , С = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru и число a = 2. Найти АТВ+aС.

AT = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ; ATB = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru × Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ;

aC = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ; АТВ+aС = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru + Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru .

Пример. Найти произведение матриц А = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru и В = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru .

АВ = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru × Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru .

ВА = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru × Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = 2×1 + 4×4 + 1×3 = 2 + 16 + 3 = 21.

Пример. Найти произведение матриц А= Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , В = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

АВ = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru × Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru .

Определители.( детерминанты).

Определение. Определителемквадратной матрицы А= Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru называется число, которое может быть вычислено по элементам матрицы по формуле:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

det A = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , где (1)

М – детерминант матрицы, полученной из исходной вычеркиванием первой строки и k – го столбца. Следует обратить внимание на то, что определители имеют только квадратные матрицы, т.е. матрицы, у которых число строк равно числу столбцов.

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru Формула (1) позволяет вычислить определитель матрицы по первой строке, также справедлива формула вычисления определителя по первому столбцу:

det A = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru (2)

Вообще говоря, определитель может вычисляться по любой строке или столбцу матрицы, т.е. справедлива формула:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

detA = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , i = 1,2,…,n. (3)

Очевидно, что различные матрицы могут иметь одинаковые определители.

Определитель единичной матрицы равен 1.

Для указанной матрицы А число М называется дополнительным минором элемента матрицы a1k. Таким образом, можно заключить, что каждый элемент матрицы имеет свой дополнительный минор. Дополнительные миноры существуют только в квадратных матрицах.

Определение. Дополнительный минор произвольного элемента квадратной матрицы aij равен определителю матрицы, полученной из исходной вычеркиванием i-ой строки и j-го столбца.

Свойство1. Важным свойством определителей является следующее соотношение:

det A = det AT;

Свойство 2.det ( A ± B) = det A ± det B.

Свойство 3. det (AB) = detA×detB

Свойство 4.Если в квадратной матрице поменять местами какие-либо две строки (или столбца), то определитель матрицы изменит знак, не изменившись по абсолютной величине.

Свойство 5. При умножении столбца (или строки) матрицы на число ее определитель умножается на это число.

Свойство 6. Если в матрице А строки или столбцы линейно зависимы, то ее определитель равен нулю.

Определение: Столбцы (строки) матрицы называются линейно зависимыми, если существует их линейная комбинация, равная нулю, имеющая нетривиальные (не равные нулю) решения.

Свойство 7. Если матрица содержит нулевой столбец или нулевую строку, то ее определитель равен нулю. (Данное утверждение очевидно, т.к. считать определитель можно именно по нулевой строке или столбцу.)

Свойство 8. Определитель матрицы не изменится, если к элементам одной из его строк(столбца) прибавить(вычесть) элементы другой строки(столбца), умноженные на какое-либо число, не равное нулю.

Свойство 9. Если для элементов какой- либо строки или столбца матрицы верно соотношение: d = d1 ± d2 , e = e1 ± e2 , f = f1 ± f2 , то верно:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Пример. Вычислить определитель матрицы А = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

= -5 + 18 + 6 = 19.

Пример:. Даны матрицы А = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , В = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru . Найти det (AB).

1-й способ: det A = 4 – 6 = -2; det B = 15 – 2 = 13; det (AB) = det A ×det B = -26.

2- й способ: AB = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , det (AB) = 7×18 - 8×19 = 126 –

– 152 = -26.

Элементарные преобразования.

Определение. Элементарными преобразованиями матрицы назовем следующие преобразования:

1) умножение строки на число, отличное от нуля;

2) прибавление к одной строке другой строки;

3) перестановка строк;

4) вычеркивание (удаление) одной из одинаковых строк (столбцов);

5) транспонирование;

Те же операции, применяемые для столбцов, также называются элементарными преобразованиями.

С помощью элементарных преобразований можно к какой-либо строке или столбцу прибавить линейную комбинацию остальных строк ( столбцов ).

Миноры.

Выше было использовано понятие дополнительного минора матрицы. Дадим определение минора матрицы.

Определение. Если в матрице А выделить несколько произвольных строк и столько же произвольных столбцов, то определитель, составленный из элементов, расположенных на пересечении этих строк и столбцов называется миноромматрицы А. Если выделено s строк и столбцов, то полученный минор называется минором порядка s.

Заметим, что вышесказанное применимо не только к квадратным матрицам, но и к прямоугольным.

Если вычеркнуть из исходной квадратной матрицы А выделенные строки и столбцы, то определитель полученной матрицы будет являться дополнительным минором.

Алгебраические дополнения.

Определение. Алгебраическим дополнением минора матрицы называется его дополнительный минор, умноженный на (-1) в степени, равной сумме номеров строк и номеров столбцов минора матрицы.

В частном случае, алгебраическим дополнением элемента матрицы называется его минор, взятый со своим знаком, если сумма номеров столбца и строки, на которых стоит элемент, есть число четное и с противоположным знаком, если нечетное.

Теорема Лапласа. Если выбрано s строк матрицы с номерами i1, … ,is, то определитель этой матрицы равен сумме произведений всех миноров, расположенных в выбранных строках на их алгебраические дополнения.

Обратная матрица.

Определим операцию деления матриц как операцию, обратную умножению.

Определение.Если существуют квадратные матрицы Х и А, удовлетворяющие условию:

XA = AX = E,

где Е - единичная матрица того же самого порядка, то матрица Х называется обратнойк матрице А и обозначается А-1.

Каждая квадратная матрица с определителем, не равным нулю имеет обратную матрицу и притом только одну.

Рассмотрим общий подход к нахождению обратной матрицы.

Исходя из определения произведения матриц, можно записать:

AX = E Þ Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , i=(1,n), j=(1,n),

eij = 0, i ¹ j,

eij = 1, i = j .

Таким образом, получаем систему уравнений:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ,

Решив эту систему, находим элементы матрицы Х.

Пример. Дана матрица А = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , найти А-1.

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Таким образом, А-1= Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru .

Однако, такой способ не удобен при нахождении обратных матриц больших порядков, поэтому обычно применяют следующую формулу:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ,

где Мji- дополнительный минор элемента аji матрицы А.

Пример. Дана матрица А = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , найти А-1.

det A = 4 - 6 = -2.

M11=4; M12= 3; M21= 2; M22=1

x11= -2; x12= 1; x21= 3/2; x22= -1/2

Таким образом, А-1= Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru .

Cвойства обратных матриц.

Укажем следующие свойства обратных матриц:

1) (A-1)-1 = A;

2) (AB)-1 = B-1A-1

3) (AT)-1 = (A-1)T.

При использовании компьютерной версии “Курса высшей математики” возможно запустить програрамму, которая находит обратную матрицу и подробно описывает весь ход решения для матрицы размера 3х3.

Для запуска программы дважды щелкните на значке

 
  Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

В открывшемся лкне программы введите элементы матрицы по строкам и нажмите Enter.

Примечание: Для запуска программы необходимо чтобы на компьютере была установлена программа Maple (Ó Waterloo Maple Inc.) любой версии, начиная с MapleV Release 4.

Пример. Дана матрица А = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , найти А3.

А2 = АА = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ; A3 = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru .

Отметим, что матрицы Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru и Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru являются перестановочными.

Пример. Вычислить определитель Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru .

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = -1 Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = -1(6 – 4) – 1(9 – 1) + 2(12 – 2) = -2 – 8 + 20 = 10.

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = 2(0 – 2) – 1(0 – 6) = 2.

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = 2(-4) – 3(-6) = -8 + 18 = 10.

Значение определителя: -10 + 6 – 40 = -44.

Базисный минор матрицы.

Ранг матрицы.

Как было сказано выше, минором матрицы порядка s называется определитель матрицы, образованной из элементов исходной матрицы, находящихся на пересечении каких - либо выбранных s строк и s столбцов.

Определение. В матрице порядка m´n минор порядка r называется базисным, если он не равен нулю, а все миноры порядка r+1 и выше равны нулю, или не существуют вовсе, т.е. r совпадает с меньшим из чисел m или n.

Столбцы и строки матрицы, на которых стоит базисный минор, также называются базисными.

В матрице может быть несколько различных базисных миноров, имеющих одинаковый порядок.

Определение. Порядок базисного минора матрицы называется рангомматрицы и обозначается Rg А.

Очень важным свойством элементарных преобразований матриц является то, что они не изменяют ранг матрицы.

Определение. Матрицы, полученные в результате элементарного преобразования, называются эквивалентными.

Надо отметить, что равные матрицы и эвивалентные матрицы - понятия совершенно различные.

Теорема. Наибольшее число линейно независимых столбцов в матрице равно числу линейно независимых строк.

Т.к. элементарные преобразования не изменяют ранг матрицы, то можно существенно упростить процесс нахождения ранга матрицы.

Пример. Определить ранг матрицы.

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ~ Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ~ Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru RgA = 2.

Пример: Определить ранг матрицы.

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ~ Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ~ Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ~ Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru Rg = 2.

Пример. Определить ранг матрицы.

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ~ Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru Þ Rg = 2.

Если с помощью элементарных преобразований не удается найти матрицу, эквивалентную исходной, но меньшего размера, то нахождение ранга матрицы следует начинать с вычисления миноров наивысшего возможного порядка. В вышеприведенном примере – это миноры порядка 3. Если хотя бы один из них не равен нулю, то ранг матрицы равен порядку этого минора.

Теорема о базисном миноре.

Теорема.В произвольной матрице А каждый столбец (строка) является линейной комбинацией столбцов (строк), в которых расположен базисный минор.

Таким образом, ранг произвольной матрицы А равен максимальному числу линейно независимых строк (столбцов) в матрице.

Если А- квадратная матрица и detA = 0, то по крайней мере один из столбцов – линейная комбинация остальных столбцов. То же самое справедливо и для строк. Данное утверждение следует из свойства линейной зависимости при определителе равном нулю.

Матричный метод решения систем линейных уравнений.

Матричный метод применим к решению систем уравнений, где число уравнений равно числу неизвестных.

Метод удобен для решения систем невысокого порядка.

Метод основан на применении свойств умножения матриц.

Пусть дана система уравнений:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Составим матрицы: A = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ; B = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ; X = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru .

Систему уравнений можно записать:

A×X = B.

Сделаем следующее преобразование: A-1×A×X = A-1×B,

т.к. А-1×А = Е, то Е×Х = А-1×В

Х = А-1×В

Для применения данного метода необходимо находить обратную матрицу, что может быть связано с вычислительными трудностями при решении систем высокого порядка.

Пример. Решить систему уравнений:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Х = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , B = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , A = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Найдем обратную матрицу А-1.

D = det A = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru 5(4-9) + 1(2 – 12) – 1(3 – 8) = -25 – 10 +5 = -30.

M11 = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = -5; M21 = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = 1; M31 = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = -1;

M12 = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru M22 = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru M32 = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

M13 = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru M23 = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru M33 = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru A-1 = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ;

Cделаем проверку:

A×A-1 = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru =E.

Находим матрицу Х.

Х = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = А-1В = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru × Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru .

Итого решения системы: x =1; y = 2; z = 3.

Несмотря на ограничения возможности применения данного метода и сложность вычислений при больших значениях коэффициентов, а также систем высокого порядка, метод может быть легко реализован на ЭВМ.

Метод Крамера.

(Габриель Крамер (1704-1752) швейцарский математик)

Данный метод также применим только в случае систем линейных уравнений, где число переменных совпадает с числом уравнений. Кроме того, необходимо ввести ограничения на коэффициенты системы. Необходимо, чтобы все уравнения были линейно независимы, т.е. ни одно уравнение не являлось бы линейной комбинацией остальных.

Для этого необходимо, чтобы определитель матрицы системы не равнялся 0.

det A ¹ 0;

Действительно, если какое- либо уравнение системы есть линейная комбинация остальных, то если к элементам какой- либо строки прибавить элементы другой, умноженные на какое- либо число, с помощью линейных преобразований можно получить нулевую строку. Определитель в этом случае будет равен нулю.

Теорема. (Правило Крамера):

Теорема. Система из n уравнений с n неизвестными

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

в случае, если определитель матрицы системы не равен нулю, имеет единственное решение и это решение находится по формулам:

xi = Di/D, где

D = det A, а Di – определитель матрицы, получаемой из матрицы системы заменой столбца i столбцом свободных членов bi.

Di = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Пример.

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

A = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ; D1= Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ; D2= Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ; D3= Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ;

x1 = D1/detA; x2 = D2/detA; x3 = D3/detA;

Пример. Найти решение системы уравнений:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

D = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = 5(4 – 9) + (2 – 12) – (3 – 8) = -25 – 10 + 5 = -30;

D1 = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = (28 – 48) – (42 – 32) = -20 – 10 = -30.

x1 = D1/D = 1;

D2 = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = 5(28 – 48) – (16 – 56) = -100 + 40 = -60.

x2 = D2/D = 2;

D3 = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = 5( 32 – 42) + (16 – 56) = -50 – 40 = -90.

x3 = D3/D = 3.

Как видно, результат совпадает с результатом, полученным выше матричным методом.

Если система однородна, т.е. bi = 0, то при D¹0 система имеет единственное нулевое решение x1 = x2 = … = xn = 0.

При D = 0 система имеет бесконечное множество решений.

Для самостоятельного решения:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ; Ответ: x = 0; y = 0; z = -2.

Решение произвольных систем линейных уравнений.

Как было сказано выше, матричный метод и метод Крамера применимы только к тем системам линейных уравнений, в которых число неизвестных равняется числу уравнений. Далее рассмотрим произвольные системы линейных уравнений.

Определение. Система m уравнений с n неизвестными в общем виде записывается следующим образом:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , (1)

где aij – коэффициенты, а bi – постоянные. Решениями системы являются n чисел, которые при подстановке в систему превращают каждое ее уравнение в тождество.

Определение. Если система имеет хотя бы одно решение, то она называется совместной. Если система не имеет ни одного решения, то она называется несовместной.

Определение. Система называется определенной, если она имеет только одно решение и неопределенной, если более одного.

Определение. Для системы линейных уравнений вида (1) матрица

А = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru называется матрицей системы, а матрица

А*= Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru называется расширенной матрицей системы

Определение. Если b1, b2, …,bm = 0, то система называется однородной. однородная система всегда совместна.

Элементарные преобразования систем.

К элементарным преобразованиям относятся:

1)Прибавление к обеим частям одного уравнения соответствующих частей другого, умноженных на одно и то же число, не равное нулю.

2)Перестановка уравнений местами.

3)Удаление из системы уравнений, являющихся тождествами для всех х.

Теорема Кронекера – Капелли.

(условие совместности системы)

(Леопольд Кронекер (1823-1891) немецкий математик)

Теорема:Система совместна (имеет хотя бы одно решение) тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы.

RgA = RgA*.

Очевидно, что система (1) может быть записана в виде:

x1 Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru + x2 Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru + … + xn Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Доказательство.

1) Если решение существует, то столбец свободных членов есть линейная комбинация столбцов матрицы А, а значит добавление этого столбца в матрицу, т.е. переход А®А* не изменяют ранга.

2) Если RgA = RgA*, то это означает, что они имеют один и тот же базисный минор. Столбец свободных членов – линейная комбинация столбцов базисного минора, те верна запись, приведенная выше.

Пример. Определить совместность системы линейных уравнений:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

A = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

~ Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru . Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru RgA = 2.

A* = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru RgA* = 3.

Система несовместна.

Пример. Определить совместность системы линейных уравнений.

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru А = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ; Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = 2 + 12 = 14 ¹ 0; RgA = 2;

A* = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru RgA* = 2.

Система совместна. Решения: x1 = 1; x2 =1/2.

Метод Гаусса.

(Карл Фридрих Гаусс (1777-1855) немецкий математик)

В отличие от матричного метода и метода Крамера, метод Гаусса может быть применен к системам линейных уравнений с произвольным числом уравнений и неизвестных. Суть метода заключается в последовательном исключении неизвестных.

Рассмотрим систему линейных уравнений:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Разделим обе части 1–го уравнения на a11 ¹ 0, затем:

1) умножим на а21 и вычтем из второго уравнения

2) умножим на а31 и вычтем из третьего уравнения

и т.д.

Получим:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , где d1j = a1j/a11, j = 2, 3, …, n+1.

dij = aij – ai1d1j i = 2, 3, … , n; j = 2, 3, … , n+1.

Далее повторяем эти же действия для второго уравнения системы, потом – для третьего и т.д.

Пример. Решить систему линейных уравнений методом Гаусса.

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Составим расширенную матрицу системы.

А* = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Таким образом, исходная система может быть представлена в виде:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , откуда получаем: x3 = 2; x2 = 5; x1 = 1.

Пример. Решить систему методом Гаусса.

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Составим расширенную матрицу системы.

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Таким образом, исходная система может быть представлена в виде:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , откуда получаем: z = 3; y = 2; x = 1.

Полученный ответ совпадает с ответом, полученным для данной системы методом Крамера и матричным методом.

Для самостоятельного решения:

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru Ответ: {1, 2, 3, 4}.

При использовании компьютерной версии “Курса высшей математики” можно запустить программу, которая решит любую систему линейных уравнений 3- го порядка методом Крамера и методом Гаусса или систему 4 – го порядка методом Гаусса. Достаточно ввести только коэффициенты при переменных системы. Программа выдаст подробный отчет о ходе решения и результатах.

 
  Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Для запуска программы дважды щелкните на значке:

В открывшемся окне выберите необходимый метод решения и следуйте имеющимся в программе указаниям.

Примечание: Для запуска программы необходимо чтобы на компьютере была установлена программа Maple (Ó Waterloo Maple Inc.) любой версии, начиная с MapleV Release 4.

Элементы векторной алгебры.

Определение. Вектором называется направленный отрезок (упорядоченная пара точек). К векторам относится также и нулевой вектор, начало и конец которого совпадают.

Определение. Длиной (модулем) вектора называется расстояние между началом и концом вектора.

Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Определение. Векторы называются коллинеарными, если они расположены на одной или параллельных прямых. Нулевой вектор коллинеарен любому вектору.

Определение. Векторы называются компланарными, если существует плоскость, которой они параллельны.

Коллинеарные векторы всегда компланарны, но не все компланарные векторы коллинеарны.

Определение. Векторы называются равными, если они коллинеарны, одинаково направлены и имеют одинаковые модули.

Всякие векторы можно привести к общему началу, т.е. построить векторы, соответственно равные данным и имеющие общее начало. Из определения равенства векторов следует, что любой вектор имеет бесконечно много векторов, равных ему.

Определение. Линейными операциями над векторами называется сложение и умножение на число.

Суммой векторов является вектор - Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Произведение - Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru , при этом Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru коллинеарен Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru .

Вектор Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru сонаправлен с вектором Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ( Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ­­ Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ), если a > 0.

Вектор Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru противоположно направлен с вектором Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ( Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ­¯ Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ), если a < 0.

Свойства векторов.

1) Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru + Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru + Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru - коммутативность.

2) Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru + ( Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru + Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru ) = ( Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru + Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru )+ Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

3) Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru + Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

4) Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru +(-1) Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru = Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат - student2.ru

Наши рекомендации