Геометрическая интерпретация системы линейных уравнений в случае двух или трех неизвестных (8 видео)

Содержание

Методические указания по выполнению работ для студентов
Геометрическая интерпретация системы линейных уравнений
VMath
Инструменты сайта
Основное
Навигация
Информация
Действия
Содержание
Системы линейных уравнений
Матричная форма записи
Исключение переменных (метод Гаусса)
Исключение переменных
Установление множества решений
Формулы Крамера
Теорема Кронекера-Капелли
Общее решение
Система однородных уравнений
Геометрическая интерпретация
Ортогональность
🎥 Видео

Видео:Урок: Геометрическая интерпретация решения системы трёх линейных уравнений. Вырожденный случайСкачать

Методические указания по выполнению работ для студентов

Геометрическая интерпретация системы линейных уравнений

Как известно, уравнения с двумя переменными вида

описывают на координатной плоскости Оху прямую. Система двух уравнений такого вида означает, что ее решения как точки на координатной плоскости должны принадлежать одновременно двум прямым, соответствующим уравнениям этой системы. Отсюда возможны следующие варианты: а) обе прямые пересекаются, и тогда система имеет единственное решение; б) прямые параллельны, и система не имеет решения (несовместна); в) прямые совпадают, т.е. ранг системы равен единице, и система имеет бесчисленное множество решений.

Уравнение с тремя переменными вида

описывает плоскость в трехмерном пространстве. Решение системы трех уравнений с тремя неизвестными — это точки пространства, принадлежащие одновременно трем плоскостям, которые описываются уравнениями системы. В этом случае возможны следующие варианты: а) три плоскости пересекаются в одной точке, и система имеет единственное решение; б) три плоскости пересекаются по одной прямой — система имеет бесчисленное множество решений (все точки на этой прямой); в) две плоскости совпадают, а третья пересекает их — бесчисленное множество решений (все точки прямой — на пересечении трех плоскостей), ранг системы равен двум; г) все три плоскости совпадают — все точки общей плоскости являются решениями, и ранг системы равен единице; д) хотя бы одна из плоскостей параллельна какой-либо из двух других — система несовместна; е) плоскости пересекаются попарно по параллельным прямым — система несовместна. В последних двух случаях несовместность системы уравнений обусловлена тем, что нет таких точек трехмерного пространства, которые принадлежали бы одновременно всем трем плоскостям.

В случае системы уравнений с n неизвестными каждое уравнение вида

можно интерпретировать как гиперплоскость в координатном пространстве An. Решение системы (15.1) — это множество точек пространства An, которые принадлежат одновременно всем m гиперплоскостям, соответствующим уравнениям этой системы.

Однородные системы линейных уравнений

Определение 1. Система линейных уравнений называется однородной, если во всех ее уравнениях свободные члены равны нулю.

В общем случае однородная система (или система однородных уравнений) имеет вид

Однородная система уравнений всегда совместна. Действительно, набор значений неизвестных xi = 0 (i = 1, 2. , п) удовлетворяет всем уравнениям системы. Это решение однородной системы называется нулевым, или тривиальным.

Решение системы однородных уравнений

Вопрос о существовании ненулевого решения однородной системы линейных уравнений (15.14) разрешает следующая теорема.

ТЕОРЕМА 3. Однородная система имеет ненулевое решение тогда и только тогда, когда ранг этой системы меньше числа ее неизвестных.

Из этой теоремы вытекают два важных следствия.

Следствие 1. Если число уравнений однородной системы меньше числа ее неизвестных, то эта система имеет ненулевое решение.

Следствие 2. Если в однородной системе число уравнений равно числу неизвестных, то она имеет ненулевое решение тогда и только тогда, когда определитель матрицы системы равен нулю.

Фундаментальная система решений

Решения однородной системы обладают следующими свойствами. Если вектор = (α1, α2. ,αn) является решением системы (15.14), то и для любого числа k вектор k = (kα1, kα2. kαn) будет решением этой системы. Если решением системы (15.14) является вектор = (γ1, γ2, . ,γn), то сумма + также будет решением этой системы. Отсюда следует, что любая линейная комбинация решений однородной системы также является решением этой системы.

Как мы знаем из п. 12.2, всякая система n-мерных векторов, состоящая более чем из п векторов, является линейно зависимой. Таким образом, из множества векторов-решений однородной системы (15.14) можно выбрать базис, т.е. любой вектор-решение данной системы будет линейной комбинацией векторов этого базиса. Любой такой базис называется фундаментальной системой решений однородной системы линейных уравнений. Справедлива следующая теорема, которую мы приводим без доказательства.

ТЕОРЕМА 4. Если ранг r системы однородных уравнений (15.14) меньше числа неизвестных п, то всякая фундаментальная система решений системы (15.14) состоит из п — r решений.

Укажем теперь способ нахождения фундаментальной системы решений (ФСР). Пусть система однородных уравнений (15.14) имеет ранг r ¢ (x), получим вторую производную функции f(x).

т.е. y ¢¢ = (y ¢ ) ¢ или .

Этот процесс можно продолжить и далее, находя производные степени n.

Применение элементов линейной алгебры в экономике Использование алгебры матриц Использование элементов алгебры матриц является одним из основных методов решения многих экономических задач. Особенно этот вопрос стал актуальным при разработке и использовании баз данных: при работе с ними почти вся информация хранится и обрабатывается в матричной форме.

Модель Леонтьева многоотраслевой экономики Макроэкономика функционирования многоотраслевого хозяйства требует баланса между отдельными отраслями. Каждая отрасль, с одной стороны, является призводителем, а с другой — потребителем продукции, выпускаемой другими отраслями. Возникает довольно непростая задача расчета связи между отраслями через выпуск и потребление продукции разного вида. Впервые эта проблема была сформулирована в виде математической модели в 1936 г. в трудах известного американского экономиста В.В.Леонтьева, который попытался проанализировать причины экономической депрессии США 1929-1932 гг. Эта модель основана на алгебре матриц и использует аппарат матричного анализа.

Линейная модель торговли Одним из примеров экономического процесса, приводящего к понятию собственного числа и собственного вектора матрицы, является процесс взаимных закупок товаров. Будем полагать, что бюджеты п стран, которые мы обозначим соответственно x1, x2, … , xn расходуются на покупку товаров. Мы будем рассматривать линейную модель обмена, или, как ее еще называют, модель международной торговли.

Видео:Тема: Системы линейных уравнений. Урок: Системы линейных уравнений. Геометрическая интерпретацияСкачать

Геометрическая интерпретация системы линейных уравнений

Напомним, что уравнения с abvmh пеоеменными вида

описывают на координатной плоскости Оху прямую. Решение системы двух уравнений такого вида, как точки на координатной плоскости, должно принадлежать одновременно двум прямым, соответствующим уравнениям этой системы. Отсюда возможны следующие варианты:

1) прямые пересекаются, и система имеет единственное решение;
2) прямые параллельны, и система не имеет решения (несовместна);
3) прямые совпадают, т.с. ранг системы равен единице, и система имеет бесчисленное множество решений.

Уравнение с тремя переменными вида

описывает плоскость в трехмерном пространстве. Решение системы трех уравнений с тремя неизвестными — это точки пространства, которые должны принадлежать одновременно трем плоскостям, которые описываются уравнениями системы. В таком случае возможны следующие варианты:

1) три плоскости пересекаются в одной точке, и система имеет единственное решение;
2) три плоскости пересекаются по одной прямой — система имеет бесчисленное множество решений (все точки на этой прямой);
3) две плоскости совпадают, а третья пересекает их — бесчисленное множество решений (все точки прямой на пересечении трех плоскостей), ранг системы равен двум;
4) все три плоскости совпадают — все точки общей плоскости являются решениями, ранг системы равен единице;
5) хотя бы одна из плоскостей параллельна какой-либо из двух других — система несовместна;
6) плоскости пересекаются попарно по параллельным прямым — система несовместна.

В последних двух случаях несовместность системы уравнений обусловлена тем, что нет таких точек трехмерного пространства, которые принадлежали бы одновременно всем трем плоскостям.

В случае системы уравнений с п неизвестными каждое уравнение вида

можно интерпретировать как гиперплоскость в координатном пространстве А п Решение системы (4.1) — это такое множество точек пространства А», которые принадлежат одновременно всем т гиперплоскостям, соответствующим уравнениям этой системы.

Видео:Решение системы линейных уравнений графическим методом. 7 класс.Скачать

VMath

Инструменты сайта

Основное

Информация

Действия

Содержание

Видео:Система с тремя переменнымиСкачать

Системы линейных уравнений

Обозначим через $ mathbb A_ $ любое из множеств $ mathbb Q_, mathbb R_ $ или $ mathbb C_ $.

Примеры систем уравнений над $ mathbb R $.

Относительно числа $ m_ $ уравнений не делается ни какого предположения: оно может быть меньше, больше или равно числу переменных $ n_ $. Если $ m_>n $ то система называется переопределенной. Решением системы уравнений называется любой набор значений переменных $ x_1=alpha_,dots, x_n = alpha_n $, обращающий каждое из уравнений в истинное равенство. Система называется совместной если она имеет хотя бы одно решение и несовместной в противном случае.

Можно доказать (см. результаты ☟ НИЖЕ ), что все возможности для произвольной системы ограничиваются следующими вариантами:

1. система совместна и имеет единственное решение;

2. cистема совместна и имеет бесконечное множество решений;

3. cистема несовместна.

При этом все решения будут находиться в том же множестве $ mathbb A_ $, что и коэффициенты системы.

Видео:Решение системы линейных уравнений с двумя переменными способом подстановки. 6 класс.Скачать

Матричная форма записи

Для системы линейных уравнений относительно переменных $ x_1,x_2,dots,x_n $ $$ left< begin a_x_1 &+a_x_2&+ ldots&+a_x_n &=b_1,\ a_x_1 &+a_x_2&+ ldots&+a_x_n &=b_2,\ dots & & & & dots \ a_x_1 &+a_x_2&+ ldots&+a_x_n &=b_m. end right. $$ матрицей системы называется матрица $$ A=left( begin a_ & a_ & dots & a_ \ a_ & a_ & dots & a_ \ dots &&& dots \ a_ & a_ & dots & a_ end right)_ ; $$ cтолбец $$ = left( begin b_ \ b_ \ vdots \ b_ end right) $$ называется столбцом правых частей системы, а столбец $$ X= left( begin x_ \ x_ \ vdots \ x_ end right) $$ — столбцом неизвестных. Используя правило умножения матриц, систему можно записать в матричном виде: $$ AX= . $$ Любое решение $ x_1=alpha_1,dots,x_n=alpha_n $ системы можно также записать в виде столбца: $$ X=left( begin alpha_1 \ vdots \ alpha_n end right) in mathbb A^n . $$ Матрица, составленная из всех коэффициентов системы уравнений: $$ [A mid mathcal B ]= left( begin a_ & a_ & dots & a_ & b_1 \ a_ & a_ & dots & a_ & b_2 \ dots &&& & dots \ a_ & a_ & dots & a_ & b_m end right)_ , $$ т.е. конкатенацией матрицы $ A_ $ и столбца правых частей $ _ $ называется расширенной матрицей системы л.у.

Видео:Метод Крамера за 3 минуты. Решение системы линейных уравнений - bezbotvyСкачать

Исключение переменных (метод Гаусса)

метода достаточно проста.

Пример. Решить систему уравнений $$ left< begin 2x_1&-3x_2&-x_3&=3 \ 4x_1&-3x_2&-5x_3&=6 \ 3x_1&+5x_2&+9x_3&=-8 end right. $$

Решение. Выразим из первого уравнения $ x_ $ $$ x_1=frac x_2+frac x_3 + frac $$ и подставим в оставшиеся уравнения $$ 4 left(frac x_2+frac x_3 + fracright) -3,x_2-5,x_3=6 <coloriff > 3x_2-3x_3 = 0 $$ $$ <coloriff > x_2-x_3=0 ; $$ $$ 3 left(frac x_2+frac x_3 + fracright) +5x_2+9x_3=-8 <coloriff > frac x_2 +fracx_3=-frac $$ $$ <coloriff > 19x_2 +21x_3=-25 . $$ Два получившихся уравнения не зависят от неизвестной $ x_ $ — она оказалась исключенной из этих уравнений. Иными словами, мы получили новую подсистему уравнений $$ left< begin x_2&-x_3&=0 \ 19x_2&+21x_3&=-25, end right. $$ которой должны удовлетворять неизвестные $ x_ $ и $ x_ $. Продолжаем действовать по аналогии: выразим из первого уравнения $ x_ $ через $ x_ $: $$x_2=x_3 $$ и подставим во второе: $$ 40 x_3 =-25 iff x_3=-frac . $$ Итак, значение одной компоненты решения получено. Для нахождения оставшихся подставим значение $ x_ $ в полученные по ходу решения соотношения: $$ x_2=x_3=-frac Rightarrow x_1=frac x_2+frac x_3 + frac=frac . $$

Ответ. $ x_=1/4, x_2=-5/8, x_3=-5/8 $.

Теперь осталось формализовать изложенную идею метода (сформулировав допустимые правила действия над уравнениями — те, что в принципе, очевидны из здравого смысла ), а также исследовать возможные последствия его применения к системам общего вида.

Исключение переменных

Элементарными преобразованиями системы л.у. называются преобразования следующих трех типов:

1. перестановка двух уравнений;

2. умножение обеих частей уравнения на любое отличное от нуля число;

3. прибавление к одному уравнению любого другого, умноженного на произвольное число: пара уравнений $$ begin a_x_1 +a_x_2+ ldots+a_x_n &=&b_j,\ a_x_1 +a_x_2+ ldots+a_x_n &=&b_k end $$ заменяется парой $$ begin (a_+ <colorlambda > a_) x_1 &+ (a_+ <colorlambda > a_) x_2 &+ ldots &+ (a_+ <colorlambda > a_) x_n &=&b_j + <colorlambda > b_k, , \ a_x_1 &+a_x_2&+ ldots &+a_x_n &=&b_k , . end $$

Теорема. Любое элементарное преобразование системы л.у. переводит эту систему в ей эквивалентную, т.е. имеющую то же множество решений, что и исходная.

Задача. С помощью элементарных преобразований привести систему л.у. к наиболее простому виду: такому, из которого легко было бы установить множество решений.

Предположим, что первое уравнение системы содержит явно неизвестную $ x_ $, т.е. $ a_^ ne 0 $. Исключим эту неизвестную из всех оставшихся уравнений. С этой целью вычтем из второго уравнения первое, домноженное на $ a_/a_^ $. Получим $$left(a_- frac<a_><a_> a_ right)x_2 + dots + left(a_- frac<a_><a_> a_ right)x_n = b_2 — frac<a_><a_> b_1 , $$ Аналогичное преобразование — вычитание из третьего уравнения системы первого, умноженного на $ a_/a_^ $, позволяет исключить $ x_ $ из этого уравнения, т.е. заменить его на $$left(a_- frac<a_><a_> a_ right)x_2 + dots + left(a_- frac<a_><a_> a_ right)x_n = b_3 — frac<a_><a_> b_1 . $$ Продолжаем процесс далее. В конечном итоге исключаем $ x_ $ из всех уравнений кроме первого: $$ left< begin a_x_1 &+a_x_2&+ ldots&+a_x_n &=b_1,\ &a_^x_2&+ ldots&+a_^x_n &=b_2^,\ &dots & & & dots \ &a_^x_2&+ ldots&+a_^x_n &=b_m^. end right. npu begin a_^ &= & displaystyle a_ — frac<a_a_><a_> ,\ b_j^ &= & displaystyle b_j — frac<a_b_1><a_> . end $$ Полученная система эквивалентна исходной системе, однако она имеет более простой вид: в ней выделилась подсиcтема $$ left< begin a_^x_2&+ ldots&+a_^x_n &=b_2^,\ dots & & & dots \ a_^x_2&+ ldots&+a_^x_n &=b_m^, end right. $$ которая не зависит от переменной $ x_ $. К этой новой подсистеме можно применить те же рассуждения, что и к исходной системе, поставив теперь целью исключение переменной $ x_ $.

Понятно, что процесс исключения может быть продолжен и далее. Теперь посмотрим, где он может прерваться. Может так случиться, что очередная, $ ell_ $-я подсистема имеет коэффициент $ a_^ $ равным нулю, что не позволит алгоритму идти дальше — т.е. исключить переменную $ x_^ $ из оставшихся уравнений (в принципе, такое могло случиться уже на первом шаге, если бы коэффициент $ a_^ $ был бы равен нулю). Возможные варианты дальнейших действий:

1. если хотя бы один коэффициент при $ x_^ $ в одном из оставшихся уравнений отличен от нуля: $ a_^ne 0^ $, то это уравнение переставляется с $ ell_ $-м;

2. если при всех $ jge ell^ $ коэффициенты $ a_^ $ равны нулю, то переменная $ x_^ $ не входит ни в одно оставшееся уравнение, и можно перейти к исключению переменной $ x_^ $.

Поскольку число переменных конечно, то алгоритм исключения должен завершиться за конечное число шагов. Чем он может завершиться? Окончательная система должна иметь вид: $$ left< begin a_x_1 +&a_x_2&+ ldots& +a_<1 >x_& +a_ <1 ,+1>x_<+1>&+ ldots + & a_x_n &=b_1,\ &a_^x_2&+ ldots& +a_<2 >^ x_& +a_<2 ,+1>^ x_<+1>&+ ldots + & a_^ x_n &=b_2^,\ & & ddots & & & & & dots \ & & & a_ <>^<[-1]>x_ & + a_ <, +1>^<[-1]>x_<+1>& + ldots + & a_ <,n>^<[-1]>x_n &=b_^<[-1]>, \ & & & & & & 0 &=b_<+1>^<[-1]>, \ & & & & & & dots & \ & & & & & & 0 &=b_^<[-1]>, \ end right. $$ при $ le n_ $. Заметим, что все коэффициенты этой системы будут принадлежать тому же множеству, что и коэффициенты исходной системы.

Предположение . Мы будем считать, что каждое из первых $ _ $ уравнений системы содержит в своей левой части хотя бы одну переменную с ненулевым коэффициентом.

Процесс получения системы такого вида из исходной системы уравнений называется прямым ходом метода Гаусса.

Исторический комментарий о Гауссе ☞ ЗДЕСЬ.

Установление множества решений

Теорема. Если хотя бы одно из чисел $ b_<+1>^<[-1]>,dots , b_^<[-1]> $ отлично от нуля, то исходная система линейных уравнений будет несовместной.

Для простоты мы будем иллюстрировать наши рассуждения на системах л.у. над $ mathbb R_ $, в этом же множестве искать решения. Каждое из преобразований метода Гаусса будем обозначать $ to_ $.

Пример. Решить систему л.у.

$$ left< begin x_1&+x_2&-3, x_3 =& -1 \ 2,x_1&+x_2&-2, x_3 =& 1 \ x_1&+x_2&+ x_3 =& 3 \ x_1&+2,x_2&-3, x_3 =& 1. end right. $$

Решение. $$ to left< begin x_1&+x_2&-3, x_3 =& -1 \ &-x_2&+4, x_3 =& 3 \ &&4, x_3 =& 4 \ &x_2&=& 2 end right. to left< begin x_1&+x_2&-3, x_3 =& -1 \ &-x_2&+4, x_3 =& 3 \ &&4, x_3 =& 4 \ &&4, x_3=& 5 end right. to $$ $$ to left< begin x_1&+x_2&-3, x_3 =& -1 \ &-x_2&+4, x_3 =& 3 \ &&4, x_3 =& 4 \ &&0=& 1 end right. $$ Последнее равенство абсолютно противоречиво.

Ответ. Система несовместна.

Пусть теперь $ b_<+1>^<[-1]>=0,dots, b_^<[-1]>=0 $. Возможны два случая: $ =n_ $ и $ предположения , имеем $ a_^ ne 0 $. Но тогда, поскольку система является конечной стадией прямого хода метода Гаусса, то и все коэффициенты $ a_^, dots, a_^, a_ $ должны быть отличны от нуля — в противном случае метод Гаусса не остановился бы на системе такого вида; он называется треугольным: Из последнего уравнения системы можно однозначно установить значение $ x_ $: $$x_n=b_n^ big/ a_^ .$$ Далее, подставляя это значение в $ (n-1) $-е уравнение системы, выражаем $ x_ $: $$ x_= frac<b_^ — a_^x_>< a_^>= frac< b_^ — a_^ b_n^ Big/ a_^>< a_^> . $$ Подставляем полученные значения для $ x_ $ и $ x_ $ в $ (n-2)_ $-е уравнение системы, выражаем $ x_ $, и т.д., в конце концов приходим к первому уравнению, из которого выражаем $ x_ $ если ранее уже получены выражения для $ x_2,dots,x_ $.

Теорема. Если прямой ход метода Гаусса заканчивается треугольной системой, т.е. $ mathfrak r = n_ $ и $ b_<+1>^<[-1]>=0,dots, b_^<[-1]>=0 $, то исходная система линейных уравнений имеет единственное решение.

Пример. Решить систему л.у.

$$ left< begin x_1&+3,x_2&+ x_3 =&5 \ 2,x_1&+x_2&+ x_3 =& 2 \ x_1&+x_2&+ 5,x_3 =& -7 \ 2,x_1&+3,x_2&-3, x_3 =& 14. end right. $$

Ответ. $ x_1=1,, x_=2,, x_3=-2 $ .

Исследуем теперь случай $ 1) : На основании предположения , в $ $-м уравнении этой системы имеется хотя бы один ненулевой коэффициент в левой части, пусть $ a_ <>^<[-1]>ne 0 $ — первый из них. Если $ =n $, то из этого уравнения однозначно определится $ x_ $ $$ x_n=alpha_n = b_^<[-1]> big/ a_ <n>^<[-1]> . $$ Если же $ предположения , в этом уравнении имеется хотя бы один ненулевой коэффициент в левой части; пусть $ a_<-1, >^<[-2]>ne 0_ $ — первый из них. Поскольку мы преположили, что система является конечной стадией прямого хода метода Гаусса, то $ по крайней мере две переменные, значения которых еще не были зафиксированы на предыдущих шагах. Это следует из предположения, что число уравнений $ _ $ меньше числа неизвестных $ n_ $. Такое уравнение допускает бесконечное число решений, любое из которых в ходе дальнейших шагов может быть «доделано» до решения системы.

Теорема. Если прямой ход метода Гаусса заканчивается трапециевидной системой, т.е. $ mathfrak r 2) матрицы $ A_ $ (третьего порядка). Понятие определителя распространяется и на квадратные матрицы бóльших порядков; образно говоря, определитель — это функция элементов матрицы, отвечающая за единственность решения системы уравнений.

Дальнейший матричный анализ метода Гаусса ☞ ЗДЕСЬ.

Видео:Решение системы уравнений методом Крамера 2x2Скачать

Формулы Крамера

Рассмотрим систему линейных уравнений с квадратной матрицей $ A_ $, т.е. такую, у которой число уравнений совпадает с числом неизвестных.

Теорема. Cистема

$$ left<begin a_x_1 +a_x_2+ldots+a_x_n &=&b_1\ a_x_1 +a_x_2+ldots+a_x_n &=&b_2\ ldots& & ldots \ a_x_1 +a_x_2+ldots+a_x_n &=&b_n endright. $$ имеет единственное решение тогда и только тогда, когда определитель матрицы этой системы отличен от нуля: $$ left| begin a_ & a_ & dots & a_ \ a_ & a_ & dots & a_ \ dots &&& dots \ a_ & a_ & dots & a_ end right| ne 0 . $$ В этом случае решение можно вычислить по формулами Крамера 3) : $$ x_k =frac<det left[ A_|dots|A_||A_|dots|A_ right]> quad npu quad kin . $$ Для получения значения $ x_ $ в числитель ставится определитель, получающийся из $ det A_ $ заменой его $ k_ $-го столбца на столбец правых частей ( здесь $ | $ означает конкатенацию).

Доказательство ☞ ЗДЕСЬ

Пример. Решить систему уравнений

$$ left<begin 2x_1& +3x_2&+11x_3&+5x_4 &=& color2,\ x_1& +x_2&+5x_3&+2x_4 &=& color1 ,\ 2x_1& +x_2&+3x_3&+2x_4 &=&color,\ x_1& +x_2&+3x_3&+4x_4 &=&color. endright. $$

Решение. $$ x_1=frac<left|begin color2 & 3&11&5 \ color1 & 1&5&2 \ color& 1&3&2 \ color & 1&3&4 endright|> <left|begin 2& 3&11&5 \ 1& 1&5&2 \ 2& 1&3&2 \ 1& 1&3&4 endright|>=frac=-2, x_2=frac<left|begin 2& color2&11&5 \ 1& color1&5&2 \ 2& color&3&2 \ 1& color&3&4 endright|> <left|begin 2& 3&11&5 \ 1& 1&5&2 \ 2& 1&3&2 \ 1& 1&3&4 endright|>=frac=0, dots $$ Найдите оставшиеся компоненты решения. ♦

Решение системы линейных уравнений с квадратной матрицей $ A_ $ является непрерывной функцией коэффициентов этой системы при условии, что $ det A_ ne 0 $.

Кроме того, формулы Крамера начинают конкурировать по вычислительной эффективности с методом Гаусса в случае систем, зависящих от параметра. Подробнее ☞ ЗДЕСЬ.

Еще один способ решения системы основан на построении обратной матрицы: $$ AX= quad Rightarrow quad X=A^ . $$ Этот способ малоэффективен при фиксированных числовых $ A_ $ и $ _ $.

Найти достаточное условие существования общего решения систем уравнений:

$$ A_1 X = _1 quad u quad A_2 Y = _2 , $$ при квадратных матрицах $ A_1 $ и $ A_2 $ одинакового порядка.

Видео:Математика без Ху!ни. Метод Гаусса.Скачать

Теорема Кронекера-Капелли

Матрица, получающаяся конкатенацией матрицы $ A_ $ и столбца правых частей $ _ $ $$ [ A| ] = left( begin a_ & a_ & dots & a_ & b_1 \ a_ & a_ & dots & a_ & b_2 \ dots &&& & dots \ a_ & a_ & dots & a_ & b_m end right)_ $$ называется расширенной матрицей системы линейных уравнений $ AX= $.

Теорема [Кронекер, Капелли]. Система $ AX= $ совместна тогда и только тогда, когда ранг матрицы этой системы совпадает с рангом ее расширенной матрицы:

$$ operatorname, A = operatorname, [ A| ] . $$ При выполнении этого условия, система имеет единственное решение, если число неизвестных $ n_ $ совпадает с общим значением ранга $ mathfrak r_ $, и бесконечное множество решений, если $ n_ $ больше этого значения.

Доказательство необходимости. Пусть существует решение $ x_1=alpha_1,dots,x_n=alpha_n $ системы, тогда $$alpha_1 A_+dots+alpha_n A_= ,$$ т.е. столбец $ $ линейно выражается через столбцы $ A_,dots,A_ $. Но тогда $$ operatorname <A_,dots,A_>=operatorname <A_,dots,A_,> .$$ Следовательно $ operatorname, A = operatorname, [ A| ] $.

Доказательство достаточности проводится в следующем пункте. ♦

Пример. Исследовать совместность системы уравнений

Решение. В этом примере число уравнений совпадает с числом неизвестных. Это обстоятельство несколько облегчает рассуждения. Обратимся к замечанию из предыдущего пункта: система л.у. с числом уравнений, совпадающем с числом неизвестных, как правило, совместна. Тогда попробуем установить условия, обеспечивающие противоположное свойство — несовместность. Оно, фактически, единственно: за все отвечает определитель системы $ det A_ $. Если он отличен от нуля — система совместна. $$det A = left| begin<color> &1&1&1 \ 1&<color>&1&1 \ 1&1&<color>&1 \ 1&1&1&<color> end right|= left| begin (<color>-1) &(1-<color>)&0&0 \ 0&(<color>-1)&(1-<color>)&0 \ 0&0&(<color>-1)&(1-<color>) \ 1&1&1&<color> end right| =(<color>-1)^3 left| begin 1 &-1&0&0 \ 0&1&-1&0 \ 0&0&1&-1 \ 1&1&1&<color> end right|= $$ $ =(<color>-1)^3(<color>+3) $. По теореме Крамера при $ <color>ne 1 $ и при $ <color>ne -3 $ решение системы единственно: $$x_1=x_2=x_3=x_4=1/(<color>+3) .$$

Осталось исследовать критические случаи: $ <color>=1_ $ и $ <color>= -3 $: определитель системы обращается в нуль, но система может оказаться совместной. Придется вычислять ранги, но, к счастью, уже числовых матриц (а не зависящих от параметра, как исходная!). При $ <color>= 1_ $ имеем $$ operatorname left( begin 1 &1&1&1 \ 1&1&1&1 \ 1&1&1&1 \ 1&1&1&1 end right)= operatorname left( begin 1&1&1&1&1 \ 1&1&1&1&1 \ 1&1&1&1&1 \ 1&1&1&1&1 end right)=1 , $$ и система совместна. Она эквивалентна единственному уравнению $$x_1+x_2+x_3+x_4=1 ,$$ которое имеет бесконечно много решений.

При $ <color>= -3 $: $$ operatorname left( begin -3 &1&1&1 \ 1&-3&1&1 \ 1&1&-3&1 \ 1&1&1&-3 end right)=3,quad operatorname left( begin -3 &1&1&1&1 \ 1&-3&1&1&1 \ 1&1&-3&1&1 \ 1&1&1&-3&1 end right)=4 $$ и система несовместна.

Ответ. Система несовместна при $ <color> = -3 $; она имеет бесконечное множество решений при $ <color> = 1_ $ и единственное решение при $ <color> notin $.

Система однородных уравнений

$$ left< begin a_x_1 &+a_x_2&+ ldots&+a_x_n &=0,\ a_x_1 &+a_x_2&+ ldots&+a_x_n &=0,\ dots & & & dots & \ a_x_1 &+a_x_2&+ ldots&+a_x_n &=0 end right. $$ всегда совместна: она имеет тривиальное решение $ x_1=0,dots,x_n=0 $. Для того, чтобы у нее существовало еще и нетривиальное решение необходимо и достаточно, чтобы определитель ее матрицы был равен нулю.

Пример. Найти условие, при котором три точки плоскости с координатами $ (x_1,y_1), (x_2,y_2) $ и $ (x_3,y_) $ лежат на одной прямой.

Решение. Будем искать уравнение прямой в виде $ ax+by+c=0 $ при неопределенных коэффициентах $ a,b,c_ $. Если точки лежат на прямой, то получаем для определения этих коэффициентов систему линейных уравнений: $$ left< begin ax_1+by_1+c & =0\ ax_2+by_2+c & =0\ ax_3+by_3+c & =0 end right. $$ Получившаяся система является однородной, условие существования у нее нетривиального решения (т.е. набора $ (a,b,c)_ $ при хотя бы одном из чисел отличном от нуля): $$ left|begin x_1 & y_1 & 1 \ x_2 & y_2 & 1 \ x_3 & y_3 & 1 end right|=0 . $$ ♦

Доказать, что для совместности системы

$$ left< begin a_x_1+a_x_2+a_x_3 &=& b_1 \ a_x_1+a_x_2+a_x_3 &=& b_2 \ a_x_1+a_x_2+a_x_3 &=& b_3 \ a_x_1+a_x_2+a_x_3 &=& b_4 end right. $$ необходимо, чтобы было выполнено условие $$ left| begin a_&a_& a_ & b_1 \ a_&a_& a_ & b_2 \ a_&a_& a_ & b_3 \ a_&a_& a_ & b_4 end right|=0 quad . $$ Является ли это условие достаточным для совместности?

An elementary treatise on determinants

в следующей формулировке.

Теорема. Для того чтобы система $ n_ $ неоднородных уравнений была совместна, необходимо и достаточно, чтобы порядок наибольшего отличного от нуля минора был одинаков в расширенной и нерасширенной матрице системы.

Додсон — один из самых знаменитых математиков мира. Назовите его псевдоним.

Ответ ☞ ЗДЕСЬ

Видео:Cистемы уравнений. Разбор задания 6 и 21 из ОГЭ. | МатематикаСкачать

Общее решение

Пусть выполнено условие теоремы Кронекера-Капелли: $ operatorname (A)=operatorname[Amid mathcal B ] =mathfrak $. По определению ранга матрицы, в матрице $ A $ существует минор порядка $ mathfrak $, отличный от нуля; этот же минор останется и минором расширенной матрицы $ [ Amid mathcal B ] $. Пусть, для определенности, ненулевой минор находится в левом верхнем углу матрицы 4) : $$ Delta = Aleft( begin 1 & 2 & dots & mathfrak \ 1 & 2 & dots & mathfrak end right) = left| begin a_ & a_ & dots & a_<1mathfrak> \ a_ & a_ & dots & a_<2mathfrak> \ dots &&& dots \ a_<mathfrak1> & a_<mathfrak2> & dots & a_ <mathfrakmathfrak> end right| ne 0 . $$ Тогда первые $ mathfrak $ строк матрицы $ A $ линейно независимы, а остальные будут линейно выражаться через них. Это же утверждение будет справедливо и для строк матрицы $ [Amid mathcal B] $. Умножая первые $ mathfrak $ уравнений системы на соответствующие числа и складывая их, получим любое оставшееся уравнение. Таким образом, система уравнений может быть заменена эквивалентной ей системой из первых $ mathfrak $ уравнений: $$ left< begin a_x_1+dots+a_<1mathfrak>x_<mathfrak>&+a_<1,mathfrak+1>x_<mathfrak+1>+ dots +a_x_n&=&b_1, \ dots & & & dots \ a_<mathfrak1>x_1+dots+a_<mathfrakmathfrak>x_<mathfrak>& +a_<mathfrak,mathfrak+1>x_<mathfrak+1>+dots +a_<mathfrakn>x_n&=&b_mathfrak end right. quad iff quad A^ X=^ $$ Если $ mathfrak=n $, то матрица $ A^ $ квадратная. По предположению $ det A^ ne 0 $. По теореме Крамера решение такой системы единственно.

Пусть теперь $ mathfrak произвольных фиксированных значениях $ x_<mathfrak+1>,dots,x_n $: $$ x_j=frac< left| begin a_ & dots &a_ &left[ b_1-(a_<1,mathfrak+1>x_<mathfrak+1>+dots +a_x_n) right] &a_& dots &a_<1mathfrak> \ dots &&&dots&&& dots \ a_<mathfrak1> & dots &a_<mathfrak,j-1> & left[ b_<mathfrak>- (a_<mathfrak,mathfrak+1>x_<mathfrak+1>+dots +a_<mathfrakn>x_n) right] &a_<mathfrak,j+1>& dots &a_<mathfrakmathfrak> end right| > $$ $$ mbox jin <1,dots, mathfrak> . $$ Таким образом, в этом случае система имеет бесконечное множество решений. Используя свойство линейности определителя по столбцу (см. свойство 5 ☞ ЗДЕСЬ ), формулы можно переписать в виде $$ x_j=beta_j + gamma_<j,mathfrak+1>x_<mathfrak+1>+dots+gamma_x_n npu jin <1,dots, mathfrak> . $$ Здесь $$ beta_j =frac left| begin a_ & dots &a_ & b_1 &a_& dots &a_<1mathfrak> \ vdots &&&vdots&&& vdots \ a_<mathfrak1> & dots &a_<mathfrak,j-1> & b_<mathfrak> &a_<mathfrak,j+1>& dots &a_<mathfrakmathfrak> end right|, , $$ $$ gamma_ = -frac left| begin a_ & dots &a_ & a_ &a_& dots &a_<1mathfrak> \ vdots &&&vdots&&& vdots \ a_<mathfrak1> & dots &a_<mathfrak,j-1> & a_<mathfrakk> &a_<mathfrak,j+1>& dots &a_<mathfrakmathfrak> end right| . $$ Эти формулы называются общим решением системы $ A X=mathcal B $. Участвующие в них переменные $ x_<mathfrak+1>,dots,x_n $ называются основными (или свободными), а $ x_1,dots,x_<mathfrak> $ — зависимыми. Решение, получающееся из общего решения фиксированием значений основных переменных, называется частным решением системы уравнений.

Пример. Исследовать совместность и найти общее решение системы уравнений:

Решение проведем двумя способами, соответствующими двум способам вычисления ранга матрицы. Вычисляем сначала ранг матрицы $ A $ по методу окаймляющих миноров: $$ |2| ne 0,quad left| begin 2 & 1 \ 6 & 2 end right| ne 0, quad left| begin 2 & 1 & 2 \ 6 & 2 & 4 \ 4 & 1 & 1 end right|=2 ne 0 , $$ а все миноры, окаймляющие последний, равны нулю. Итак, $ operatorname (A) =3 $. Для нахождения ранга расширенной матрицы $ [Amid mathcal B] $ достаточно проверить окаймление найденного ненулевого минора третьего порядка с помощью элементов взятых из столбца правых частей. Имеется всего один такой минор, и он равен нулю. Следовательно $ operatorname[ Amid mathcal B ] =3 $, система совместна, и имеет бесконечное множество решений.

Ненулевой минор третьего порядка (базисный минор) находится в первой, второй и четвертых строках, что означает линейную независимость соответствующих уравнений. Третье уравнение линейно зависит от остальных, и может быть отброшено. Далее, указанный базисный минор образован коэффициентами при $ x_1,x_3 $ и $ x_4 $. Следовательно оставшиеся уравнения могут быть разрешены относительно этих переменных, т.е. они — зависимые, а $ x_2 $ и $ x_5 $ — основные. Использование формулы дает общее решение $$ begin x_1&=&frac<left| begin 2 & 1 & 2 \ 3 & 2 & 4 \ 1 & 1 & 1 end right|> -x_2frac<left| begin -1 & 1 & 2 \ -3 & 2 & 4 \ -2 & 1 & 1 end right|> -x_5frac<left| begin 3 & 1 & 2 \ 5 & 2 & 4 \ 2 & 1 & 1 end right|> =-frac+fracx_2+fracx_5, \ & & \ x_3&=&frac<left| begin 2 & 2 & 2 \ 6 & 3 & 4 \ 4 & 1 & 1 end right|> -x_2frac<left| begin 2 & -1 & 2 \ 6 & -3 & 4 \ 4 & -2 & 1 end right|> -x_5frac<left| begin 2 & 3 & 2 \ 6 & 5 & 4 \ 4 & 2 & 1 end right|>=3-4x_5, \ & & \ x_4 &=&frac<left| begin 2 & 1 & 2 \ 6 & 2 & 3 \ 4 & 1 & 1 end right|> -x_2frac<left| begin 2 & 1 & -1 \ 6 & 2 & -3 \ 4 & 1 & -2 end right|> -x_5frac<left| begin 2 & 1 & 3 \ 6 & 2 & 5 \ 4 & 1 & 2 end right|> = 0. end $$ Решим теперь ту же задачу, воспользовавшись методом Гаусса исключения переменных в системе линейных уравнений: $$ left< begin 2x_1&-x_2&+x_3&+2x_4&+3x_5&=&2, \ &&x_3&+2x_4&+4x_5&=&3, \ &&&x_4&&=&0 end right. $$ Используя обратный ход метода Гаусса, снова приходим к полученным формулам.

Ответ. Общее решение системы: $ x_1=1/2 (x_2+x_5-1), x_3=3-4,x_5, x_4=0 $.

Проанализируем теперь полученные общие формулы для общего решения. В этих формулах $ beta_j $ представляет решение системы, получаемое при $ x_<mathfrak+1>=0,dots,x_n=0 $. Величины же коэффициентов $ gamma_ $ вовсе не зависят от правых частей системы и будут одинаковыми при любых значениях $ b_1,dots,b_m $. В частности, если $ b_1=0,dots,b_m=0 $, то в формулах величины $ beta_j $ обращаются в нуль и эти формулы превращаются в $$ x_j=gamma_<j,mathfrak+1>x_<mathfrak+1>+dots+gamma_x_n npu jin <1,dots, mathfrak> . $$

Вывод. Формула общего решения системы $ A X=mathcal B $: $$ x_j=beta_j + gamma_<j,mathfrak+1>x_<mathfrak+1>+dots+gamma_x_n npu jin <1,dots, mathfrak> $$ состоит из двух частей: слагаемые, не содержащие свободных переменных, определяют частное решение неоднородной системы: $$ x_1= beta_1,dots, x_<mathfrak>= beta_<mathfrak>,x_<mathfrak+1>=0,dots,x_n=0 ; $$ оставшиеся после их отбрасывания формулы задают общее решение системы $ AX=mathbb O $. Этот результат обобщается в следующей теореме.

Теорема. Общее решение системы уравнений $ A X=mathcal B $ представимо в виде суммы какого-то частного решения этой системы и общего решения соответствующей однородной системы $ A X=mathbb O $.

Доказательство тривиально если система $ A X=mathcal B $ имеет единственное решение. Если же решений бесконечно много, то выбрав какое-то одно частное $ X=X_1 $ мы получаем, что любое другое частное решение $ X=X_2 $ должно быть связано с первым соотношением $$ A(X_2-X_1)=mathbb O , $$ т.е. разность частных решений неоднородной системы обязательно является решением однородной системы уравнений $ AX=mathbb O $. ♦

Теперь посмотрим как можно описать общее решение однородной системы.

Система однородных уравнений

Система линейных уравнений называется однородной, если все коэффициенты правых частей равны нулю: $$ left< begin a_x_1 &+a_x_2&+ ldots&+a_x_n &=0,\ a_x_1 &+a_x_2&+ ldots&+a_x_n &=0,\ dots & & & dots & \ a_x_1 &+a_x_2&+ ldots&+a_x_n &=0. end right. $$ или, в матричном виде: $$ A_X=_ $$

Задача ставится о поиске нетривиального решения. Оно не всегда существует. Так, к примеру, если матрица $ A_ $ системы — квадратная и имеет ненулевой определитель, то, согласно теореме Крамера, нетривиальных решений у однородной системы нет. Теорема Кронекера-Капелли утверждает, что условие $ det (A_) = 0 $ является и достаточным для существования нетривиального решения.

Теорема 1. Для того, чтобы система однородных уравнений с квадратной матрицей $ A_ $ имела нетривиальное решение необходимо и достаточно, чтобы $ det (A_) = 0 $.

Для произвольной (не обязательно квадратной) матрицы $ A_ $ имеет место следующий общий результат.

Теорема 2. Если $ operatorname (A)=mathfrak r 5) $ A_^ $.

Теорема 3. Множество решений системы однородных уравнений образует линейное подпространство пространства $ mathbb A^ $. Размерность этого подпространства равна $ n-mathfrak r $, а фундаментальная система решений образует его базис.

Пусть матрица системы $ AX=mathbb O $ квадратная и

$$ operatorname (A) =n_-1 , .$$ Доказать, что если ненулевой минор матрицы порядка $ n_-1 $ соответствует какому-нибудь элементу $ j_ $-й строки, то система алгебраических дополнений к элементам $ a_,dots,a_^ $ этой строки составляет ФСР для $ AX=mathbb O_ $. Например, для системы $$ left< begin a_x_1 +a_x_2+a_x_3&=0,\ a_x_1 +a_x_2+a_x_3&=0 end right. $$ ФСР состоит из решения $$ x_1=left| begin a_ & a_ \ a_ & a_ end right| , x_2=-left| begin a_ & a_ \ a_ & a_ end right| , x_3=left| begin a_ & a_ \ a_ & a_ end right| , $$ если только хотя бы один из миноров отличен от нуля.

Теперь обсудим способы нахождения ФСР.

1. Первый из них получается из общего метода решения системы линейных уравнений, рассмотренного в предыдущем пункте. Так же, как и в том пункте, сделаем упрощающее обозначения предположение, что зависимыми переменными являются первые $ x_,dots,x_ $, т.е. общее решение задается формулами $$ x_j=gamma_<j,mathfrak+1>x_<mathfrak+1>+dots+gamma_x_n npu jin <1,dots, mathfrak> . $$ Иными словами, вектор столбец $$ X=left(begin gamma_<1,mathfrak+1>x_<mathfrak+1>+dots+gamma_x_n \ gamma_<2,mathfrak+1>x_<mathfrak+1>+dots+gamma_x_n \ vdots \ gamma_<mathfrak,mathfrak+1>x_<mathfrak+1>+dots+gamma_<mathfrakn>x_n \ x_<mathfrak+1> \ x_<mathfrak+2> \ vdots \ x_ endright) $$ будет решением однородной системы при любых наборах значений основных переменных $ x_<mathfrak+1>,dots,x_ $. Представим этот вектор в виде суммы векторов: $$ =x_<mathfrak+1> underbrace< left(begin gamma_<1,mathfrak+1> \ gamma_<2,mathfrak+1> \ vdots \ gamma_<mathfrak,mathfrak+1> \ 1 \ 0 \ vdots \ 0 endright)>_ + x_<mathfrak+2> underbrace<left(begin gamma_<1,mathfrak+2> \ gamma_<2,mathfrak+2> \ vdots \ gamma_<mathfrak,mathfrak+2> \ 0 \ 1 \ vdots \ 0 endright)>_+dots+ x_ underbrace<left(begin gamma_ \ gamma_ \ vdots \ gamma_<mathfrakn> \ 0 \ 0 \ vdots \ 1 endright)>_<X_> . $$ Таким образом, любое решение однородной системы представимо в виде линейной комбинации $ n_- mathfrak r $ фиксированных решений. Именно эти решения и можно взять в качестве ФСР — их линейная независимость очевидна (единицы в нижних частях каждого вектора $ X_ $ расположены на разных местах, и ни какая линейная комбинация столбцов $ < X_1,dots,X_> $ не сможет обратить их одновременно в нуль).

Оформим этот способ построения ФСР в теорему:

Теорема 4. Если система уравнений $ AX=mathbb O $ имеет структуру матрицы $ A_ $ вида:

$$ A = left[ E_ mid P_ right] , $$ то ее ФСР состоит из столбцов матрицы $$ left[ begin — P^ \ hline E_ end right] . $$

Пример. Найти ФСР для системы уравнений

Решение. Приводим систему к трапециевидному виду: $$ left< begin x_1-&x_2+&x_3-&x_4=&0, \ &&x_3+&4x_4=&0 end right. $$ В качестве зависимых переменных можно взять, например, $ x_ $ и $ x_ $. $$ begin x_1 & x_3 & x_2 & x_4 \ hline 1 & 0 & 1 & 0 \ 5 & -4 & 0 & 1 end $$

2. Этот способ напоминает вычисление обратной матрицы методом приписывания единичной матрицы. Транспонируем матрицу $ A_ $ системы и припишем к ней справа единичную матрицу порядка $ n_ $: $$ left[ A^ | E_n right] = left(begin a_ & a_ & dots & a_ & 1 & 0 & 0 & dots & 0 \ a_ & a_ & dots & a_ & 0 & 1 & 0 & dots & 0 \ a_ & a_ & dots & a_ & 0 & 0 & 1 & dots & 0 \ vdots & & & vdots & vdots & & & ddots & vdots \ a_ & a_ & dots & a_ & 0 & 0 & 0 & dots & 1 end right) ; $$ здесь $ |_ $ означает конкатенацию. Получившуюся матрицу элементарными преобразованиями строк приводим к форме: $$ left( begin hat A & K \ mathbb O & L end right) = left(begin color & * & * & dots & * & * & * & * & * & * & * & dots & * \ 0 & color & * & dots & * & * & * & * & * & * & * & dots & * \ 0 & 0 & color & dots & * & * & * & * & * & * & * & dots & * \ vdots & & & ddots & & vdots & & & vdots & & & & vdots \ 0 & 0 & dots & & 0 & color & * & * & * & * & * & dots & * \ hline 0 & 0 & dots & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & Box & Box & Box & dots & Box \ vdots & & & & & vdots & & & vdots & & & & vdots \ 0 & 0 & dots & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & Box & Box & Box & dots & Box end right) begin left.begin \ \ \ \ \ endright> mathfrak r \ left. begin \ \ \ endright> n — mathfrak r end . $$ Элементы трапециевидной матрицы $ hat A $, обозначенные $ color $, могут быть равны нулю, но $ operatorname(hat A)= mathfrak r_ $. В этом случае строки матрицы $ L_ $, образовавшейся в правом нижнем углу (ее элементы обозначены $ Box $), составляют ФСР для системы $ AX=mathbb O $.

Пример. Найти ФСР для системы уравнений

$$ left< begin x_1 &+2,x_2&+ x_3&+3,x_4&-x_5&+2,x_6=&0,\ -3x_1 &-x_2&+ 2,x_3&-4,x_4&+x_5&-x_6=&0,\ x_1 &+x_2&+ 3,x_3&+2,x_4&+x_5&+3,x_6=&0,\ -8,x_1 &-7,x_2&+ 4,x_3&-15,x_4&+6,x_5&-5,x_6=&0,\ 6x_1 &+5,x_2& +5,x_3&+11,x_4 &&+9,x_6=&0. end right. $$ Решение. Преобразуем матрицу $ left[ A^ | E_6 right] $

$$ left(begin 1 & -3 & 1 & -8 & 6 & 1 \ 2 & -1 & 1 & -7 & 5 & & 1 \ 1 & 2 & 3 & 4 & 5 & & & 1 \ 3 & -4 & 2 & -15 & 11 &&&& 1 \ -1 & 1 & 1 & 6 & 0 &&&&& 1 \ 2 & -1 & 3 & -5 & 9 &&&&&& 1 end right)_ $$ к трапециевидной форме с помощью элементарных преобразований строк: $$ rightarrow left(begin 1 & -3 & 1 & -8 & 6 & 1 \ 0 & 5 & -1 & 9 & -7 &-2 & 1 \ 0 & 5 & 2 & 12 & -1 &-1 &0 & 1 \ 0 & 5 & -1 & 9 & -7 &-3&0&0& 1 \ 0 & -2 & 2 & -2 & 6 &1&0&0&0& 1 \ 0 & 5 & 1 & 11 & -3 &-2&0&0&0&0& 1 end right)rightarrow $$ $$ rightarrow left(begin 1 & -3 & 1 & -8 & 6 & 1 \ 0 & 5 & -1 & 9 & -7 &-2 & 1 \ 0 & 0 & 3 & 3 & 6 &1 &-1 & 1 \ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 &-1&-1&0& 1 \ 0 & 0 & 8/5 & 8/5 & 16/5 &1/5&2/5&0&0& 1 \ 0 & 0 & 2 & 2 & 4 &0&-1&0&0&0& 1 end right)rightarrow $$ $$ rightarrow left(begin 1 & -3 & 1 & -8 & 6 & 1 \ 0 & 5 & -1 & 9 & -7 &-2 & 1 \ 0 & 0 & 3 & 3 & 6 &1 &-1 & 1 \ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 &-1&-1&0& 1 \ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 &-1/3&14/15&-8/15&0& 1 \ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 &-2/3&-1/3&-2/3&0& 0 & 1 end right) $$

3. Еще один способ построения ФСР основан на теореме Гамильтона-Кэли.

Теорема. Пусть матрица системы $ AX=mathbb O $ квадратная и $ operatorname (A) = $. Тогда характеристический полином матрицы $ A_ $ имеет вид:

Пример. Найти ФСР для системы уравнений

Решение. Здесь $$ A= left( begin 1 & 1 & -1 & -1 \ 2 & 3 & 1 & -2 \ 0 & 0 & 0 & 0 \ 0 & 0 & 0 & 0 end right), quad det (A-lambda E) = lambda^2(lambda^2-4lambda+1), $$ $$ A^2-4A+E= left( begin 0 & 0 & 4 & 1 \ 0 & 0 & -3 & 0 \ 0 & 0 & 1 & 0 \ 0 & 0 & 0 & 1 end right) $$

Блок-схемы зависимости множества решений системы уравнений $ AX= mathcal B $ от комбинации чисел $ n, mathfrak r $ ☞ ЗДЕСЬ.

Видео:Решение системы уравнений методом Гаусса. Бесконечное множество решенийСкачать

Геометрическая интерпретация

Геометрический смысл введенных определений поясним на примере $ mathbb R^ $. Уравнение $$ a_1x_1+a_2x_2+a_3x_3=b $$ — при фиксированных вещественных коэффициентах $ a_1,a_2,a_3 $ (хотя бы один из них считаем отличным от нуля) и $ b_ $ — задает плоскость. Если, к примеру, $ a_1ne 0 $, то из уравнения получаем выражение для $ x_ $ как функции $ x_2,x_3 $: $$ x_1=frac-frac x_2-frac x_3 . $$ В этом представлении переменные $ x_ $ и $ x_ $ могут принимать любые вещественные значения независимо друг от друга, а вот переменная $ x_ $ полностью определяется заданием $ x_ $ и $ x_ $. С одной стороны, последняя формула определяет общее решения системы линейных уравнений (которая в нашем частном случае состоит из одного-единственного уравнения); переменные $ x_ $ и $ x_ $ выбраны основными, а $ x_ $ оказывается зависимой. Строго говоря, координаты любой точки плоскости можно представить формулами $$x_1=frac-frac t-frac u, x_2=t, x_3=u quad npu quad subset mathbb R , $$ которые называются параметрическим представлением плоскости. Таким образом, получили геометрическую интерпретацию общего решения системы уравнений. Идем далее: представим последние формулы в векторной форме: $$ left( begin x_1 \ x_2 \ x_3 end right)= left( begin b/a_1- t, a_2/a_1- u, a_3/a_1 \ t \ u end right)= left( begin b/a_1\ 0 \ 0 end right)+ t left( begin -a_2/a_1\ 1 \ 0 end right) + u left( begin -a_3/a_1\ 0 \ 1 end right) . $$ Какой геометрический смысл имеет каждое из слагаемых? Первое слагаемое $$ X_0=left( begin b/a_1\ 0 \ 0 end right) $$ получается при задании $ t=0,u=0_ $ в общем решении. Это — частное решение нашего уравнения и определяет точку, через которую проходит плоскость. Два оставшихся столбца $$ X_1=left( begin -a_2/a_1\ 1 \ 0 end right) quad u quad X_2=left( begin -a_3/a_1\ 0 \ 1 end right) $$ не задают решения нашего уравнения — если только $ bne 0_ $. Но оба удовлетворяют однородному уравнению $$ a_1x_1+a_2x_2+a_3x_3=0 , $$ Последнее также определяет плоскость — параллельную исходной и проходящую через начало координат. Первая плоскость получается из второй сдвигом (параллельным переносом) на вектор $ vec $: и этот факт составляет геометрическую интерпретацию теоремы, сформулированной в конце ☞ ПУНКТА:

Координаты произвольной точки плоскости $ a_1x_1+a_2x_2+a_3x_3=0 $ задаются соотношениями $$ left( begin x_1 \ x_2 \ x_3 end right)=tX_1+uX_2 . $$ Векторы пространства $ vec $ и $ vec $ являются базисными векторами плоскости — любой вектор $ vec $, лежащий в плоскости, через них выражается и они линейно независимы. Но $ X_ $ и $ X_ $ определяют фундаментальную систему решений однородного уравнения. Таким образом, мы получили геометрическую интерпретацию для ФСР: она задает базисные векторы плоскости, проходящей через начало координат.

Мы рассмотрели пока только случай пересекающихся плоскостей в пространстве. Его можно считать общим, т.е. случаем «как правило»: две случайным образом выбранные плоскости в $ mathbb R^ $ пересекаться будут. Исследуем теперь исключительный случай — параллельности плоскостей. Исключительность этого случая может быть проверена и аналитикой. Для несовместности системы из двух уравнений необходимо, чтобы ранг ее матрицы $$ left( begin a_ & a_ & a_ \ a_ & a_ & a_ end right) $$ оказался меньшим $ 2_ $. Это равносильно тому, что все миноры второго порядка этой матрицы обращаются в нуль: $$ left| begin a_ & a_ \ a_ & a_ end right|=0, left| begin a_ & a_ \ a_ & a_ end right| =0, left| begin a_ & a_ \ a_ & a_ end right|=0 . $$ Эти условия можно переписать в виде $$ frac<a_><a_>=frac<a_><a_>=frac<a_><a_> ; $$ и, если обозначить общую величину последний отношений через $ tau_ $, то получаем: $$ (a_,a_,a_)=tau (a_,a_,a_) . $$ Если вспомнить, что каждый из этих наборов коэффициентов задает вектор $ vec<OA^> $ в $ mathbb R^ $, перпендикулярный соответствующей плоскости, то, в самом деле, плоскости, определяемые уравнениями, оказываются параллельными. Пересекаться они, как правило, не будут: для пересечения необходимо, чтобы расширенная матрица системы $$ left( begin a_ & a_ & a_ & b_1 \ a_ & a_ & a_ & b_2 end right) $$ имела ранг меньший $ 2_ $. Это возможно только при условии когда коэффициенты правых частей удовлетворяют соотношению $$ b_1 = tau b_2 $$ при величине $ tau_ $ определенной выше. При выполнении этого условия второе уравнение получается из первого домножением на $ tau_ $ и соответствующие плоскости попросту совпадают.

Перейдем теперь к системе из трех уравнений: $$ left< begin a_x_1 +&a_x_2+&a_x_3=&b_1, \ a_x_1 +&a_x_2+&a_x_3=&b_2, \ a_x_1 +&a_x_2+&a_x_3=&b_3. end right. $$ Вариантов взаимного расположения трех плоскостей в $ mathbb R^ $ уже значительно больше. Какой из них будет самым распространенным, то есть случаем «как правило»? Геометрически ответ очевиден: если пересечение двух плоскостей определяет, как правило, прямую, то эта прямая пересекается с третьей плоскостью, как правило, в одной-единственной точке. И алгебра подтверждает геометрию: в комментарии к теореме Крамера говорится, что система, число уравнений которой совпадает с числом неизвестных, как правило, имеет единственное решение. Условие для этого случая «как правило» дается той же теоремой Крамера: $$ left| begin a_ & a_ & a_\ a_ & a_ & a_ \ a_ & a_ & a_ end right| ne 0 . $$

Теорема Кронекера-Капелли в этом случае не нужна — нет, она остается справедливой! — но проверка условия на ранги матриц тривиальна: они оба равны $ 3_ $. Если же указанный определитель обращается в нуль, то этот факт эквивалентен тому, что три строки определителя линейно зависимы. Например, возможно, что строка $ (a_,a_, a_) $ может быть представлена в виде линейной комбинации первых двух строк. Вспомним геометрический смысл этих строк: они задают координаты векторов, перпендикулярных соответствующим плоскостям. Если система уравнений $$ left<begin a_x_1 +a_x_2+a_x_3 &=&b_1,\ a_x_1 +a_x_2+a_x_3 &=&b_2 endright. $$ определяет прямую в $ mathbb R^ $, то оба вектора $ vec<OA^> $ и $ vec<OA^> $ при $ A^= (a_,a_, a_) $ и $ A^= (a_,a_, a_) $ перпендикулярны этой прямой; любая их комбинация также перпендикулярна этой прямой, а, следовательно, плоскость $$ a_x_1 +a_x_2+a_x_3 =b_3 $$ будет ей параллельна.

Статья не закончена!

Видео:Решение системы трех уравнений по формулам Крамера Скачать

Ортогональность

Геометрические соображения из предыдущего пункта могут быть обобщены на случай когда размерности рассматриваемых пространств увеличиваются, и мы говорим о точках и векторах многомерных пространств. В последующих пунктах нам потребуются понятия линейной оболочки, линейного пространства, размерности, базиса и координат применительно к векторам-столбцам или векторам-строкам. Их можно найти ☞ ЗДЕСЬ.

Задача решения системы линейных уравнений $$ left< begin 3x_1&+4x_2&-x_3&=2, \ x_1&-2x_2&+3x_3&=1 end right. $$ может быть рассмотрена с двух точек зрения. С одной стороны, переписав систему в виде $$ x_1left(begin 3 \ 1 end right)+ x_2left(begin 4 \ -2 end right)+ x_3left(begin -1 \ 3 end right)= left(begin 2 \ 1 end right) , $$ можно говорить о поиске линейной комбинации столбцов $$ left(begin 3 \ 1 end right), left(begin 4 \ -2 end right), left(begin -1 \ 3 end right) $$ равной заданному столбцу $$ left(begin 2 \ 1 end right) . $$ В случае произвольной системы, записанной в матричном виде $$ A_X=mathcal B_ $$ совместность системы интерпретировать в смысле принадлежности столбца $ mathcal B $ линейной оболочке столбцов $ A_,dots,A_ $: $$ mathcal B=x_1 A_+dots+x_nA_ quad iff quad mathcal B in mathcal L (A_,dots,A_) . $$ В случае положительного ответа числа $ x_,dots,x_n $ интерпретируются как координаты столбца $ mathcal B $ в системе столбцов 11) $ <A_,dots,A_> $.

С другой стороны, к той же задаче решения системы уравнений, в предыдущем ПУНКТЕ мы подошли с другой стороны. Первое из уравнений системы $$ 3,x_1+4,x_2-x_3=2 $$ можно интерпретировать так: скалярное произведение векторов $ vec<^> $ и $ vec<> $ равно фиксированному числу $ 2_ $. Здесь вектора рассматриваются в пространстве строк $ mathbb R_^ $; считается, что каждый вектор имеет начало в начале координат $ mathbf O=[0,0,0] $, а конец — в точке с координатами $ [3,4,-1] $ или, соответственно, $ [x_1,x_2,x_3] $. Если скалярное произведение векторов обозначать скобками $ langle mbox rangle $, то систему уравнений можно переписать в виде $$ langle vec<^> , vec<> rangle=2, langle vec<^> , vec<> rangle=1 quad npu quad A^ = [3,4,-1], A^=[1,-2,3] $$ — строках матрицы $ A_ $. И задачу решения такой системы понимать в смысле: найти координаты всех векторов-строк $ [x_1,x_2,x_3] $ которые обеспечат нам заданные значения скалярных произведений с двумя фиксированными векторами.

Геометрическая интерпретация еще более упрощается если рассмотреть случай однородной системы уравнений. Так, решить систему уравнений $$ left< begin 3x_1&+4x_2&-x_3&=0, \ x_1&-2x_2&+3x_3&=0 end right. $$ означает подобрать вектор $ vec<> $ перпендикулярный (ортогональный) одновременно обоим векторам $ vec<^> $ и $ vec<^> $. Очевидно, что таких векторов в $ mathbb R^ $ бесконечно много — найдя хотя бы один такой вектор $ vec<> $, другие получим его растяжением: $ alpha cdot vec<> $ остается перпендикулярным векторам $ vec<^> $ и $ vec<^> $ при $ forall alpha in mathbb R $.

Все эти геометрические соображения обобщаются в произвольное пространство $ mathbb R_^ $ строк или столбцов, состоящих из $ n_ $ вещественных чисел (компонент). Для этого приходится обобщать понятие скалярного произведения. В общем случае оно вводится аксиоматически (и, более того, в одном и том же множестве может быть определено разными способами, см. ☞ ЕВКЛИДОВО ПРОСТРАНСТВО ). Мы сейчас не будем залезать так глубоко в эту аксиоматику, а просто определим скалярное произведение двух строк $ X=[x_1,x_2,dots,x_n] $ и $ Y=[y_1,y_2,dots,y_n] $ формулой $$ langle X,Y rangle=x_1y_1+x_2y_2+dots+x_ny_n $$ и продекларируем без обоснований, что все привычные нам по случаям $ mathbb R^ $ и $ mathbb R^ $ свойства скалярного произведения будут выполнены.

В терминах скалярного произведения, задачу решения системы линейных уравнений можно переформулировать как поиск строки $ X=[x_1,x_2,dots,x_n] $, ортогональной всем строкам матрицы $ A_ $: $$ langle A^,X rangle=0, langle A^,X rangle=0,dots, langle A^,X rangle=0 . $$ Множество таких строк образует линейное подпространство пространства $ mathbb R_^ $, это подпространство является ортогональным дополнением линейной оболочки $ mathcal L ( A^, A^,dots, A^ ) $ в пространстве $ mathbb R_^ $. Это подпространство называется нуль-пространством матрицы или ядром матрицы $ A_ $ и обозначается 12) $ er (A) $. Фундаментальная система решений системы $ AX=mathbb O $ составляет базис этого подпространства. Для произвольного линейного пространства количество векторов его базиса называется размерностью пространства и обозначается $ operatorname $. Во введенных обозначениях теорема из ☞ ПУНКТА переформулируется так:

Теорема. $ operatorname left( er (A) right)=n- mathfrak r $, где $ n_ $ — количество столбцов матрицы $ A_ $, а $ mathfrak r=operatorname (A) $ — ее ранг.