Как решить матричное уравнение методом элементарных преобразований

Обратная матрица с помощью элементарных преобразований

Для того что бы найти обратную матрицу можно использовать два метода: с помощью алгебраических дополнений (метод присоединённой (союзной) матрицы) или элементарных преобразований (метод Жордано-Гаусса). Рассмотрим как найти обратную матрицу с помощью элементарных преобразований.

Обратной матрицей называется матрицы A -1 при умножении на исходную матрицу A получается единичная матрица E.

Алгоритм нахождения обратной матрицы с помощью элементарных преобразований:

  1. Найти определитель (детерминант) матрицы A. Если определитель ≠ 0, то обратная матрица существует. Если определитель = 0, то обратная матрица не существует.
  2. Дописываем справа единичную матрицу
  3. Делаем прямой ход. Обнуляем все элементы (с помощью элементарных преобразований) левой матрицы стоящей под ее главной диагонали.
  4. Делаем обратный ход. Обнуляем все элементы (с помощью элементарных преобразований) левой матрицы стоящей над ее главной диагонали.
  5. Элементы главной диагонали левой матрицы, преобразуем в единицы.

Видео:Нахождение обратной матрицы с помощью элементарных преобразованийСкачать

Нахождение обратной матрицы с помощью элементарных преобразований

Пример

Рассмотрим данный метод на примере. Дана матрицы 3х3:

Как решить матричное уравнение методом элементарных преобразований

Допишем к нашей матрице слева единичную матрицу.

Как решить матричное уравнение методом элементарных преобразований

Чтобы сделать нули под элементом a11, вычтем 1-ую строку из всех строк, что расположены ниже её, при чём, для того, чтобы работать с меньшими числами, поделим каждую из этих строк на a11.

Как решить матричное уравнение методом элементарных преобразований

Чтобы сделать нули над элементом a33, вычтем 3-ую строку с всех строк, что расположены выше её, при чём, для того, чтобы работать с меньшими числами, поделим каждую из этих строк на a33.

Как решить матричное уравнение методом элементарных преобразований

Чтобы сделать нули над элементом a22, вычтем 2-ую строку с всех строк, что расположены выше её, при чём, для того, чтобы работать с меньшими числами, поделим каждую из этих строк на a22.

Как решить матричное уравнение методом элементарных преобразований

Поделим каждую строку на элемент, который стоит на главной диагонали.

Видео:Урок 1. Матрицы, определитель матрицы и ранг матрицы | Высшая математика | TutorOnlineСкачать

Урок 1. Матрицы, определитель матрицы и ранг матрицы | Высшая математика | TutorOnline

Метод элементарных преобразований (методы Гаусса и Гаусса-Жордана для нахождения обратных матриц).

В первой части был рассмотрен способ нахождения обратной матрицы с помощью алгебраических дополнений. Здесь же мы опишем иной метод нахождения обратных матриц: с использованием элементарных преобразований.

Пусть нам задана квадратная матрица $A_<ntimes>$. Допишем справа к матрице $A$ единичную матрицу $E$ n-го порядка. После такого дописывания мы получим матрицу $left(A|Eright)$. Со строками этой матрицы можно выполнять такие преобразования:

  1. Смена мест двух строк.
  2. Умножение всех элементов строки на некоторое число, не равное нулю.
  3. Прибавление к элементам одной строки соответствующих элементов другой строки, умноженных на любой множитель.

Конечная цель указанных выше преобразований: привести матрицу $left(A|Eright)$ к такому виду: $left(E|A^right)$. Т.е. нужно сделать так, чтобы матрица до черты стала единичной, тогда после черты будет записана обратная матрица $A^$.

Добиться этой цели можно, выполняя над исходной матрицей $left(A|Eright)$ преобразования метода Гаусса или Гаусса-Жордана. Перед тем, как перейти к описанию этих методов, оговорим, что изначально матрица $A_<ntimes>$ не должна иметь нулевых строк или столбцов. Если в матрице $A$ есть хоть один нулевой столбец или нулевая строка, то обратная матрица $A^$ не существует.

Строки матрицы станем обозначать буквами $r$ (от слова «row»): $r_1$ – первая строка, $r_2$ – вторая строка и так далее.

Видео:Решение матричных уравненийСкачать

Решение матричных уравнений

Метод Гаусса

Этот метод делят на два этапа, которые называют прямым ходом и обратным.

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

Метод Крамера за 3 минуты. Решение системы линейных уравнений - bezbotvy

Прямой ход метода Гаусса

В процессе выполнения прямого хода мы последовательно используем строки матрицы. На первом шаге работаем с первой строкой, на втором шаге – со второй и так далее. Если в ходе решения в матрице до черты возникла нулевая строка, то прекращаем преобразования, так как обратная матрица $A^$ не существует.

На первом шаге прямого хода обратимся к первой строке $r_1$. Если первый элемент $a_1$ первой строки не равен нулю, то выполняем обнуление всех ненулевых элементов первого столбца, лежащих под первой строкой. Если же $a_1=0$, то меняем местами первую строку с одной из тех нижележащих строк, у которых первый элемент отличен от нуля, а затем уже производим обнуление.

На втором шаге прямого хода обратимся к второй строке $r_2$. Если второй элемент $a_2$ второй строки не равен нулю, то выполняем обнуление всех ненулевых элементов второго столбца, лежащих под второй строкой. Если же $a_2=0$, то меняем местами вторую строку с одной из тех нижележащих строк, у которых второй элемент отличен от нуля, а затем уже производим обнуление. В случае, когда второй элемент равен нулю как у второй строки, так и у всех нижележащих строк, прекращаем решение, так как обратная матрица $A^$ не существует.

Полагаю, логика прямого хода ясна. На некоем k-м шаге мы работаем с строкой $r_k$. Если k-й элемент $a_k$ этой строки не равен нулю, то выполняем обнуление всех ненулевых элементов k-го столбца, лежащих под строкой $r_k$. Если же $a_k=0$, то меняем местами строку $r_k$ с одной из тех нижележащих строк, у которых k-й элемент отличен от нуля, а затем уже производим обнуление. В случае, когда k-й элемент равен нулю как у строки $r_k$, так и у всех нижележащих строк, прекращаем решение, так как обратная матрица $A^$ не существует.

Когда мы придём к последней строке, матрица до черты станет верхней треугольной, т.е. все элементы под главной диагональю будут равны нулю. Это будет означать конец прямого хода метода Гаусса.

Видео:Решение системы уравнений методом ГауссаСкачать

Решение системы уравнений методом Гаусса

Обратный ход метода Гаусса

На этом этапе мы поднимаемся по матрице «снизу вверх». Сначала используем последнюю строку $r_n$, затем предпоследнюю $r_$ и так далее, пока не дойдём до первой строки. С каждой строкой выполняем однотипные операции.

Пусть, например, речь идёт о некоей k-й строке. Матрица, расположенная до черты, содержит в строке $r_k$ диагональный элемент $a_$. Если $a_=1$, то это нас вполне устраивает, а если $a_neq$, то просто умножаем строку $r_k$ на коэффициент $frac<a_>$, чтобы диагональный элемент стал равен 1. Затем с помощью строки $r_k$ обнуляем элементы k-го столбца, расположенные над строкой $r_k$.

Как только мы дойдём до первой строки, матрица до черты станет единичной, и алгоритм завершится.

Видео:Элементарные преобразования матриц. Высшая математика.Скачать

Элементарные преобразования матриц. Высшая математика.

Метод Гаусса-Жордана

Последовательно используем строки матрицы. На первом шаге работаем с первой строкой, на втором шаге – со второй и так далее. Если в ходе решения в матрице до черты возникла нулевая строка, то прекращаем преобразования, так как обратная матрица $A^$ не существует.

На первом шаге прямого хода обратимся к первой строке $r_1$. Первый элемент этой строки обозначим как $a_1$. Если $a_1=0$, то меняем местами первую строку с одной из тех нижележащих строк, у которых первый элемент отличен от нуля. Затем, если $a_1neq$, умножаем строку $r_1$ на $frac$ (если $a_1=1$, то никакого домножения делать не надо). Далее с помощью строки $r_1$ производим обнуление всех остальных ненулевых элементов первого столбца, после чего переходим к следующему шагу.

На втором шаге прямого хода работаем с второй строкой $r_2$. Второй элемент этой строки обозначим как $a_2$. Если $a_2=0$, то меняем местами вторую строку с одной из тех нижележащих строк, у которых второй элемент отличен от нуля. Если таких строк нет, т.е. у всех нижележащих строк второй элемент равен нулю, то прекращаем решение, так как обратная матрица $A^$ не существует. Затем, если $a_2neq$, умножаем строку $r_2$ на $frac$ (если $a_2=1$, то никакого домножения делать не надо). Далее с помощью строки $r_2$ производим обнуление всех остальных ненулевых элементов второго столбца, после чего переходим к следующему шагу.

Полагаю, логика данного метода ясна. На k-м шаге работаем с k-й строкой $r_k$, k-й элемент которой обозначим как $a_k$. Если $a_k=0$, то меняем местами строку $r_k$ с одной из тех нижележащих строк, у которых k-й элемент отличен от нуля. Если таких строк нет, т.е. у всех нижележащих строк k-й элемент равен нулю, то прекращаем решение, так как обратная матрица $A^$ не существует. Затем, если $a_kneq$, умножаем строку $r_k$ на $frac$ (если $a_k=1$, то никакого домножения делать не надо). Далее с помощью строки $r_k$ производим обнуление всех остальных ненулевых элементов k-го столбца, после чего переходим к следующему шагу.

Когда мы обработаем последнюю строку, матрица до черты станет единичной, и алгоритм завершится.

Перед тем, как переходить к примерам, я введу один дополнительный термин: ведущий элемент. Ведущим элементом ненулевой строки называется её первый (считая слева направо) отличный от нуля элемент. Например, в строке $(0;0;5;-9;0)$ ведущим будет третий элемент (он равен 5).

Найти матрицу $A^$, если $A=left(begin -5 & 23 & -24\ -1 & 4 & -5\ 9 & -40 & 43 end right)$.

Заданная нам матрица не имеет нулевых строк или столбцов, поэтому можем приступать к нахождению $A^$. Поставленную задачу решим двумя способами: как преобразованиями метода Гаусса, так и метода Гаусса-Жордана. Для начала запишем матрицу $(A|E)$, которая в нашем случае будет иметь такой вид:

$$ left(begin -5 & 23 & -24 & 1 & 0 & 0\ -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ 9 & -40 & 43 & 0 & 0 & 1 endright) $$

Наша цель: привести матрицу $(A|E)$ к виду $left(E|A^right)$.

Метод Гаусса

Видео:Матричный метод решения систем уравненийСкачать

Матричный метод решения систем уравнений

Прямой ход метода Гаусса

На первом шаге прямого хода мы работаем с первой строкой. Первый элемент этой строки (число -5) не равен нулю, поэтому можем приступать к обнулению ненулевых элементов первого столбца, расположенных под первой строкой. Однако для тех преобразований, которые мы станем делать для обнуления элементов, удобно, когда ведущий элемент используемой строки равен 1 или -1. Почему это так, станет ясно из дальнейших действий. Чтобы ведущий элемент текущей строки стал равен -1, поменяем местами первую строку с одной из нижележащих строк – с второй строкой:

$$ left(begin -5 & 23 & -24 & 1 & 0 & 0\ -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ 9 & -40 & 43 & 0 & 0 & 1 endright) overset<r_1leftrightarrow> left(begin boldred & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ normblue & 23 & -24 & 1 & 0 & 0\ normblue & -40 & 43 & 0 & 0 & 1 endright) $$

Теперь ведущий элемент первой строки стал равен -1 (я выделил этот элемент красным цветом). Приступим к обнулению ненулевых элементов первого столбца, лежащих под первой строкой (они выделены синим цветом). Для этого над строками матрицы нужно выполнить такие действия:

Запись $r_2-5r_1$ означает, что от элементов второй строки вычли соответствующие элементы первой строки, умноженные на пять. Результат записывают на место второй строки в новую матрицу. Если с устным выполнением такой операции возникают сложности, то это действие можно выполнить отдельно:

Действие $r_3+9r_1$ выполняется аналогично. Первую строку мы не трогали, поэтому в новую матрицу она перейдёт без изменений:

$$ left(begin -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ -5 & 23 & -24 & 1 & 0 & 0\ 9 & -40 & 43 & 0 & 0 & 1 endright) begin phantom\ r_2-5r_1 \ r_3+9r_1 end rightarrow left(begin -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ 0 & 3 & 1 & 1 & -5 & 0\ 0 & -4 & -2 & 0 & 9 & 1 endright) $$

На этом первый шаг закончен. Нулевых строк в матрице до черты не возникло, поэтому продолжаем решение. Кстати, теперь, я полагаю, ясно, зачем надо было менять местами строки. Если бы не смена мест строк, нам пришлось бы выполнять действия $r_2-fraccdot$ и $r_3+fraccdot$, что привело бы к появлению дробей. А легче, разумеется, работать с целыми числами, чем с дробями.

На втором шаге прямого хода мы работаем с второй строкой. Второй элемент этой строки (число 3) не равен нулю, поэтому можем приступать к обнулению ненулевых элементов второго столбца, расположенных под второй строкой:

$$ left(begin -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ 0 & 3 & 1 & 1 & -5 & 0\ 0 & -4 & -2 & 0 & 9 & 1 endright) begin phantom\ phantom \ r_3+4/3cdot end rightarrow left(begin -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ 0 & 3 & 1 & 1 & -5 & 0\ 0 & 0 & -2/3 & 4/3 & 7/3 & 1 endright) $$

Матрица до черты стала верхней треугольной, поэтому прямой ход метода Гаусса окончен.

Пару слов насчёт действий со строками, которые мы выполняли на втором шаге. На первом шаге мы меняли местами строки, чтобы ведущий элемент первой строки стал равен -1. Здесь такая смена строк ничего не даст, так как доступна к обмену лишь третья строка, а у неё ведущий элемент тоже не равен ни 1, ни -1. В этом случае можно выполнить дополнительное преобразование со второй строкой: $r_2+r_3$:

$$ left(begin -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ 0 & 3 & 1 & 1 & -5 & 0\ 0 & -4 & -2 & 0 & 9 & 1 endright) begin phantom\ r_2+r_3 \ phantom end rightarrow left(begin -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ 0 & -1 & -1 & 1 & 4 & 1\ 0 & -4 & -2 & 0 & 9 & 1 endright) $$

После этого текущий шаг прямого хода будет продолжен без дробей. Можно было сделать и такое действие: $3r_3+4r_2$, тогда и необходимый элемент третьего столбца был бы обнулён, и дробей бы не появилось. Выполнять такие действия или нет – надо смотреть по ситуации. Если работы с дробями предвидится немного, то особого смысла в попытках их избежать нет. Если же нас ожидают ещё несколько шагов прямого хода, то, возможно, лучше упростить себе расчёты и выполнить вспомогательное действие, чтобы потом не работать с дробями. К слову, если есть необходимость избавиться от дробей в некоей строке, то можно просто домножить данную строку на соответствующий коэффициент. Например, строку $left(frac;;-frac;;2;0right)$ можно домножить на число 15, тогда дроби исчезнут, и строка станет такой: $left(5;;-12;;30;0right)$.

Видео:Обратная матрица методом элементарных преобразованийСкачать

Обратная матрица методом элементарных преобразований

Обратный ход метода Гаусса

На первом шаге обратного хода мы работаем с последней, т.е. третьей строкой матрицы. Посмотрим на диагональный элемент в третьей строке: он равен $-frac$. Сделаем этот элемент единицей, домножив третью строку на $-frac$, а затем с помощью третьей строки обнулим ненулевые элементы третьего столбца, расположенные над третьей строкой:

$$ left(begin -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ 0 & 3 & 1 & 1 & -5 & 0\ 0 & 0 & -2/3 & 4/3 & 7/3 & 1 endright) begin phantom\ phantom\ -3/2cdot end rightarrow\ left(begin -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ 0 & 3 & 1 & 1 & -5 & 0\ 0 & 0 & 1 & -2 & -7/2 & -3/2 endright) begin r_1+5r_3 phantom\ r_2-r_3\ phantom end rightarrow left(begin -1 & 4 & 0 & -10 & -33/2 & -15/2\ 0 & 3 & 0 & 3 & -3/2 & 3/2\ 0 & 0 & 1 & -2 & -7/2 & -3/2 endright) $$

На втором шаге обратного хода мы работаем с предпоследней, т.е. второй строкой матрицы. Посмотрим на диагональный элемент во второй строке: он равен 3. Сделаем этот элемент единицей, домножив вторую строку на $frac$, а затем с помощью второй строки обнулим ненулевой элемент второго столбца, расположенный над второй строкой:

$$ left(begin -1 & 4 & 0 & -10 & -33/2 & -15/2\ 0 & 3 & 0 & 3 & -3/2 & 3/2\ 0 & 0 & 1 & -2 & -7/2 & -3/2 endright) begin phantom\ 1/3cdot \ phantom end rightarrow\ left(begin -1 & 4 & 0 & -10 & -33/2 & -15/2\ 0 & 1 & 0 & 1 & -1/2 & 1/2\ 0 & 0 & 1 & -2 & -7/2 & -3/2 endright) begin r_1-4r_2\ phantom \ phantom end rightarrow left(begin -1 & 0 & 0 & -14 & -29/2 & -19/2\ 0 & 1 & 0 & 1 & -1/2 & 1/2\ 0 & 0 & 1 & -2 & -7/2 & -3/2 endright) $$

Работаем с первой строкой. Сделаем диагональный элемент в первой строке (число -1) равным единице, домножив первую строку на -1:

$$ left(begin -1 & 0 & 0 & -14 & -29/2 & -19/2\ 0 & 1 & 0 & 1 & -1/2 & 1/2\ 0 & 0 & 1 & -2 & -7/2 & -3/2 endright) begin -1cdot\ phantom \ phantom end rightarrow left(begin 1 & 0 & 0 & 14 & 29/2 & 19/2\ 0 & 1 & 0 & 1 & -1/2 & 1/2\ 0 & 0 & 1 & -2 & -7/2 & -3/2 endright) $$

Матрица до черты стала единичной, преобразования завершены. Обратная матрица будет такой:

$$ A^ =left(begin 14 & 29/2 & 19/2\ 1 & -1/2 & 1/2\ -2 & -7/2 & -3/2 endright) $$

Если пропустить все пояснения, то решение будет таким:

$$ left(begin -5 & 23 & -24 & 1 & 0 & 0\ -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ 9 & -40 & 43 & 0 & 0 & 1 endright) overset<r_1leftrightarrow> $$ $$ rightarrowleft(begin -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ -5 & 23 & -24 & 1 & 0 & 0\ 9 & -40 & 43 & 0 & 0 & 1 endright) begin phantom\ r_2-5r_1 \ r_3+9r_1 end rightarrow left(begin -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ 0 & 3 & 1 & 1 & -5 & 0\ 0 & -4 & -2 & 0 & 9 & 1 endright) begin phantom\ phantom \ r_3+4/3cdot end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ 0 & 3 & 1 & 1 & -5 & 0\ 0 & 0 & -2/3 & 4/3 & 7/3 & 1 endright) begin phantom\ phantom\ -3/2cdot end rightarrow left(begin -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ 0 & 3 & 1 & 1 & -5 & 0\ 0 & 0 & 1 & -2 & -7/2 & -3/2 endright) begin r_1+5r_3 phantom\ r_2-r_3\ phantom end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin -1 & 4 & 0 & -10 & -33/2 & -15/2\ 0 & 3 & 0 & 3 & -3/2 & 3/2\ 0 & 0 & 1 & -2 & -7/2 & -3/2 endright) begin phantom\ 1/3cdot \ phantom end rightarrow left(begin -1 & 4 & 0 & -10 & -33/2 & -15/2\ 0 & 1 & 0 & 1 & -1/2 & 1/2\ 0 & 0 & 1 & -2 & -7/2 & -3/2 endright) begin r_1-4r_2\ phantom \ phantom end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin -1 & 0 & 0 & -14 & -29/2 & -19/2\ 0 & 1 & 0 & 1 & -1/2 & 1/2\ 0 & 0 & 1 & -2 & -7/2 & -3/2 endright) begin -1cdot\ phantom \ phantom end rightarrow left(begin 1 & 0 & 0 & 14 & 29/2 & 19/2\ 0 & 1 & 0 & 1 & -1/2 & 1/2\ 0 & 0 & 1 & -2 & -7/2 & -3/2 endright) $$

Теперь решим этот же пример методом Гаусса-Жордана.

Видео:Матричные уравнения Полный разбор трех типов матричных уравненийСкачать

Матричные уравнения Полный разбор трех типов матричных уравнений

Метод Гаусса-Жордана

На первом шаге мы работаем с первой строкой. Первый элемент этой строки (число -5) не равен нулю, поэтому можем следовать стандартному алгоритму: домножить первую строку на $-frac$, чтобы первый элемент стал равен единице, а затем обнулить все иные ненулевые элементы первого столбца. Однако, как и при решении методом Гаусса, удобно, когда ведущий элемент используемой строки равен 1 или -1. Поэтому как и на первом шаге метода Гаусса, поменяем местами первую строку с второй строкой:

$$ left(begin -5 & 23 & -24 & 1 & 0 & 0\ -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ 9 & -40 & 43 & 0 & 0 & 1 endright) overset<r_1leftrightarrow> left(begin -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ normblue & 23 & -24 & 1 & 0 & 0\ normblue & -40 & 43 & 0 & 0 & 1 endright) $$

Теперь первый элемент первой строки стал равен -1. Чтобы этот элемент стал равен 1, домножим первую строку на -1, а потом обнулим все остальные ненулевые элементы первого столбца (они выделены в матрице выше синим цветом):

$$ left(begin -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ -5 & 23 & -24 & 1 & 0 & 0\ 9 & -40 & 43 & 0 & 0 & 1 endright) begin -1cdot\ phantom \ phantom end rightarrow\ rightarrowleft(begin 1 & -4 & 5 & 0 & -1 & 0\ -5 & 23 & -24 & 1 & 0 & 0\ 9 & -40 & 43 & 0 & 0 & 1 endright) begin phantom\ r_2+5r_1 \ r_3-9r_1 end rightarrow left(begin 1 & -4 & 5 & 0 & -1 & 0\ 0 & 3 & 1 & 1 & -5 & 0\ 0 & -4 & -2 & 0 & 9 & 1 endright) $$

На этом первый шаг закончен. Нулевых строк в матрице до черты не возникло, поэтому продолжаем решение.

На втором шаге мы работаем с второй строкой. Второй элемент этой строки (число 3) не равен нулю, поэтому домножаем вторую строку на $frac$, чтобы второй элемент стал равен единице, а затем обнуляем все иные ненулевые элементы второго столбца.

$$ left(begin 1 & -4 & 5 & 0 & -1 & 0\ 0 & 3 & 1 & 1 & -5 & 0\ 0 & -4 & -2 & 0 & 9 & 1 endright) begin phantom\1/3cdot \phantomend rightarrow\ rightarrowleft(begin 1 & -4 & 5 & 0 & -1 & 0\ 0 & 1 & 1/3 & 1/3 & -5/3 & 0\ 0 & -4 & -2 & 0 & 9 & 1 endright) begin r_1+4r_2\ phantom \ r_3+4r_2 end rightarrow left(begin 1 & 0 & 19/3 & 4/3 & -23/3 & 0\ 0 & 1 & 1/3 & 1/3 & -5/3 & 0\ 0 & 0 & -2/3 & 4/3 & 7/3 & 1 endright) $$

Замечание относительно облегчения работы с дробями, сделанное после второго шага прямого хода метода Гаусса, остаётся в силе и здесь.

На третьем шаге мы работаем с третьей строкой. Третий элемент этой строки (число -2/3) не равен нулю, поэтому домножаем третью строку на $-frac$, чтобы третий элемент стал равен единице, а затем обнуляем все иные ненулевые элементы третьего столбца.

$$ left(begin 1 & 0 & 19/3 & 4/3 & -23/3 & 0\ 0 & 1 & 1/3 & 1/3 & -5/3 & 0\ 0 & 0 & -2/3 & 4/3 & 7/3 & 1 endright) begin phantom\phantom \ -3/2cdotend rightarrow\ rightarrowleft(begin 1 & 0 & 19/3 & 4/3 & -23/3 & 0\ 0 & 1 & 1/3 & 1/3 & -5/3 & 0\ 0 & 0 & 1 & -2 & -7/2 & -3/2 endright) begin r_1-19/3r_3\ r_2-1/3cdot \ phantom end rightarrow left(begin 1 & 0 & 0 & 14 & 29/2 & 19/2\ 0 & 1 & 0 & 1 & -1/2 & 1/2\ 0 & 0 & 1 & -2 & -7/2 & -3/2 endright) $$

Матрица до черты стала единичной, преобразования завершены. Обратная матрица будет такой:

$$ A^ =left(begin 14 & 29/2 & 19/2\ 1 & -1/2 & 1/2\ -2 & -7/2 & -3/2 endright) $$

Если пропустить все пояснения, то решение будет таким:

$$ left(begin -5 & 23 & -24 & 1 & 0 & 0\ -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ 9 & -40 & 43 & 0 & 0 & 1 endright) overset<r_1leftrightarrow> left(begin -1 & 4 & -5 & 0 & 1 & 0\ -5 & 23 & -24 & 1 & 0 & 0\ 9 & -40 & 43 & 0 & 0 & 1 endright) begin -1cdot\ phantom \ phantom end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin 1 & -4 & 5 & 0 & -1 & 0\ -5 & 23 & -24 & 1 & 0 & 0\ 9 & -40 & 43 & 0 & 0 & 1 endright) begin phantom\ r_2+5r_1 \ r_3-9r_1 end rightarrow left(begin 1 & -4 & 5 & 0 & -1 & 0\ 0 & 3 & 1 & 1 & -5 & 0\ 0 & -4 & -2 & 0 & 9 & 1 endright) begin phantom\1/3cdot \phantomend rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin 1 & -4 & 5 & 0 & -1 & 0\ 0 & 1 & 1/3 & 1/3 & -5/3 & 0\ 0 & -4 & -2 & 0 & 9 & 1 endright) begin r_1+4r_2\ phantom \ r_3+4r_2 end rightarrow left(begin 1 & 0 & 19/3 & 4/3 & -23/3 & 0\ 0 & 1 & 1/3 & 1/3 & -5/3 & 0\ 0 & 0 & -2/3 & 4/3 & 7/3 & 1 endright) begin phantom\phantom \ -3/2cdotend rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin 1 & 0 & 19/3 & 4/3 & -23/3 & 0\ 0 & 1 & 1/3 & 1/3 & -5/3 & 0\ 0 & 0 & 1 & -2 & -7/2 & -3/2 endright) begin r_1-19/3r_3\ r_2-1/3cdot \ phantom end rightarrow left(begin 1 & 0 & 0 & 14 & 29/2 & 19/2\ 0 & 1 & 0 & 1 & -1/2 & 1/2\ 0 & 0 & 1 & -2 & -7/2 & -3/2 endright) $$

Ответ: $A^ =left(begin 14 & 29/2 & 19/2\ 1 & -1/2 & 1/2\ -2 & -7/2 & -3/2 endright)$.

Найти матрицу $A^$, если $A=left(begin -2 & 3 & 0 & 1\ -6 & 9 & -2 & 7\ 0 & -2 & -18 & 27\ -4 & 5 & -8 & 14end right)$.

В предыдущем примере были даны подробные пояснения каждого шага как метода Гаусса, так и метода Гаусса-Жордана. В этом примере я стану комментировать лишь некие нюансы, которые возникнут в ходе решения.

Видео:Математика без Ху!ни. Метод Гаусса. Совместность системы. Ранг матрицы.Скачать

Математика без Ху!ни. Метод Гаусса. Совместность системы. Ранг матрицы.

Метод Гаусса

Пора переходить ко второму шагу прямого хода метода Гаусса. На этом шаге должна использоваться вторая строка, однако второй элемент данной строки равен нулю. Согласно алгоритму, нужно поменять местами вторую строку с одной из нижележащих строк, у которых второй элемент отличен от нуля. Поменяем местами вторую и четвёртую строки, а потом продолжим преобразования:

$$ left(begin -2 & 3 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0\ 0 & 0 & -2 & 4 & -3 & 1 & 0 & 0 \ 0 & -2 & -18 & 27 & 0 & 0 & 1 & 0\ 0 & -1 & -8 & 12 & -2 & 0 & 0 & 1 end right) overset<r_2leftrightarrow> left(begin -2 & 3 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0\ 0 & -1 & -8 & 12 & -2 & 0 & 0 & 1\ 0 & -2 & -18 & 27 & 0 & 0 & 1 & 0\ 0 & 0 & -2 & 4 & -3 & 1 & 0 & 0 end right) begin phantom \ phantom \ r_3-2r_2 \ phantom end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin -2 & 3 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0\ 0 & -1 & -8 & 12 & -2 & 0 & 0 & 1\ 0 & 0 & -2 & 3 & 4 & 0 & 1 & -2\ 0 & 0 & -2 & 4 & -3 & 1 & 0 & 0 end right) begin phantom \ phantom \ phantom \ r_4-r_3 end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin -2 & 3 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0\ 0 & -1 & -8 & 12 & -2 & 0 & 0 & 1\ 0 & 0 & -2 & 3 & 4 & 0 & 1 & -2\ 0 & 0 & 0 & 1 & -7 & 1 & -1 & 2 end right) begin r_1-r_4 \ r_2-12r_4 \ r_3-3r_1 \ phantom end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin -2 & 3 & 0 & 0 & 8 & -1 & 1 & -2\ 0 & -1 & -8 & 0 & 82 & -12 & 12 & -23\ 0 & 0 & -2 & 0 & 25 & -3 & 4 & -8\ 0 & 0 & 0 & 1 & -7 & 1 & -1 & 2 end right) begin phantom \ phantom \ -1/2cdot \ phantom end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin -2 & 3 & 0 & 0 & 8 & -1 & 1 & -2\ 0 & -1 & -8 & 0 & 82 & -12 & 12 & -23\ 0 & 0 & 1 & 0 & -25/2 & 3/2 & -2 & 4\ 0 & 0 & 0 & 1 & -7 & 1 & -1 & 2 end right) begin phantom \ r_2+8r_3 \ phantom \ phantom end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin -2 & 3 & 0 & 0 & 8 & -1 & 1 & -2\ 0 & -1 & 0 & 0 & -18 & 0 & -4 & 9\ 0 & 0 & 1 & 0 & -25/2 & 3/2 & -2 & 4\ 0 & 0 & 0 & 1 & -7 & 1 & -1 & 2 end right) begin phantom \ -1cdot \ phantom \ phantom end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin -2 & 3 & 0 & 0 & 8 & -1 & 1 & -2\ 0 & 1 & 0 & 0 & 18 & 0 & 4 & -9\ 0 & 0 & 1 & 0 & -25/2 & 3/2 & -2 & 4\ 0 & 0 & 0 & 1 & -7 & 1 & -1 & 2 end right) begin r_1-3r_2 \ phantom \ phantom \ phantom end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin -2 & 0 & 0 & 0 & -46 & -1 & -11 & 25\ 0 & 1 & 0 & 0 & 18 & 0 & 4 & -9\ 0 & 0 & 1 & 0 & -25/2 & 3/2 & -2 & 4\ 0 & 0 & 0 & 1 & -7 & 1 & -1 & 2 end right) begin -1/2cdot \ phantom \ phantom \ phantom end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin 1 & 0 & 0 & 0 & 23 & 1/2 & 11/2 & -25/2\ 0 & 1 & 0 & 0 & 18 & 0 & 4 & -9\ 0 & 0 & 1 & 0 & -25/2 & 3/2 & -2 & 4\ 0 & 0 & 0 & 1 & -7 & 1 & -1 & 2 endright) $$

Из последней матрицы получаем ответ:

$$ A^ =left(begin 23 & 1/2 & 11/2 & -25/2\ 18 & 0 & 4 & -9\ -25/2 & 3/2 & -2 & 4\ -7 & 1 & -1 & 2 endright) $$

Видео:Решение системы уравнений методом обратной матрицы.Скачать

Решение системы уравнений методом обратной матрицы.

Метод Гаусса-Жордана

Пора переходить ко второму шагу метода Гаусса-Жордана. На этом шаге должна использоваться вторая строка, однако второй элемент данной строки равен нулю. Согласно алгоритму, нужно поменять местами вторую строку с одной из нижележащих строк, у которых второй элемент отличен от нуля. Поменяем местами вторую и четвёртую строки, а потом продолжим преобразования:

$$ left(begin 1 & -3/2 & 0 & -1/2 & -1/2 & 0 & 0 & 0\ 0 & 0 & -2 & 4 & -3 & 1 & 0 & 0 \ 0 & -2 & -18 & 27 & 0 & 0 & 1 & 0\ 0 & -1 & -8 & 12 & -2 & 0 & 0 & 1 end right) overset<r_2leftrightarrow> $$ $$ rightarrowleft(begin 1 & -3/2 & 0 & -1/2 & -1/2 & 0 & 0 & 0\ 0 & -1 & -8 & 12 & -2 & 0 & 0 & 1 \ 0 & -2 & -18 & 27 & 0 & 0 & 1 & 0\ 0 & 0 & -2 & 4 & -3 & 1 & 0 & 0 end right) begin phantom \ -1cdot \ phantom \ phantom end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin 1 & -3/2 & 0 & -1/2 & -1/2 & 0 & 0 & 0\ 0 & 1 & 8 & -12 & 2 & 0 & 0 & -1 \ 0 & -2 & -18 & 27 & 0 & 0 & 1 & 0\ 0 & 0 & -2 & 4 & -3 & 1 & 0 & 0 end right) begin r_1+3/2cdot \ phantom \ r_3+2r_2 \ phantom end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin 1 & 0 & 12 & -37/2 & 5/2 & 0 & 0 & -3/2\ 0 & 1 & 8 & -12 & 2 & 0 & 0 & -1 \ 0 & 0 & -2 & 3 & 4 & 0 & 1 & -2\ 0 & 0 & -2 & 4 & -3 & 1 & 0 & 0 end right) begin phantom \ phantom \ -1/2cdot \ phantom end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin 1 & 0 & 12 & -37/2 & 5/2 & 0 & 0 & -3/2\ 0 & 1 & 8 & -12 & 2 & 0 & 0 & -1 \ 0 & 0 & 1 & -3/2 & -2 & 0 & -1/2 & 1\ 0 & 0 & -2 & 4 & -3 & 1 & 0 & 0 end right) begin r_1-12r_3 \ r_2-8r_3 \ phantom \ r_4+2r_3 end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin 1 & 0 & 0 & -1/2 & 53/2 & 0 & 6 & -27/2\ 0 & 1 & 0 & 0 & 18 & 0 & 4 & -9 \ 0 & 0 & 1 & -3/2 & -2 & 0 & -1/2 & 1\ 0 & 0 & 0 & 1 & -7 & 1 & -1 & 2 end right) begin r_1+1/2cdot \ phantom \ r_3+3/2cdot \ phantom end rightarrow $$ $$ rightarrowleft(begin 1 & 0 & 0 & 0 & 23 & 1/2 & 11/2 & -25/2\ 0 & 1 & 0 & 0 & 18 & 0 & 4 & -9\ 0 & 0 & 1 & 0 & -25/2 & 3/2 & -2 & 4\ 0 & 0 & 0 & 1 & -7 & 1 & -1 & 2 endright) $$

Из последней матрицы получаем ответ:

$$ A^ =left(begin 23 & 1/2 & 11/2 & -25/2\ 18 & 0 & 4 & -9\ -25/2 & 3/2 & -2 & 4\ -7 & 1 & -1 & 2 endright) $$

Ответ: $ A^ =left(begin 23 & 1/2 & 11/2 & -25/2\ 18 & 0 & 4 & -9\ -25/2 & 3/2 & -2 & 4\ -7 & 1 & -1 & 2 endright) $.

Найти матрицу $A^$, если $A=left(begin 1 & -2 & 5\ -2 & 5 & -13\ -3 & 4 & -9end right)$.

В данном примере применим метод Гаусса.

$$ left(begin 1 & -2 & 5 & 1 & 0 & 0\ -2 & 5 & -13 & 0 & 1 & 0\ -3 & 4 & -9 & 0 & 0 & 1end right) begin phantom \ r_2+2r_1 \ r_3+3r_1 end rightarrow\ $$ $$ rightarrowleft(begin 1 & -2 & 5 & 1 & 0 & 0\ 0 & 1 & -3 & 2 & 1 & 0\ 0 & -2 & 6 & 3 & 0 & 1end right) begin phantom \ phantom \ r_3+2r_2 end rightarrow left(begin 1 & -2 & 5 & 1 & 0 & 0\ 0 & 1 & -3 & 2 & 1 & 0\ 0 & 0 & 0 & 7 & 2 & 1endright) $$

В матрице до черты появилась нулевая строка. Это означает, что обратная матрица $A^$ не существует.

Ответ: обратной матрицы не существует.

Видео:Система линейных уравнений. Метод обратной матрицы. Матричный метод.Скачать

Система линейных уравнений. Метод обратной матрицы. Матричный метод.

Математический портал

Видео:§29 Решение матричного уравненияСкачать

§29 Решение матричного уравнения
  • Вы здесь:
  • Home

Как решить матричное уравнение методом элементарных преобразованийКак решить матричное уравнение методом элементарных преобразованийКак решить матричное уравнение методом элементарных преобразованийКак решить матричное уравнение методом элементарных преобразованийКак решить матричное уравнение методом элементарных преобразований

Видео:§28 Матричные уравненияСкачать

§28 Матричные уравнения

Cимметричные, несимметричные, ортогональные и обратные матрицы.

Литература: Сборник задач по математике. Часть 1. Под ред А. В. Ефимова, Б. П. Демидовича.

Квадратная матрица $A$ называется симметричной, если $A^T=A.$ Квадратная матрица $B$ называется кососимметричной, если $B^T=-B.$

Квадратная матрица $A$ называется вырожденной (особенной), если ее определитель равен нулю, и невырожденной (неособенной) в противном случае. Если $A$ — невырожденная матрица, то существует и притом единственная матрица $A^$ такая, что $AA^=A^A=E,$ где $E-$ единичная матрица (то есть такая, на главной диагонали которой стоят единицы, а все остальные элементы равны нулю). Матрица $A^$ называется обратной к матрице $A.$

Основные методы вычисления обратной матрицы:

Метод присоедененной матрицы. Присоедененная матрица $A^*$ определяется как транспонированная к матрице, составленной из алгебраических дополнений соответствующих элементов матрицы $A.$ Таким образом,

Отсюда следует, что если $A-$ невырожденная матрица, то

Примеры:

Методом присоедененной матрицы найти обратные для следующих матриц:

Решение.

Поскольку определитель не равен нулю, то данная матрица невырождена и обратная матрица существует.

Найдем алгебраические дополнения соответствующих элементов матрицы $A:$

Отсюда находим присоедененную матрицу:

Решение.

$det A=begin2&5&7\6&3&4\5&-2&-3end=2cdot 3cdot (-3)+6cdot(-2)cdot 7+5cdot 4cdot 5-$ $=5cdot3cdot7-2cdot (-2)cdot4-5cdot 6cdot (-3)=-18-84+100-105+16+90=$ $=-1neq 0.$

Поскольку определитель не равен нулю, то данная матрица невырождена и обратная матрица существует.

Найдем алгебраические дополнения соответствующих элементов матрицы $A:$

🔍 Видео

11. Ранг матрицыСкачать

11. Ранг матрицы

Математика без Ху!ни. Метод Гаусса.Скачать

Математика без Ху!ни. Метод Гаусса.

Матричное уравнениеСкачать

Матричное уравнение

Лекция 8. Решение матричных уравненийСкачать

Лекция 8. Решение матричных уравнений

Решение системы уравнений методом обратной матрицы - bezbotvyСкачать

Решение системы уравнений методом обратной матрицы - bezbotvy
Поделиться или сохранить к себе: