Ступенчатый вид расширенной матрицы системы линейных уравнений (5 видео)

Метод Гаусса приведения матрицы к ступенчатому виду

Элементарными преобразованиями матрицы называются следующие ее преобразования:

I. Перестановка двух столбцов (строк) матрицы.

II. Умножение всех элементов одного столбца (строки) матрицы на одно и то же число, отличное от нуля.

III. Прибавление к элементам одного столбца (строки) соответствующих элементов другого столбца (строки), умноженных на одно и то же число.

Матрица , полученная из исходной матрицы конечным числом элементарных преобразований, называется эквивалентной . Это обозначается .

Элементарные преобразования применяются для упрощения матриц, что будет в дальнейшем использоваться для решения разных задач.

Покажем, как при помощи элементарных преобразований можно привести матрицу к ступенчатому виду (рис. 1.4). Здесь высота каждой «ступеньки» составляет одну строку, символом 1 (единицей) обозначены единичные элементы матрицы, символом * — обозначены элементы с произвольными значениями, остальные элементы матрицы нулевые. К ступенчатому виду можно привести любую матрицу, причем достаточно использовать только элементарные преобразования строк матрицы .

Содержание

Алгоритм приведения матрицы к ступенчатому виду
Свойства элементарных преобразований матриц
Cтупенчатые системы линейных уравнений и метод Гаусса
Исследование ступенчатых систем линейных уравнений
04. Метод Гаусса
💥 Видео

Видео:Как привести матрицу к ступенчатому виду - bezbotvyСкачать

Алгоритм приведения матрицы к ступенчатому виду

Чтобы привести матрицу к ступенчатому виду (рис. 1.4), нужно выполнить следующие действия.

1. В первом столбце выбрать элемент, отличный от нуля ( ведущий элемент ). Строку с ведущим элементом ( ведущая строка ), если она не первая, переставить на место первой строки (преобразование I типа). Если в первом столбце нет ведущего (все элементы равны нулю), то исключаем этот столбец, и продолжаем поиск ведущего элемента в оставшейся части матрицы. Преобразования заканчиваются, если исключены все столбцы или в оставшейся части матрицы все элементы нулевые.

2. Разделить все элементы ведущей строки на ведущий элемент (преобразование II типа). Если ведущая строка последняя, то на этом преобразования следует закончить.

3. К каждой строке, расположенной ниже ведущей, прибавить ведущую строку, умноженную соответственно на такое число, чтобы элементы, стоящие под ведущим оказались равными нулю (преобразование III типа).

4. Исключив из рассмотрения строку и столбец, на пересечении которых стоит ведущий элемент, перейти к пункту 1, в котором все описанные действия применяются к оставшейся части матрицы.

Пример 1.29. Привести к ступенчатому виду матрицы

Решение. В первом столбце матрицы выбираем ведущий элемент . Делим все элементы первой строки на (или, что то же 1 1. самое, умножаем на ):

Прибавим ко второй строке первую, умноженную на (-2):

Первый столбец и первую строку исключаем из рассмотрения. В оставшейся части матрицы имеется один элемент (-2), который выбираем в качестве ведущего. Разделив последнюю строку на ведущий элемент, получаем матрицу ступенчатого вида

Преобразования закончены, так как ведущая строка последняя. Заметим, что получившаяся матрица является верхней треугольной.

В первом столбце матрицы выбираем ведущий элемент . Меняем местами строки, ставя ведущую строку на место первой, и делим элементы ведущей строки на ведущий элемент 2:

Пункт 3 алгоритма делать не надо, так как под ведущим элементом стоит нуль. Исключаем из рассмотрения первую строку и первый столбец. В оставшейся части ведущий элемент — число 2. Разделив ведущую строку (вторую) на 2, получаем ступенчатый вид:

Преобразования закончены, так как ведущая строка последняя.

В первом столбце матрицы выбираем ведущий элемент . Первая строка — ведущая. Делим ее элементы на . Получаем

Ко второй и третьей строкам прибавим первую, умноженную на (-3) и на (-6) соответственно:

Обратим внимание на то, что полученная матрица еще не является матрицей ступенчатого вида, так как вторую ступеньку образуют две строки (2-я и 3-я) матрицы. Исключив 1-ю строку и 1-й столбец, ищем в оставшейся части ведущий элемент. Это элемент (-1). Делим вторую строку на (-1), а затем к третьей строке прибавляем ведущую (вторую), умноженную на 5:

Исключим из рассмотрения вторую строку и второй столбец. Поскольку исключены все столбцы, дальнейшие преобразования невозможны. Полученный вид — ступенчатый.

1. Говорят, что матрица имеет ступенчатый вид также и в случае, когда на месте ведущих элементов (обозначенных на рис. 1.4 единицей) стоят любые отличные от нуля числа.

2. Считается, что нулевая матрица имеет ступенчатый вид.

Пример 1.30. Привести к ступенчатому виду матрицу

Решение. Первый столбец матрицы — нулевой. Исключаем его из рассмотрения и исследуем оставшуюся часть (последние 5 столбцов):

Берем в качестве ведущего элемент . Прибавляем ко второй строке первую, умноженную на (-1); к третьей строке — первую, умноженную на (-2); к четвертой строке — первую, умноженную на (-4). Тем самым «обнуляются» все элементы второго столбца, расположенные ниже ведущего элемента:

Полученная матрица не имеет ступенчатого вида, так как одна из ступенек имеет высоту в три строки. Продолжаем преобразования. Первую строку и второй столбец исключаем из рассмотрения. Поскольку первый столбец в оставшейся части матрицы нулевой, исключаем его. Теперь оставшаяся часть матрицы — это матрица (размеров ), образованная элементами, расположенными в последних трех строках и трех столбцах полученной матрицы. В качестве ведущего элемента выбираем . К третьей строке прибавляем вторую. Получаем матрицу

Вторую строку и четвертый столбец исключаем из рассмотрения. Берем элемент в качестве ведущего. Делим третью строку на число 2 (умножаем на 0,5):

К четвертой строке прибавляем третью, умноженную на (-2):

Третью строку и четвертый столбец исключаем из рассмотрения. Поскольку в оставшейся части матрицы все элементы (один) нулевые, преобразования закончены. Матрица приведена к ступенчатому виду (см. рис. 1.4).

Замечание 1.9. Продолжая выполнять элементарные преобразования над строками матрицы, можно упростить ступенчатый вид, а именно привести матрицу к упрощенному виду (рис. 1.5).

Здесь символом 1 обозначены элементы матрицы, равные единице, символом * — обозначены элементы с произвольными значениями, остальные элементы матрицы нулевые. Заметим, что в каждом столбце с единицей остальные элементы равны нулю.

Пример 1.31. Привести к упрощенному виду матрицу

Решение. Матрица имеет ступенчатый вид. Прибавим к первой строке третью, умноженную на (-1), а ко второй строке третью, умноженную на (-2):

Теперь к первой строке прибавим вторую, умноженную на (-1). Получим матрицу упрощенного вида (см. рис. 1.5):

Замечание 1.10. При помощи элементарных преобразований (строк и столбцов) любую матрицу можно привести к простейшему виду (рис. 1.6).

Левый верхний угол матрицы представляет собой единичную матрицу порядка , а остальные элементы равны нулю. Считается, что нулевая матрица уже имеет простейший вид (при ).

Пример 1.32. Привести матрицу к простейшему виду.

Решение. В качестве ведущего элемента возьмем . Ко второй строке прибавим первую, умноженную на (-2):

Ко второму столбцу прибавим первый, умноженный на (-2), а к третьему -первый, умноженный на (-3):

Умножим все элементы последнего столбца на (-1) и переставим его на место второго:

Таким образом, исходная матрица при помощи элементарных преобразований приведена к простейшему виду (см. рис. 1.6).

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

Свойства элементарных преобразований матриц

Подчеркнем следующие свойства элементарных преобразований матриц .

Теорема 1.1 о приведении матрицы к ступенчатому виду . Любую матрицу при помощи элементарных преобразований ее строк можно привести к ступенчатому (или даже упрощенному) виду.

Следствие (о приведении матрицы к простейшему виду). Любую матрицу при помощи элементарных преобразований ее строк и столбцов можно привести к простейшему виду.

1. Преобразования, обратные к элементарным, являются элементарными . В самом деле, если в матрице поменяли местами два столбца (преобразование I типа), то исходную матрицу можно получить, еще раз поменяв местами эти столбцы. Если столбец матрицы умножили на число (преобразование II типа), то для получения исходной матрицы надо этот столбец умножить на обратное число . Если к i-му столбцу матрицы прибавили j-й столбец, умноженный на число , то для получения исходной матрицы достаточно к i-му столбцу матрицы прибавить j-й столбец, умноженный на противоположное число ( ).

2. В теореме 1.1 говорится о приведении матрицы к ступенчатому (упрощенному) виду при помощи элементарных преобразований только ее строк, не используя преобразования ее столбцов. Чтобы привести произвольную матрицу к простейшему виду (следствие теоремы 1.1), нужно использовать преобразования и строк, и столбцов матрицы.

3. Рассмотрим следующую модификацию пункта 3 метода Гаусса. Ведущий элемент, выбранный в п. 1 метода Гаусса, определяет ведущую строку и ведущий столбец матрицы (он находится на их пересечении). Делим все элементы ведущей строки на ведущий элемент (см. п.2 метода Гаусса). Прибавляя ведущую строку, умноженную на соответствующие числа, к остальным строкам матрицы (аналогично п.3 метода Гаусса), делаем равными нулю все элементы ведущего столбца, за исключением ведущего элемента. Затем, прибавляя полученный ведущий столбец, умноженный на соответствующие числа, к остальным столбцам матрицы, делаем равными нулю все элементы ведущей строки, за исключением ведущего элемента. При этом получаем ведущие строку и столбец, все элементы которых равны нулю, за исключением ведущего элемента, равного единице.

Модифицированный таким образом метод Гаусса называется методом Гаусса-Жордана . Его применение позволяет сразу получить простейший вид матрицы, минуя ее ступенчатый вид.

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

Cтупенчатые системы линейных уравнений и метод Гаусса

Исследование ступенчатых систем линейных уравнений

Лемма 3.6.1. Однородная система линейных уравнений всегда совместна.

Доказательство . Решением системы является нулевая строчка .

Лемма 3.6.2. Если система линейных уравнений содержит уравнение

Доказательство . Для любой строчки .

Замечание 3.6.3. Если матрица коэффициентов системы линейных уравнений нулевая (т. е. все коэффициенты равны нулю), то ее совместность равносильна тому, что все свободные члены нулевые (при этом X=K n ).

По ненулевой ступенчатой матрице переменные x₁. x_n разобьем на две группы: главные , «проходящие» через уголки ступенек (их r штук), и свободные — все остальные n-r переменных (их может и не быть совсем при r=n ).

Замечание 3.6.4. Если в ступенчатой системе линейных уравнений нет «экзотических» уравнений (т. е. если r=m или r и ), то для любого набора значений для свободных неизвестных существует (и единственный) набор значений для главных неизвестных и эти наборы дают в совокупности решение системы линейных уравнений .

Доказательство . Так как значения для свободных неизвестных заданы, то, рассматривая r -е уравнение и перенося в правую часть уравнения члены со значениями свободных неизвестных, расположенных правее места (r,t) (если они есть), получаем уравнение (см. (3.2))

Теорема 3.6.5 (критерий совместности системы линейных уравнений по ее ступенчатому виду).

Система линейных уравнений (a_ij|b_i) из m уравнений с неизвестными x₁. x_n совместна тогда и только тогда, когда в ее ступенчатом виде нет «экзотических» уравнений (т. е. или r=m , или r и ).
Для совместной системы свободным неизвестным можно придавать произвольные значения, при этом главные неизвестные однозначно определяются (при заданных значениях свободных неизвестных), тем самым мы получаем все решения системы линейных уравнений.

Доказательство . Отметим, что исходная система и ее ступенчатая системы эквивалентны.

1) а) Ясно, что совместная система не может содержать «экзотическое» уравнение (лемма 3.6.2). Таким образом, при первом появлении «экзотического» уравнения в методе Гаусса процесс надо остановить: система несовместна.

б) Если в ступенчатом виде нет «экзотических» уравнений, то утверждение следует из леммы 3.6.4.

2) Алгоритм нахождения всех решений в случае отсутствия «экзотических» уравнений рассмотрен в лемме 3.6.4.

Следствие 3.6.6. Система линейных уравнений несовместна тогда и только тогда, когда в ее ступенчатом виде найдется «экзотическое» уравнение.

Теорема 3.6.7 (критерий определенности системы линейных уравнений по ее ступенчатому виду). Система линейных уравнений является определенной тогда и только тогда, когда в ее ступенчатом виде:

нет «экзотических» уравнений(критерий совместности);
r=n (т. е. все неизвестные главные, другим словами — отсутствуют свободные неизвестные).

При условии совместности, если r , т. е. имеется хотя бы одно свободное неизвестное, то ему можно придать как минимум два различных значения из поля K . После дополнения значений свободных переменных значениями главных переменных до решения системы мы получаем заведомо два различных решения системы, т. е. |X|>1 , система является неопределенной.
Если же при условии совместности r=n , т. е. нет свободных неизвестных, то главные неизвестные определяются в методе Гаусса однозначно (через свободные члены системы), таким образом, система линейных уравнений является определенной.

Упражнение 3.6.8. Процесс приведения к ступенчатому виду можно продолжить на расширенную матрицу системы (a_ij|b_i) . Покажите, что система совместна тогда и только тогда, когда ступенчатый вид расширенной матрицы системы (a_ijb_i) содержит столько же ненулевых строк, сколько и ступенчатый вид матрицы (a_ij) (все лидеры строк ступенчатого вида расширенной матрицы находятся среди столбцов матрицы коэффициентов (a_ij) ).

Замечание 3.6.9. Любая ненулевая матрица с помощью элементарных преобразований строк 1-го, 2-го и 3-го типа может быть приведена к главному ступенчатому виду. Действительно, вначале приведем матрицу A к ступенчатому виду. С помощью элементарных преобразований 3-го типа сделаем все лидеры ненулевых строк , , равными единице. После этого, применяя элементарные преобразования строк 1-го типа, добьемся того, что в l_r -м столбце единственный ненулевой элемент — это , затем аналогично добьемся с использованием элементарных преобразований строк 1-го типа того, что единственный ненулевой элемент в l_r-1 -м столбце — это , в l₁ -м столбце — это (эта процедура часто называется обратным ходом метода Гаусса). Таким образом, мы привели матрицу A к главному ступенчатому виду. Позже (см. 9.5.1) будет доказано, что главный ступенчатый вид матрицы определен однозначно.

Если совместная система линейных уравнений (в частности, однородная система) приведена к главному ступенчатому виду, то мы сразу (без последовательной подстановки уже полученных выражений в предыдущие уравнения) получаем единственное выражение главных неизвестных через свободные: l -е уравнение ( ) главного ступенчатого вида имеет вид

В частном случае, при r=n , главный ступенчатый вид определенной системы линейных уравнений имеет форму

Видео:15. Однородная система линейных уравнений / фундаментальная система решенийСкачать

04. Метод Гаусса

СИстеме линейных уравнений (1) соответствуют три матриц

, .

Первая матрица называется Матрицей системы, вторая — Расширенной или Присойдиненной матрицей системы, третья — Столбцом свободных членов.

Система линейных уравнений называется Системой ступенчатого вида, если расширенная матрица системы есть матрица ступенчатого вида. Неизвестные с коэффициентами неравными нулю, которые стоят первыми в уравнениях системы ступенчатого вида называются Главными неизвестными, а остальные неизвестные называются Свободными.

Линейное уравнение, в котором все коэффициенты равны нулю, а свободный член не равен нулю, т. е. уравнение вида:

Не имеет решений. Действительно, если — решение этого уравнения, то получим противоречие с условием. Такое уравнение называем Противоречивым.

Пусть не все уравнения системы (1) нулевые. Тогда и расширенная матрица системы (1) ненулевая. По теореме 2 ее можно конечным числом элементарных преобразований и преобразований выбрасывания нулевой строки можно привести к матрице ступенчатого вида. Полученной матрице соответствует система линейных уравнений ступенчатого вида. Этим преобразованиям расширенной матрицы системы (1) соответствуют такие же преобразования системы линейных уравнений (1). По теореме 1 они переводят систему (1) в равносильную систему линейных уравнений, которая будет являются системой ступенчатого вида.

Таким образом мы доказали первую часть следующей теоремы.

Теорема 3. Любую систему линейных уравнений, содержащую ненулевое уравнение конечным числом элементарных преобразований и преобразований вычеркивания нулевого уравнения можно привести к равносильной ей системе ступенчатого вида. При этом возможны следующие три случая.

1. Если в полученной системе линейных уравнений ступенчатого вида есть противоречивое уравнение, то данная система не имеет решений.

2. Если в полученной системе линейных уравнений ступенчатого вида нет противоречивого уравнения и число уравнений в полученной системе равно числу неизвестных, то данная система имеет единственное решение.

3. Если в полученной системе линейных уравнений ступенчатого вида нет противоречивого уравнения и число уравнений в полученной системе меньше числа неизвестных, то данная система имеет бесконечно много решение.

Доказательство. Пусть дана система (1), содержащая ненулевое уравнение. По выше доказанному, она конечным числом элементарных преобразований она может быть преобразована к равносильной ей системе уравнений ступенчатого вида. Возможны случаи.

В полученной системе ступенчатого вида есть противоречивое уравнение. Тогда ни один набор чисел Не удовлетворяет системе, и система (1) не имеет решений.

В полученной системе ступенчатого вида нет противоречивого уравнения. Тогда в каждом из уравнений системы ступенчатого вида содержится главное неизвестное. Отсюда получаем, что число главных неизвестных, а тем более число всех неизвестных, не менее числа уравнений в системе ступенчатого вида. Тогда возможны под случаи:

В системе ступенчатого вида число уравнений равно числу неизвестных, т. е. система имеет вид:

(12)

Где Все неизвестные в системе являются главными. Из последнего уравнения находим единственное значение для неизвестного : . Подставляя найденное значение в предпоследнее уравнение, находим для неизвестного единственное значение и т. д. Наконец из первого уравнения по найденным значениям неизвестных из первого уравнения находим единственное значение неизвестного . Таким образом, система (12), а поэтому и система (1) имеет единственное решение.

В системе ступенчатого вида число уравнений меньше числа неизвестных. В этом случае матрица полученной системы имеет вид (11), а

Систему можно записать в виде:

(13)

Где В этой системе R главных неизвестных , все остальные Свободные (в системе они обзначены точками. Возьмем для свободных неизвестных произвольные значения. Тогда значения главных неизвестных найдутся однозначно из системы (13). Так как главные неизвестные можно выбрать бесконечным числом способов, то получим, что система (13), а поэтому и система (1) имеет бесконечно много решений.

Следствие. Если в системе однородных уравнений число неизвестных больше числа уравнений, то система имеет бесконечно много решений.

Действительно, система однородных уравнений всегда имеет нулевое решение , и при приведении ее к ступенчатому виду всегда получим систему, в которой число неизвестных больше числа уравнений.

Метод исследования и решения систем линейных уравнений, изложенный в доказательстве теорем 3 называется методом Гаусса.

Пример 1. Решить систему

Составим расширенную матрицу системы и приведем ее к ступенчатому виду:

Составим по полученной матрице ступенчатого вида систему линейных уравнений ступенчатого вида:

В полученной системе число уравнений равно числу неизвестных и полученная система имеет единственное решение, которое двигаясь вверх последовательно находим: