Общий вид систем линейных однородных алгебраических уравнений; понятие решения системы условия и совместности и методы решения?
Ответ напрашивается сам собой. Система линейных уравнений является однородной, если свободный член каждого уравнения системы равен нулю. Например: x1=0, x2=0,..., xn=0. Если однородная система имеет единственное решение, то это единственное решение — нулевое, и система называется тривиально совместной. Если же однородная система имеет более одного решения, то среди них есть и ненулевые и в этом случае система называется нетривиально совместной. Доказано, что при m=n для нетривиальной совместности системы необходимо и достаточно, чтобы определитель матрицы системы был равен нулю.
ПРИМЕР 1. Нетривиальная совместность однородной системы линейных уравнений с квадратной матрицей. Применив к матрице системы алгоритм гауссова исключения, приведем матрицу системы к ступенчатому виду Число r ненулевых строк в ступенчатой форме матрицы называется рангом матрицы, обозначаем Справедливо следующее утверждение. Для того, чтобы однородная система была нетривиально совместна, необходимо и достаточно, чтобы ранг r матрицы системы был меньше числа неизвестных n.
ПРИМЕР 2. Нетривиальная совместность однородной системы трех линейных уравнений с четырьмя неизвестными.
Если однородная система нетривиально совместна, то она имеет бесконечное множество решений, причем линейная комбинация любых решений системы тоже является ее решением.
x=c1e1+ c2e2+... + cn-ren-r, где c1, c2,..., cn-r — произвольные постоянные. Записанное выражение называется общим решением однородной системы. Исследовать однородную систему — значит установить, является ли она нетривиально совместной, и если является, то найти фундаментальную систему решений и записать выражение для общего решения системы. Исследуем однородную систему методом Гаусса. Пусть матрица исследуемой однородной системы, ранг которой r< n. Такая матрица приводится Гауссовым исключением к ступенчатому виду . Соответствующая эквивалентная система имеет вид Отсюда легко получить выражения для переменных x1, x2,..., xr через xr+1, xr+2,..., xn. Переменные Перенеся свободные переменные в правую часть, получим формулы которые определяют общее решение системы. Положим последовательно значения свободных переменных равными и вычислим соответствующие значения базисных переменных. Полученные n-r решений линейно независимы и, следовательно, образуют фундаментальную систему решений исследуемой однородной системы: 9. Система двух линейных однородных уравнений от трех неизвестных: определение и решение методом Крамера?
Пусть нам требуется решить систему линейных алгебраических уравнений Пусть - определитель основной матрицы системы, а - определители матриц, которые получаются из А заменой 1-ого, 2-ого, …, n-ого столбца соответственно на столбец свободных членов:
При таких обозначениях неизвестные переменные вычисляются по формулам метода Крамера как . Так находится решение системы линейных алгебраических уравнений методом Крамера. Пример. Решите систему линейных уравнений методом Крамера . Решение. Основная матрица системы имеет вид . Вычислим ее определитель (при необходимости смотрите статью определитель матрицы: определение, методы вычисления, примеры, решения): Так как определитель основной матрицы системы отличен от нуля, то система имеет единственное решение, которое может быть найдено методом Крамера. Составим и вычислим необходимые определители (определитель получаем, заменив в матрице А первый столбец на столбец свободных членов , определитель - заменив второй столбец на столбец свободных членов, - заменив третий столбец матрицы А на столбец свободных членов): Находим неизвестные переменные по формулам : Ответ: x1 = 4, x2 = 0, x3 = -1. Основным недостатком метода Крамера (если это можно назвать недостатком) является трудоемкость вычисления определителей, когда число уравнений системы больше трех.
Воспользуйтесь поиском по сайту: ©2015 - 2024 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...
|