Реферат Способы решения систем линейных уравнений
Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-28Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
от 25%
Подписываем
договор
МОУ Гимназия № 11
Способы решения систем линейных уравнений
Анжеро-Судженск
2004г.
МОУ Гимназия № 11
Способы решения систем линейных уравнений
Реферат по математике
Выполнила:
Ученица 92 класса
Бойко Юлия
Научный
Руководитель:
Клокова Татьяна
Васильевна.
Анжеро-Судженск
2004г.
Содержание:
Введение. 2
Глава I. Матрицы и действия над ними. 5
1.1. Основные понятия. –
1.2. Действия над матрицами. 8
1.3. Обратная матрица. 11
1.4. Ранг матрицы. 16
Глава II. Системы линейных уравнений. 23
2.1. Основные понятия. –
2.2. Система n линейных уравнений с n неизвестными. Правило
Крамера. 24
2.3. Однородная система n линейных уравнений с n
неизвестными. 28
2.4. Метод Гаусса решения общей системы линейных
уравнений. 30
2.5. Критерий совместности общей системы линейных
уравнений. 37
Заключение. 45
Список литературы. 46
-1-
Введение.
Многие теоретические и практические вопросы приводят не к одному уравнению, а к целой системе уравнений с несколькими неизвестными. Особенно важен случай системы линейных уравнений, т.е. системы m уравнений 1ой степени с n неизвестными:
;
a21x1 + … + a2n xn = b2
;
………………………………
am1x1+ … + amnxn = bm
.
Здесь x1, … , xn – неизвестные, а коэффициенты записаны так, что индексы при них указывают на номер уравнения и номер неизвестного. Значение систем 1ой степени определяется не только тем, что они простейшие. На практике часто имеют дело с заведомо малыми величинами, старшими степенями которых можно пренебречь, так что уравнения с такими величинами сводятся в первом приближении к линейным. Не менее важно, что решение систем линейных уравнений составляет существенную часть при численном решении разнообразных прикладных задач. Ещё Г.Лейбниц (1693) обратил внимание на то, что при изучении систем линейных уравнений наиболее существенной является таблица, состоящая из коэффициентов, и показал, как из этих коэффициентов (в случае m = n) строить так называемые определители, при помощи которых исследуются системы линейных уравнений. Впоследствии такие матрицы, или матрицы, стали предметом самостоятельного изучения, так как обнаружилось, что их роль не исчерпывается приложениями к теории систем линейных уравнений. Современная алгебра, понимаемая как учение об операциях над любыми математическими объектами, является одним из разделов математики, формирующих общие понятия и методы для всей математики. Для современной алгебры характерно то, что в центре внимания оказываются свойства операций, а не объектов, над которыми проводятся данные операции. Классическим разделом алгебры является линейная алгебра, т.е. теория
-2-
векторных пространств и модулей, частью которых являются сформировавшиеся ещё в XIX веке теория линейных уравнений и теория матриц. Идеи и методы линейной алгебры применяются во многих разделах математики. Так, основным предметом изучения функционального анализа являются бесконечномерные векторные пространства.
Г.Крамером в 1750 году было установлено правило, применимое к любой системе n линейных уравнений c n неизвестными. Оно носит название правила Крамера. Построение полной теории произвольных систем линейных уравнений было закончено только спустя 100 лет Л.Кронекером.
Применение правила Крамера при практическом решении большого числа линейных уравнений может встретить различные трудности, так как нахождение определителей высокого порядка связано с весьма большими вычислениями. Поэтому были разработаны методы численного (приближённого) решения систем линейных уравнений, наиболее известным из которых является метод Гаусса. Система линейных уравнений может иметь как одно единственное решение (определённая система), так и несколько (и даже бесконечное множество) решений (неопределённая система); может также оказаться, что система линейных уравнений не имеет ни одного решения (несовместная система). Вопрос о совместности системы линейных уравнений, т.е. вопрос о существовании решения системы линейных уравнений, решается сравнением ранга матриц [аij] и [aij, bj ]. Если ранги совпадают, то система совместна; если ранг матрицы В строго больше ранга матрицы А, то система несовместна (теорема Кронекера-Капелли).
Несколько уравнений вида a1x1 + …+ anxn= b образуют систему линейных уравнений
aj1x1 + …+ ajnxn = bj , j = 1, …, m,
которую можно записать как
x1a1 + …+ xnan = b,
где а1
, …, а
n
,
b
m-мерные векторы, являющиеся столбцами расширенной матрицы В системы. Отсюда следует, что различные линейные уравнения в функциональных пространствах, линейные дифференциальные уравнения, линейные интегральные уравнения
-3-
являются бесконечномерными аналогами обычных систем линейных уравнений.
Способы решения систем линейных уравнений – очень интересная и важная тема. Системы уравнений и методы их решения рассматриваются в школьном курсе математики, но недостаточно широко. А для того, чтобы перейти к исследованию данной темы, также нужно было познакомиться с темой матриц и определителей. Этот же материал вообще в школьной программе не изучается. В процессе знакомства с данной работой приобретаются навыки, с помощью которых в последующем решение систем линейных уравнений станет намного проще, понятнее и быстрее.
Цель моей работы заключается в том, чтобы изучить различные способы решения систем линейных уравнений для применения их на практике. Для достижения любой цели необходимо выполнить какие-то определенные задачи. Мне нужно выполнить следующие задачи: исследовать литературу по темам матриц, определителей и систем линейных уравнений; изучить современное состояние данного вопроса; отобрать и классифицировать исследуемый материал; а также провести практическую часть работы.
-4-
Глава
I
. Матрицы и действия над ними.
1.1.
Основные понятия.
Матрица размерами m × n – совокупность mn чисел, расположенных в виде прямоугольной таблицы из m строк и n столбцов, например (обозначим за А)
2 5 2
А= 3 10 7 - матрица.
6 -3 -4
Числа, из которых состоит матрица, называются элементами матрицы. В общем виде матрицы:
а11 a12 … a1n
a21 a22 … a2n
M = a31 a32 … a3n
…………………
am1 am2 … amn
они обозначаются буквами с двумя индексами: 1ый индекс указывает номер строки, а 2ой – номер столбца, в которых содержится этот элемент.
Если m = n
, то матрица называется квадратной, а число строк (или столбцов) – её порядком.
Две матрицы, имеющие одинаковое количество строк и столбцов, называются матрицами одинакового типа. Две матрицы А = [aij
] и В =
[
bij
]
одинакового типа называются равными, если aij = bij при всех i и j.
Матрица, состоящая из одной строки (одного столбца), называется матрицей-строкой (матрицей-столбцом), а матрица, у которой все элементы аij
= 0, – нулевой или нуль матрицей.
Элементы квадратной матрицы, имеющие одинаковые значения индексов, составляют главную диагональ, а элементы квадратной
-5-
матрицы порядка n,сумма индексов каждого из которых равна n+1
, –
побочную диагональ.
Сумма элементов главной диагонали квадратной матрицы называется следом матрицы. Квадратные матрицы, у которых все элементы вне главной диагонали равны нулю, называются диагональными (обозначается Е):
Е = 0 1 … 0
………………
0 0 … 1
Квадратная матрица, все элементы которой, стоящие ниже (выше) главной диагонали, равны нулю, называется треугольной:
11
а
12
… а
1n
b11 0 … 0
А = 0 а
22
… а
2n
;
B
=
b21 b22 … 0
……………… ………………
0 0 … ann bn1 bn2 … bnn
Диагональная матрица является частным случаем треугольной. Преобразование элементов квадратной матрицы, состоящее в замене строк соответствующими столбцами, называется транспонированием матрицы. Таким образом, если
A = a21 a22 … a2n
;
…………………
an1 an2 … ann
то
AT = a12 a22 … an2 .
………………
a1n a2n … ann
Определитель
n
-го порядка матрицы
-6-
11
а
12
… а
1n
А = а
21
а
22
… а
2n
…………….…
а
n1
а
n2
… а
nn
есть число
11
а
12
… а
1n
∆ = а
21
а
22
… а
2n
= ∑ (-1)I(k , k , …, k )a1ka2k … ank
………………
(
k
1
, k2, …, kn)
а
n1
а
n2
… а
nn
Здесь суммирование распространяется на всевозможные перестановки индексов элементов аij, т.е. на всевозможные перестановки (k1, k2, …, kn). Числа аij называют элементами определителя.
Квадратная матрица, определитель которой отличен от нуля, называется невырожденной, а матрица с определителем, равным нулю – вырожденной.
Определитель обладает некоторыми свойствами. Перечислим их:
1. При транспонировании матрицы её определитель не изменяется.
2. Если все элементы некоторой строки определителя состоят из
нулей, определитель равен нулю.
3.От перестановки двух строк определитель меняет знак.
4. Определитель, содержащий две одинаковые строки, равен нулю.
5. Общий множитель всех элементов некоторой строки определителя можно вынести за знак определителя, или, если все элементы некоторой строки определителя умножить на одно и тоже число, то определитель умножается на это число.
6. Определитель, содержащий две пропорциональные строки, равен нулю.
7. Если все элементы i-й строки определителя представлены в виде суммы двух слагаемых, то определитель равен сумме двух определителей, у которых все строки, кроме i-й, те же, что и у данного определителя; i-я строка определителя состоит из первых слагаемых элементов i-й строки данного определителя, а i-я
строка другого – из вторых слагаемых элементов i-й строки.
-7-
8. Определитель не изменяется, если к элементам одной строки прибавить соответствующие элементы другой строки, умноженные на одно и тоже число.
1.2. Действия над матрицами.
Основные операции, которые производятся над матрицами, – сложение, вычитание, умножение, а также умножение матрицы на число. Указанные операции являются основными операциями алгебры матриц – теории, играющей весьма важную роль в различных разделах математики и естествознания.
Суммой двух матриц А и В одинаковых размеров называется матрица того же размера, элементы которой равны сумме соответствующих элементов матриц А и В. Таким образом, если
… а1n
b11 … b1n
А = ………….. ; (1) В = …………… , то (2)
am1
…
а
mn
bm1 … bmn
A + B = ………………………
am1+ bm1 … amn + bmn
Операция нахождения суммы матриц называется сложением матриц и распространяется на случай конечного числа матриц одинаковы размеров.
Так же, как и сумма, определяется разность двух матриц
a11 – b11 … a1n – b1n
am1 – bm1 … amn – bmn
Операция нахождения разности двух матриц называется вычитанием матриц. Проверкой можно убедиться, что операция сложения матриц удовлетворяет следующим свойствам:
-8-
1) А + В = В + А; (коммутативность)
2) А + (В + С) = (А + В) + С; (ассоциативность)
3) А + О = А.
Здесь А, В, С – произвольные матрицы одинаковых размеров; О – нулевая матрица того же размера.
Произведением матрицы А = [аij
] на число λ называется матрица, элементы которой получаются из соответствующих элементов матрицы А умножением их на число λ. Произведение обозначим
λА. Таким образом от умножения матрицы (1) на число, получим:
A = ………… , то λA = ………………
am1 … amn λam1 … λamn
Операция нахождения произведения матрицы на число называется умножением матрицы на число. Матрица –А = –1А называется противоположной матрице А. Проверкой можно убедиться, что операция умножения матрицы на число удовлетворяет следующим свойствам:
1)
1А = А;
2)
(λ + μ)А = λА + μΑ;
3)
λ(А + В) = λΑ+ λВ;
4) λ( μА) = (λμ)А;
5) А + (-А) = О.
Здесь А, В – произвольные матрицы; μ, λ - произвольные числа; О – нулевая матрица.
Произведение АВ матрицы А на матрицу В определяется только в том случае, когда число столбцов матрицы А равно числу строк матрицы В. Пусть матрицы А и В такие, что число столбцов матрицы А равно числу строк матрицы В:
а11 … а1
n
b11 … b 1n
A =
……………
;
B = ………………
am1
…
amn
bm1 … bmn
В этом случае произведением матрицы А на матрицу В, которые
-9-
заданы в определенном порядке (А – 1ая, В – 2ая), является матрица С, элемент которой сij определяется по следующему правилу:
c
ij
= ai1
b
1j
+ ai2b2j
+ … + ainbnj = ∑ n
α = 1
aiαbαj,
где i
= 1,2,
…, m
;
j = 1, 2, …, k.
Для получения элемента сij матрицы произведения С = АВ нужно элементы i-й строки матрицы А умножить на соответствующие элементы j-го столбца матрицы В и полученные произведения сложить. Например, если:
1 7 + 2 9 + 3 11 1 8 + 2 10 + 3 12 58 64
4 7 + 5 9 + 6 11 4 8 + 5 10 + 6 12 139 154
Число строк матрицы С = АВ равно числу строк матрицы А, а число столбцов – числу столбцов матрицы В.
Операция нахождения произведения двух матриц называется умножением матриц. Умножение матриц некоммутативно, т.е.
АВ
≠
ВА. Убедимся в примере матриц (1). Перемножив их в обратном порядке, получим:
ВА = 49 68 87 (3)
59 82 105
Сравнив правые части выражений (2) и (3), убедимся, что АВ ≠ ВА.
Матрицы А и В, для которых АВ = ВА, называются перестановочными. Например:
А = ; В = перестановочны, т.к.
АВ = ВА=
6 -4
-10-
Проверкой можно показать, что умножение матриц удовлетворяет следующим свойствам:
1) А(ВС) = (АВ)С; (ассоциативность)
2)
λ(АВ) = (λА)В = А(λВ);
3) А(В + С) = АВ + АС. (дистрибутивность)
Здесь А, В, С – матрицы соответствующих определению умножения матриц размеров; λ - произвольное число.
Операция умножения двух прямоугольных матриц распространяется на случай, когда число столбцов в 1ом множителе равно числу строк во 2ом, в остальных случаях произведение не определяется. А также, если матрицы А и В – квадратные одного и того же порядка, то умножение матриц всегда выполнимо при любом порядке следования сомножителей.
1.3.Обратная матрица.
Пусть дана квадратная матрица
… a1n
A = …………… ,
a
m1
… amn
Если существует матрица Х такая, что АХ = ХА = Е, где Е – единичная матрица, то матрица Х называется обратной по отношению к матрице А, а сама матрица А – обратимой. Обратная матрица для А обозначается А-1.
Теорема 1.1. Для каждой обратимой матрицы существует только одна обратная ей матрица.
Д о к а з а т е л ь с т в о. Пусть для матрицы А наряду с матрицей Х существует еще хотя бы одна отличная от Х обратная матрица, которую обозначим за Х1. Тогда должны выполняться следующие условия: ХА = Е, АХ1 = Е. Умножив второе равенство на матрицу Х, получим ХАХ1 = ХЕ =Х. Но, т.к. ХА = Е, то предыдущее равенство можно записать в виде ЕХ1 = Х или Х = Х1.
Т е о р е м а д о к а з а н а.
Найдем теперь выражение для матрицы А-1 при условии, что матрица
-11-
А – обратимая. Пусть дана обратимая квадратная матрица А с элементами а
ij. Обозначим через А
ij алгебраическое дополнение элемента а
ij в определителе ∆ матрицы А и составим матрицу В:
11
A21
… An1
B =
…………………… (4)
A1n A2n … Ann
Заметим, что в i-й строке матрицы В расположены алгебраические дополнения элементов j-го столбца определителя ∆. Матрица (4) называется присоединённой для матрицы А. Докажем, что матрицы А и В удовлетворяют матричному равенству
АВ = ВА =
∆Е. (5)
Для этого вычислим элемент, стоящий в i-й строке и j-м столбце произведения АВ. Искомый элемент равен сумме произведений элементов i-й строки матрицы А на соответствующие элементы j-го столбца матрицы В:
ai1Aj1
+ ai2Aj2 + … + ainAjn. (6)
Согласно правилу разложения определителя по элементам строки (или столбца) выражение (6) равно определителю ∆ при i = j
и нулю при i ≠ j. Следовательно, мы установили, что произведение АВ есть матрица вида
0 ∆ … 0 = ∆ 0 1 … 0
…………… ……………
0 0 … ∆ 0 0 … 1
Таким образом, АВ = ∆Е. Аналогично доказывается и равенство
ВА = ∆Е.
Пусть теперь А – невырожденная матрица (т.е. ∆ ≠ 0). Тогда, умножив обе части равенства (5) на числовой множитель 1/∆ , получим
(7)
Сравнивая равенства (5) и (7) и учитывая единственность обратной
-12-
матрицы, замечаем, что
Таким образом, доказано, что, во-первых, обратимы только невырожденные матрицы, и, во-вторых, для матрицы А обратной является матрица
Таким образом, определитель обратной матрицы равен обратной величине определителя данной матрицы. Из этого следует, что если матрица А – невырожденная, то обратная матрица А-1 также невырожденная.
Пусть теперь дана матрица А-1. Для неё обратной будет матрица
(А-1)-1.Поэтому из определения обратной матрицы будем иметь
А-1(А-1) -1 = Е. Умножив это соотношение слева на А, получим
АА-1(А-1) -1 = АЕ или (А-1) -1 = А.
-13-
Пример 1.
Найти матрицу обратную матрице
1 2 3
А = –3 –1 1 .
2 1 –1
Р е ш е н и е. Проверим, обратима матрица А или нет, т.е. является ли она невырожденной:
2 1 –1 2 1 0 2 1
Найдем алгебраические дополнения всех элементов матрицы А:
1 –1 2 –1
2 1 1 –1
2 –1 2 1
–3 –1
Составим присоединённую матрицу для матрицы А:
0 5 5
–1 –7 –10 .
–1 3 5
0 5 5
А-1 = – –1 –7 –10 .
–1 3 5
-14-
Пример 2. Найти неизвестную матрицу Х из уравнения АХ = В, если:
А = 2 3 ; В = 3 4 .
1 2 -1 1
Р е ш е н и е. Умножив обе части данного матричного уравнения слева на матрицу А-1, получим:
А-1АХ = А-1В; Х = А-1В.
Найдем А-1
: ∆
А
= 1, А
11
= 2, А
12
= -1, А
21
= -3, А
22
= 1, следовательно,
А-1 = 2 -3 .
-1 1
Найдем матрицу Х:
-1 1 -1 1 -4 -3
-15-
1.4. Ранг матрицы.
Рассмотрим произвольную прямоугольную матрицу
n
A = …………… (8)
a
m1
… a
mn
Выделим некоторое число k строк этой матрицы и такое же число столбцов. Элементы матрицы (8), стоящие на пересечение выделенных строк и столбцов, образуют квадратную матрицу k
-го порядка. Определитель этой матрицы называется минором k
-го порядка матрицы А. Если не все числа аij матрицы А равны нулю, то всегда можно указать число r такое, что у матрицы А имеется минор,
имеющий порядок r
+ 1 и выше, равен нулю.
Число r, представляющее собой наибольший из порядков отличных от нуля миноров матрицы А, называется рангом матрицы и обозначается rangA. Если все элементы аij равны нулю, то ранг матрицы принимается равным нулю. Отличный от нуля минор r-го порядка матрицы A (таких миноров у матрицы А может быть несколько, но все они имеют один и тот же порядок r) называется базисным минором матрицы А. Строки и столбцы, из которых построен базисный минор, называют базисными. Понятие ранга матрицы широко применяется в различных приложениях теории матриц.
Выделим в матрице А произвольно k строк. Пусть это будут строки
a1, а2, …, а
k:
а
α
1
1
,
а
α
1
2
,
…
,
а
α
1
n
;
а
α
2
1
,
а
α
2
2
,
…
,
а
α
2
n
;
…
…………………
а
α
k
1
,
а
α
k
2
,
…
,
а
α
k
n
.
-16-
Если существуют такие числа λ1, λ2, …, λk, не все равные нулю, что для элементов некоторой другой, отличной от выделенной, строки i
выполняются следующие соотношения:
(9)
то говорят, что i-я строка линейно выражается через строки
α1, α2, …, α
k. В случае, если равенства (9) выполняются тогда и только тогда, когда все числа λ1, λ2, …, λk – нули, то говорят, что i-я строка линейно зависима от строк α1, α2, …, αk. Аналогичным образом можно ввести понятие линейной зависимости и линейной независимости между столбцами матрицы.
Теорема 1.2.(о базисном миноре) Любая строка матрицы А является линейной комбинацией её базисных строк.
Д о к а з а т е л ь с т в о. Предположим, что базисный минор матрицы (8) расположен в её верхнем левом углу, т.е. в первых r строках и первых r столбцах. Такое предположение не уменьшает общности рассуждения. Пусть k – номер любой строки матрицы А (k может принимать значения от 1 до m), а l – номер любого её столбца (l может принимать значения от 1 до n).
Рассмотрим следующий минор матрицы (8):
a11
a12
… a1r
a1
l
a21
a22
… a11
a1l
∆ = ……………………… (10)
ar1
ar2
… arr
arl
ak1
ak2
… akr
ak
l
Если k < r, то ∆ = 0, так как в нем имеется две одинаковые строки. Аналогично ∆ = 0 и при l < r.
Разложив определитель ∆ по элементам последнего столбца, получим
a1
l
A1
l + a2
l
A2
l + … + ar
l
Ar
l + ak
l
Ak
l = 0,
-17-
Придавая l значения, получаем:
(11)
Равенства (11) показывают, что k-я строка матрицы А является линейной комбинацией первых r строк с коэффициентами
λ1,
λ2, …, λ
r. Так как эти равенства справедливы при любом k от 1 до n, то т е о р е м а д о к а з а н а полностью.
Основываясь на теореме о базисном миноре, докажем справедливость следующих предложений.
1. Ранг матрицы не изменяется, если к ней приписать строку, являющуюся линейной комбинацией строк матрицы.
Действительно, базисные строки исходной матрицы будут также базисными строками в дополнительной матрице, так как строку из линейной комбинации всех строк исходной матрицы можно
представить как линейную комбинацию базисных строк.
2. Ранг матрицы А не изменится, если вычеркнуть из неё строку, являющуюся линейной комбинацией остальных строк матрицы.
В самом деле, исходная матрица А получается из матрицы с вычеркнутой строкой путем добавления строки, являющейся линейной комбинацией строк матрицы А. Таким образом, предложение 2 сводится к предложению 1.
Нахождение ранга матрицы, как это следует из его определения, требует вычисления большого числа миноров (т.е. определителей разных порядков) матрицы. Однако этот процесс можно упростить: вычисляя ранг матрицы, гораздо удобнее переходить от миноров меньших порядков к минорам больших порядков. Если найден минор r-го порядка, отличный от нуля, то при следующем шаге нужно вычислять миноры (r + 1)-го порядка, окаймляющие прежний минор. Если все они равны нулю, то ранг матрицы равен r.
Другим простым способом вычисления ранга матрицы является метод Гаусса, основанный на так называемых элементарных преобразованиях, выполняемых над матрицей. Такими преобразованиями будем считать:
-18-
1) вычеркивание строки состоящей из нулей;
2) прибавление к элементам одной из строк соответствующих элементов других строк, умноженных на любое число;
3) перестановку двух столбцов.
Теорема 1.3. Элементарные преобразования не изменяют ранга матрицы.
Д о к а з а т е л ь с т в о. Преобразование 1 следует из теоремы о линейной комбинации элементов любой строки матрицы. В самом деле, так как нулевая строка не может быть базисной, то её исключение, как и включение, не изменит ранга матрицы.
Преобразование 3 очевидно, так как перестановка двух столбцов матрицы не нарушает никаких линейных зависимостей между её строками.
Остается рассмотреть преобразование 2. Пусть к k
элементам i-ой строки матрицы А прибавляются соответствующие элементы j-ой строки, умноженные на число k. Указанное преобразование можно выполнить в два приёма: сначала добавить к матрице А новую строку
с элементами ail + kajl, вставив её после i-й строки, затем из полученной матрицы вычеркнуть j-ю строку. При первой операции ранг полученной матрицы будет равен рангу матрицы А согласно предложению 1, а при второй операции – согласно предложению 2.
Т е о р е м а д о к а з а н а.
Метод Гаусса вычисления ранга матрицы заключается в том, что путем элементарных преобразований можно привести данную матрицу А к виду
b
1
l
b
1
2
… b
1
r
… b
1
n
B = 0 b
22
… b
2r
… b
2n
…………………………… ,
0 0 … b
rr
… b
rn
в котором все диагональные элементы b
1
l
, b
22
, …, brr
отличны от нуля, а элементы других строк, расположенные ниже диагональных, равны нулю.
Учитывая, что ранг не меняется при элементарных преобразованиях, имеем rang A = rang B.
-19-
Пример 1. Вычислить ранг матрицы
А = 2 0 1 –1 .
–1 –2 –2 4
7 –6 –1 7
Р е ш е н и е. Выберем минор второго порядка, стоящий в верхнем левом углу:
2 0
≠ 0, то, следовательно, ранг матрицы не меньше двух. Составляем миноры третьего порядка, окаймляющие минор второго порядка отличный от нуля. Для этого добавим к М
2
третью строку и третий столбец:
1 –2 –1
М
3
= 2 0 1 = 2 + 4 + 2 – 8 = 0.
–1 –2 –2
Заменим третий столбец четвертым:
1 –2 3
М′
3
= 2 0 –1 = –2 – 12 – 2 + 16 = 0.
–1 –2 4
В миноре М3
заменим третью строку четвертой:
М″
3
= 2 0 1 = –14 + 12 + 6 – 4 = 0.
7 –6 –1
В миноре М′3 заменим третью строку четвертой:
М′″
3
= 2 0 –1 = 14 – 36 – 6 + 28 = 0.
7 –6 7
Все миноры третьего порядка, окаймляющие минор второго порядка, равны нулю. А это значит, что rang A = 2.
-20-
Пример 2. Найти ранг матрицы
A = 2 1 1 3 5 .
1 2 3 1 7
–2 2 4 –1 2
Р е ш е н и е. Произведем следующие элементарные преобразования над матрицей А. Путем умножения элементов строк на числа и сложения их с соответствующими элементами других строк добьемся, чтобы все элементы первого столбца, кроме первого, были бы нулями. Один нуль там уже имеется, поэтому, сложив четвертую строку со второй, умноженной на два, получим
B = 0 –3 –5 –5 –5 .
0 0 0 –3 2
0 6 10 7 12
Применим теперь элементарные преобразования таким образом, чтобы в матрице В все элементы второго столбца, кроме первых двух, были бы нулями. Один нуль там уже имеется, поэтому, сложив четвертую строку со второй, умноженной на 2, получим
1 2 3 4 5
С = 0 –3 –5 –5 –5 .
0 0 0 –3 2
0 0 0 –3 2
Оставив три строки матрицы С без изменения и сложив четвертую строку с третьей, умноженной на –1, получим
D = 0 –3 –5 –5 –5 .
0 0 0 –3 2
0 0 0 0 0
-21-
Очевидно, что ранг матрицы D равен трем, так как минор третьего порядка
М = 0 –3 –5 = –6 ≠ 0,
0 0 2
а все миноры четвертого порядка, окаймляющие минор М, равны нулю. На основании теоремы 1.3. заключаем, что rang А = 3.
-22-
Глава
II
. Системы линейных уравнений.
2.1. Основные понятия
В самом общем случае система линейных уравнений имеет следующий вид:
;
a21x1 + a22x2 + …+ a2n xn = b2
;
(13)
……………………………………
am1x1+ am2x2 + …+ amnxn = bm
;
где х1
, х
2
,
…
, х
n - неизвестные, значения которых подлежат нахождению. Как видно из структуры системы (2.1), в общем случае число неизвестных не обязательно должно быть равно числу уравнений самой системы. Числа а11
, а
12
, …
, а
mn называются коэффициентами системы, а b1, b2, … , bm - её свободными членами. Для удобства коэффициенты системы аij
(i = 1, 2, . . ., m
;
j = 1, 2, . . .,n) и свободные члены bi (i=1, 2, . . .,m) снабжены индексами. Первый индекс коэффициентов аij
соответствует номеру уравнения, а второй индекс – номеру неизвестной хi, при которой коэффициент поставлен. Индекс свободного члена bi соответствует номеру уравнения, в которое входит bi.
Дадим определения некоторых понятий, необходимых при изучении системы уравнений. Решением системы уравнений (13) называется всякая совокупность чисел α1, α2, αn, которая будучи поставлена в систему (13) на место неизвестных х1
, х
2
, …, х
n
, обращает все уравнения системы в тождества. Система уравнений называется совместной, если она имеет хотя бы одно решение, и несовместной, если не имеет решений. Совместная система уравнений называется определенной, если она имеет одно единственное решение, и неопределенной, если она имеет по крайней мере два различных решения.
Две системы уравнений называются равносильными или эквивалентными, если они имеют одно и тоже множество решений.
-23-
2.2. Система
n
линейных уравнений с
n
неизвестными. Правило Крамера.
Пусть дана система n
линейных уравнений с n
неизвестными:
a11x1 + a12x2 + …+ a1n xn = b1
;
a21x1 + a22x2 + …+ a2n xn = b2
;
(14)
……………………………………
an1x1 + an2x2 + …+ annxn = bn
;
Определителем системы (14) называется определитель, составленный из коэффициентов аij.
∆
= a21 a22 … a2n
…………………………
an1 an2 … ann
Рассмотрим случай, когда ∆ ≠ 0. Докажем, что в этом случае система (14) является определенной, т.е. имеет одно единственное решение. Как и ранее, через Аij
будем обозначать алгебраическое дополнение элемента аij
в определителе ∆.
Умножим каждое уравнение системы (14) на алгебраические дополнения элементов i-го столбца определителя ∆, т.е. первое уравнение умножим на А1i, второе – на А2i и т.д., наконец, последнее уравнение – на Аni, а затем все полученные уравнения системы сложим. В результате будем иметь
(a11x1 + a12x2 + …+ a1ixi + …+ a1nxn) A1i + (a21x1 + a22x2 + …+ a2ixi +
+ …+ a2nxn) A2i + …+ (an1x1 + an2x2 + …+ anixi + …+ anxnn) Ani = b1A1i + b2A2i + …+ bnAni
или, сгруппировав члены относительно известных x1, x2, …, xn, получим
(a11A1i + a21A2i + …+ an1Ani) x1 + … +
+ (a1iA1i + a2iA2i + …+ aniAni) xi + … +
+ (a1nA1i + a2nA2i + …+ annAni) xn =
= b1A1i + b2A2i + …+ bnAni. (15)
Коэффициент при неизвестной хi равен определителю ∆, а коэффициенты при всех других неизвестных равны нулю. Свободный
-24-
член уравнения (15) отличается от коэффициента при х1 тем, что коэффициенты а1i
, а
2i
, …, а
ni
заменены свободными членами
b1, b2, …, bn уравнения (14). Следовательно, выражение
b1A1i + b2A2i + …+ bnAni есть определитель i-го порядка, отличающийся от определителя только i-м столбцом, который заменен столбцом свободных членов. Обозначив этот определитель ∆x
i, будем иметь
a11 a12 … b1 … a1n
∆
x
i
= a21 a22 … b2 … a2n .
………………………………
an1 an2 … bn … ann
Таким образом, уравнение (15) можно записать в виде
∆х =∆x
i
, (16)
откуда при ∆ ≠ 0
х = ——
Придавая индексу i значения 1, 2, …, n, получаем:
= —— ;
х
2
= —— ;
(17)
…
……………
х
n
= —— .
Рассмотренный метод решения системы уравнений называется правилом Крамера, а формулы (17) – формулами Крамера.
-25-
x2 + 2x2 + x2 – x2 = 1
;
2x2 + x2 – x2 – 3x2 = 1;
x2 – 3x2 + 2x2 + 2x2 = –2
;
3x2 + x2 + 3x2 – 4x2 = –3.
Р е ш е н и е. Вычислим определитель системы:
∆ = 2 1 -1 -3 = 2 -3 -3 -1 = -5 1 3 =
1 -3 2 2 1 -5 1 3 -5 0 -1
3 1 3 -4 3 -5 0 -1
= -5 1 3 = -18 8 = 18 + 40 = 58.
-5 0 -1 -5 -1
Поскольку ∆ ≠ 0, система уравнений может быть решена по формулам Крамера. Найдем определители ∆x1 – ∆x4:
–2 –3 2 2 2 1 4 0 7 6 –7
–3 1 3 –4 –3 7 6 –7
= 1 0 0 = – –22 –7 = – (–14 – 48) =58;
7 22 –7
∆х2 = 2 1 –1 –3 = 2 –1 –3 –1 = –3 1 3 =
1 –2 2 2 1 –3 1 3 –6 0 –1
3 –3 3 –4 3 –6 0 –1
= –3 1 3 = –6 –1 = 19 + 48 = 58;
–6 0 –1
-26-
∆х3 = 2 1 1 –3 = 2 –3 –1 –1 = –5 –3 3 =
1 –3 –2 2 1 –5 –3 3 –5 –6 –1
3 1 –3 –4 3 –5 –6 –1
= – (70 – 12) = –58.
Таким же образом высчитываем ∆х4 и получаем: ∆х1 = ∆х2 = –∆х3 = ∆х4, и, следовательно, х1 = х2 = –х3 = х4 = 1.
-27-
2.3. Однородная система п линейных уравнений , с
n
неизвестными
Линейное уравнение называется однородным, если его свободный член равен нулю. Система линейных уравнений называется однородной, если все входящие в нее уравнения являются линейными однородными уравнениями.
Однородная система п линейных уравнений с п неизвестными имеет вид:
а11х1 + а12х2 +
…
+ а1
n
хn = 0;
а21х1 + а22х2 + …+ а2
n
хn = 0;
(18)
…………………………………
а
n
1
х1 + а
n
2
х2 + …+ а
nn
хn =
0.
Непосредственной проверкой убеждаемся в том, что однородная система линейных уравнений (18) имеет нулевое решение:
х1 = 0, х2 = 0, . . . , хп = 0.
Таким образом, однородная система линейных уравнений (18) всегда
совместна. Поэтому важно выяснить, при каких условиях она является определенной. Покажем, что однородная система п линейных уравнений с п неизвестными имеет ненулевые решения тогда и только тогда, когда определитель ее равен нулю.
В самом деле, пусть D = 0. Так как однородная система уравнений (18) является частным случаем неоднородной системы, то к ней применимо правило Крамера. Но для однородной системы все D
xi = 0, так как каждый из этих определителей содержит столбец из нулей (bi
= 0). Поэтому система, равносильная системе (16), будет иметь вид
D
x
1=
0,
D
x
2=
0;. . .,
D
x
n=
0
Из этой системы следует, что однородная система (18) имеет единственное нулевое решение, если Δ
-28-
Пример 1. Решить систему уравнений
x
1
+
x
2
– 2
x
3
= 0;
3
x
1
–
x
2
–
x
3
= 0;
x
1
+ 3
x
2
–
x
3
= 0.
Р е ш е н и е. Определитель системы
= 3 –1 –1 = 3 –1 2 = –2 2 1 = –2 (6 – 1) = –10
1 3 –1 1 3 0 1 3
Так как Δ
Пример 2. Решить систему уравнений
1
– 5
x
2
= 0;
2
x
1
– 10
x
2
= 0;
Решение. Вычислим определитель системы:
D
= 1 –5 =0
2 –10
Так как D
= 0, то система линейных однородных уравнений имеет бесчисленное множество решений.
-29-
2.4. Метод Гаусса решения общей
системы с линейных уравнений
Практическое значение правила Крамера для решения системы n линейных уравнений с п неизвестными невелико, так как при его применении приходится вычислять п +1 определителей n-го порядка: D
,
D
x
1
,
D
x
2
, …,
D
x
n. Более удобным является так называемый метод Гаусса. Он применим и в более общем случае системы линейных уравнений, т. е. когда число уравнений не совпадает с числом неизвестных.
а11х1 + а12х2 +
…
+ а1
n
хn
= b1;
а21х1
+ а22х2 + …+ а2
n
хn
= b2; (19)
.
…
…………………………………
аm1х1 + аm2х2 +
…
+ аm
n
хn = bm
Требуется найти все решения системы уравнений (19). Будем производить над системой элементарные преобразования: исключение из системы уравнения вида
0х1 + 0х2 + …+ 0хn = 0 (20)
и прибавление к обеим частям одного из уравнений системы соответствующих частей другого уравнения, умноженных на любое число l
.
Очевидно, что если мы проделаем над уравнениями системы (19) любое из приведенных выше преобразований, то получим систему, равносильную исходной. При необходимости систему (19) будем подвергать еще одному виду преобразований – перенумерации переменных и уравнений. Идея этого преобразования заключается в следующем. Если, например, возникает необходимость, чтобы в каком-то уравнении системы (например, в k -м) неизвестная x
1
стояла на первом месте, то в результате перенумерации соответствующее уравнение запишется в виде
akix1
+ ... + ak
2
x2
+ … + ak1xi
+ ... + aknxn
=
bk
,
т. е. вместо прежней неизвестной хi мы будем писать х1, а вместо
x
1
–
х
i
Метод Гаусса решения системы (19) заключается в
-30-
последовательном исключении переменных.
Если среди уравнений системы есть хотя бы одно уравнение вида
0xl + 0x2+ ...
+ 0
xn
=
b
, (21)
причем b
0, то совершенно очевидно, что ни одна система значений х1, х2..., хп не удовлетворяет этому уравнению, а следовательно, и системе в целом, поэтому система несовместна.
Пусть теперь система (19) не содержит уравнений вида (20) или (21). Это значит, что в каждом уравнении системы хотя бы один из коэффициентов отличен от нуля. Пусть a
11
0 (в противном случае, применив элементарные преобразования, мы сможем добиться, чтобы первый коэффициент первого уравнения был отличен от нуля). Оставив первое уравнение без изменения, исключим из всех уравнений системы (19), начиная со второго, неизвестную х1. Для этого из второго уравнения вычтем первое, умноженное на a
21/a
11, затем из третьего уравнения вычтем также первое, но уже умноженное на a
31/a
11, и так до последнего уравнения. В результате этих преобразований мы получим равносильную систему
n
хn = b1;
а′22х2 + …+ а′2
n
хn = b′2;
………………………… (22)
а′m2х2 + …+ а′m
n
хn = b′m
Заметим, что в системе (22) число уравнений может быть и меньше m, так как среди них могут оказаться уравнения вида (20), которые, как мы условились ранее, можно отбросить.
0. Применим те же самые рассуждения и исключим из последних п – 2 уравнений системы (22) неизвестную х2 путем вычитания из третьего уравнения второго, умноженного на a′
32/a′
22 , из четвертого уравнения — второго, умноженного на a′
34/a′
22 и т. д. В результате получим систему
а11х1 + а12х2 + а13х3 + …+ а1
n
хn = b1;
а′22х2 + а′23х3 + …+ а′2
n
хn = b′2;
а′′33х3 + …+ а″3хn = b″3;
……………………………
а″m3х3 +…+а″m
n
хn = b″m.
Продолжая этот процесс, систему (19) приведем к равносильной системе вида
-31-
c
12
х2 +
c
13
х3 + …
+ c1k
х
k
+ …+ c1n
х
n
= d1;
c
22
х2 +
c
23
х3 + …
+ c2k
х
k
+ …+ c2n
х
n
= d2;
c
33
х3 + …
+ c3k
х
k
+ …+ c3n
х
n
= d3; (23)
………………………………………
ckk
х
k
+ …+ckn
х
n
= dk.
в которой коэффициенты c11, c
22, . . ., ckk отличны от нуля.
Может оказаться, что в процессе преобразования на каком-то шаге в полученной системе окажется уравнение вида (21). В этом случае система (19) не имеет решений. Предположим теперь, что среди уравнений полученной системы нет уравнения вида (21). Тогда для решения системы (19) необходимо решить систему (23), что не составляет особого труда. Рассмотрим два возможных случая.
1. k =
n
(это частный случай, когда число уравнений совпадает с числом неизвестных). Тогда последнее уравнение системы (23) имеет вид сппхп = dn
, откуда хп = dn
/
cnn
. Подставив это значение в предпоследнее уравнение системы (23), имеющее вид
cn
-1
n
-1
xn
-1
+
cn
-1
n
xn= dn
-1
, найдем значение неизвестной xn
-1
и т. д.; наконец, из первого уравнения найдем неизвестную x
1
Таким образом, в случае k
= п система уравнений (19) имеет единственное решение.
2. k
<
n
. Тогда из последнего уравнения системы (23), найдем неизвестную xk
, выраженную через неизвестные хk+1, хk+2, . . . xn
:
xk = (dkk – ck k+1xk+1 – … – cknxn).
Подставив это значение неизвестной в предпоследнее уравнение системы (23), найдем выражение для неизвестной хk-1,и т. д.; наконец, подставив значения неизвестных хk, хk-1, . . . x
2 в первое уравнение системы (23), получим выражение для неизвестной x1. В результате указанная система уравнений (19) приводится к виду
x
1
= d′
1
+ c′
1 k+1
x
k+1
+ …+ c′
1n
x
n
;
x2
= d′
2
+ c′
2 k+1
x
k+1
+ …+ c′
2n
x
n
;
(24)
………………………………………
x
k
= d′
k
+ c′
k k+1
x
k+1
+ …+ c
kn
x
n
.
-32-
Неизвестные хk+1, хk+2, …,
хп называются свободными. Им можно придать различные значения и затем из системы (19) найти значения неизвестных х1, х2, …,
х
k
. Таким образом, в случае k
< п совместная система уравнений (19) имеет бесчисленное множество решений.
Заметим, что если в процессе приведения системы (19) к системе (24) была произведена перенумерация неизвестных, то в системе (24) необходимо вернуться к их первоначальной нумерации.
На практике процесс решения системы уравнений облегчается тем, что указанным выше преобразованиям подвергают не саму систему, а матрицу
a
11
a
12
… a
1n
b
1
a21 a22 … a2n b2
……………………… …… (25)
a
m1
a
m2
… a
mn
b
m
составленную из коэффициентов уравнений системы (19) и их свободных членов. При этом каждому элементарному преобразованию, проведенному над системой (19), соответствует преобразование над матрицей (25): вычеркивание строки, все элементы которой состоят из нулей, прибавление к элементам некоторой строки соответствующих элементов другой строки, умноженных на некоторое число, и перестановка двух столбцов матрицы (25).
-33-
Пример 1. Решить методом Гаусса систему уравнений
– 2x
2
+ x
3
+ x
4
= –1
;
3x1
+ 2x
2
– 3x
3
– 4x
4
= 2
;
2x
1
– x
2
+ 2x
3
– 3x
4
= 9
;
x
1
+ 3x
2
– 3x
3
– x
4
= –1.
Р е ш е н и е.Составим матрицу В и преобразуем ее. Для удобства вычислений отделимвертикальной чертой столбец, состоящий из свободных членов:
B = 3 2 –3 –4 2 .
2 –1 2 –3 9
1 3 –3 –1 –1
Умножим первую строку матрицы В последовательно на 3, 2 и 1 и вычтем соответственно из второй, третьей и четвертой строк. Получим матрицу,эквивалентную исходной:
0 8 –6 –7 5
0 3 0 –5 11
0 5 –4 –2 0
Третью строку матрицы умножим на 3 и вычтем ее из второй строки. Затем новую вторую строку умножим на 3 и на 5 и вычтем из третьей и четвертой строк. Получим матрицу, эквивалентную исходной:
0 –1 –6 8 –28
0 0 –1 0 –3
0 0 0 19 –19
Из коэффициентов последней матрицы составим систему, равносильную исходной:
-34-
– 2x
2
+ x
3
+ x
4
= –1
;
– X
2
– 6x
3
+ 8x
4
= –28
;
– x
3
= –3
;
19x
4
= –19.
Решим полученную систему методом подстановки, двигаясь последовательно от последнего уравнения к первому. Из четвертого уравнения x
4
= –
1, из третьего х3
= 3. Подставив значения х3 и x
4 во второе уравнение, найдем x2 = 2. Подставив значения x
2
, x3
,
x4 в первое уравнение, найдем x
1
= 1.
-35-
x
1
+ 3x
2
– 2x
3
= 10
;
2x
1
+ 7x
2
+ 3x
3
= 0
;
3x
1
+ 10x
2
+ x
3
= 10.
Р е ш е н и е. Составим матрицу В и преобразуем её:
В = 2 7 3 0 ~ 0 1 7 –20 ~ .
3 10 1 10 0 1 7 –20 0 1 7 –20
x
1
+ 3x
2
– 2x
3
= 10
;
x
2
+ 7x
3
= –20.
Из второго уравнения выразим x2 через x3: х2 = –20 –
7x
3
. Поставив в первое уравнение системы значение x3, получим x1
= 70 + 23x
3
. Итак, имеем общее решение исходной системы:
1
= 70 + 23x
3
;
x
2
= –20 – 7x
3
.
-36-
Пример 3. Решить систему уравнений
+ x
2
– 3x
3
= 5
;
2x
1
– 3x
2
+ 2x
3
= –3
;
3x
1
+ 2x
2
+ x
3
= 7.
Р е ш е н и е. Составим матрицу В и преобразуем ее:
В = 2 –3 2 –3 ~ 0 –5 8 –13 ~ 0 –5 8 –13 .
3 –2 –1 7 0 –5 8 –8 0 0 0 5
Составим систему уравнений, равносильную исходной:
+ x
2
– 3x
3
= 5
;
– 5x
2
+ 8x
3
= –13
;
0x
1
+ 0x
2
+ 0x
3
= 5.
Система уравнений решений не имеет, так как мы получили уравнение 0x
1
+ 0x
2
+ 0x
3
= 5, которое не имеет решений.
-37-
2.5. Критерий совместности общей
системы линейных уравнений
.
Как уже было отмечено, под общей системой линейных уравнений мы понимаем систему (14) в которой число неизвестных необязательно совпадает с числом уравнений.
Пусть дана общая система линейных уравнений (14) и требуется установить признак существования решения этой системы, т.е. условия, при которых система (14)является совместной.
Из коэффициентов при неизвестных и свободных членов системы (14) составим матрицу
11
a
12
… a
1n
A = a21 a22 … a2n
……………………
a
m1
a
m2
… a
mn
которую назовем основной матрицей системы (14), и матрицу
a
11
a
12
… a
1n
b
1
B = a21 a22 … a2n b2
……………………… …… (26)
a
m1
a
m2
… a
mn
b
m
которую назовем расширенной матрицей системы (14).
Теорема
2.1.
Для того чтобы система (14) линейных неоднородных уравнений была совместной, необходимо и достаточно, чтобы ранг расширенной матрицы системы был равен рангу ее основной матрицы.
Д о к а з а т е л ь с т в о. Необходимость. Пусть система (14) совместна и c1
, c2, ..., сп – некоторое ее решение. Тогда имеют место равенства:
…
+ а1
n
сn
= b1;
а21с1
+ а22с2 + …+ а2
n
сn
= b2;
.
…
…………………………………
аm1с1 + аm2с2 +
…
+ аm
n
сn = bm
из которых следует, что последний столбец расширенной матрицы (26) есть линейная комбинация остальных ее столбцов с коэффициентами с
1
,
с
2
, ..., сп. Согласно предложению 2, последний столбец матрицы В
-38-
может быть вычеркнут без изменения ее ранга. При этом мы из матрицы В получим матрицу А. Таким образом, если ci, cz
, ..., сп — решение системы уравнении (14), то rang А = rang В.
Достаточность. Пусть теперь rang A
= rang В. Покажем, что при этом система уравнений (14) совместна. Рассмотрим r
базисных столбцов матрицы А. Очевидно, что они будут базисными столбцами и матрицы В. Согласно теореме о базисных строках и столбцах, последний столбец матрицы В можно представить как линейную комбинацию базисных столбцов, а следовательно, и как линейную комбинацию всех столбцов матрицы А, т. е.
b
1
= а11с1 + а12с2 +
…
+ а1
n
сn ;
b
2
=
а21с1
+ а22с2 + …+ а2
n
сn ;
.
…………………………………
b
m
=
аm1с1 + аm2с2 +
…
+ аm
n
сn
,
где c
1
,
c
2
, ..., сп — коэффициенты линейных комбинаций. Таким образом, системе (27) удовлетворяют значения x
1
= c
1
, ..., хп = сп, следовательно, она совместна. Т е о р е м а д о к а з а н а.
Доказанная теорема совместности системы линейных уравнений называется теоремой Кронекера – Капелли.
-39-
Пример 1. Рассмотрим систему
– x
2
+ 2x
3
+ x
4
= 7
;
2x1
+ x
2
– 4x
3
– 2x
4
= 1
;
x
1
– 3x
2
+ 6x
3
– 5x
4
= 0
.
Ранг основной матрицы этой системы равен 2, так как сцществует отличный от нуля минор второго порядка этой матрицы, например
2 1
а все миноры третьего порядка равны нулю.
Ранг расширенной матрицы этой системы равен 3, так как существует отличный от нуля минор третьего порядка этой матрицы, например
2 1 1 = –35.
1 –3 0
Согласно критерию Кронекера – Капелли система несовместна, т.е. не имеет решений.
-40-
Пример 2. При каких k совместна система уравнений
kx + 4y = 6
?
Поскольку r ≠ 0, то эта система совместна в двух случаях: когда ∆ ≠ 0
И когда R = r = 1. Поэтому рассмотрим два случая.
1) Если ∆ = 0, т.е. если r ≠ 0, т.е. если k2 ≠ 4, то по правилу Крамера система имеет единственное решение.
Значит, для любого k, кроме k = 2 и k = –2, система имеет единственное решение.
2) Если R = r = 1, т.е. если
k 4 6 4 k 6
т.е. если k = 2, то система совместна.
Подводя итог, получаем, что исходная система совместна при любых k кроме k = –2.
-41-
Используя критерий Кронекера – Капелли, проведем исследование системы двух линейных уравнений с двумя неизвестными x и y:
a2x + b2y = c2. (26)
Основная матрица этой системы
a2 b2
имеет ранг r, причем 0 < r < 2.
Расширенная матрица
a2 b2 с2
имеет ранг R, причем 0 < r < R
. Очевидно, что r < R < r+1.
Имеют место следующие утверждения.
Пусть дана система двух линейных уравнений с двумя неизвестными (26). Тогда:
1. Если r = R = 0, т.е. если все коэффициенты a1, a2, b1, b2, c1, c2 равны нулю, то любая пара действительных чисел является решением системы (26).
2. Если r = 0, R = 1, т.е. a1 = a2 = b1 = b2 = 0 и c + c ≠ 0
, то система (26) не имеет решений.
3. Если r =1, R = 1, то система (26) имеет бесконечно много решений, но не любая пара действительных чисел есть её решение.
4. Если r = 1, R = 2, то система (26) не имеет решений.
5. Если r = 2, R = 2, то система (26) имеет единственное решение, которое можно найти по правилу Крамера.
Справедливы и обратные утверждения.
1. Если система (26) имеет единственное решение, то r = R =2.
2. Если любая пара действительных чисел является решением системы (26), то r = R = 0.
3. Если система (26) не имеет решений, то r ≠ R, т.е. либо r =0 и
R = 1, либо r =1 и R = 2.
4. Если система (26) имеет бесконечно много решений, но не любая пара действительных чисел является её решением, то r = R = 1.
Приведём доказательство этих утверждений только в том случае, когда оба уравнения системы (26) являются уравнениями первой
-42-
степени, т.е. когда выполняются условия a + b ≠ 0, a + b ≠ 0. В этом случае каждое уравнение этой системы в отдельности определяет прямую на плоскости, где задана система координат xOy. Это дает возможность придать геометрический характер дальнейшим рассуждениям при исследовании системы (26)
Теорема 2.2. Пусть две прямые заданы уравнениями
a1x + b1y – c1 = 0,
a2x + b2y – c2 = 0, (27)
где a + b ≠ 0, a + b ≠ 0.
1. Для того, чтобы две прямые пересеклись, необходимо и достаточно, чтобы r = R = 2.
2. Для того, чтобы две прямые были параллельными, но не совпадали, необходимо и достаточно, чтобы r = 1, R = 2.
3. Для того, чтобы две прямые совпадали, необходимо и достаточно, чтобы r = R = 1.
Д о к а з а т е л ь с т в о. Сначала докажем достаточность условий.
1. Если r = R = 2, то система (27) имеет единственное решение, которое легко найти по правилу Крамера, а это означает, что прямые имеют одну общую точку, т.е. пересекаются.
2. Если r = 1, R = 2, то система (27) несовместна и поэтому прямые не имеют общих точек, т.е. параллельны и не совпадают.
3. Если r = R = 1, то все миноры второго порядка основной и расширенной матриц равны нулю, т.е.
a2 b2 c2 b2 a2 c2
Эти условия можно переписать так:
a1b2 = b1a2, (28)
c1b2 = b1c2, (29)
a1c2 = c1a2. (30)
Рассмотрим теперь все возможные случаи.
а) Если а1
= 0, то b1 ≠ 0, так как a1 + b1 ≠ 0. Тогда из (28) следует, что а2 = 0, а так как a2 + b2 ≠ 0, то b2 ≠ 0. Тогда из (29) находим, что c1/b1 = c2/b2 = α и при этом уравнения прямых примут вид
b1(y – α) = 0, b2(y – α) = 0. Поскольку b1 ≠ 0, b2 ≠ 0, то отсюда вытекает, что эти прямые совпадают с прямой y – α = 0.
б) Если b1 = 0, то а
1
≠ 0, а из (28) тогда следует, что b2 = 0(причем
-43-
а
2
≠ 0). Тогда из (30) имеем c1/a1 = c2/a2 = β, и поэтому уравнения прямых примут вид а1(x – β) = 0, а2(x – β) = 0. Поскольку
а1 ≠ 0, а2 ≠ 0, то отсюда вытекает, что эти прямые совпадают с прямой x – β = 0.
в) Если а1 ≠ 0 и b1 ≠ 0, то из (28) вытекает, что а2/a1 = b2/b1 = γ, а из (29) и (30) вытекает, что с2 = b2c1/b1 = a2c1/a1. Т.е. получаем, что
а
2
= γа
1
,
b2 = γb1, c2 = γc1, и поэтому уравнения прямых примут вид
a1x + b1y – c1 = 0, γ(a1x + b1y – c1)= 0.
Поскольку γ ≠ 0, то отсюда вытекает, что эти прямые совпадают.
Теперь докажем необходимость условий. Доказательство проведём методом от противного.
1. Пусть прямые пересекаются. Докажем, что r = R = 2. Если бы оказалось, что r = 1, R = 2, то по доказанному прямые были бы параллельны и не совпадали. Если бы оказалось, что r = R = 1, то по доказанному прямые оказались бы совпавшими.
Следовательно, r = R = 2.
2. Пусть прямые параллельны. Докажем, что r = 1, R = 2. Если бы оказалось, что r = R = 2, то по доказанному прямые оказались бы пересекающимися. Если бы оказалось, что r = R = 1, то по доказанному прямые оказались бы совпавшими.
Следовательно, r = 1, R = 2.
3. Пусть прямые совпадают. Докажем, что r = R = 1. Если бы оказалось, что r = R = 2, то по доказанному прямые оказались бы пересекающимися. Если бы оказалось бы, что r = 1, R = 2, то по доказанному прямые были бы параллельны.
Следовательно, r = R = 1.
Т е о р е м а д о к а з а н а п о л н о с т ь ю.
-44-
Заключение.
Работа над рефератом была очень интересной.
− в процессе работы я узнала много нового;
− я научилась пользоваться научной литературой, сопоставлять и сравнивать различные точки зрения, выделять главное;
− теперь я знаю, какие действия можно выполнять над матрицами, какой путь решения систем линейных уравнений наиболее простой и быстрый, и ещё в своей работе я изучила многие другие теоретические вопросы;
− также весь материал я исследовала не только теоретически, но и практически, приводя некоторые примеры в тексте.
Тема решения систем линейных уравнений предлагается на вступительных экзаменах в различные математические вузы, на выпускных экзаменах, поэтому умение их решать очень важно.
Реферат может использоваться как учащимися, так и преподавателями в процессе факультативных занятий, как пособие для самостоятельного изучения по теме „Способы решения систем линейных уравнений ”, а также в качестве дополнительного материала.
-45-
Список литературы:
1) А.А.Дадаян. Алгебра и геометрия./А.А.Дадаян, В.А.Дударенко. Минск: „Вышэйная школа”, 1989г.
2) Ф.Р.Гантмахер. Теория матриц (издание третье)./Ф.Р.Гантмахер. Москва: „Наука”, главная редакция физико-математической литературы, 1967г.
3) Математический энциклопедический словарь. Москва: „Советская энциклопедия”, 1988г.
4) Л.Андреева. Реферат по математике „Системы уравнений”./Л.Андреева. Анжеро-Судженск. 1999г.
5) Д.К.Фаддеев. „Сборник задач по высшей алгебре”./ Д.К.Фадеев, И.С.Саминский. Москва: „Наука”, 1977г.
-46-
