- •2. Определители 2 и 3-го порядков. Вычисление определителя n-го порядка. Свойства определителей 3-го порядка.
- •3.Обратная матрица и ее построение. Теорема существования и единственности обратной матрицы. Матричный метод решения невырожденных систем линейных алгебраических уравнений.
- •4. Ранг матрицы. Вычисление ранга матрицы методом окаймляющих миноров и с помощью элементарных преобразований.
- •4.2. Решение систем линейных уравнений.
- •4.3 Решение невырожденных линейных систем. Формулы Крамера
- •7 Вопрос Системы линейных однородных уравнений
- •6Вопрос Решение систем линейных уравнений методом Гаусса
- •8 Вопрос Декартова система координат. Понятие вектора. Линейные операции над векторами. Координаты вектора. Линейная зависимость и независимость векторов. Понятие базиса.
- •5.2. Линейные операции над векторами
- •Линейная зависимость и независимость векторов
- •20. Взаимное расположение прямой и плоскости. Угол между прямой и плоскостью.
- •Эллипсоид
- •Однополостный гиперболоид
- •Двуполостный гиперболоид
- •Гиперболический параболоид
- •Эллиптический цилиндр
- •Гиперболический цилиндр
- •Параболический цилиндр
- •22 Вопрос Эллипсоид.
- •24. Параболоиды.
- •26. Евклидово пространство. Неравенство Буняковского-Коши. Ортогональный и ортонормированный базисы. Разложение вектора по ортогональному базису.
- •Вопрос 27 Линейные операторы. Матрица линейного оператора. Действия над линейными операторами. Зависимость между матрицами линейного оператора в различных базисах.
- •Применение квадратичных форм к исследованию кривых второго прядка
- •Линейный двучлен. Теорема Безу.
- •Деление многочленов
- •42.Замечательные пределы.
- •Вопрос 43
- •1. Теорема Ролля
- •2. Теорема Лагранжа
- •3. Теорема Коши
- •4. Правило Лопиталя
- •Геометрический смысл производной
- •Механический смысл производной
4.2. Решение систем линейных уравнений.
Теорема Кронекера-Капелли
Пусть дана произвольная система n линейных уравнений с n неизвестными
Исчерпывающий ответ на вопрос о совместности этой системы дает теоремаКронекера-Капелли.
Теорема 4.1. Система линейных алгебраических уравнений совместна тогда и только тогда, когда ранг расширенной матрицы системы равен рангу основной матрицы.
Примем ее без доказательства.
Правила практического разыскания всех решений совместной системы линейных уравнений вытекают из следующих теорем.
Теорема 4.2. Если ранг совместной системы равен числу неизвестных, то система имеет единственное решение.
Теорема 4.3. Если ранг совместной системы меньше числа неизвестных, то система имеет бесчисленное множество решений.
Правило решения произвольной системы линейных уравнений
1. Найти ранги основной и расширенной матриц системы. Если r(A)≠r(A), то система несовместна. 2. Если r(A)=r(A)=r, система совместна. Найти какой-либо базисный минор порядка r(напоминание: минор, порядок которого определяет ранг матрицы, называется базисным). Взять r уравнений, из коэффициентов которых составлен базисный минор (остальные уравнения отбросить). Неизвестные, коэффициенты которых входят в базисный минор, называют главными и оставляют слева, а остальные n-r неизвестных называют свободными и переносят в правые части уравнений. 3. Найти выражения главных неизвестных через свободные. Получено общее решениесистемы. 4. Придавая свободным неизвестным произвольные значения, получим соответствующие значения главных неизвестных. Таким образом можно найти частные решения исходной системы уравнений.
4.3 Решение невырожденных линейных систем. Формулы Крамера
Пусть дана система n линейных уравнений с n неизвестными
(4.1)
или в матричной форме А*Х=В.
Основная матрица А такой системы квадратная. Определитель этой матрицы
называется определителем системы. Если определитель системы отличен от нуля, то система называется невырожденной.
Найдем решение данной системы уравнений в случае D¹0
Умножив обе части уравнения А*Х=В слева на матрицу A-1, получим
A-1*A*X=A-1*B Поскольку. A-1*A=E и Е*Х=Х , то
X=A-1*B (4.1)
Отыскание решения системы по формуле (4.1) называют матричным способомрешения системы.
Матричное равенство (4.1) запишем в виде
то есть
Отсюда следует, что
Но есть разложение определителя
по элементам первого столбца. Определитель D1 получается из определителя D путем замены первого столбца коэффициентов столбцом из свободных членов. Итак,
Аналогично:,
где D2 получен из D путем замены второго столбца коэффициентов столбцом из свободных членов:,...,
Формулы
называются формулами Крамера.
Итак, невырожденная система n линейных уравнений с n неизвестными имеет единственное решение, которое может быть найдено матричным способом (4.1) либо по формулам Крамера (4.2).
7 Вопрос Системы линейных однородных уравнений
Пусть дана система линейных однородных уравнений
Очевидно, что однородная система всегда совместна , она имеет нулевое (тривиальное) решение x1=x2=x3=...=xn=0.
При каких условиях однородная система имеет и ненулевые решения?
Теорема 4.4. Для того, чтобы система однородных уравнений имела ненулевые решения, необходимо и достаточно, чтобы ранг r ее основной матрицы был меньше числа n неизвестных, т. е. r<n.
Необходимость.
Так как ранг не может превосходить размера матрицы, то, очевидно, r<=n. Пусть r=n. Тогда один из минеров размера nхn отличен от нуля. Поэтому соответствующаясистема линейных уравнений имеет единственное решение:
Значит, других, кроме тривиальных, решений нет. Итак, если есть нетривиальное решение, то r<n.
Достаточность:
Пусть r<n. Тогда однородная система, будучи совместной, является неопределенной. Значит, она имеет бесчисленное множество решений, т. е. имеет и ненулевые решения. Пусть дана однородная система n линейных уравнений с n неизвестными
Теорема 4.5. Для того, чтобы однородная система n линейных уравнений с n неизвестными имела ненулевые решения, необходимо и достаточно, чтобы ее определительD был равен нулю, т. е. D=0.
Если система имеет ненулевые решения, то D=0. Ибо при D¹0 система имеет только единственное, нулевое решение. Если же D=0, то ранг r основной матрицы системы меньше числа неизвестных, т.е. r<n. И, значит, система имеет бесконечное множество (ненулевых) решений.
Пример 4.6.
Решить систему
Положив x3=0,получаем одно частное решение: x1=0, x2=0, x3=0. Положив x3=1, получаем второе частное решение: x1=2, x2=3, x3=1 и т д.