Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
лекции, матрицы.rtf
Скачиваний:
15
Добавлен:
22.07.2019
Размер:
5.07 Mб
Скачать

Вычисление ранга матрицы.

Метод окаймляющих миноров нахождения ранга матрицы.

Определение. Минор М¢ матрицы А называется окаймляющим для минора М, если он получается из последнего добавлением одной новой строки и одного нового столбца матрицы А. Т.о. порядок окаймляющего минора М¢ на единицу больше порядка минора М.

Теорема 7. (доказательство следует из теоремы о базисном миноре). Если для некоторого минора матрицы все окаймляющие миноры равны нулю, то он является базисным.

  1. Найти какой-нибудь минор М1 1-го порядка (т.е. элемент матрицы), отличный от нуля. Если такого минора нет, то матрица А нулевая и r(A)=0.

  2. Вычислять миноры 2-го порядка, содержащие М1 (окаймляющие миноры) до тех пор, пока не найдется минор М2, отличный от нуля. Если такого минора нет, то r(A)=1, если есть, то r(A)≥2.

………………

k) Вычислять (если они существуют) миноры k-го порядка, окаймляющие минор Mk-1≠0. Если таких миноров нет, то r(A)=k-1; если есть хотя бы один такой минор, то Mk≠0 r(A)≥k, и процесс продолжается.

Пример. Найдем r(A). А= . Т.к. есть ненулевые элементы, то r(A)≥1. Найдем ненулевой минор 2-го порядка. Например, М2= .

Значит, r(A)≥2. Вычислим миноры 3-го порядка, окаймляющие этот минор. , =-30+30=0.

Все миноры 3-го порядка, окаймляющие М2 равны нулю, следовательно, r(A)<3,т.е. r(A)=2. - один из базисных миноров.

Метод элементарных преобразований нахождения ранга матрицы:

Матрицу А приводят к ступенчатому виду с помощью элементарных преобразований. Количество ненулевых строк полученной ступенчатой матрицы есть искомый ранг матрицы. Пример. Найти ранг матрицы методом элементарных преобразований.

Полученная матрица имеет 2 ненулевые строки, значит ее ранг равен 2. Следовательно, ранг исходной матрицы равен 2. Замечание. Если а11=0, то перестановкой строк или столбцов добиваемся того, чтобы а11≠0.

Системы линейных алгебраических уравнений (слау).

В общем случае система m линейных уравнений с n неизвестными (линейная система) имеет следующий вид:

(1)

Где х12,…,хn-неизвестные, а1112,…,аmn – коэффициенты системы, b1,b2,…,bm – свободные члены.

У коэффициентов aij i-номер уравнения, j-номер неизвестного, при котором стоит этот коэффициент.

Если все свободные члены b1,b2,…,bm равны 0, то система (1) называется однородной. Если хотя бы один из b1,b2,…,bm отличен от 0, система (1) - неоднородная.

Система (1) называется квадратной, если m=n.

Решением системы (1) называется такая совокупность n чисел с12,…,сn, которая при подстановке в систему вместо неизвестных х12,…,хn обращает все уравнения системы в тождество.

СЛАУ можно записать в виде (i=1,2,…,m) (2)

Система уравнений называется совместной, если она имеет хотя бы одно решение, и несовместной, если она не имеет ни одного решения.

Совместная система называется определенной, если она имеет единственное решение, и неопределенной, если она имеет более одного решения.

СЛАУ

Пример. несовместная система.

-неопределенная (х1=с, х2=5-3с)

Две системы уравнений называются эквивалентными, или равносильными, если имеют одно и то же множество решений.

Запишем систему уравнений в матричной форме.

А= (3) , Х= (4) , В= (5)

Где А- матрица системы, Х- матрица-столбец переменных, В- матрица-столбец свободных членов.

- матрица-столбец.

Элементы этой матрицы-левые части системы (1). Т.о. систему можно записать в матричном виде: АХ=В (6)

* = (А|В) расширенная матрица системы (1)

Решение матричного уравнения (6) заключается в отыскании такого столбца (4), который при заданной матрице (3) и заданном столбце (5) обращает уравнение (6) в тождество.

Систему (1) можно записать и в векторной форме:

х1+ х2+…+ хn=

Или, обозначая столбцы соответственно a1,…,an

a1x1+…+anxn=В (7)

Т.о., решение СЛАУ можно трактовать как представление столбца В в виде линейной комбинации столбцов a1,…,an.

Т.о., в отношении системы (1) мы должны научиться устанавливать следующие факты:

1) является ли система (1) совместной;

2) является ли система (1) (в случае ее совместности) определенной или нет;

3) способ отыскания единственного решения совместной системы (1) (в случае ее определенности) и отыскания всех ее решений (в случае ее неопределенности).

Теорема Крόнекера-Капелли (Леопольд Кронекер (1823-1891) – немецкий математик, Альфред Капелли (1855-1910) – итальянский математик). Для того, чтобы система линейных уравнений (1) являлась совместной, необходимо и достаточно, чтобы ранг ее матрицы был равен рангу расширенной матрицы этой системы.

Доказательство. Необходимость. Пусть r=rgA r£r(A|В). Поэтому достаточно показать, что ранг матрицы А не меньше ранга ее расширенной матрицы, т.е. r³r(A|В). Пусть система (1) совместна.

Это означает, что столбец В= в расширенной матрице системе является линейной комбинацией остальных столбцов. Выберем какой-либо базисный минор матрицы А. Без ограничения общности, пусть он будет расположен в верхнем левом углу, т.е. Мr= .

По теореме о базисном миноре, базисные столбцы линейно независимы, в то время как "j>k существуют такие числа lijÎR, i=1,2,…,k aj=l1ja1+l2ja2+…+lrjar,

Где aj – j-й столбец матрицы А.

Тогда столбец b=a1x1+…+arxr+ar+1xr+1+…+anxn=

=a1x1+…+arxr+(l1,r+1a1+l2,r+1a2+…+lr,r+1ar)xr+1+…+(l1na1+l2na2+…+lr nar)xn

Является линейной комбинацией базисных столбцов матрицы А. Это значит, что Мr является также базисным минором расширенной матрицы (A|В), т.к.

1) он ненулевой;

2) если взять какой-либо окаймляющий минор М¢, то либо он будет минором матрицы А, т.е. ненулевым, либо он будет содержать столбец В и, следовательно, не может быть ненулевым, т.к. его столбцы линейно зависимы. Поэтому rg (A|В)=rg A.

Достаточность. Пусть rg (A|В)=rg A. выберем в А базисный минор М. Тогда он будет базисным и в матрице (A|В). Значит, столбец В можно представить как линейную комбинацию базисных столбцов a1,…,ar:

В=a11+…+arr.

Полагая x¢r+1=x¢r+2=…=x¢n=0, получаем решение x¢1,…,x¢n исходной СЛАУ, т.к.

В=a11+…+arr=a11+…+arr+0ar+1+…+0an.

Это означает, что СЛАУ совместна. Ч.т.д.