- •Основные сведения о матрице
- •Операции над матрицами
- •Определители квадратных матриц
- •Теорема о разложении определителя по строке или столбцу
- •Обратная матрица
- •Нахождение обратной матрицы методом Гаусса
- •Системы линейных уравнений – общие определения
- •Решение слу в матричной форме
- •Метод Гаусса решения слу
- •Разложение вектора по системе векторов
- •Линейная зависимость и независимость векторов
- •Базис и ранг системы векторов
- •Векторы и матрицы
- •Ортогональные системы векторов
- •Фундаментальные системы решений для слу
- •Собственные значения и собственные векторы матрицы
- •Приведение квадратной матрицы к диагональному виду
- •Ортогональные и симметрические матрицы
- •Общая постановка задачи линейного программирования
- •Решение задач линейного программирования графическим методом
- •Общая задача линейного программирования
- •Экономическая интерпретация задачи, двойственной задаче об использовании ресурсов
- •Взаимно двойственные задачи линейного программирования и их свойства
- •Квадратичные формы
Фундаментальные системы решений для слу
Рассмотрим систему лин. ур-й в векторной форме:
а1x1+а2x2+…+аnxn=b (*)
а1x1+а2x2+…+аnxn=0 (0) – однородная
Рассмотрим наборы m-мерных векторов а1, а2, …, аn; а1, а2, …, аn1b.
Теорема. 1)Система (*) совместна т. и т. т., когда ранг системы векторов а1, а2, …, аn (1) совпадает с рангом системы векторов а1, а2, …, аn1b (2).
2)Совместная СЛУ имеет единственное решение, если ранг системы векторов а1, а2, …, аn равен числу неизвестных в этой системе, т. е. n.
3)Если ранг системы векторов а1, а2, …, аn меньше числа n, то совместная система ур-й имеет бесконечное множество решений.
Следствие. Однородная система имеет ненулевое решение, если ранг системы (1) меньше числа неизвестных.
Фундаментальная система решений (ФСР) - линейно независимая система решений F1, F2,... Fр однородной системы уравнений, если каждое решение системы является линейной комбинацией решений F1, F2,... Fр.
Теорема. Если в (0) ранг r системы векторов а1, а2, …, аn меньше числа неизвестных n, т. е. r<n, то система (0) имеет ФСР.
Построение ФСР:
1)Найти общее решение однородной системы уравнений.
2)Рассмотреть систему из р=n-r р-мерных векторов
е1=(1,0,…,0)}
e2=(0,1,…,0)}
eр=(0,0,…,1)}
3)Подставить в общее решение системы (0) вместо свободных неизвестных координаты вектора Е1 и далее найти значения зависимых переменных.. Полученная совокупность неизвестных – F1.
4)Аналогично с помощью векторов Е2 найти F2, Е3 F3 и т. д.
Полученная система F1…Fр – ФСР.
Собственные значения и собственные векторы матрицы
λ – собственное значение квадратной матрицы А n порядка, если сущ. ненулевой n-мерный вектор x, такой что Ax= λx
Множество всех собственных значений матрицы А совпадает с множеством всех решений уравнения |А – λЕ|=0, кот. называется характеристическим ур-ем матрицы А.
Ненулевой вектор х – собственный вектор квадратной матрицы А, принадлежащим ее собственному значению λ, если Ax=λx.
Множество всех собственных векторов матрицы А, принадлежащих ее собственному значению λ, совпадает с множеством всех ненулевых решений системы однородных уравнений (A - λE)x=0.
Множество решений этого ур-я – А(λ).
Приведение квадратной матрицы к диагональному виду
Рассмотрим квадратную матрицу А n-ного порядка. Матрица А приводится к диагональному виду т. и т. т., когда сущ. невырожденная квадратная матрица Т такая, что Т-1*А*Т явл-ся диагональной.
Теорема. Квадратная матрица А n-ного порядка приводится к диаг. виду т. и т. т., когда в пространстве Rn сущ. базис, состоящий из собственных векторов матрицы А. Тогда столбцы матрицы Т – координаты векторов этого базиса.
Правило построения матрицы Т:
1)Найти все собственные значения матрицы А (λ).
2)Для каждого λ найти ФСР однородной системы уравнений (A - λE)Х=0.
3)Построить матрицу Т, столбцы которой являются координатами решений всех найденных фундаментальных систем.
4)Если полученная матрица Т является квадратной, то она приводит матрицу А к диагональному виду. Если же матрица Т не будет квадратной, то матрица А не может быть приведена к диагональному виду.