
- •Курс лекций.
- •1 Матрицы
- •3) Умножение матриц.
- •2 Определители
- •Обратная матрица
- •Ранг матрицы
- •Системы линейных уравнений
- •Аналитическая геометрия
- •.1 Координатный метод. Уравнения линий и поверхностей
- •2 Простейшие задачи аналитической геометрии
- •3 Плоскости в трёхмерном пространстве
- •П редел функции Предел функции в точке о дносторонние пределы
- •Основные теоремы о пределах
- •Непрерывность функции в точке.
- •Теоремы о непрерывности функции
- •Свойства функций, непрерывных на отрезке
- •Понятие производной
- •Основные правила дифференцирования
- •Основные формулы дифференцирования
- •Правило дифференцирования сложных функций..
- •Дифференциал функции
- •Производная высших порядков
- •1 Повторное дифференцирование функций, заданных в явном виде
- •Касательная и нормаль к кривой на плоскости
- •Правило лопиталя
- •Применение производной к исследованию функций
- •Возрастание, убывание функции
- •2 Экстремумы функции
- •3 Наибольшее и наименьшее значения функции на отрезке
- •4 Выпуклость графика функции. Точки перегиба
- •5 Асимптоты графика функции
- •Неопределенный интеграл .1.1 Понятие неопределенного интеграла
- •1.2 Основные свойства неопределенного интеграла
- •2.4 Интегрирование по частям
- •2.5 Интегралы от некоторых функций, содержащих квадратный трехчлен в знаменателе
- •3.2 Геометрический смысл определенного интеграла
- •3.3 Физический смысл определенного интеграла
- •3.4 Основные свойства определенного интеграла
- •О пределение двойного интеграла
- •Г еометрические приложения двойных интегралов
- •2. Объем тела
- •Физические приложения двойных интегралов
- •1. Масса и статические моменты пластины
- •3. Заряд пластины
- •Функция двух переменных
- •Вычислить значение функции z1 в точке в;
- •Вычислить приближенное значение функции в точке в, исходя из ее значения z0 в точке а и заменив приращение функции при переходе от точки а к точке в дифференциалом ;
- •Дифференциальные уравнения. Основные понятия.
- •Дифференциальные уравнения второго порядка, допускающие понижение порядка
- •П онятие числового положительного ряда.
- •Приближенное решение нелинейных алгебраических уравнений
Системы линейных уравнений
М
ногие
практические задачи сводятся к решению
систем алгебраических уравнений 1–й
степени или, как их обычно называют,
систем линейных уравнений. Мы научимся
решать любые такие системы, не требуя
даже, чтобы число уравнений совпадало
с числом неизвестных.
В общем виде система линейных уравнений записывается так:
.Здесь
числа aij
–
коэффициенты
системы, bi
– свободные
члены,
xi–
символы неизвестных.
Очень удобно ввести матричные обозначения:
–
основная
матрица
системы,
–
матрица–столбец свободных членов,
–
матрица–столбец неизвестных. Тогда
систему можно записать так: AX=B
или, подробнее:
.
Если в левой части этого равенства выполнить умножение матриц по обычным правилам и приравнять элементы полученного столбца к элементам В, то мы придём к первоначальной записи системы.
Пример
14.
Запишем одну и ту же систему линейных
уравнений двумя разными способами:
Система линейных уравнений называется совместной, если у неё есть хотя бы одно решение, и несовместной, если решений нет.
В
нашем примере система совместна, столбик
является
её решением:
Это решение можно записать и без матриц: x=2, y=1. Систему уравнений будем называть неопределённой, если она имеет более одного решения, и определённой, если решение единственно.
Пример
15.
Система
является неопределенной. Например
являются ее решениями. Читатель может
найти и много других решений этой
системы.
Научимся
решать системы линейных уравнений
сначала в частном случае. Систему
уравнений АХ=В
будем называть
крамеровской,
если её основная матрица А
– квадратная и невырожденная. Другими
словами, в крамеровской системе число
неизвестных совпадает с числом уравнений
и
.
Теорема 6. (Правило Крамера). Крамеровская система линейных уравнений имеет единственное решение, задаваемое формулами:
где
– определитель основной матрицы,
– определитель, полученный из
заменой
i–го
столбика столбиком свободных членов.
Замечание. Крамеровские системы можно решать и по–другому, с помощью обратной матрицы. Запишем такую систему в матричном виде: AX=В. Так как , то существует обратная матрица А–1. Умножаем матричное равенство на А–1 слева: А–1АХ=А–1В. Так как А–1АХ=ЕХ=Х , то решение системы найдено: Х = А–1В.Такой способ решения будем называть матричным. Ещё раз подчеркнём, что он годится только для крамеровских систем – в других случаях обратная матрица не существует. Разобранные примеры применения матричного метода и метода Крамера читатель найдёт ниже.
Изучим, наконец, общий случай – систему m линейных уравнений с n неизвестными. Для её решения применяется метод Гаусса, который мы рассмотрим подробно.Для произвольной системы уравнений АХ=В выпишем расширенную матрицу. Так называется матрица, которая получится, если к основной матрице А справа дописать столбец свободных членов В:
.
Как и при вычислении ранга, с помощью элементарных преобразований строк и перестановок столбцов будем приводить нашу матрицу к трапецевидной форме. При этом, конечно, соответствующая матрице система уравнений изменится, но будет равносильна исходной (т.е. будет иметь те же решения). В самом деле, перестановка или сложение уравнений не изменят решений. Перестановка столбцов – тоже: уравнения x1+3x2+7x3=4 и x1+7x3+3x2=4, конечно, равносильны. Нужно только записывать, какой неизвестной соответствует данный столбец. Столбец свободных членов не переставляем – его обычно в матрице отделяют от других пунктиром. Возникающие в матрице нулевые строки можно не писать.
Пример 1. Решить систему уравнений:
Решение. Выпишем расширенную матрицу и приведем её к трапецевидной форме. Знак ~ теперь будет означать не только совпадение рангов, но и равносильность соответствующих систем уравнений.
~
. Поясним выполненные действия.
Действие 1. Ко 2–й строке прибавили 1–ю, умножив ее на (–2). К 3–й и 4–й строкам прибавили 1–ю, умножив ее на (–3). Цель этих операций – получить нули в первом столбике, ниже главной диагонали.
Действие 2. Так как на диагональном месте (2,2) оказался 0, пришлось переставить 2–й и 3–й столбики. Чтобы запомнить эту перестановку, написали сверху обозначения неизвестных.
Действие 3. K 3–й строке прибавили 2–ю, умножив ее на (–2). К 4–й строке прибавили 2–ю. Цель – получить нули во втором столбике, ниже главной диагонали.
Действие 4. Нулевые строчки можно убрать.
Итак, матрица приведена к трапецевидной форме. Ее ранг r=2. Неизвестные х1, х3 – базисные; х2, х4 – свободные. Придадим свободным неизвестным произвольные значения:
х2 = , х4 = .
Здесь , могут быть любыми числами. Теперь из последнего уравнения новой системы
x3+x4 = –3
находим х3 : х3 = –3–. Поднимаясь вверх, из первого уравнения
х1+3х3+2х2+4х4 = 5
находим х1: х1 = 5–3(–3–)–2–4 = 14–2– .
Записываем общее решение:
x
1=14–2–,
x2=,
x3=–3–,
x4=.
Можно записывать общее решение в виде матрицы–столбца:
При
конкретных значениях
и
,
можно получать частные
решения. Например, при
=0,
=1
получим:
– одно из решений системы.
Замечания. В алгоритме метода Гаусса мы видели (случай 1), что несовместность системы уравнений связана с несовпадением рангов основной и расширенной матриц. Приведём без доказательства следующую важную теорему.
Теорема 7 ( Кронекера – Капелли). Система линейных уравнений совместна тогда и только тогда, когда ранг основной матрицы равен рангу расширенной матрицы системы.