- •Линейная алгебра (Лекции)
- •Определители
- •Определители 2-го и 3-го порядков
- •Разложение определителя по элементам строки или столбца
- •1.3. Понятие об определителях высших порядков
- •Матрицы
- •Основные обозначения
- •Действия над матрицами
- •Обратная матрица
- •Вычисление обратной матрицы
- •2.4. Ранг матрицы
- •Матричные уравнения
- •Системы линейных уравнений
- •Основные обозначения
- •3.2. Решение систем
- •3.2.1. Метод Гаусса
- •3.2.2. Решение невырожденных систем Метод обратной матрицы. Формулы Крамера
- •3.3. Однородные и неоднородные системы
- •Геометрический смысл линейной системы трех уравнений с тремя неизвестными
- •4. Системы векторов
- •4.1. Разложение вектора по системе векторов
- •Линейная зависимость
- •4.3. Базис и ранг системы векторов
- •Ортогональные системы векторов
- •Преобразование координат при переходе от одного базиса к другому
- •Собственные значения и собственные векторы матрицы
- •Приведение квадратной матрицы к диагональному виду
- •Ортогональные и симметрические матрицы
- •Квадратичные формы
- •Кривые второго порядка
3.2.2. Решение невырожденных систем Метод обратной матрицы. Формулы Крамера
Пусть дана система из n линейных уравнений с n неизвестными
или в матричной форме АХ = В.
Основная
матрица А
такой системы квадратная. Определитель
этой матрицы Δ =
называется определителем
системы.
Если определитель системы отличен от
нуля (Δ ≠
0), то система называется невырожденной.
В случае невырожденной системы она совместна и определена.
Решение невырожденных линейных систем с помощью обратной матрицы
Умножим обе части уравнения АХ = В слева на матрицу А–1, получим
А–1АХ = А–1В или ЕХ = А–1В. Т.о., Х = А–1В.
Решение невырожденных линейных систем с помощью формул Крамера
Матричное
равенство Х
= А–1В
запишем в
виде:
=
·
или
=
=>
.
Но
А11b1
+ А21b2
+ … + Аn1bn
есть разложение определителя ∆1
=
по элементам первого столбца.
Определитель ∆1
получается из определителя ∆ путем
замены первого столбца коэффициентов
столбцом свободных членов. Т.о. х1
=
.
Аналогично получаем
xk
=
,
k
= 1, 2 , … , n.
Полученные формулы называются формулами Крамера.
Пример
1. Решить
систему
• 1)
Метод
обратной матрицы:
AX
=
B,
А
=
,
B
=
.
А–1
=
Ã
.
|A|
=
=
6 +1 = 7; A11
= (–1)1+1 ·
3
= 3, A12
= (–1)1+2 ·
1
= –1, A21
= (–1)2+1 ·
(–1)
= 1, A22
= (–1)2+2 ·
2
= 2.
Матрица
из алгебраических дополнений:
(Aij
)
=
=> присоединенная
матрица
=
(Aij
)Т
=
=>
Обратная
матрица:
А–1
=
Ã
=
=
.
Следовательно,
Х
= А–1
В
=
=
=> х1
=
1,
х2
= 2.
2) Метод Крамера: А = , B = .
∆
=
=
6 +1 = 7; ∆1
=
=
0 +7 = 7; ∆2
=
=
14 – 0 = 14. Значит,
х1
=
=
=
1,
х2
=
=
=
2.
Пример
2. Решить
систему
• 1)
Метод
обратной матрицы:
AX
=
B,
А
=
,
B
=
.
А–1
=
Ã
.
|A|
=
=
0 +84 + 96 – 105 – 0 – 48 = 27;
A11
= (–1)1+1
=
–48, A12
= (–1)1+2
=
42, A13
= (–1)1+3
=
–3,
A21
= (–1)2+1
=
24, A22
= (–1)2+2
=
–21, A23
= (–1)2+3
=
6,
A31
= (–1)3+1
=
–3, A32
= (–1)3+2
=
6, A33
= (–1)3+3
=
–3,
Матрица
из алгебраических дополнений:
(Aij
)
=
=>
присоединенная
матрица
=
(Aij
)Т
=
=>
Обратная
матрица:
А–1
=
Ã
=
=
.
Следовательно,
Х
= А–1
В
=
=
=
=> х1
=
–2,
х2
= 1, х3
= 2.
2) Метод Крамера: А = , B = .
∆
=
= 27 ≠ 0; ∆1
=
=
–54; ∆2
=
=
27; ∆3
=
=
54. Значит,
х1
=
=
=
–2,
х2
=
=
=
1,
х3
=
=
=
2.
Задания для самоконтроля
Могут ли различные методы решения системы линейных уравнений (метод Крамера и метод обратной матрицы) дать различные ответы? (Нет).
Возможно ли, чтобы система линейных уравнений имела решение с помощью метода Гаусса, но не имела решения по формулам Крамера? (Да).
