- •Лекция 3. Векторы. Системы линейных уравнений.
- •3.1 Векторы
- •3.1.1 Векторы на плоскости и в пространстве.
- •Собственные векторы и с обственные значения матрицы.
- •3.2 Система линейных уравнений.
- •3.2.1 Основные понятия и определения.
- •3.2.2 Системы n линейных уравнений с n переменными. Метод обратной матрицы и формулы Крамера.
- •Доказательство
- •3.2.3 Метод Гаусса
- •3.2.4. Система m линейных уравнений с n переменными.
- •Раздел II. Введение в математический анализ. Лекция 4. Функция. Основные определения.
- •4.1. Числовые множества. Абсолютная
- •4.2. Понятие функции. Основные свойства функций.
- •Способы задания функции.
- •4.3. Элементарные функции. Классификация функций. Преобразования графиков.
- •Основные элементарные функции.
- •Преобразование графиков.
- •4.4. Уравнение линии на плоскости. Различные
- •Линейная функция. Различные уравнения прямой.
3.2.2 Системы n линейных уравнений с n переменными. Метод обратной матрицы и формулы Крамера.
Пусть число уравнений совпадает с число переменных m=n. В этом случае матрица А=(аij)nxn является квадратной. Назовем определитель этой матрицы ∆ =│А│ определителем системы.
Предположим, что матрица А невырожденная, т.е. её определитель │А│≠0. В этом случае существует обратная матица А-1.
Умножим обе части матричного уравнения (3.2.2) слева на матрицу А-1. Получаем А-1АХ= А-1В, но А-1А=Е, следовательно, ЕХ= А-1В. Но ЕХ=Х (свойства матриц). И сказанного получаем решение матричного уравнения
Х= А-1В (3.2.3)
Т
еорема
Крамера (правило
Крамера)
Формулы (3.4) называются формулами Крамера.
Доказательство
Подставим обратную
матрицу А-1
=
Ã
- матричное уравнение (3.2.3), записав все
матрицы в развернутой форме
x1
а11
а21
... аn1
b1
x2 а12 а22 …аn2 b2
-
=
-
- - - - - -
(3.2.5)
- - - - - - - -
xn а1n а2n …аnn bn
учитывая, что │А│= ∆, после умножения матриц получаем:
x1
b1
а11 +
b2
а21 +
… + bn
аn1
x2 b1 а12 + b2 а22 + … + bn аn2
-
=
-
- - - - - - - - - -
- - - - - - - - - - - -
xn bn а1n + bn а2n+ …. + bn аnn
о
тсюда
следует, что для любого j=1,n
xj=
b1а1j+
b2а2j+…+
bnаnn)
(3.2.6)
Н
о
на основании свойства определителей
выражение, стоящее в скобках равенства
(3.2.5) представляет собой определитель
∆j
для j=1,n. Следовательно, Xj=
.
Теорема Крамера доказана.
Пример. Решить систему уравнений
х1
+ 2х2
+ х3
= 8
-2х1 + 3х2 -3х3 = -5
3х1- 4х2 + 5х3=10
а) матричным способом; б) по формулам Крамера.
Решение.
а
)
введем
матрицы
1 2 1 х1
8
А= -2 3 -3 ; Х= х2 ; В= -5
3 -4 5 х3 10
В матричной форме решение имеет вид Х=А-1В. Найдем обратную матрицу в соответствии с алгоритмом:
1
.Определитель
матрицы А
1 2 1
∆= -2 3 -3 = 4 ≠0
3 -4 5
Обратная матрица существует.
2. Составляем матрицу из алгебраических дополнений определителя матрицы.
3
-3 -2 -3
А11= =15-12=3; А12= = 1, и т.д. А13= - 1
-4 5 3 5
А21= -14 А22= 2 А23=10
А31= -9 А32= 1 А33= 7
3.Присоединённая матрица имеет вид
3 -14 -9
Ã= 1 2 1
-1 10 7
4. А-1=
* Ã
Подставим А-1 в (3.2.5)
Х
1
3 -14 -9
8 24+70-90 1
Х2
=
1 2 1 -5 =
8 -10+ 10 = 2
Х3 -1 10 7 10 -8-50+70 3
Решение системы: х1=1; х2=2; х3=3.
б) Определитель системы ∆=4
Находим определители ∆1, ∆2, ∆3.
8 2 1 1
8 1 1 2 8
∆1= -5 3 -3 =4; ∆2= -2 -5 -3 =8; ∆3= -2 3 -5 =12
10 -4 5 3 10 5 3 -4 10
По формулам Крамера (3.2.4) определяем
х1=
;
х2
=
;
х3
=
=
= 3
В конце целесообразно сделать проверку, подставив найденные значения Хj в уравнения системы.
Решение систем матричным способом или по правилу Крамера имеет ряд недостатков:
1.Область применения этих способов ограничена условием m=n (число уравнений совпадает с числом неизвестных). В то же время решение практических задач (в экономике в том числе), как правило, приводит к необходимости решения систем, когда число неизвестных n достаточно велико, и m≠n.
2.При выполнении условия m=n матрица системы должна быть невырожденной (│А│=∆≠0).
3.Даже при выполнении 2-го условия (m=n, ∆≠0) вычисление определителей и отыскание обратной матрицы связаны с громоздкими вычислениями.
