Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
2277.pdf
Скачиваний:
10
Добавлен:
07.01.2021
Размер:
4.86 Mб
Скачать

Пример

 

 

x 2y z 5;

Решить систему

 

3x y 2z 0;

 

С

 

 

 

 

 

 

 

x 2y 2z 1.

 

Решен е. Наход м определитель матрицы системы

матричным

 

1

2

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

1

2

1 0.

 

 

 

 

1

2

2

 

 

столбецx 5 2 2

3

 

5

 

 

7

Знач , обратная матрица существует, систему можно решить

 

методом. Теперь находим обратную матрицу A 1 и вы-

числяем

 

не звестных X по формуле X A 1B.

 

 

 

 

А

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

y A 1 0 4 3

5 0 15 ,

 

z

1

 

5

 

4

7

 

1

 

18

 

 

 

 

 

 

 

Д

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

т.е. x 7; y 15;

z 18.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

§6. Ранг матрицы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В прямоугольной матрице выделим k

произвольных строк и k

произвольных столбцов k m;k n .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a11

 

a12

 

a1n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

 

 

a

 

 

a

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

21

 

22

И

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2n

 

 

 

 

 

 

 

A

 

 

 

 

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

 

 

 

a

 

 

 

 

 

 

 

 

a

m1

 

m2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

mn

 

 

 

 

Определитель k -го порядка, составленный из элементов матрицы A, расположенных на пересечении выделенных строк и столбцов,

20

называется минором k-го порядка матрицы A. Матрица A имеет Cmk Cnk миноров k -го порядка, где Cmk число сочетаний по k эле-

ментов из m, Cmk

 

m!

 

k! m k !.

СВсяк й отл чный от нуля минор матрицы, порядок которого равен рангу этой матр цы, называется базисным минором матрицы. троки столбцы, на пересечении которых стоит базисный минор,

Рангом матрицы А называется наибольший порядок минора этой матрицы, отличный от нуля (прил. 6). Обозначают его r A , rang(A). Если все элементы матрицы равны нулю, то ранг этой матри-

цы равен нулю.

называют баз сными строками и столбцами.

Теорема. Пусть в матрице A имеется минор M порядка r , от-

от нуля, а всяк й минор порядка r 1, включающий все эле-

личный

 

менты м нора M (окаймляющий минор), равен нулю, тогда ранг мат-

рицы A равен r.

 

Эта теорема дает

нахождения минора ранга матрицы A.

способ

Находим минор матрицыАA порядка r, отличный от нуля. Затем вычисляем только миноры порядка r 1, окаймляющие этот минор. Ес-

̶перестановка строк матрицыД;

̶вычеркивание строки, все элементыИкоторой равны нулю;

̶умножение какой-либо строки на число, отличное от нуля;

̶прибавление к элементам одной строки соответствующих элементов другой строки;

̶те же операции со столбцами.

вести к диагональной форме. Тогда ранг матрицы равен числу отличных от нуля элементов диагонали.

21

Пример

Найти ранг матрицы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

2

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

4

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

С

 

 

A

3

 

 

5

 

1

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

1

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

7

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Решен е. 1-й способ.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выделяем в матр це A минор второго порядка,

отличный от

нуля:

бА

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M1

 

2

4

10 12 2 0.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выч сляем окаймляющие его миноры третьего порядка:

 

 

 

 

M2

 

1

 

2

 

1

 

0; M3

 

2

4

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

4

2

 

3

5

 

 

 

1

 

0;

 

 

 

 

 

 

 

3

 

5

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

2

1

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

Д

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M4

 

 

3

 

5

1

0.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

7

2

 

И

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Все окаймляющие миноры равны нулю, значит, ранг матрицы A

равен 2.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2-й способ (линейные преобразования).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

1

1

0

 

 

0

 

1

 

 

0 0

 

 

1

0 0

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

2 2 0

 

0 1

0 0 3

1 0

 

 

3

5

1

 

~

 

3

 

1

 

2

 

~

 

3 1 0

 

~

 

2

5 0

 

~

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

7

2

 

 

 

4

 

1

 

2

 

 

2

5 0

 

 

 

 

4

1 0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

22

 

1

 

0

0

 

 

1 0

 

0

 

1 0 0

 

 

 

 

 

 

 

 

1

0

 

 

 

 

 

1

0

~

0

 

~

 

0 1 0

 

~

 

0 1 0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

~

 

.

 

0 5

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

0 5

 

0

 

 

 

0 0 0

 

 

 

1

 

 

0

1

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

С

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ранг

A

равен 2: rang A 2.

 

 

 

 

 

 

 

 

Часто эти два способа комбинируют. Элементарными преобра-

зованиями матр цу

A можно привести к такому виду, из которого

находится

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ранг матр цы легко

 

 

:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

2

 

1

1

 

 

0

0

 

1

0

 

 

 

 

2

 

4

 

 

 

2

 

0

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

0

 

 

0

 

 

 

бА

2 .

 

 

 

 

3

 

5

 

1

~

 

3

 

1 2 ~

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2 1

 

8

2

 

5 10

 

2

10

 

 

 

 

4

 

7

 

 

 

 

4

 

1

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

2

 

 

2

В последней матрице легко выделить минор второго порядка, отличный от нуля.

Теорема о базисном миноре. В произвольной матрице каждый столбец является линейной комбинацией базисных столбцов, а каждая строка – линейной комбинацией базисных строк.

Следствие. Если A – квадратная матрица и det A 0, то по

крайней мере один из столбцов – линейная комбинация остальных

столбцов, а также одна из строк – линейная комбинация остальных

строк.

Д

Теорема

о ранге матрицы. Ранг матрицы A равен макси-

мальному числу линейно независимых столбцовИв этой матрице (аналогичное утверждение верно для строк).

Следствие. Максимальное число линейно независимых строк в матрице равно максимальному числу линейно независимых столбцов в этой матрице.

§7. Системы линейных уравнений: общий случай

Рассмотрим систему m линейных уравнений с n переменными:

23

a11x1 a12x2 a1nxn b1;

am1x1 am2x2 amnxn bm.

С

 

Поскольку каждый минор матрицы A является минором расши-

ренной матрицы A*, но не наоборот, то

 

r A* r A .

Кр тер й совместности системы линейных уравнений (тео-

рема Кронекера–

): для совместности системы линейных

уравнен й необход мо

достаточно, чтобы ранг матрицы системы

был равен рангу расш ренной матрицы системы: r A r A*.

КапеллиСовместная с стема называется определенной, если она имеет только одно решен е, неопределенной, если она имеет больше одно-

го решен я.

Пусть ранг матр цы A равен r, и определитель r-го порядка, отличный от нуля ( азисный минор), расположен в левом верхнем углу матрицы A (это всегда можно сделать простой перестановкой уравнений в системе). Тогда первые r строк матрицы A* линейно не-

зависимы, а остальные m r

строки линейно выражаются через них.

 

 

Д

Т.е. первые r уравнений системы линейно независимы, а остальные

m r уравненийбАявляются их следствиями. остаточно решить лишь

первые r независимых уравнений, т.к. остальные уравнения будут

этим решениям удовлетворять.

 

Возможны два случая:

 

 

1. r A r A* r n (ранг равен числу неизвестных).

Систему из первых r

уравнений можно решить по формулам

Крамера. Система m линейных уравнений с n неизвестными совме-

стна, определена, имеет единственное решение.

x 2y z 2;

И

 

 

 

x y 3z 1;

n 3.

 

x 2y z 0;

 

 

 

x y z 3.

 

 

 

24

Матрица системы имеет вид

 

 

 

 

 

1

 

2

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

A

1

 

2

 

1

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

1

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Расш ренная матрица системы имеет вид

 

 

 

и

 

2

1

 

2 1

2

 

1

2

1

 

С

 

 

1 3

 

 

 

 

 

1

 

 

 

A*

1

 

 

1

1

 

3 1

 

 

 

2

1

0

~

 

1

 

2

1 0

.

 

1

 

 

 

 

 

 

бА

 

 

 

1

 

 

1 1

3

 

 

0

 

0

0 0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

То есть четвертое уравнение системы – линейная комбинация

первых трех. М нор третьего порядка,

расположенный в верхнем ле-

вом углу матрицы, отличен от нуля:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

1

 

6, r A* 3.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

1

 

3

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

1

 

Д

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Этот определитель состоит из строк матрицы A, r A 3.

Получили

r A r A* 3 n.

Система

имеет

единственное

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

И

решение, это решение находится по формулам Крамера из системы

(четвертым уравнением можно пренебречь):

 

 

 

 

 

 

x 2y z 2;

 

x 3;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

y 1;

 

 

 

 

 

x y 3z 1;

 

 

 

 

 

x 2y z 0.

z 1.

 

 

 

2. r n.

Возьмем r уравнений системы так, чтобы матрица коэффициентов получившейся системы содержала базисный минор. Переменные, коэффициентами которых является базисный минор (r переменных),

25

назовем основными, остальные n r переменных назовем свободными. Слагаемые, содержащие свободные переменные, перенесем в правые части:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a11x1 a12x2 a12xr b1 a1r 1xr 1 a1nxn;

С

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(3)

 

 

 

 

 

a x a

r2

x

a

x

b a

rr 1

x

r 1

a

x

.

 

r1 1

2

 

rr r

r

 

 

rn n

 

системы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

получим формулы,

Решая с стему (3) по формулам Крамера,

выражающ е основные переменные x1,x2, ,xr

через свободные пе-

ременные xr 1,xr 2, ,xn.

Придавая свободным переменным произ-

вольные значен я, получаем

 

есконечное множество всех решений

.

бА

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Пр мер

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Реш ть с стему

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3x1 2x2 x3 x4 x5 1;

 

 

 

 

x x

2

x 2x

4

x 0;

 

 

 

 

 

1

 

 

 

3

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

x 2x

2

3x 9x

4

5x 1;

 

 

 

 

 

1

 

 

 

3

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

4x 3x

 

Д

 

 

 

 

 

1

 

 

2

 

3

 

 

4

 

 

 

 

 

Решение. Находим ранги матрицы системы и расширенной матрицы

системы:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

И

 

 

3

2

 

 

 

1

1

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

1

 

2

 

 

 

 

 

 

 

A

1

 

 

 

 

 

1

r A 2.

 

 

1

2

 

 

3

9

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

3

 

 

2

 

1

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

r A r A* 2 n 5.

Минор второго порядка, отличный от нуля, расположен в левом верхнем углу матрицы A. Составим подсистему, состоящую из первых двух уравнений (остальные уравнения – их линейная комбина-

26

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]