Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Методическое пособие 644

.pdf
Скачиваний:
5
Добавлен:
30.04.2022
Размер:
3.09 Mб
Скачать

a11 x1 a12 x2

a13 x3 ... a1n xn b1,

 

 

a(1)

x

a(1)

x

... a(1)

x

 

b(1) ,

 

 

n

 

22

2

23

3

2n

 

2

 

 

 

 

a33(2) x3 ... a3(2)n

xn b3(2) ,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(n 1)

 

(n 1)

 

 

 

 

 

 

ann

 

xn bn

.

И при этом коэффициенты системы (3.3) будут иметь вид

a(k ) a(k 1)

 

a(k 1)

a(k 1)

 

b(k ) b(k 1)

 

a(k 1)

b(k 1)

 

ik

;

ik

 

,

ij

ij

 

a(k 1)

kj

 

i

i

 

a(k

1)

k

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

kk

 

 

 

 

 

kk

 

 

 

(3.3)

(3.4)

k 1,..., n 1,

i, j k 1,..., n.

 

 

 

 

 

a(0) a

;

b(0)

b .

 

 

 

 

 

ij

ij

 

i

i

Тогда из системы (3.3) получаем

 

 

 

 

 

x

n

 

bn(n 1)

,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ann(n 1)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

b2(1) a23(1)

x3 ... a2(1)n xn

 

x

2

 

,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a22(1)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

b1 a12 x2

... a1n xn

 

 

x1

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a11

 

 

 

Этот процесс последовательного вычисления вестных называют обратным ходом метода Гаусса:

 

1

 

n

 

 

 

xk

 

bk(k 1)

 

akj(k 1)

x j

,

(k 1)

 

akk

 

j k 1

 

 

 

где k = n, n–1,…,2, 1.

значений неиз-

(3.5)

Итак, решение системы (3.1) методом Гаусса сводится к последовательной реализации вычислений по формулам (3.4) и (3.5).

31

Поскольку реальные машинные вычисления производятся не с точными, а округленными числами, то, анализируя, например, формулы (3.4), можно сделать вывод о том, что выполнение алгоритма может прекратиться или привести к неверным результатам, если знаменатели дробей на каком-то этапе окажутся равными нулю или очень маленькими числами.

Чтобы уменьшить влияние ошибок округлений и исключить деление на нуль, на каждом этапе прямого хода уравнения системы представляют так, чтобы деление производилось на наибольший по модулю в данном столбце элемент.

Тогда алгоритм решения линейных систем (3.1) методом Гаусса с постолбцовым выбором главного элемента примет вид:

1)для k = 1,2,…, n–1;

2)выбор max элемента в k-м столбце и перестановка строк

p : akk ; l : k;

для i : k 1, ..., n,

l : i,

если p aik , то p : aik ; перестановка

для j : k, ..., n,

p : akj ; akj : alj ; alj : p;

p : bk ; bk : bl ; bl : p;

3)для i : k 1, ..., n;

4)для j : k, ..., n;

5) aij aij aik akj ; akk

6) bi bi aik bk ; akk

7)xn bn ;

ann

8)для k = n–1, n–2,…, 2, 1;

 

n

 

 

9) xk bk

 

aik x j

akk .

 

j k 1

 

 

32

Пример. Решить систему уравнений

 

 

2x 2 y 3z 5,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n 3.

 

 

x y z 4,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4z=1,

 

 

 

 

 

 

2x y

 

 

 

 

 

2

2

3

 

 

 

5

 

 

 

Решение. A

1

1

1

,

B

 

4

 

,

k 1, 2.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

1

4

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

2

3

 

 

 

 

 

 

 

5

 

 

При k = 1

(1)

 

 

0

2

0,5

 

 

B

(1)

 

 

 

 

 

A

 

,

 

 

1,5

.

 

 

 

 

 

0

1

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

2

2

3

 

 

 

 

 

 

 

 

5

 

При k = 2

(2)

 

 

0

2

 

 

,

B

(2)

 

 

1,5

 

A

 

0,5

 

 

.

 

 

 

 

0

1

1, 25

 

 

 

 

 

 

 

4,75

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таким образом, исходная система примет диагональный вид

2x 2 y 3z 5,

 

2 y 0,5z 1,5,

 

 

1, 25z 4,75.

 

x 8,

 

 

решение системы.

Откуда получаем y 0, 2,

 

 

z 3,8

 

3.3. Решение произвольных систем линейных уравнений

Пусть задана система m линейных уравнений с n неизвестными общего вида:

33

 

 

 

 

 

 

a11 x1 a12 x2

... a1n xn b1,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x1 a22 x2

... a2n xn b2 ,

 

 

 

 

 

 

a21

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

m1

x

a

m2

x

 

... a

mn

x

n

b ;

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

2

 

 

m

или в матричной форме

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A X B,

 

 

 

 

 

 

a11

a12

 

a1n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

 

a

 

 

a

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

 

21

 

22

 

 

2n

 

основная матрица системы;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

am2

 

a mn

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

am1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a11

a12

 

a1n

a

 

a

 

 

a

 

A

 

21

 

22

 

 

2n

 

 

 

 

 

 

 

 

am2

 

amn

am1

b1

 

 

 

b

 

 

 

2

 

расширенная матрица системы.

 

 

 

 

 

 

 

 

bm

 

 

(3.6)

(3.7)

Определение. Рангом матрицы A называется наибольший порядок её миноров, отличных от нуля. Ранг матрицы будем обозначать

rang( A) или r( A) .

 

 

 

 

 

 

 

Очевидно, что

r( A) min m, n , где

min m, n ‒ меньшее двух

чисел m (число строк матрицы A) и

n (число столбцов матрицы A).

 

 

1

3

5

4

 

Так, например,

у матрицы

A

2

1

3

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

3

19

 

 

 

 

 

11

все миноры третьего порядка, как легко проверить, равны нулю:

1

3

5

 

1

3

4

 

1

5

4

 

1

5

4

 

2 1

3

0,

2 1

1

0,

1

3 1

0,

2 3 1

0.

8

3

19

 

8

3

11

 

3 19 11

 

8

19 11

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

34

А среди миноров второго порядка имеются отличные от нуля, на-

пример,

1 3

7. Следовательно, ранг матрицы r( A) 2.

 

2 1

 

 

 

 

Определение ранга матрицы путем непосредственного вычисления определителей различных порядков приводит к большим вычислениям. Поэтому на практике пользуются другим методом вычисления ранга, используя элементарные преобразования, от которых ранг матрицы не меняется.

Элементарными преобразованиями матрицы называются следующие преобразования:

а) перемена местами двух строк (столбцов); б) умножение элементов строки (столбца) на одно и то же число,

отличное от нуля; в) прибавление к элементам некоторой строки (столбца) соот-

ветствующих элементов другой строки (столбца), умноженных на некоторое число.

Определение. Две системы называются эквивалентными, если множества их решений совпадают.

В качестве примера рассмотрим предыдущую матрицу. Прибавим ко второй строке этой матрицы первую, умноженную на (-2), получим матрицу

1

3

5

4

 

 

0

7

7

7

.

 

 

 

 

 

 

 

8

3

19 11

 

 

 

Прибавим к третьей строке первую, умноженную на (-8):

1

3

5

4

 

 

0

7

7

7

.

 

 

 

 

 

 

 

0

21

21

 

 

 

21

Наконец, прибавим к третьей строке вторую, умноженную на (-3):

1

3

5

4

 

 

0

7

7

7

.

 

 

 

 

 

 

 

0

0

0

0

 

 

 

35

Очевидно, что ранг этой матрицы меньше трех, т.к. имеются миноры

второго порядка, отличные от нуля, например

1 3

7.

 

2 1

 

 

 

 

Теорема Кронекера-Капелли. Для того, чтобы система (3.6)

была совместной, необходимо и достаточно, чтобы

rang( A) rang( A).

(3.8)

При решении системы (3.6) возможны два случая:

1)rang( A) rang( A), то система несовместна;

2)rang( A) rang( A), система совместна и имеет единственное

решение если ранг равен числу неизвестных (r n) ; если

r n

система имеет бесчисленное множество решений.

 

Определение. Базисным минором матрицы называется всякий отличный от нуля ее минор, порядок которого равен рангу данной матрицы.

Не ограничивая общности, можно считать, что базисный минор

располагается в первых

r (1 r min m, n ) строчках и столбцах

матрицы A.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Отбросив последние

(m r)

уравнений системы (3.6), запишем

укороченную систему:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a11x1

a1r xr a1r 1xr 1

a1n xn b1,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(3.9)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

x

a

rr

x

r

a

rr 1

x

r 1

 

a

rn

x

n

b ,

 

r1 1

 

 

 

 

 

 

 

 

r

которая эквивалентна исходной.

Неизвестные x1, x2 , , xr называют базисными, а xr 1, , xn ‒ свободными. Перенося слагаемые, содержащие свободные неизвестные, в правую часть уравнений (3.9), получаем систему относительно базисных неизвестных:

a11x1 a12 x2

a1r xr b1 a1r 1xr 1

a1n xn ,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

x a

r 2

x

2

 

a

rr

x

r

b a

rr 1

x

r 1

 

a

rn

x

.

 

r1 1

 

 

 

 

r

 

 

 

n

 

36

Система, которая для каждого набора значений свободных перемен-

ных xr 1 C1,

, xn Cn 1, имеет единственное решение:

 

x1(C1, ,Cn r ),

, xr (C1, ,Cn r ).

Соответствующее решение

укороченной, а следовательно, и

исходной системы имеет вид

 

x1(C1,

x2 (C1,

x(C1, ,Cn r ) xr (C1,

,Cn 1)

 

 

,C

)

 

 

n 1

 

 

 

 

 

 

 

,Cn 1)

 

 

.

(3.10)

C1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Cn r

 

 

 

 

 

 

Формула (3.10), выражающая произвольное решение системы (3.6) в виде вектор-функции от (n r) свободных неизвестных, называется общим решением системы (3.6).

Пример. Установить совместность и найти общее решение системы:

x1 2x2 x3 3x4 x5 1,x1 3x2 x3 2x4 x5 3,

x1 7x2 x3 4x4 x5 5.

Решение.

Выпишем матрицы

A и A :

 

 

 

1

2

1 3

1

 

1 2

1 3

1 1

A 1 3

1 2

1

,

A 1 3

1 2

1 3

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7

1 4

 

 

 

1 4

1 5

 

1

1

 

1 7

 

Легко видеть, что третье уравнение системы является следствием первых двух (получается в результате умножения первого уравнения

на 2 и сложением со вторым). Так как r( A) r( A) 2, то система совместна и имеет бесчисленное множество решений (r n).

37

Выберем в качестве базисного минора

M2

1 2

5.

 

 

 

 

1 3

 

Тогда неизвестные x1

и x2 базисные,

а x3, x4 , x5 свободные.

Укороченная система примет вид

 

 

 

 

x1 2x2 1 x3 3x4 x5,

 

 

 

3x2 3 x3 2x4

x5.

 

 

x1

 

 

Полагая x3 C1,

x4 C2 ,

x5 C3 и решая укороченную сис-

тему относительно базисных неизвестных, получаем

x1 35 С1 135С2 С3,x2 45 C2 5.

Следовательно, общее решение системы запишется:

 

3 5 C1 13 5C2

C3

 

 

 

4 5 C2 5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x(C1,C2

,C3 )

C1

 

.

 

 

C2

 

 

 

 

 

 

 

 

C3

 

 

 

 

 

 

Задачи для самостоятельной работы

3.1. Найти ранг матрицы и указать какой-нибудь базисный ми-

нор:

 

1 1 2 3

0

 

1

5 1

1

 

 

 

2

0

6 1

2

 

 

 

2 2

0 2

 

1)

 

3

 

4 4

 

.

2)

 

 

2

 

.

 

 

0

2

 

3

2 6

 

 

1 2

8 2

2

 

 

 

0

2

3 10

 

 

 

 

 

 

 

38

 

 

3

1

2

4

 

 

 

 

8

4

2

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3)

5

3 1 2 .

 

 

 

6

0

3

6

 

 

 

 

 

 

 

 

1

1

1

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

1

2

9

1

3

 

 

1

2

4

0

1

5)

 

3

2

1

 

 

 

.

 

 

1

1

 

 

1

2 14 2

 

 

 

 

5

 

 

0

1 1

2

 

5

 

 

 

3

0

4

2

 

2

 

7)

 

 

 

 

 

 

.

 

 

1

2

4

0

0

 

 

 

2

3

7

4

 

 

 

 

 

 

7

 

 

 

1

3 1

1

 

 

9)

 

2

3

0

5

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

1

6

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2 2 1

 

5

 

 

1

4

1

0 3

11)

 

 

 

 

 

 

 

.

 

 

0

4

0

0

 

0

 

 

1

13 1

1

 

1

 

 

 

 

 

 

 

1

2

1

0

 

1

13)

 

4

1 2

1 1

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

2

3

1

 

4

 

 

 

 

 

 

 

8

1 7

5

5

 

4)

 

2

1 3 1 1

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

1 1

1

 

 

 

 

1

 

 

1

3

5

8

 

 

 

0

1

1

2

 

6)

 

 

 

2

4

.

 

 

0

2

 

 

 

2

5

1

4

 

 

 

 

 

1

4

2

0

 

8)

 

1

8

2

1

 

 

 

.

 

 

 

2

7

1

4

 

 

 

 

 

 

 

1

4

3

1

 

 

 

1

2 1

1

 

10)

 

1

 

 

 

.

 

 

 

0

1

1

 

 

 

0

6

6

 

 

 

 

 

0

 

 

 

4

1

2

0

 

 

 

1

1

1

1

 

 

12)

 

 

 

 

 

 

.

 

 

 

1

3

2

1

 

 

 

0

4

3

0

 

 

 

 

 

 

 

 

0

3 3

1

 

2

 

 

1

1

2

3

1

14)

 

 

2 5

 

 

 

.

 

 

1

4

 

1

 

 

2

5

1

5

 

4

 

 

 

 

 

39

 

0

1 2

 

 

 

1

2 3 4

 

 

 

4

2 8

 

 

 

 

 

2

1 1

1

 

15)

 

3

3

 

.

 

 

16)

 

 

2 1

.

 

 

3

 

 

 

4

1

 

 

 

2

1 4

 

 

 

 

 

0

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6 10

 

 

1

3 1 6 5

 

1

0 1 0 2

17)

 

1

2 1 1

2 .

18)

 

0

2

0

2 4

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3 1 1

 

 

 

 

 

 

1

4 6

 

 

 

4 1

 

1 4

 

 

2 1 1

3 1

 

 

0

1 3

1

 

 

 

 

1

2

 

 

 

19)

 

1

0

2 1

1

.

20)

 

5

1 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

5

9

1

 

 

 

1

3

11

2 5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

1

1

1

 

3.2. Исследовать системы уравнений и в случае совместности решить их:

 

x1 x2 x3 2x4 0,

 

 

 

3x2 x3 x4

 

1,

1)

2x1

 

3x

4x

 

 

x

 

 

1,

 

2

4

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

x 2x

2

2x 3x

4

1.

 

 

1

 

 

 

3

 

 

 

 

3x1 2x2 x3 1,

 

 

 

 

 

 

x2 x3

0,

 

 

 

3)

x1

 

 

 

 

 

5x2 x3

7,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x

3x

2

6.

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x1 4x2

 

 

x4 0,

 

 

 

x2 x3

x4 1,

5)

 

 

x 2x

 

 

 

2x

x

 

 

2,

 

2

 

4

 

 

1

 

 

 

3

 

 

 

x 5x

2

 

x 2x

4

1.

 

 

1

 

 

3

 

 

 

 

 

 

x2 3x3

 

 

 

7,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8,

2)

x1 x2 x3

 

 

 

2x

 

 

 

 

x

 

2x

 

1,

 

 

 

 

 

 

4

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

x x

2

2x 2x

4

0.

 

 

1

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

x1 x2 x3 2x4 0,

 

 

 

3x2 x3 x4

1,

4)

2x1

3x

4x

 

 

 

x

 

1,

 

2

 

4

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x 2x

2

2x 3x

4

1.

 

 

1

 

 

 

3

 

 

 

 

 

4x1 4x2 x3 0,

 

 

 

 

 

x2 x3 1,

 

 

6)

x1

 

 

 

3x

2x

 

 

2x

 

1,

 

 

 

 

2

3

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x

2x

2

 

2x

 

1.

 

 

 

 

1

 

 

 

 

3

 

 

 

 

40