9808
.pdfЛекция 4. Системы m уравнений с n неизвестными
4.1. Ранг матрицы. Мы рассматривали систему n уравнений с n неизвестными, у которой матрица невырожденная. А как быть, если матрица вырожденная ( ( A) = 0) или m ¹ n , то есть число неизвестных не совпадает с числом уравнений?
Для того чтобы ответить на этот вопрос, нам понадобится понятие ранга матрицы. Это некоторая числовая характеристика матрицы. Вводится она следующим образом. Выберем некоторые k строк и k столбцов и образуем матрицу порядка k , которая состоит из элементов, стоящих на их пересечении. Определитель этой матрицы будем называть минором k - го порядка.
Рангом матрицы A называется число r( A) , равное наибольшему из порядков её миноров, отличных от нуля. Если все миноры равны нулю, что возможно только для нулевой матрицы, то r = 0 .
Очевидно, что ранг — это число, удовлетворяющее неравенству
0 ≤ r ≤ min(m,n) ,
где m и n – размеры матрицы. Например,
  | 
	1  | 
	2  | 
	
  | 
	, r ( A) = 2 ;  | 
	
  | 
	1  | 
	1  | 
	1  | 
	
  | 
	
  | 
	r ( B) = 1,  | 
A =  | 
	
  | 
	4  | 
	
  | 
	B =  | 
	
  | 
	2  | 
	2  | 
	
  | 
	,  | 
||
3  | 
	
  | 
	
  | 
	2  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
|||||
так как все миноры второго порядка равны нулю.
Если матрица квадратная и невырожденная, то её ранг равен порядку матрицы.
Один из способов вычисления ранга – это «идти снизу», последовательно находя неравные нулю миноры первого, второго и следующих порядков.
4.2. Теорема Кронекера-Капелли. Выше при рассмотрении системы линейных уравнений мы ограничивались случаем, когда число уравнений совпадало с числом неизвестных и когда матрица системы была невырожденной. В этом случае система имеет единственное решение. Сейчас мы рассмотрим общий случай системы m уравнений с n неизвестными
30
a x + a x + L + a x = b  | 
||||
11 1  | 
	12 2  | 
	1n n  | 
	1  | 
|
a x + a x + L + a x = b  | 
||||
21 1  | 
	22 2  | 
	2n n  | 
	2  | 
|
LLLLLLLLLLLL  | 
||||
a x + a  | 
	x + L + a x = b  | 
|||
m1 1  | 
	
  | 
	m2 2  | 
	mn n  | 
	m  | 
или в матричной форме  | 
	A × X = B .  | 
	
  | 
	
  | 
|
  | 
	
  | 
	(4.1)  | 
||
%
Образуем так называемую «расширенную» матрицу B , полученную присоединением к матрице A столбца из свободных членов уравнений системы
  | 
	
  | 
	
  | 
	a  | 
	a  | 
	K a  | 
	b  | 
	
  | 
  | 
	
  | 
	
  | 
	11  | 
	12  | 
	1n  | 
	1  | 
	
  | 
  | 
	%  | 
	=  | 
	a21  | 
	a22  | 
	K a2n  | 
	b2  | 
|
  | 
	B  | 
	K K  | 
	K K K .  | 
||||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	am2  | 
	K amn  | 
	
  | 
	
  | 
  | 
	
  | 
	
  | 
	am1  | 
	bm  | 
|||
Очевидно, что  | 
	%  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
rang A ≤ rang B .  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
|
Вопрос о совместности системы решает теорема Кронекера-Капелли (Леопольд Крó некер (1823-1891г.г.) – немецкий математик и Альфредо Капелли (1855-1910 г.г.) – итальянский математик).
Теорема Кронекера-Кaпелли. Система линейных уравнений (4.1) совместна тогда и только тогда, когда
= % rang A rang B
(принимаем без доказательства).
Проиллюстрируем эту теорему в случае системы трех уравнений с тремя неизвестными
a x + b y + c z = d
1 1 1 1
a2 x + b2 y + c2 z = d2a3 x + b3 y + c3 z = d3
Рассмотрим расширенную матрицу
.
  | 
	a  | 
	b  | 
	c  | 
%  | 
	1  | 
	1  | 
	1  | 
B =  | 
	a2  | 
	b2  | 
	c2  | 
  | 
	a  | 
	b  | 
	c  | 
  | 
	3  | 
	3  | 
	3  | 
d1 d2 . d3
%  | 
	и, следовательно, система совместна.  | 
Если det A ¹ 0 , то rang B = rang A = 3  | 
Если det A = 0 и существует отличный от нуля определитель третьего по-
рядка, составленный из столбцов матрицы  | 
	%  | 
	%  | 
B , то rang B = 3, rang A < 3, и,  | 
||
31  | 
	
  | 
	
  | 
значит, система несовместна. И, наконец, если = x = y = z = 0 , то
%  | 
	и, следовательно, в соответствии с теоремой Кро-  | 
rang B < 3, rang A < 3  | 
некера-Капелли система будет совместна тогда и только тогда, когда выполняется условие
  | 
	
  | 
	
  | 
	%  | 
  | 
	
  | 
	rang A = rang B .  | 
|
  | 
	x + y + z = 6  | 
	
  | 
|
Пример 1.  | 
	2x - y + z = 3  | 
	D( A) = -5 ¹ 0  | 
|
  | 
	
  | 
	- y + 2z = 5  | 
	
  | 
  | 
	x  | 
	
  | 
|
  | 
	
  | 
	rang A = 3,  | 
	%  | 
  | 
	
  | 
	rang B = 3 ,  | 
|
так как ранг не может быть больше числа строк. Система совместна. Найдите её единственное решение.
  | 
	5x − y + 2z = 7  | 
	
  | 
	
  | 
	5  | 
	-1  | 
	2  | 
	
  | 
  | 
	
  | 
	
  | 
|||||
Пример 2.  | 
	2x + y + 4z =1  | 
	D( A) =  | 
	
  | 
	2  | 
	1  | 
	4  | 
	= 0 ,  | 
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	1  | 
	3  | 
	-6  | 
	
  | 
  | 
	x - 3y - 6z = 0  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
(проверьте!), но есть минор второго порядка, отличный от нуля. Из расширенной матрицы образуем минор
5  | 
	-1  | 
	7  | 
	
  | 
	= -35  | 
  | 
||||
2  | 
	1  | 
	1  | 
	
  | 
|
1  | 
	-3  | 
	0  | 
	
  | 
	
  | 
проверьте Значит % = и следовательно эта система несовместна
( !). , rang B 3 , , .
Из теоремы Кронекера-Капелли следует, что система n уравнений с n неизвестными с отличным от нуля определителем всегда совместна. Её единственное решение можно получить по правилу Крамера. В частности, однородная система уравнений, у которой все правые части равны нулю, а определитель не равен нулю, имеет единственное так называемое тривиальное решение.
Совместная система m уравнений с n неизвестными обладает единственным решением тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен числу неизвестных. Поясним это на следующем примере.
x + y - z = 0  | 
	
  | 
	1  | 
	1  | 
	-1  | 
	
  | 
|
  | 
	
  | 
|||||
2x - y + z = 3  | 
	
  | 
	
  | 
||||
Минор  | 
	2  | 
	-1  | 
	1  | 
	= 3 ¹ 0 ,  | 
||
Пример 3.  | 
||||||
x - 3 y + 2z = 1  | 
	
  | 
	1  | 
	-3  | 
	2  | 
	
  | 
|
2x - 5 y + 4z = 4  | 
	
  | 
	
  | 
||||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
|
  | 
	32  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
поэтому rang A = 3. Вычислим минор четвёртого порядка расширенной
%  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
матрицы B  | 
	
  | 
	−1  | 
	
  | 
	
  | 
||
  | 
	
  | 
	1  | 
	1  | 
	0  | 
	
  | 
|
  | 
	
  | 
|||||
  | 
	
  | 
	2  | 
	−1  | 
	1  | 
	3  | 
	=  | 
  | 
	
  | 
	1  | 
	−3  | 
	2  | 
	1  | 
	
  | 
  | 
	
  | 
	2  | 
	−5  | 
	4  | 
	4  | 
	
  | 
(сложим третий столбец последовательно с первым, вторым столбцами)
  | 
	
  | 
	
  | 
	0  | 
	
  | 
	0  | 
	−1  | 
	0  | 
	
  | 
	
  | 
	3  | 
	0  | 
	
  | 
	3  | 
	
  | 
||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
||||||||||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
|||||||||
  | 
	
  | 
	
  | 
	3 0 1  | 
	3  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
||||||||
  | 
	=  | 
	
  | 
	= −  | 
	3 −1 1  | 
	=  | 
|||||||||||
  | 
	
  | 
	
  | 
	3  | 
	−1  | 
	2  | 
	1  | 
	
  | 
	
  | 
	6  | 
	−1  | 
	4  | 
	
  | 
||||
  | 
	
  | 
	
  | 
	6  | 
	−1  | 
	4  | 
	4  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
|||||||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
|||||||
(вычитая из первого столбца третий, получим)  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
||||||||||||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	0  | 
	0  | 
	3  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	2  | 
	−1  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
||||||||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
|||||||
  | 
	= −  | 
	2  | 
	−1 1  | 
	
  | 
	= −3  | 
	= 0 ,  | 
||||||||||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	2  | 
	−1 4  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	2  | 
	−1  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
|||
%  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
||||
Система совместна и число неизвестных совпадает с  | 
||||||||||||||||
значит, rang B = 3.  | 
||||||||||||||||
рангом. Как найти ее решения? Нужно выписать те уравнения системы, которые дают отличный от нуля минор третьего порядка (так называемый базисный минор). В данном случае это три первых уравнения. Проверьте, что единственным решением системы этих уравнений будет (1, 2, 3) и оно удовлетворяет и оставшемуся уравнению. Это следует из того, что определитель расширенной матрицы равен нулю и, следовательно, элементы ее четвертой строки являются линейными комбинациями соответствующих элементов первых трех строк (см. свойство 9 определителей).
x − 2 y + z = 3  | 
	
  | 
  | 
	( A) = 0 , rang A = 2.  | 
Пример 4. x + 3y − z = 1 ,  | 
|
3x + 4 y − z = 5  | 
	
  | 
  | 
	
  | 
Из расширенной матрицы можно составить три минора третьего порядка (столбец свободных членов последовательно подставляется вместо коэффициентов при неизвестных). Убедитесь, что все они равны нулю. Зна-
%  | 
	меньше числа неиз-  | 
чит, rang B = 2 . Система совместна, но ранг матрицы A  | 
вестных, поэтому система имеет бесчисленное множество решений. Как их найти? Выписываем уравнения, «дающие» базисный минор, оставляя в ле-
33
вой части число неизвестных, равное рангу матрицы (причём оставляем те неизвестные, которые «входят» в базисный минор)
x − 2 y = −z + 3  | 
|
  | 
	+ z  | 
x + 3y =1  | 
|
Решаем эту систему, считая z произвольным параметром
x =  | 
	1  | 
	×  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	-z + 3  | 
	-2  | 
	
  | 
	=  | 
	11 - z  | 
||||||||
  | 
	
  | 
|||||||||||||||||
5  | 
	
  | 
	1  | 
	+ z  | 
	3  | 
	
  | 
	
  | 
	5  | 
	
  | 
||||||||||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
||||||||||||
y =  | 
	1  | 
	×  | 
	
  | 
	1  | 
	3 - z  | 
	
  | 
	
  | 
	=  | 
	2(z -1)  | 
	
  | 
||||||||
  | 
	
  | 
|||||||||||||||||
  | 
	1 + z  | 
	
  | 
||||||||||||||||
  | 
	5  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	1  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	5  | 
	
  | 
|||||
Сформулируем теперь общее правило, по которому решается совместная система линейных уравнений. Пусть rang A= r .
·Отыскиваем базисный минор порядка r (он получается при нахождении ранга матрицы).
·Выбираем r уравнений, «породивших» базисный минор (остальные отбрасываем).
·Неизвестные, «входящие» в базисный минор, оставляем слева, а остальные (n - r ) называем свободными и переносим в правые
части уравнений.
·Решаем полученную систему r уравнений r с неизвестными. Из этого правила следует, что в случае, когда ранг совместной систе-
мы меньше, чем число неизвестных, то эта система имеет бесконечно много решений. В частности, однородная система n уравнений с n неизвестными и равным нулю определителем, т.е. когда
= % < rang A rang B n ,
кроме тривиального имеет ненулевые решения.
34
Раздел 2. Векторная алгебра
Лекция 5. Векторы и линейные операции над ними
5.1. Основные понятия и определения. Понятие вектора сформи-
ровалось в физике, точнее в механике. Скорость, ускорение, сила определяются величиной и направлением и называются векторными величинами. Масса, объем, температура и т.п. определяются численным значением и называются скалярами или скалярными величинами. Вектор – это на-
правленный отрезок. Обозначается вектор символом a или AB , где точка A – начало, а B – конец.
 B
A
Рис 5.1.
Длиной или модулем вектора называется расстояние между его на-
чалом и концом и обозначается | AB | или | a |.
Если начало и конец вектора совпадают, то он называется нулевым вектором 0 .
R  | 
	|| b , если они параллельны  | 
Векторы называются коллинеарными a  | 
|
одной прямой.  | 
	
  | 
Векторы называются компланарными, если они параллельны одной плоскости (очевидно, что любые два вектора компланарны).
Два вектора  | 
	a и b равны, если они коллинеарны , одинаково на-  | 
||||
правлены  | 
	R  | 
	−− b  | 
	и их длины равны  | 
	R  | 
	|=| b |. Отсюда следует, что при пе-  | 
a  | 
	| a  | 
||||
ремещении вектора параллельно самому себе получим равный ему вектор. Единичным вектором или ортом называется вектор, модуль кото-
рого равен единице (| a |= 1) .
5.2. Линейные операции над векторами. Произведением вектора
a  | 
	
  | 
	R  | 
	, который:  | 
на число k называется вектор b = k a  | 
|||
  | 
	∙  | 
	R  | 
	
  | 
  | 
	имеет длину | b |=| k | × | a |  | 
	
  | 
|
  | 
	
  | 
	35  | 
	
  | 
∙  | 
	коллинеарен вектору  | 
	a ( b  | 
	
  | 
	R  | 
||
  | 
||||||
  | 
	a );  | 
|||||
∙  | 
	если  | 
	k > 0 , то  | 
	R  | 
	;  | 
	
  | 
	
  | 
b −− a  | 
	
  | 
	
  | 
||||
∙  | 
	если  | 
	k < 0 , то  | 
	R  | 
	;  | 
	
  | 
	
  | 
b −↓ a  | 
	
  | 
	
  | 
||||
∙  | 
	если  | 
	k = 0 , то  | 
	b = 0 .  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
Рис 5.2
Свойства этой операции:  | 
	1)  | 
	k a = a k ; 2) k (la ) = (kl )a ;  | 
||
3) (k + l)a = ka + la ; 4)  | 
	R  | 
	R  | 
	+ kb .  | 
	Последнее свойство иллю-  | 
k (a + b) = ka  | 
||||
стрирует следующий рисунок, где  | 
	k = 2 .  | 
	
  | 
	
  | 
|
2a
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	a  | 
	b  | 
	2b  | 
|
  | 
	
  | 
	a  | 
	
  | 
	b  | 
	
  | 
	b  | 
|
  | 
	
  | 
	
  | 
	R  | 
	
  | 
	R  | 
	+ b  | 
	
  | 
  | 
	
  | 
	
  | 
	a + b  | 
	
  | 
	a  | 
	
  | 
|
  | 
	
  | 
	
  | 
	R  | 
	+ b )  | 
	
  | 
	
  | 
|
  | 
	
  | 
	
  | 
	2(a  | 
	
  | 
	
  | 
||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	Рис. 5.3  | 
	
  | 
||
Вектор  | 
	R  | 
	R  | 
	называется  | 
	противоположным вектору a .  | 
|||
b = (−1) a  | 
	= −a  | 
||||||
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	R  | 
По определению операции умножения вектора на число вектор b = k a  | 
|||||||
коллинеарен  | 
	вектору  | 
	a . Покажем,  | 
	что имеет место обратное утвержде-  | 
||||
ние: если два вектора коллинеарны  | 
	R  | 
	|| b ),  | 
	то существует такое число  | 
||||
( a  | 
|||||||
k ¹ 0 , что  | 
	R  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
b = k a , и это число с точностью до знака равно отношению  | 
||||||
длин этих векторов. Действительно,  | 
	в случае,  | 
	R  | 
	возьмем  | 
|||
если a −− b ,  | 
||||||
R  | 
	
  | 
	
  | 
	k a направлены в одну сторону и их дли-  | 
|||
k =| b | / | a | . Тогда векторы b и  | 
	
  | 
|||||
  | 
	R  | 
	R  | 
	−↓ b  | 
	выберем  | 
	R  | 
	
  | 
ны равны, т.е. b = k a . В случае  | 
	a  | 
	k = − | b | / | a | .  | 
	
  | 
|||
  | 
	
  | 
	
  | 
	36  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
Суммой двух векторов a и b называется вектор  | 
	R  | 
	R  | 
	получае-  | 
c  | 
	= a + b ,  | 
||
мый по одному из следующих правил.  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
Правило треугольника: начало вектора b совмещается с концом  | 
|||
вектора a , тогда начало вектора c совпадает с началом вектора  | 
	a , а ко-  | 
||
нец – с концом вектора b (рис 5.4).  | 
	
  | 
	
  | 
	
  | 
b  | 
	
  | 
	b  | 
	a  | 
R  | 
	+ b  | 
	
  | 
	
  | 
a  | 
	
  | 
	R  | 
|
  | 
	
  | 
	
  | 
	b + a  | 
a b
a
Рис. 5.4
Из рисунка ясно, что порядок слагаемых может быть любой, т.е.
R  | 
	R  | 
a  | 
	+ b = b + a .  | 
Отсюда следует правило параллелограмма: на векторах a и b , имеющих общее начало, строится параллелограмм, тогда начало вектора c совпадает с общим началом векторов a и b , а конец – с противоположной вершиной параллелограмма (рис. 5.5).
Рис. 5.5
Для суммы справедлив сочетательный закон  | 
	R  | 
	R  | 
	R  | 
	R  | 
(a  | 
	+ b) + c  | 
	= a  | 
	+ (b + c ) .  | 
Заметим, что векторы не обязаны быть расположенными в одной плоскости (см. рис. 5.6).
37
Рис. 5.6
Отметим также операцию сложения с нуль-вектором
R  | 
	R  | 
	R  | 
a  | 
	+ 0 = 0 + a  | 
	= a  | 
Разность векторов a и b определяется через введенные выше операции следующим образом
R − = R + − a b a ( b)
Рис. 5.7
5.3. Проекция вектора на ось. Напомним, что проекцией точки M
на ось L в пространстве называется точка M1 пересечения оси L и плоскости, проходящей через точку M перпендикулярно этой оси (рис. 5.8).
38
L
M
M 1
Рис. 5.8
Проекцией вектора AB на ось L называется число ПрL AB , равное по модулю расстоянию между проекциями начала и конца вектора AB на
ось L , и взятого со знаком плюс, если направление вектора A′B′ совпадает с направлением оси, и со знаком минус, если они направлены в противоположные стороны.
  | 
	
  | 
	
  | 
	B  | 
A  | 
	ϕ  | 
	
  | 
	L′  | 
  | 
	
  | 
	
  | 
|
  | 
	
  | 
	
  | 
	L  | 
  | 
	′  | 
	B  | 
	′  | 
  | 
	A  | 
	
  | 
|
  | 
	
  | 
	
  | 
	Рис. 5.9  | 
Из рисунка ясно, что ось  | 
	L и вектор AB можно считать располо-  | 
||
женными в одной плоскости  | 
	П.  | 
	Далее будем считать её совпадающей с  | 
|
плоскостью чертежа. Под углом  | 
	ϕ между осью L и вектором AB бу-  | 
||
дем понимать меньший из углов, который отсчитывается от направления оси до направления вектора. При этом луч, совмещающий направление оси с направлением вектора поворачивается на угол 0 ≤ ϕ ≤ 1800 .
Теорема. Пусть вектор AB составляет с направлением оси L угол ϕ
. Тогда верна формула
ПрL AB = AB cos ϕ .
39
