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

10330

.pdf
Скачиваний:
1
Добавлен:
25.11.2023
Размер:
4.84 Mб
Скачать

[Введите текст]

Лекция 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 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

3

4

 

B

2

2

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

[Введите текст]

a11x1 a12 x2

a1n xn b1

 

a22 x2

a2n xn b2

a21x1

 

 

 

 

 

 

 

 

a x

a

x

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

a11

a12

a1n

b1

 

a

a

a

b

 

B 21

22

2 n

2

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

am1

am2

amn

bm

Очевидно, что rang A rang B .

Вопрос о совместности системы решает теорема Кронекера-Капелли (Леопольд Крóнекер (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

a1 x b1 y c1z d1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a2 x b2 y c2 z d2 .

 

 

 

 

 

 

a x b y c z d

3

 

 

 

 

 

 

3

3

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a1

b1

c1

d1

 

Рассмотрим расширенную матрицу

 

B a

 

b

c

d

 

.

 

 

 

 

2

2

2

 

2

 

 

 

 

a

b

c

d

3

 

 

 

 

 

3

3

3

 

 

Если det A 0 , то rang B rang A 3 и, следовательно, система совместна. 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

 

[Введите текст]

значит, система несовместна. И, наконец, если x y z 0 , то

rang B 3, rang A 3 и, следовательно, в соответствии с теоремой Кро-

некера-Капелли система будет совместна тогда и только тогда, когда выполняется условие

rang A rang B .

 

x y z 6

 

Пример 1.

 

A 5 0

2x y z 3

 

x y 2z 5

 

 

 

 

 

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.

 

A

2

1

4

0 ,

2x y 4z 1

 

x 3y 6z 0

 

1

3

6

 

 

 

 

 

 

 

 

(проверьте!), но есть минор второго порядка, отличный от нуля. Из расширенной матрицы образуем минор

5

1

7

 

 

2

1

1

35

1

3

0

 

 

 

 

 

(проверьте!). Значит, rang B 3 и, следовательно, эта система несовместна.

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

 

 

 

 

Пример 3. 2x y z 3

 

 

Минор

2

1

1

3 0 ,

x 3y 2z 1

 

1

3

2

 

 

2x 5y 4z

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

32

 

 

 

 

[Введите текст]

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

1

0

 

3

0

3

 

 

0

 

 

 

 

 

 

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

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

значит, rang B 3. Система совместна и число неизвестных совпадает с ран-

гом. 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

 

 

Пример 4. x 3y z 1 ,

A 0 ,

rang A 2 .

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. Значит,

rang B 2 . Система совместна, но ранг матрицы A меньше числа неизвест-

ных, поэтому система имеет бесчисленное множество решений. Как их найти? Выписываем уравнения, «дающие» базисный минор, оставляя в левой

33

[Введите текст]

части число неизвестных, равное рангу матрицы (причём оставляем те неизвестные, которые «входят» в базисный минор)

x 2 y z 3x 3y 1 z

Решаем эту систему, считая z произвольным параметром

x

1

 

 

z 3

2

 

 

11 z

 

 

 

 

1

z

3

 

 

 

5

 

5

 

 

 

 

 

 

 

y

1

 

 

3 z

 

 

 

2(z 1)

 

1

 

 

 

 

1

1 z

 

 

 

 

 

5

 

 

 

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 системы

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

[Введите текст]

Раздел 2. Векторная алгебра

Лекция 5. Векторы и линейные операции над ними

5.1. Основные понятия и определения. Понятие вектора сформиро-

валось 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 направ-

ленный отрезок. Обозначается вектор символом a или AB , где точка A

– начало, а B – конец.

Рис 5.1.

Длиной или модулем вектора называется расстояние между его нача-

лом и концом и обозначается | AB | или | a |.

Если начало и конец вектора совпадают, то он называется нулевым вектором 0 .

Векторы называются коллинеарными a || b , если они параллельны 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 направ-

лены a b

и их длины равны | a | | b |. Отсюда следует, что при переме-

щении 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 на число k называется вектор b k a , который:

имеет длину | b | | k | |a |

35

[Введите текст]

 

 

 

 

коллинеарен вектору a ( b

 

 

a );

 

если

k 0 , то

b a ;

 

если

k 0 , то

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)

k (a b) ka kb . Последнее свойство иллю-

стрирует следующий рисунок, где

k 2 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 5.3

Вектор b ( 1) a a называется противоположным вектору a . По определению операции умножения вектора на число вектор b k a коллинеарен вектору a . Покажем, что имеет место обратное утверждение: если два вектора коллинеарны ( a || b ), то существует такое число k 0 , что b k a , и это число с точностью до знака равно отношению длин этих векторов. Действительно, в случае, если a b , возьмем k | b | / | a | . Тогда векторы b и k a направлены в одну сторону и их длины равны, т.е. b k a

. В случае a b выберем k | b | / | a |.

36

[Введите текст]

Суммой двух векторов a и b называется вектор c a b , получаемый 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 конец

– с концом вектора b (рис 5.4).

Рис. 5.4

Из рисунка ясно, что порядок слагаемых может быть любой, т.е.

a b b a .

Отсюда следует правило параллелограмма: на векторах a и b , имеющих общее начало, строится параллелограмм, тогда начало вектора c сов-

падает с общим началом векторов a и b , а конец – с противоположной вершиной параллелограмма (рис. 5.5).

Рис. 5.5

Для суммы справедлив сочетательный закон (a b) c a (b c ) .

Заметим, что векторы не обязаны быть расположенными в одной плоскости (см. рис. 5.6).

37

[Введите текст]

Рис. 5.6

Отметим также операцию сложения с нуль-вектором

a 0 0 a a

Разность векторов a и b определяется через введенные выше операции следующим образом

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

[Введите текст]

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.

 

Рис. 5.9

Из рисунка ясно, что ось

L и вектор AB можно считать расположен-

ными в одной плоскости П.

Далее будем считать её совпадающей с плос-

костью чертежа. Под углом

между осью L и вектором AB будем

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 1800 .

Теорема. Пусть вектор AB составляет с направлением оси L угол

. Тогда верна формула

ПрL AB AB cos .

39

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]