
- •Московский государственный университет
- •Федеральное агентство по образованию
- •Системы линейных уравнений.
- •Метод Крамера решения системы n линейных уравнений с n неизвестными в случае, когда матрица системы невырождена.
- •Метод последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса) решения
- •Количество решений системы линейных уравнений.
- •Система однородных
- •Линейная зависимость и независимость.
- •Ранг множества столбцов (строк). Ранг матрицы.
- •Федеральное агентство по образованию
- •Одноместный минус (переход к противоположному вектору)
- •Линейные операции над векторами
- •Координаты векторов
- •Скалярное произведение векторов
- •Координаты векторного произведения векторов, заданных своими координатами
- •Смешанное произведение трех пространственных (трехмерных) векторов
- •Формула для вычисления смешанного произведения векторов, заданных своими координатами
- •Площадь параллелограмма, построенного на векторах, заданных своими координатами на плоскости
- •Аналог смешанного произведения для векторов плоскости
- •Московский государственный университет
- •Уравнение окружности
- •Уравнение прямой, проходящей через данную точку, перпендикулярно данному вектору
- •Уравнение прямой, проходящей через данную точку, параллельно данному вектору
- •Общее уравнение прямой
- •Уравнение сферы
- •Уравнение плоскости, проходящей через данную точку, перпендикулярно данному вектору
- •Уравнения прямой, проходящей через данную точку, параллельно данному вектору
- •Общее уравнение линии второго порядка и его исследование
- •Тема 4. Понятие векторного пространства. Линейные операции над векторами Пространство Rn . Нормы в Rn . Скалярное произведение в Rn . Ортогональный и ортонормированный базисы.
- •Тема 5. Линейные операторы и их матрицы в данном базисе. Собственные векторы и собственные значения. Самосопряженные операторы. Понятие о квадратичных формах в Rn .
Количество решений системы линейных уравнений.
Теорема:
Всякая система линейных уравнений или не имеет решений, или имеет единственное решение, или имеет бесконечное число решений.
Доказательство:
Клюбой системе линейных уравнений
применим метод Гаусса, т.е. расширенная
матрица системы приводится к ступенчатому
виду. Если ступенька матрицы содержит
строку (0 0 … 0не
ноль), т.е.
имеющую только один последний ненулевой
элемент, то система будет иметь следствием
уравнение 0х1
+ … + 0хn
= не ноль,
которое не имеет решений, а значит и вся
система не имеет решений.
Если ступенчатая матрица содержит длинную ступеньку (длину > 1) и не выполнен предыдущий рассмотренный случай
1
1
0 1
0 0 0 0 0
то, очевидно, система будет иметь бесконечное число решений, т.к. не начальным позициям длинной ступени будут соответствовать свободные переменные (одна или несколько), которым можно придать любые значения. И, наконец, если в ступенчатой матрице все ступени, кроме последней, длины 1, а последняя длины 2,
1
1
1
1
Система будет очевидно иметь единственное решение.
Теорема:
Если в системе линейных уравнений число уравнений меньше числа неизвестных, то система не может иметь единственного решения, и возможна только одна из 2-х ситуаций: нет решений или бесконечное число решений.
Доказательство:
В ступенчатой форме расширенной матрицы в случае единственного решения все ступени до черты имеют длину 1, а значит число строк расширенной матрицы (т.е. число уравнений) не меньше числа столбцов до черты (т.е. числа неизвестных).
Замечание:
Если
уравнений больше чем неизвестных, то
возможны все три указанные выше ситуации.
Приведем простые примеры:
x + y = 2 х + y = 2
x + y = 3 - нет решений, x – y = 1 - одно решение,
x + y = 1 2x + 2y = 4
x
+ y
= 2
2x + 2y = 4 - бесконечное число решений.
3x + 3y = 6
Выясним, когда система n уравнений с n неизвестными будет иметь единственное решение.
Теорема:
Система n линейных уравнений с n неизвестными имеет единственное решение тогда и только тогда, когда определитель матрицы системы не равен нулю.
Доказательство:
Рассмотрим
систему
а11 х1 + … + а1n xn = b1
…
an1 x1 +… + ann xn = bn
Если = 0, то для
решения системы можно применить метод
Крамера (или обратной матрицы) и, значит,
система имеет единственное решение.
а11
… аn1
b1
Её расширенная матрица: А = … …
an1 ... annbn
Если система имеет единственное решение, то её расширенная матрица может элементарными преобразованиями быть приведена к такому ступенчатому виду:
1
0 0 … 0 b1
0
1 0 … 0 b2
А= …
0 0 … 1 bn
Часть
А до черты будет единичной матрицей.
Её определитель = 1.
Заметим,
что получен из элементарными
преобразованиями строк.
Нетрудно проверить, что элементарные преобразования не меняют свойства определителей быть равными или не равными нулю.
Определитель
= 1 = 0, а, следовательно, = 0.