- •Міністерство освіти і науки,
- •Правила оформлення контрольної роботи
- •1. Елементи лінійної алгебри
- •1.1. Матриці та дії над ними
- •Дії над матрицями
- •Основні властивості множення матриці на число
- •Основні властивості додавання та віднімання матриць
- •Основні властивості множення матриць
- •Основні властивості транспонування матриці
- •1.2. Визначники та способи їх обчислення
- •Основні властивості визначників
- •Алгоритм обчислення оберненої матриці
- •Властивості обертання невироджених матриць
- •1.3. Системи лінійних рівнянь
- •Елементарні перетворення системи лінійних рівнянь
- •Метод Крамера
- •Метод оберненої матриці
- •Метод Гаусса
- •Алгоритм прямого ходу методу Гаусса
- •2. Елементи аналітичної геометрії
- •2.1. Векторна алгебра
- •Дії над векторами
- •Властивості лінійних операцій над векторами
- •Основні властивості проекцій
- •Дії над векторами в координатній формі
- •Скалярний добуток векторів
- •Основні властивості скалярного добутку векторів
- •Векторний добуток векторів
- •Основні властивості векторного добутку векторів
- •Мішаний добуток векторів
- •Основні властивості мішаного добутку векторів
- •2.2. Пряма на площині
- •Умови взаємного розташування на площині точок і прямих
- •Контрольні питання зі змістового модуля I
- •3. Границя числової послідовності та функції. ОСновні пОняття
- •3.1. Функціональна залежність. Огляд основних елементарних функцій
- •3.2. Границя послідовності та її властивості
- •Основні теореми про послідовності, що збігаються
- •3.3. Нескінченно малі та нескінченно великі послідовності
- •Властивості нескінченно малих послідовностей
- •Властивості нескінченно великих послідовностей
- •Зв’язок між нескінченно великими і нескінченно малими послідовностями
- •3.4. Границя функції та її властивості
- •Односторонні границі функції
- •4. Обчислення границь
- •4.1. Методи розкриття невизначеностей
- •4.2. Визначні границі
- •4.3. Порівняння нескінченно малих функцій
- •Основні еквівалентності при
- •5. Неперервність функції
- •5.1. Неперервність функції в точці і на відрізку
- •Властивості функцій, які неперервні в точці
- •Властивості функцій, що неперервні на відрізку
- •5.2. Класифікація точок розриву
- •Контрольні питання зі змістового модуля II
- •6. Похідна функції однієї змінної
- •6.1. Диференційованість функції однієї змінної. Правила обчислення похідних
- •Правило знаходження похідної
- •Основні властивості похідної
- •6.2. Таблиця похідних основних елементарних функцій. Похідні вищих порядків
- •3 (Куб), ,,,.
- •6.3. Похідні функцій, заданих у параметричній, неявній формах, логарифмічне диференціювання
- •6.4. Диференціал функції однієї змінної
- •7. Диференційованість функції багатьох змінних
- •7.1. Частинні похідні та повний диференціал
- •Повний диференціал першого порядку
- •7.2. Похідна неявної, складної функції. Похідна за напрямом
- •Контрольні питання зі змістового модуля III
Метод Крамера
Метод Крамера (Габріель Крамер (1704-1752) ‑ швейцарський математик) застосовують до знаходження розв’язку квадратних систем лінійних рівнянь. В ньому застосовують поняття визначника основної матриці системи і допоміжних визначників, які отримують з визначниказаміною першого, другого і так далі дого стовпця на стовпець вільних членів:
, , …,.
Наприклад, для системи, що містить три лінійних рівняння з трьома невідомими
,
маємо: ,,,.
В залежності від значення визначника основної матриці та значень допоміжних визначників реалізується один з трьох варіантів:
1) |
Якщо визначник основної матриці системи (1.8) не дорівнює нулю , то система (1.8) має єдиний розв’язок, який знаходять за формулами Крамера: . (1.10) |
2) |
Якщо основний визначник системи (1.8) дорівнює нулю і всі допоміжні визначники теж дорівнюють нулю, тоді система (1.8) має безліч розв’язків. |
3) |
Якщо основний визначник системи (1.8) дорівнює нулю, а хоча б один з допоміжних визначників не дорівнює нулю, тоді система не має жодного розв’язку. |
Слід зауважити, що метод Крамера для випадку 2 тільки встановлює існування нескінченної множини розв’язків, але не дає їх виду.
Для однорідної системи лінійних рівнянь при система має єдиний розв’язок. Приоднорідна система має безліч розв’язків.
Приклад 1.7. |
Розв’язати систему лінійних рівнянь методом Крамера
|
Розв’язання. Визначник основної матриці системи має вид . Оскільки він відрізняється від нуля, робимо висновок про існування єдиного розв’язку системи.
Обчислимо допоміжні визначники:
, ,.
За методом Крамера згідно формул (1.10) маємо розв’язок:
.
Після знаходження розв’язку системи лінійних рівнянь рекомендується провести перевірку правильності проведених обчислень.
Перевірка: підстановка у вихідну систему одержаних значень невідомих ,,призводить до тотожностей:що підтверджує правильність отриманого результату.
Метод оберненої матриці
Матричний метод засновано на використанні властивостей множення матриць. Цей метод є дуже зручним у випадку систем невисокого порядку.
Якщо основна матриця системи (1.8) є невиродженою, тобто, тоді для неї існує обернена. Помножимо матричну рівність (1.9) зліва на обернену матрицю:
. (1.11)
З відношення (1.11) з урахуванням відомої формули , а також властивостей множення матриць, а саме, випливає матрична форма розв’язку системи (1.8):
. (1.12)
Співвідношення (1.11) лежить в основі методу оберненої матриці.
Приклад 1.8. |
Розв’язати систему лінійних рівнянь з прикладу 1.7 методом оберненої матриці. |
Розв’язання. Для основної матриці системи , яка єневиродженою, оскільки , обернена буде такою:
.
Вектор-стовпець вільних членів є таким: . Тоді за формулою (1.12) одержимо:.
Отже, .
Приклад 1.9. |
Розв’язати матричним методом систему лінійних рівнянь |
Розв’язання. Знайдемо обернену до матриці з визначником:.
Тоді .
Отже, .
Незважаючи на обмеження можливості застосування методу оберненої матриці і складність обчислень при великих значеннях коефіцієнтів, а також систем високого порядку, матричний метод може бути легко реалізованим на ЕОМ.
Метод оберненої матриці і метод Крамера є дуже трудомісткими за кількістю обчислювальної роботи. Тим часом існують більше економічні методи розв’язання систем лінійних рівнянь, які опираються на попереднє перетворення матриці системи до спеціального виду. Одним із них є метод Гауса, що застосовується не тільки у випадку, коли .