
- •Мультимедийные лекции
- •Содержание
- •Основные сведения о матрицах.
- •Виды матриц
- •Операции над матрицами и их свойства.
- •Правило Саррюса (правило треугольника).
- •Теорема Лапласа
- •Свойства определителей.
- •Вырожденные и невырожденные матрицы, обратная матрица.
- •Решение матричных уравнений.
- •Ранг матрицы, нахождение ранга матрицы.
- •Элементарные преобразования матрицы.
- •Системы линейных алгебраических уравнений слу (Основные понятия и определения).
- •Методы решения систем линейных уравнений.
- •1) Метод обратной матрицы (матричный метод) решения систем n линейных уравнений с n неизвестными.
- •2) Правило Крамера решения систем n – линейных уравнений с n – неизвестными.
- •Метод Гаусса решения систем линейных уравнений.
- •Исследование систем линейных уравнений. Теорема Кронекера - Капелли, базисные решения.
- •Системы линейных однородных уравнений. Исследование решений. Фундаментальная система решений.
- •Модель Леонтьева многоотраслевой экономики. Продуктивные модели Леонтьева.
- •Балансовые соотношения
- •Линейная модель многоотраслевой экономики
- •Векторы (основные понятия и определения).
- •Сложение векторов
- •Разность векторов
- •Линейные операции над векторами. Направляющие косинусы.
- •Прямоугольный базис.
- •Декартова прямоугольная система координат в пространстве.
- •Прямоугольные координаты вектора (точки).
- •Разложение вектора по базису.
- •Формулы для нахождения длины вектора, расстояния между точками и угла между векторами.
- •Векторное произведение векторов (геометрический смысл, свойства).
- •Свойства векторного произведения.
- •Выражение векторного произведения через координаты.
- •Смешанное произведение векторов (геометрический смысл, свойства).
- •Выражение векторного и смешанного произведения через координаты перемножаемых векторов.
- •Уравнение плоскости, проходящей через три данные точки.
- •Понятие векторного (линейного) пространства. Вектор вn‒ мерном пространстве.
- •Размерность и базис векторного пространства.
- •Линейная оболочка и ее свойства.
- •Свойства линейной оболочки
- •Евклидово пространство.
- •Ортогональный и ортонормированный базис.
- •Переход к новому базису.
- •Линейные операторы.
- •Собственные векторы и собственные значения линейного оператора (матрицы).
- •Квадратичные формы.
- •Линейная модель обмена (международной торговли).
- •Уравнения прямой (различные виды). Параметрические уравнения прямой.
- •Уравнение прямой проходящей через две данные точки.
- •Угловой коэффициент прямой. Уравнение прямой, проходящей через данную точку с данным угловым коэффициентом.
- •Уравнение прямой, проходящей через данную точку с данным нормальным вектором (нормалью).
- •Общее уравнение прямой.
- •Формула угла между прямыми.
- •Условия параллельности и перпендикулярности прямых.
- •Формула расстояния от точки до прямой.
- •Комплексные числа. Алгебраическая форма комплексного числа.
- •Действия над комплексными числами в алгебраической форме.
Исследование систем линейных уравнений. Теорема Кронекера - Капелли, базисные решения.
Теорема 1(Кронекера-Капелли). Система m – линейных уравнений с n – неизвестными совместна только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы.
r (A) = r (Aв)
Пример:
│А│=
= 65
0, r
(А) = 3;
AB=
=r
(AB)
≤ 3, так как
=
‒ 8 + 45 + 144 ‒ 40 + 72 ‒ 18 = 195 =r
(AB)
= 3 =
r(A) = r (AB) => по теореме Кронекера ‒ Капелли система совместна.
Теорема 2. Если ранг матрицы совместной системы равен числу неизвестных, т. е. r(A) = n, то система имеет единственное решение.
Если ранг матрицы системы меньше числа неизвестных, т. е. r (A) < n, то система имеет множество решений.
Тогда переменные х1, х2, …, хr называются базисными, если минор, составленный из коэффициентов при этих неизвестных 0, остальные (n – r) – неизвестных называются свободными.
Пример: найти базисное решение системы уравнений.
Решение:
х1,
х2,
х3
–
базисные, х4
–
свободная.
Пусть х4= C = const; х3= 2, тогда
2 х2+ 2 + 2 C= 0 | · 2
х2= – C – 1
х1 – C – 1 + 2 + C= 2;
х1= 1
Ответ:
х1= 1;
х2= – C – 1;
х3 = 2;
х4= C.
Найдем частное решение:
Пусть C = 1, тогда
х1= 1;
х2= – 2;
х3 = 2;
х4= 1.
Проверка:
Подставим значения х1, х2, х3, и х4 в систему уравнений
,
Получим
Системы линейных однородных уравнений. Исследование решений. Фундаментальная система решений.
Однородной системой m – линейных уравнений с n – неизвестными называется система уравнений вида:
Теорема. Система (3) всегда имеет хотя бы одно тривиальное решение: х1= х2 = … = хn= 0.
При решении однородной системы линейных уравнений возможны следующие случаи:
1) Если m = n и определитель матрицы системы ∆ 0, то ∆ x1 = ∆ x2 = = … = ∆ xn= 0. Тогда система (3) имеет единственное тривиальное решение х1= х2 = … = хn= 0 - по формулам Крамера.
2) Если m = n, но определитель матрицы системы ∆ = 0, то система (3) имеет множество решений.
3) Если m<n, то система (3) имеет множество решений.
Определение. Система линейно независимых решений el, е2, ..., еk называется фундаментальной, если каждое решение системы (3) является линейной комбинацией решений el, е2 , ..., еk.
Теорема. Если ранг r матрицы коэффициентов при переменных системы линейных однородных уравнений (3) меньше числа переменных n, то всякая фундаментальная система решений системы (3) состоит из n – r решений.
Пример:
m = 3; n = 4.
х1,
х2,
х3
–
базисные, x4
–
свободное.
Пустьх4= C, тогда
х3 = х4=>х3= C
х2– 7C– 14C= 0
х2= 21C
х1– 21C + 2C + 5C = 0
х1= 14C
Ответ:
х1= 14C;
х2= 21C;
х3= C;
х4= C.
Модель Леонтьева многоотраслевой экономики. Продуктивные модели Леонтьева.
Модель Леонтьева многоотраслевой экономики (модели межотраслевого баланса)
Макроэкономика функционирования многоотраслевого хозяйства требует баланса между отдельными отраслями. Каждая отрасль, с одной стороны, является производителем, а с другой — потребителем продукции, выпускаемой другими отраслями. Возникает довольно непростая задача расчета связи между отраслями через выпуск и потребление продукции разного вида. Впервые эта проблема была сформулирована в виде математической модели в 1936 г. в трудах известного американского экономиста В. В. Леонтьева, который попытался проанализировать причины экономической депрессии США 1929-1932 гг. Эта модель основана на алгебре матриц и использует аппарат матричного анализа.