
- •Тема 1. Матрицы. Определители n-го порядка.
- •Матрицы. Виды матриц. Операции над матрицами. Определители квадратных матриц и их свойства. Собственные числа матрицы.
- •Элементарные преобразования матриц. Ранг матрицы. Матричная запись системы линейных уравнений. Решение систем линейных уравнений методом Крамера.
- •Тема 2. Системы линейных уравнений
- •Теорема Кронекера-Капели. Решение систем линейных уравнений методом Гаусса. Обратная матрица и способы ее нахождения. Матричный способ решения систем линейных уравнений.
- •Тема 4. Элементы аналитической геометрии плоскости и пространства.
- •Понятие об мерном векторном пространстве. Линейная зависимость и независимость векторов. Базис. Координаты вектора. Операции над векторами в координатах.
- •Уравнения прямой на плоскости. Взаимное расположение двух прямых на плоскости. Условия параллельности и перпендикулярности двух прямых. Расстояние от точки до прямой.
- •Кривые второго порядка: окружность, эллипс, гипербола, парабола.
Элементарные преобразования матриц. Ранг матрицы. Матричная запись системы линейных уравнений. Решение систем линейных уравнений методом Крамера.
Пусть
имеем матрицу
.
Рассматривая элементы каждой строки
как координаты
мерных
векторов
соответственно, матрицу
можно записать в виде матрицы-столбца
.
Наибольшее число линейно независимых
векторов во множестве {
}
называют строчным рангом матрицы
.
Если
же в матрице
элементы каждого столбца рассматривать
как координаты
мерных
векторов
,
то матрицу
можно записать в виде матрицы-строки
=(
).
Наибольшее число линейно независимых
векторов во множестве {
}
называют столбцовым рангом матрицы
.
Можно доказать, что строчный и столбцовый
ранги любой матрицы равны. Их общее
значение называют рангом матрицы
и обозначают символом
.
Однако находить ранг матрицы по определению часто бывает неудобно из-за трудоемкости. Обычно для определения ранга матрицы ее преобразовывают к ступенчатому виду, который сразу позволяет определить линейную зависимость или независимость ее строк или столбцов.
Матрицей
ступенчатого вида называют матрицу
,
обладающую свойством: если
- первый ненулевой элемент
строки
,
то все элементы матрицы, стоящие ниже
и левее
,
равны нулю (т.е
,
при всех
).
При этом элементы
называют угловыми. Например, матрица
является матрицей ступенчатого вида.
В первой строке первым отличным от нуля
элементом является
.
Все элементы, стоящие ниже его равны
нулю:
.
Во второй строке первым отличным от
нуля элементом является
.
Все элементы, стоящие ниже и левее равны
нулю:
,
.
В третьей строке первый отличный от
нуля элемент
,
а
.
В четвертой строке все элементы нулевые.
Таким образом, угловыми элементами
матрицы
,
имеющей ступенчатый вид, являются
.
Матрица
не является матрицей ступенчатого вида,
так как для первого отличного от нуля
элемента второй строки
элемент
,
стоящий ниже, отличен от нуля.
Рассмотрим преобразования, не меняющие ранга матрицы, т.е. не меняющие линейной зависимости (независимости) строк или столбцов матрицы. К ним относятся следующие преобразования, которые называют элементарными:
-
отбрасывание нулевой строки (столбца);
-
изменение порядка строк (столбцов);
-
транспонирование матрицы;
-
умножение всех элементов строки (столбца) на любое число
;
-
умножение всех элементов одной строки (столбца) на любое число и прибавление их к соответствующим элементам другой строки (столбца).
Можно доказать, что с помощью перечисленных выше преобразований любая матрица приводится к ступенчатому виду. При этом ее ранг будет равен числу угловых элементов матрицы.
Систему,
состоящую из
уравнений с
неизвестными
вида
(1)
называют
системой линейных уравнений. В ней
- заданные числа. Решением такой системы
называется набор чисел
,
при подстановке которых в систему,
каждое из уравнений превращается в
верное равенство. Решить систему
уравнений (1) – значит найти множество
всех решений или доказать, что система
не имеет решений. Система, имеющая хотя
бы одно решение, называется совместной;
в противном случае – несовместной.
Две системы линейных уравнений называют эквивалентными, если множества решений этих систем совпадают. В противном случае системы называют неэквивалентными.
Если
,
то систему (1) называют однородной; в
противном случае (т.е. если хотя бы одно
из чисел
не равно нулю) – неоднородной.
Матрицу
называют матрицей системы (1); матрицу
называют расширенной матрицей системы
(1); матрицу
называют матрицей неизвестных, а матрицу
- матрицей свободных членов. Нетрудно
заметить, что систему (1) можно записать
в матричной форме в виде
. (2)
Если в системе (1) число
неизвестных совпадает с числом уравнений
()
и
,
то систему можно решить методом Крамера
по формулам
,
,
…,
,
где
,
определители,
полученные из
заменой
го столбца столбцом свободных членов
.