- •Для экономистов
- •Часть I
- •Для экономистов
- •Часть I
- •Введение
- •2) Произведением матрицы а на действительное число
- •2.2 Определители
- •2 Курс лекций
- •2.1 Матрицы
- •2.1.1 Общие сведения о матрицах
- •2.1.2 Операции над матрицами
- •2.2.1 Свойства определителей
- •2.3 Обратная матрица
- •2.4. Ранг матрицы. Базисный минор
- •2.5 Системы линейных алгебраических уравнений
- •2.5.1 Основные понятия
- •2.5.2 Методы решение систем
- •2.5.3 Метод Гаусса последовательного исключения неизвестных
- •2.6 Множество геометрических векторов
- •2.6.2 Линейные операции над векторами
- •2.7 Линейное (векторное) пространство
- •2.7.1 Определение линейного пространства
- •2.7.2 Линейно зависимые и независимые векторы. Размерность и базис пространства
- •2.7.3 Теорема о разложении вектора по базису
- •2.8 Евклидово пространство
- •2.9 Векторное произведение векторов
- •2.9.2 Векторное произведение в координатной форме.
- •2.10 Смешанное произведение векторов
- •2.11 Основные задачи аналитической геометрии
- •2.12 Прямая на плоскости
- •2.13 Плоскость в пространстве
- •2.14 Прямая в пространстве
- •2.14.1 Различные виды уравнений прямой
- •2.14.2 Угол между двумя прямыми в пространстве
- •2.14.3 Расстояние между прямыми в пространстве
- •2.14.4 Угол между прямой и плоскостью
- •2.15 Кривые второго порядка
- •3 Руководство к изучению тем курса
- •4 Вопросы и задания для самооценки:
- •5. Итоговый тест
- •6. Вопросы к экзамену
- •7. Конспект-схемы основных тем
- •2) Произведение матрицы а на действительное число
- •3) Произведением матрицы на матрицу
- •- Определитель первого порядка.
- •8. Приложение. Контрольная работа № 1 Линейная алгебра и аналитеческая геометрия с экономическими приложениями
- •Задания 21 – 40
- •Задания 41 – 60
- •Задания 61 – 80
- •Задания 81 – 100
- •Задания 101 – 120
- •Задания 121 – 140
- •Задания 141 – 160
- •Задания 161 – 172 Будут ли коллинеарными векторы и ?
- •Задания 181 – 200
- •Задания 201 – 220
- •Задания 221 – 240
- •Задания 241 – 260
- •9. Алфавитно-предметный указатель (ключевые слова)
- •Литература
- •Беклемишев д.В. Курс аналитической геометрии и линейной алгебры. – м.:Наука, 1979.
- •Светлана георгиевна лукинова высшая математика
- •Часть I Линейная алгебра
- •Аналитическая геометрия
2.5 Системы линейных алгебраических уравнений
2.5.1 Основные понятия
Система вида:
называется неоднородной системой т линейных уравнений с п неизвестными.
Здесь х1 ,..., хп - неизвестные величины,
Аij - коэффициенты системы,
bj,
- свободные члены
Совокупность
п чисел
которые
обращают каждое уравнение системы в
тождество, называется
решением системы.
Если существует хотя бы одно решение, то система называется совместной, в противном случае - несовместной.
Совместная система называется определенной, если решение единственно, в противном случае - неопределенной.
Если
все свободные
члены
bi
= 0
,
то система называется однородной.
Однородная
система всегда совместна, так как она
имеет решение хj
= 0
,
это решение называют
тривиальным.
Запишем систему в матричной форме:
АХ=В,
где
матрица
,
составленная из коэффициентов системы,
называется
основной матрицей системы:
-
матрица
неизвестных,
-
матрица свободных
членов
Если к матрице системы А присоединить столбец свободных членов, то получим так называемую расширенную матрицу системы, обозначим её
.
2.5.2 Методы решение систем
Ответ на вопрос о совместности неоднородной системы дает теорема Кронекера-Капелли:
Для того, чтобы система линейных уравнений была совместна, необходимо и достаточно, чтобы ранг матрицы системы был равен рангу расширенной матрицы, то есть:
rang
A
= rang
.
Рассмотрим систему, у которой число уравнений равно числу неизвестных, т=п.
АХ=В,
где А=(аij) - квадратная матрица порядка n. При решении такой системы возможны два случая:
Матрица А - не вырождена, ее определитель
.
В этом случае существует обратная матрица А-1. Уравнение АХ=В умножим слева на А-1, получим:
А-1AX= А-1B,
так как А-1А = Е, то решение системы найдено
X= А-1•B.
Итак, система имеет единственное решение, которое находится с помощью обратной матрицы по формуле:
Отсюда легко получаются известные формулы Крамера:
или
,
где
- определитель матрицы А, у которой i-ый
столбец заменен столбцом свободных
членов.
Пример 13. Решить систему с помощью обратной матрицы:
.
Решение
Установим, будет ли основная матрица системы невырожденной, для этого найдем ее определитель:
,
следовательно А -не вырождена.
Решение Х ищем по формуле Х = А-1В.
Найдем
обратную матрицу
.
Вычислим все алгебраические дополнения:
; А21=1; А31=8;
; А22=2; А32=-5;
А23=5; А33=-2.
тогда:
Найдем неизвестные системы:
итак,
.
Пример 14. Решить систему, используя формулы Крамера:
.
Решение
Найдем определитель основной матрицы системы:
, следовательно, система имеет единственное решение. Найдем его по формулам Крамера:
где
итак,
;
Матрица А - вырождена, то есть А = detA = 0.
Тогда ее ранг r(А) = r < п.
Условие
совместности тоже выполнено, так как
ранг расширенной матрицы
равен r:
Как найти и записать решения системы в этом случае?
Пусть базисный минор матрицы А, порядок которого равен r,находится в левом верхнем углу. В этом случае п-r уравнений, коэффициенты которых не входят в базисный минор, будут линейными комбинациями первых уравнений и могут быть отброшены.
Тогда система имеет следующий вид:
Перепишем систему, оставив слева только r слагаемых в каждом уравнении:
x1 , x2, …, xr называют базисными переменными,
xr+1 , …, xn называют свободными переменными.
Если выразить базисные переменные в общем виде через свободные, то получим общее решение системы. Если в этом общем решении придавать свободным переменным конкретные числовые значения, то получим частное решение системы.
Таким образом, в этом случае, когда r(А) = r( ) < п, система имеет бесчисленное множество решений (пример 16).
