- •А кадемия управления при Президенте Республики Беларусь
- •Курс лекций
- •Введение Лекция 1. Основы математической логики
- •Высказывания и логические связки
- •Контрольные вопросы к теме:
- •Элементарная математика Лекция 2. Элементы теории множеств.
- •Основные понятия.
- •Основные операции над множествами
- •Отображения.
- •Отношения эквивалентности и упорядоченности
- •Контрольные вопросы к теме
- •Лекция 3. Числовые множества.
- •Основные понятия
- •Соединения. Бином Ньютона.
- •Комплексные числа
- •Операции над комплексными числами
- •Формула Муавра. Извлечение корня из комплексного числа.
- •Контрольные вопросы к теме
- •Аналитическая геометрия
- •Лекция 4. Векторы
- •Основные понятия
- •Линейные операции над векторами
- •Проекция вектора на ось
- •Линейная зависимость векторов
- •Базис. Координаты вектора в базисе
- •Декартовы прямоугольные координаты в пространстве. Координаты точек. Координаты векторов. Деление отрезка в данном отношении
- •Направляющие косинусы
- •Скалярное произведение
- •Векторное произведение
- •Смешанное произведение
- •Контрольные вопросы к теме
- •Лекция 5. Прямая
- •Основные понятия
- •Взаимное расположение прямых
- •Контрольные вопросы к теме
- •Лекция 6. Плоскость
- •Основные понятия
- •Нормальное уравнение плоскости
- •Взаимное расположение плоскостей
- •Контрольные вопросы к теме
- •Лекция 7. Кривые второго порядка
- •Гипербола
- •Парабола
- •Исследование на плоскости уравнения второй степени
- •Контрольные вопросы к теме
- •Линейная алгебра Лекция 8. Понятие евклидова пространства.
- •– Мерные векторы
- •Коллинеарные векторы
- •Размерность и базис векторного пространства
- •Контрольные вопросы к теме
- •Лекция 9. Матрицы
- •Основные понятия
- •Операции над матрицами
- •Определитель матрицы
- •Ранг матрицы
- •Обратная матрица
- •Контрольные вопросы к теме
- •Лекция 10. *Понятие линейного оператора*
- •Переход к новому базису
- •Линейное преобразование переменных
- •Собственные значения и собственные вектора матриц
- •Контрольные вопросы к теме
- •Лекция 11. Многочлены
- •Основные понятия
- •Теорема о делении с остатком.
- •Теорема Безу.
- •Контрольные вопросы к теме
- •Понятие квадратичной формы.
- •Канонический базис квадратичной формы
- •Канонический базис из собственных векторов матрицы квадратичной формы
- •Канонический базис Якоби квадратичной формы .
- •Положительно и отрицательно определенные квадратичные формы
- •Квадратичная форма положительно определена тогда и только тогда, когда , ,…, .
- •Квадратичная форма отрицательно определена тогда и только тогда, когда , ,…, .
- •Квадратичная форма положительно определена тогда и только тогда, когда все собственные значения матрицы положительны.
- •Квадратичная форма отрицательно определена тогда и только тогда, когда все собственные значения матрицы отрицательны
- •Квадратичная форма положительно определена тогда и только тогда, когда главные миноры матрицы положительны.
- •Квадратичная форма отрицательно определена тогда и только тогда, когда главные миноры матрицы четного порядка положительны, а главные миноры матрицы нечетного порядка отрицательны.
- •Применение квадратичных форм к исследованию кривых второго прядка.
- •Контрольные вопросы к теме
- •Лекция 13. Системы линейных уравнений
- •Основные понятия
- •Критерий совместности системы линейных уравнений
- •Правило Крамера решения систем линейных уравнений
- •Метод Гаусса
- •Однородные системы уравнений.
- •Разрешенные системы линейных уравнений
- •Можно построить решение системы уравнений, у которого значения свободных переменных будут равны соответственно ;
- •Если у решений и системы уравнений значения свободных переменных совпадают, то и сами решения совпадают.
- •Контрольные вопросы к теме
- •Лекция 14. *Основы линейного программирования*
- •Линейное программирование
- •Задача линейного программирования
- •Приведение общей задачи линейного программирования к канонической форме.
- •Множества допустимых решений
- •Опорное решение задачи линейного программирования, его взаимосвязь с угловыми точками.
- •Симплекс-метод с естественным базисом.
- •Симплексный метод с искусственным базисом (м-метод).
- •Теория двойственности.
- •Теоремы двойственности
- •Контрольные вопросы к теме
- •Экзаменационные вопросы
- •Литература
Основные понятия
Для исследования процессов функционирования экономики, при построении математических моделей конкретных задач, возникающих перед менеджером в процессе его деятельности, в ряде случаев используются системы линейных уравнений. Так, например, при межотраслевом анализе – изменение объема выпуска отрасли при фиксированном коэффициенте прямых затрат в случае изменения спроса необходимо искать путем решения системы линейных уравнений, которая является моделью изучаемого процесса.
Нахождение решений системы линейных уравнений может быть осуществлено различными методами. Выбор метода зависит от рассматриваемой задачи и соответствующей математической модели. В ряде случаев необходимо лишь знать – существует ли решение рассматриваемой системы.
Цель данного раздела – исследовать совместность системы линейных уравнений и дать некоторые методы их решения. Эти методы позволяют найти точное решение системы. Кроме этого, существуют методы, позволяющие находить приближенные решения, например, метод Якоби, метод Гаусса-Зейделя, метод пошагового агрегирования. В этом разделе они не рассматриваются.
Рассмотрим совокупность уравнений.
|
(13.1) |
где
‑ действительные числа, а
‑ неизвестные. Эту совокупность
называют системой линейных уравнений
с
неизвестными, числа
‑ коэффициенты системы (1),
‑ свободные члены. Упорядоченный
набор
действительных чисел
называется решением системы (13.1), если
после подстановки в каждое из уравнений
(13.1) вместо
чисел
,
это уравнение превращается в тождество.
Система линейных уравнений называется совместной, если она имеет хотя бы одно решение, и несовместной, если не имеет ни одного решения.
Система называется определенной, если она имеет единственное решение, и неопределенной, если у нее есть, по крайней мере, два различных решения.
Две системы с неизвестными называются эквивалентными, если множества их решений совпадают.
Матрица
,
составленная из коэффициентов системы
(13.1), называется матрицей системы.
Обозначив
через
,
систему (13.1) можно записать в виде
матричного уравнения
|
(13.2) |
Матрица
,
полученная приписывание к матрице
справа столбца свободных членов системы
(13.1), называется расширенной матрицей
системы (13.1).
При исследовании системы (13.1) ищут ответ на следующие три вопроса:
когда система совместна;
если система совместна, то определена ли она;
как отыскать ее решения.
Критерий совместности системы линейных уравнений
Ответ на первый вопрос дает теорема Кронекера-Капелли – критерий совместности системы линейных уравнений.
Теорема. Система линейных уравнений совместна тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу ее расширенной матрицы.
Правило Крамера решения систем линейных уравнений
Рассмотрим
невырожденные системы линейных уравнений,
т.е. системы, у которых
и определитель матрицы системы отличен
от нуля. Определитель матрицы называется
определителем системы. Следующая
теорема, называемая правилом Крамера,
отвечает на второй вопрос.
Пусть дана система двух линейных уравнений с двумя неизвестными
|
(13.3) |
Коэффициенты этой системы составляют квадратную матрицу второго порядка
|
(13.4) |
Решим
систему (13.3). Для этого умножим первое
уравнение системы на
,
второе – на
и вычтем из первого уравнения второе
.
Аналогично,
исключая
,
получим
.
Если
,
то найдем единственное решение системы:
.
Общий
знаменатель значений неизвестных
и
,
обозначаемый через
,
называется определителем матрицы
.
Это определитель второго порядка.
Числителями неизвестных
и
являются определители тоже второго
порядка
.
Откуда
.
Мы получили правило Крамера решения системы двух линейных уравнений с двумя неизвестными.
Правило
Крамера. Если определитель
системы
линейных уравнений с
неизвестными отличен от нуля, то система
имеет единственное решение:
,
где
‑ определитель, получаемый из
заменой
-го
столбца столбцом свободных членов.
Невырожденную
систему линейных уравнений
можно решить и иным способом.
Поскольку
матрица
‑ невырожденная, то для нее существует
единственная обратная матрица
.
Умножив обе части уравнения
слева на матрицу
,
получим
,
откуда
.
Мы ответили на три вопроса относительно систем линейных уравнений. Однако применение теоремы Крамера, которая позволила дать этот ответ, приводит к слишком громоздким вычислениям. Практически для решения систем линейных уравнений чаще всего применяется метод Гаусса.

,