- •1.Вектор. Основные свойства.
- •2.Уравнения прямых и кривых на плоскости
- •3. Плоскость в пространстве
- •4.1.Матрицы. Операции над матрицами
- •4.2. Определители
- •4.3. Ранг матрицы
- •4.4. Обратная матрица
- •5.1. Критерий совместности Кронекера-Капелли
- •5.2. Метод Гаусса
- •5.3. Формулы Крамера
- •5.4. Матричный метод
- •5.5. Системы линейных уравнений общего вида
- •6.1. Предел последовательности и функции. Теоремы о пределах
- •7.1. Производная, правила и формулы дифференцирования
- •7.3. Экстремум функции
- •7.4. Раскрытие неопределенностей. Правило Лопиталя
- •7.5 Частные производные. Метод наименьших квадратов.
- •8.1. Основные методы интегрирования
- •Несобственные интегралы
- •9.1. Вероятность и риск, пространство элементарных событий
- •9.2. Независимость событий. Последовательные события и слепой случай. Теорема умножения вероятностей. "Дерево вероятностей"
- •9.3. Статистическое (частотное) определение вероятности. Теорема сложения вероятностей
- •9.4. Формула полной вероятности
- •9.5. Последовательтность испытаний (схема Бернулли)
- •10.1. Среднее арифметическое, мода и медиана. Среднее квадратическое отклонение
- •10.2. Нормальное распределение и его свойства
- •10.3. Выборки и доверительные интервалы
- •10.4. Центральная предельная теорема. Систематические изменения или случайность
- •10.5. Введение в корреляционный анализ. Основы регрессионного анализа
5.2. Метод Гаусса
Исторически первым, наиболее распространенным методом решения систем линейных уравнений является метод Гаусса, или метод последовательного исключения неизвестных. Сущность этого метода состоит в том, что посредством последовательных исключений неизвестных данная система превращается в ступенчатую (в частности, треугольную) систему, равносильную данной. При практическом решении системы линейных уравнений методом Гаусса удобнее приводить к ступенчатому виду не саму систему уравнений, а расширенную матрицу этой системы, выполняя элементарные преобразования над ее строками. Последовательно получающиеся в ходе преобразования матрицы обычно соединяют знаком эквивалентности.
Пример 2.13. Решить систему уравнений методом Гаусса:
Решение. Выпишем расширенную матрицу данной системы
и произведем следующие элементарные преобразования над ее строками:
а) из ее второй и третьей строк вычтем первую, умноженную соответственно на 3 и 2:
;
б) третью строку умножим на (-5) и прибавим к ней вторую:
.
В результате всех этих преобразований данная система приводится к треугольному виду:
Из последнего уравнения находим . Подставляя это значение во второе уравнение, имеем . Далее из первого уравнения получим .
5.3. Формулы Крамера
Метод Крамера состоит в том, что мы последовательно находим главный определитель системы (5.3), т.е. определитель матрицы А
и n вспомогательных определителей , которые получаются из определителя заменой i-го столбца столбцом свободных членов.
Формулы Крамера имеют вид:
. (5.4)
Из (5.4) следует правило Крамера, которое дает исчерпывающий ответ на вопрос о совместности системы (5.3): если главный определитель системы отличен от нуля, то система имеет единственное решение, определяемое по формулам:
.
Если главный определитель системы и все вспомогательные определители , то система имеет бесчисленное множество решений. Если главный определитель системы , а хотя бы один вспомогательный определитель отличен от нуля, то система несовместна.
Пример 2.14. Решить методом Крамера систему уравнений:
Решение. Главный определитель этой системы
,
значит, система имеет единственное решение. Вычислим вспомогательные определители , получающиеся из определителя путем замены в нем столбца, состоящего из коэффициентов при xi, столбцом из свободных членов:
, ,
, .
Отсюда , , , , решение системы ‑ вектор .
5.4. Матричный метод
Если матрица А системы линейных уравнений невырожденная, т.е. , то матрица А имеет обратную, и решение системы (5.3) совпадает с вектором C = A1B. Иначе говоря, данная система имеет единственное решение. Отыскание решения системы по формуле X=C, C=A1B называют матричным способом решения системы, или решением по методу обратной матрицы.
Пример 2.15. Решить матричным способом систему уравнений
Решение. Обозначим
;
Тогда данная система уравнений запишется матричным уравнением AX=B. Поскольку , то матрица A невырождена и поэтому имеет обратную:
.
Для получения решения X мы должны умножить вектор-столбец B слева на матрицу A: X = A1B. В данном случае
и, следовательно,
.
Выполняя действия над матрицами, получим:
,
,
.
Итак, .