На главную v-garant.ru
Алгебра и аналитическая геометрия Метод Гаусса Комплексные числа Предел функции одной переменной Схема исследования графика функции Исследование функции на экстремум Локальный экстремум функции Функциональные ряды

Учебник по высшей математике

Метод Гаусса решения СЛУ.

На практике чаще всего используют метод Гаусса построения решений СЛУ. При этом при исследовании и решении СЛУ производятся элементарные преобразования строк расширенной матрицы : перестановка строк (это соответствует перестановке уравнений системы), сложение строк (это соответствует сложению уравнений системы), умножение строк на отличное от нуля число (это соответствует умножению уравнения системы на отличное от нуля число). Очевидно, что при указанных преобразованиях получается система, эквивалентная данной. Следовательно, после элементарных преобразований строк расширенной матрицы  получается расширенная матрица некоторой новой системы, эквивалентной данной системе.

Замечание. Перестановка в основной матрице двух столбцов соответствует в системе перестановке неизвестных вместе со своими координатами. Умножение столбца на число и сложение столбцов приводит к изменению коэффициентов только при одном неизвестном и значит к системе, не эквивалентной рассматриваемой.

Рассмотрим матрицу . Элементарными преобразованиями строк ее можно привести к ступенчатой матрице : :

( – некоторый элемент поля ). .

Выберем в матрице  ненулевой минор порядка , т.е. базисный минор. Как и в теореме 11, §11 (о ступенчатой матрице), его можно выбрать на пересечении первых   строк и столбцов, с которых начинаются ненулевые элементы строк. Этот минор верхнетреугольный и равен произведению . Будем считать, что этот минор расположен в левом верхнем углу матрицы  (перестановкой столбцов матрицы  и перенумерацией переменных этого всегда можно добиться). Нулевые строки матрицы отбросим (этому соответствуют уравнения   с любым решением).

.

Далее все элементы базисного минора выше главной диагонали можно сделать равными нулю (как в теореме 11, §11), а элементы главной диагонали – равными 1 (умножением строки на ):

Т.о., исходная система (1) приведена к эквивалентной системе

или к системе

Отсюда видно, что если , то система имеет единственное решение

, …, .

Если , то переменные  – базисные,   – свободные и придавая им произвольные значения , …, , получим решение:

  (9)

или, по аналогии с (7)

  (10)

По аналогии с п.4 можно показать, что (9), (10) дают общее решение системы (1).

Итак, метод Гаусса состоит в следующем.

расширенную матрицу системы элементарными преобразованиями приводят к ступенчатому виду;

сравнивают ранги основной и расширенной матриц и делают вывод о совместности или не совместности системы;

в случае совместности системы в основной матрице выбирают базисный минор и дальнейшими элементарными преобразованиями строк добиваются того, чтобы в этом миноре все элементы вне главной диагонали стали равными нулю, а элементы главной диагонали стали равными единице;

выписывают систему, соответствующую полученной расширенной матрице, после чего переписывают систему, оставляя базисные неизвестные слева и переведя остальные слагаемые в правую часть;

если ,то в правой части стоят только свободные члены и получено единственное решение;

если , то в правой части есть свободные неизвестные. Придавая им произвольные значения, получаем общее решение по формуле (9).

Пример (см. п.4°).

   ~  ~  ~   

6°. Нахождение обратной матрицы методом Гаусса.

Напомним, что матрица  называется обратной к , если . Обратные матрицы существуют лишь для невырожденных матриц, т.е. . Было показано, что , где  – присоединенная матрица, полученная из алгебраических дополнений, т. е. вычислением определителей -ого порядка. Вместе с тем, операция вычисления определителя, запрограммированная в ЭВМ, требует больших машинных ресурсов. Поэтому более предпочтительным выглядит вычисление обратной матрицы с помощью метода Гаусса.

Для этого воспользуемся определением обратной матрицы      

 

Т.о., матричное уравнение  эквивалентно системе линейных уравнений, состоящей из  систем, каждая из которых является системой из  переменных и все они имеют одну и ту же основную матрицу систем:

; ; …;

Все эти системы объединим в одной расширенной матрице:

Приведение этой матрицы к ступенчатому виду должно обозначать приведение к ступенчатому виду всех расширенных матриц подсистем. Так как      она может быть приведена к следующему виду

Решение каждой из подсистем имеет вид:

, , …,   

матрица , стоящая за вертикальной чертой, является обратной матрицей .

Пример (см. пример из §8)

 ~  ~  ~  ~  ~

7о. Однородные системы уравнений.

Рассмотрим однородную систему уравнений:

Лемма 1. Система однородных уравнений всегда совместна.

Really  – ее решение. Это решение называется тривиальным.

Ненулевые решения называются нетривиальными.

В соответствии с общей теорией, справедлива следующая лемма.

Лемма 2. Однородная система с квадратной матрицей  имеет нетривиальное решение   .

Доказательство.  Пусть нетривиальное решение существует, тогда два решения. Методом от противного. Пусть   по формулам Крамера – решение единственное, что противоречит условию  .

  Следовательно,   существуют свободные переменные  нетривиальное решение.

Теорема 5. (о множестве решений системы однородных уравнений).

Множество решений СОЛУ образует в пространстве  подпространство размерности , где .

Доказательство. В соответствии с п.4о, решение СОЛУ можно записать в виде (см. формулу (7)):

т.к. , т. е. в случае СОЛУ, любое решение системы выражается в виде линейной комбинации   векторов:

, …, .

Следовательно, множество всех решений СОЛУ образует подпространство в пространстве .

Теперь покажем, что вектора  – линейно независимы. Для этого составим матрицу   из их координат:

Снизу расположен минор порядка , отличный от нуля     столбцов матрицы  линейно независимы  вектора  – линейно независимы  эти вектора образуют базис подпространства  размерность подпространства равна . ч.т.д.

Пусть известны какие-либо  линейно независимых решений СОЛУ:

, …, .

Тогда, в силу предыдущей теоремы, эти вектора образуют базис в подпространстве всех решений СОЛУ и любое решение может быть представлено в виде линейной комбинации этих векторов

, . (11)

и обратно, любая линейная комбинация дает решение СОЛУ.

Def 9. Всякая линейно независимая система  решений СОЛУ (1) называется фундаментальной системой решений.

Т.о., для того, чтобы решить СОЛУ, надо найти фундаментальную систему решений. Тогда общее решение задается формулой (11), где   – произвольные элементы .

Пример.

;

  ~ .

, .

.

Теперь покажем, что любое подпространство  пространства  может быть получено как решение некоторой СОЛУ.

Теорема 6. Всякое подпространство  размерности  в пространстве  с данным базисом является подпространством решений некоторой системы линейных однородных уравнений ранга .

Доказательство. Пусть в  задан базис  и подпространство . Возьмем в  базис  дополним его до базиса в : . Каждый вектор  можно разложить оп этому базису

,

причем   , т.к.  – линейная оболочка . Уравнения , …,  определяют  в базисе . Известно, что два базиса связаны формулами: , где  – матрица перехода, . Тогда  – формула связи координат вектора в различных базисах. Следовательно,  и система уравнений на  имеет вид

,  (12)

Т.к.    строки матрицы  линейно независимы  ранг системы (12) равен . ч.т.д.

8о. системы линейных неоднородных уравнений

Рассмотрим систему неоднородных уравнений

  (13)

Пусть . Пусть  – решение этой системы, т.е.

  (14)

Вычитая из (13) выражение (14), получаем

.

Т.о.,  является решением соответствующего однородного уравнения.

Пусть   – фундаментальная система решений однородного уравнения. Тогда любое  может быть представлено в виде:

.

Тогда получаем

 (15)

Если  – частное решение уравнения (13), то формулы (15) дают общее решение. Из (15) следует теорема.

Теорема 7. Общее решение СЛНУ (13) представляется в виде суммы произвольного частного решения этой системы и общего решения соответствующей ей однородной системы.

Следствие 1. Разность двух произвольных решений СЛНУ является решением соответствующей СЛОУ.

Следствие 2. Сумма любого частного решения СЛНУ с любым частным решением соответствующей СЛОУ дает частное решение СЛНУ.

Замечание. В формуле (7) вектор  – частное решение СЛНУ, а вектора  – частные решения СЛОУ.

Двойной интеграл. Его основные свойства и приложения

Система линейных уравнений

Пространство геометрических векторов как пример линейного пространства

Полярные координаты бывают очень полезны при вычислениях. Рассмотрим пример. Найти.


Математический анализ