Мы продолжим шлифовать технику элементарных преобразований
на однородной системе линейных уравнений
.
По первым абзацам материал может показаться скучным и заурядным, однако данное впечатление обманчиво. Помимо дальнейшей отработки технических приёмов будет много новой информации, поэтому, пожалуйста, постарайтесь не пренебрегать примерами данной статьи.
Что такое однородная система линейных уравнений?
Ответ напрашивается сам собой. Система линейных уравнений является однородной, если свободный член каждого
уравнения системы равен нулю. Например:
Совершенно ясно, что однородная система всегда совместна
, то есть всегда имеет решение. И, прежде всего, в глаза бросается так называемое тривиальное
решение 
. Тривиальное, для тех, кто совсем не понял смысл прилагательного, значит, беспонтовое. Не академично, конечно, но зато доходчиво =) …Чего ходить вокруг да около, давайте выясним, нет ли у данной системы каких-нибудь других решений:
Пример 1
Решение
: чтобы решить однородную систему необходимо записать матрицу системы
и с помощью элементарных преобразований привести её к ступенчатому виду. Обратите внимание, что здесь отпадает необходимость записывать вертикальную черту и нулевой столбец свободных членов – ведь что ни делай с нулями, они так и останутся нулями:
(1) Ко второй строке прибавили первую строку, умноженную на –2. К третьей строке прибавили первую строку, умноженную на –3.
(2) К третьей строке прибавили вторую строку, умноженную на –1.
Делить третью строку на 3 не имеет особого смысла.
В результате элементарных преобразований получена эквивалентная однородная система 
, и, применяя обратный ход метода Гаусса, легко убедиться, что решение единственно.
Ответ
: 
Сформулируем очевидный критерий : однородная система линейных уравнений имеет только тривиальное решение , если ранг матрицы системы (в данном случае 3) равен количеству переменных (в данном случае – 3 шт.).
Разогреваемся и настраиваем свой радиоприёмник на волну элементарных преобразований:
Пример 2
Решить однородную систему линейных уравнений
Чтобы окончательно закрепить алгоритм, разберём финальное задание:
Пример 7
Решить однородную систему, ответ записать в векторной форме.
Решение
: запишем матрицу системы и с помощью элементарных преобразований приведём её к ступенчатому виду:
(1) У первой строки сменили знак. Ещё раз заостряю внимание на неоднократно встречавшемся приёме, который позволяет существенно упростить следующее действие.
(1) Ко 2-й и 3-й строкам прибавили первую строку. К 4-й строке прибавили первую строку, умноженную на 2.
(3) Последние три строки пропорциональны, две из них удалили.
В результате получена стандартная ступенчатая матрица, и решение продолжается по накатанной колее:
– базисные переменные;
– свободные переменные.
Выразим базисные переменные через свободные переменные. Из 2-го уравнения:
– подставим в 1-е уравнение:
Таким образом, общее решение:
Поскольку в рассматриваемом примере три свободные переменные, то фундаментальная система содержит три вектора.
Подставим тройку значений 
в общее решение и получим вектор , координаты которого удовлетворяют каждому уравнению однородной системы. И снова повторюсь, что крайне желательно проверять каждый полученный вектор – времени займет не так много, а от ошибок убережёт стопроцентно.
Для тройки значений 
находим вектор
И, наконец, для тройки 
получаем третий вектор:
Ответ : , где
Желающие избежать дробных значений могут рассмотреть тройки 
и получить ответ в эквивалентном виде:
К слову о дробях. Посмотрим на полученную в задаче матрицу 
и зададимся вопросом – нельзя ли упростить дальнейшее решение? Ведь здесь мы сначала выразили через дроби базисную переменную , потом через дроби базисную переменную , и, надо сказать, процесс это был не самый простой и не самый приятный.
Второй вариант решения :
Идея состоит в том, чтобы попытаться выбрать другие базисные переменные
. Посмотрим на матрицу и заметим две единицы в третьем столбце. Так почему бы не получить ноль вверху? Проведём ещё одно элементарное преобразование:
Решение систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ), несомненно, является важнейшей темой курса линейной алгебры. Огромное количество задач из всех разделов математики сводится к решению систем линейных уравнений. Этими факторами объясняется причина создания данной статьи. Материал статьи подобран и структурирован так, что с его помощью Вы сможете
- подобрать оптимальный метод решения Вашей системы линейных алгебраических уравнений,
- изучить теорию выбранного метода,
- решить Вашу систему линейных уравнений, рассмотрев подробно разобранные решения характерных примеров и задач.
Краткое описание материала статьи.
Сначала дадим все необходимые определения, понятия и введем обозначения.
Далее рассмотрим методы решения систем линейных алгебраических уравнений, в которых число уравнений равно числу неизвестных переменных и которые имеют единственное решение. Во-первых, остановимся на методе Крамера, во-вторых, покажем матричный метод решения таких систем уравнений, в-третьих, разберем метод Гаусса (метод последовательного исключения неизвестных переменных). Для закрепления теории обязательно решим несколько СЛАУ различными способами.
После этого перейдем к решению систем линейных алгебраических уравнений общего вида, в которых число уравнений не совпадает с числом неизвестных переменных или основная матрица системы является вырожденной. Сформулируем теорему Кронекера - Капелли, которая позволяет установить совместность СЛАУ. Разберем решение систем (в случае их совместности) с помощью понятия базисного минора матрицы. Также рассмотрим метод Гаусса и подробно опишем решения примеров.
Обязательно остановимся на структуре общего решения однородных и неоднородных систем линейных алгебраических уравнений. Дадим понятие фундаментальной системы решений и покажем, как записывается общее решение СЛАУ с помощью векторов фундаментальной системы решений. Для лучшего понимания разберем несколько примеров.
В заключении рассмотрим системы уравнений, сводящиеся к линейным, а также различные задачи, при решении которых возникают СЛАУ.
Навигация по странице.
Определения, понятия, обозначения.
Будем рассматривать системы из p
линейных алгебраических уравнений с n
неизвестными переменными (p
может быть равно n
) вида
Неизвестные переменные, - коэффициенты (некоторые действительные или комплексные числа), - свободные члены (также действительные или комплексные числа).
Такую форму записи СЛАУ называют координатной .
В матричной форме
записи эта система уравнений имеет вид ,
где 
- основная матрица системы, - матрица-столбец неизвестных переменных, - матрица-столбец свободных членов.
Если к матрице А
добавить в качестве (n+1)-ого
столбца матрицу-столбец свободных членов, то получим так называемую расширенную матрицу
системы линейных уравнений. Обычно расширенную матрицу обозначают буквой Т
, а столбец свободных членов отделяют вертикальной линией от остальных столбцов, то есть,
Решением системы линейных алгебраических уравнений называют набор значений неизвестных переменных , обращающий все уравнения системы в тождества. Матричное уравнение при данных значениях неизвестных переменных также обращается в тождество .
Если система уравнений имеет хотя бы одно решение, то она называется совместной .
Если система уравнений решений не имеет, то она называется несовместной .
Если СЛАУ имеет единственное решение, то ее называют определенной ; если решений больше одного, то – неопределенной .
Если свободные члены всех уравнений системы равны нулю 
, то система называется однородной
, в противном случае – неоднородной
.
Решение элементарных систем линейных алгебраических уравнений.
Если число уравнений системы равно числу неизвестных переменных и определитель ее основной матрицы не равен нулю, то такие СЛАУ будем называть элементарными . Такие системы уравнений имеют единственное решение, причем в случае однородной системы все неизвестные переменные равны нулю.
Такие СЛАУ мы начинали изучать в средней школе. При их решении мы брали какое-нибудь одно уравнение, выражали одну неизвестную переменную через другие и подставляли ее в оставшиеся уравнения, следом брали следующее уравнение, выражали следующую неизвестную переменную и подставляли в другие уравнения и так далее. Или пользовались методом сложения, то есть, складывали два или более уравнений, чтобы исключить некоторые неизвестные переменные. Не будем подробно останавливаться на этих методах, так как они по сути являются модификациями метода Гаусса.
Основными методами решения элементарных систем линейных уравнений являются метод Крамера, матричный метод и метод Гаусса. Разберем их.
Решение систем линейных уравнений методом Крамера.
Пусть нам требуется решить систему линейных алгебраических уравнений
в которой число уравнений равно числу неизвестных переменных и определитель основной матрицы системы отличен от нуля, то есть, .
Пусть - определитель основной матрицы системы, а 
- определители матриц, которые получаются из А
заменой 1-ого, 2-ого, …, n-ого
столбца соответственно на столбец свободных членов:
При таких обозначениях неизвестные переменные вычисляются по формулам метода Крамера как 
. Так находится решение системы линейных алгебраических уравнений методом Крамера.
Пример.
Методом Крамера 
.
Решение.
Основная матрица системы имеет вид 
. Вычислим ее определитель (при необходимости смотрите статью ):
Так как определитель основной матрицы системы отличен от нуля, то система имеет единственное решение, которое может быть найдено методом Крамера.
Составим и вычислим необходимые определители 
(определитель получаем, заменив в матрице А
первый столбец на столбец свободных членов , определитель - заменив второй столбец на столбец свободных членов, - заменив третий столбец матрицы А
на столбец свободных членов):
Находим неизвестные переменные по формулам 
:
Ответ:
Основным недостатком метода Крамера (если это можно назвать недостатком) является трудоемкость вычисления определителей, когда число уравнений системы больше трех.
Решение систем линейных алгебраических уравнений матричным методом (с помощью обратной матрицы).
Пусть система линейных алгебраических уравнений задана в матричной форме , где матрица A имеет размерность n на n и ее определитель отличен от нуля.
Так как , то матрица А – обратима, то есть, существует обратная матрица . Если умножить обе части равенства на слева, то получим формулу для нахождения матрицы-столбца неизвестных переменных . Так мы получили решение системы линейных алгебраических уравнений матричным методом.
Пример.
Решите систему линейных уравнений матричным методом.
Решение.
Перепишем систему уравнений в матричной форме:
Так как
то СЛАУ можно решать матричным методом. С помощью обратной матрицы решение этой системы может быть найдено как 
.
Построим обратную матрицу с помощью матрицы из алгебраических дополнений элементов матрицы А
(при необходимости смотрите статью ):
Осталось вычислить - матрицу неизвестных переменных, умножив обратную матрицу 
на матрицу-столбец свободных членов (при необходимости смотрите статью ):
Ответ:
или в другой записи x 1 = 4, x 2 = 0, x 3 = -1
.
Основная проблема при нахождении решения систем линейных алгебраических уравнений матричным методом заключается в трудоемкости нахождения обратной матрицы, особенно для квадратных матриц порядка выше третьего.
Решение систем линейных уравнений методом Гаусса.
Пусть нам требуется найти решение системы из n
линейных уравнений с n
неизвестными переменными
определитель основной матрицы которой отличен от нуля.
Суть метода Гаусса состоит в последовательном исключении неизвестных переменных: сначала исключается x 1 из всех уравнений системы, начиная со второго, далее исключается x 2 из всех уравнений, начиная с третьего, и так далее, пока в последнем уравнении останется только неизвестная переменная x n . Такой процесс преобразования уравнений системы для последовательного исключения неизвестных переменных называется прямым ходом метода Гаусса . После завершения прямого хода метода Гаусса из последнего уравнения находится x n , с помощью этого значения из предпоследнего уравнения вычисляется x n-1 , и так далее, из первого уравнения находится x 1 . Процесс вычисления неизвестных переменных при движении от последнего уравнения системы к первому называется обратным ходом метода Гаусса .
Кратко опишем алгоритм исключения неизвестных переменных.
Будем считать, что , так как мы всегда можем этого добиться перестановкой местами уравнений системы. Исключим неизвестную переменную x 1
из всех уравнений системы, начиная со второго. Для этого ко второму уравнению системы прибавим первое, умноженное на , к третьему уравнению прибавим первое, умноженное на , и так далее, к n-ому
уравнению прибавим первое, умноженное на . Система уравнений после таких преобразований примет вид
где , а 
.
К такому же результату мы бы пришли, если бы выразили x 1 через другие неизвестные переменные в первом уравнении системы и полученное выражение подставили во все остальные уравнения. Таким образом, переменная x 1 исключена из всех уравнений, начиная со второго.
Далее действуем аналогично, но лишь с частью полученной системы, которая отмечена на рисунке
Для этого к третьему уравнению системы прибавим второе, умноженное на , к четвертому уравнению прибавим второе, умноженное на , и так далее, к n-ому
уравнению прибавим второе, умноженное на . Система уравнений после таких преобразований примет вид
где , а 
. Таким образом, переменная x 2
исключена из всех уравнений, начиная с третьего.
Далее приступаем к исключению неизвестной x 3
, при этом действуем аналогично с отмеченной на рисунке частью системы
Так продолжаем прямой ход метода Гаусса пока система не примет вид
С этого момента начинаем обратный ход метода Гаусса: вычисляем x n из последнего уравнения как , с помощью полученного значения x n находим x n-1 из предпоследнего уравнения, и так далее, находим x 1 из первого уравнения.
Пример.
Решите систему линейных уравнений методом Гаусса.
Решение.
Исключим неизвестную переменную x 1
из второго и третьего уравнения системы. Для этого к обеим частям второго и третьего уравнений прибавим соответствующие части первого уравнения, умноженные на и на соответственно:
Теперь из третьего уравнения исключим x 2
, прибавив к его левой и правой частям левую и правую части второго уравнения, умноженные на :
На этом прямой ход метода Гаусса закончен, начинаем обратный ход.
Из последнего уравнения полученной системы уравнений находим x 3
:
Из второго уравнения получаем .
Из первого уравнения находим оставшуюся неизвестную переменную и этим завершаем обратный ход метода Гаусса .
Ответ:
X 1 = 4, x 2 = 0, x 3 = -1 .
Решение систем линейных алгебраических уравнений общего вида.
В общем случае число уравнений системы p
не совпадает с числом неизвестных переменных n
:
Такие СЛАУ могут не иметь решений, иметь единственное решение или иметь бесконечно много решений. Это утверждение относится также к системам уравнений, основная матрица которых квадратная и вырожденная.
Теорема Кронекера – Капелли.
Прежде чем находить решение системы линейных уравнений необходимо установить ее совместность. Ответ на вопрос когда СЛАУ совместна, а когда несовместна, дает теорема Кронекера – Капелли
:
для того, чтобы система из p
уравнений с n
неизвестными (p
может быть равно n
) была совместна необходимо и достаточно, чтобы ранг основной матрицы системы был равен рангу расширенной матрицы, то есть, Rank(A)=Rank(T)
.
Рассмотрим на примере применение теоремы Кронекера – Капелли для определения совместности системы линейных уравнений.
Пример.
Выясните, имеет ли система линейных уравнений 
решения.
Решение.
. Воспользуемся методом окаймляющих миноров. Минор второго порядка 
отличен от нуля. Переберем окаймляющие его миноры третьего порядка:
Так как все окаймляющие миноры третьего порядка равны нулю, то ранг основной матрицы равен двум.
В свою очередь ранг расширенной матрицы 
равен трем, так как минор третьего порядка
отличен от нуля.
Таким образом, Rang(A) , следовательно, по теореме Кронекера – Капелли можно сделать вывод, что исходная система линейных уравнений несовместна.
Ответ:
Система решений не имеет.
Итак, мы научились устанавливать несовместность системы с помощью теоремы Кронекера – Капелли.
А как же находить решение СЛАУ, если установлена ее совместность?
Для этого нам потребуется понятие базисного минора матрицы и теорема о ранге матрицы.
Минор наивысшего порядка матрицы А , отличный от нуля, называется базисным .
Из определения базисного минора следует, что его порядок равен рангу матрицы. Для ненулевой матрицы А базисных миноров может быть несколько, один базисный минор есть всегда.
Для примера рассмотрим матрицу 
.
Все миноры третьего порядка этой матрицы равны нулю, так как элементы третьей строки этой матрицы представляют собой сумму соответствующих элементов первой и второй строк.
Базисными являются следующие миноры второго порядка, так как они отличны от нуля
Миноры 
базисными не являются, так как равны нулю.
Теорема о ранге матрицы.
Если ранг матрицы порядка p на n равен r , то все элементы строк (и столбцов) матрицы, не образующие выбранный базисный минор, линейно выражаются через соответствующие элементы строк (и столбцов), образующих базисный минор.
Что нам дает теорема о ранге матрицы?
Если по теореме Кронекера – Капелли мы установили совместность системы, то выбираем любой базисный минор основной матрицы системы (его порядок равен r ), и исключаем из системы все уравнения, которые не образуют выбранный базисный минор. Полученная таким образом СЛАУ будет эквивалентна исходной, так как отброшенные уравнения все равно излишни (они согласно теореме о ранге матрицы являются линейной комбинацией оставшихся уравнений).
В итоге, после отбрасывания излишних уравнений системы, возможны два случая.
Если число уравнений r в полученной системе будет равно числу неизвестных переменных, то она будет определенной и единственное решение можно будет найти методом Крамера, матричным методом или методом Гаусса.
Пример.
.
Решение.
Ранг основной матрицы системы 
равен двум, так как минор второго порядка 
отличен от нуля. Ранг расширенной матрицы 
также равен двум, так как единственный минор третьего порядка равен нулю
а рассмотренный выше минор второго порядка отличен от нуля. На основании теоремы Кронекера – Капелли можно утверждать совместность исходной системы линейных уравнений, так как Rank(A)=Rank(T)=2
.
В качестве базисного минора возьмем . Его образуют коэффициенты первого и второго уравнений:
Третье уравнение системы не участвует в образовании базисного минора, поэтому исключим его из системы на основании теоремы о ранге матрицы:
Так мы получили элементарную систему линейных алгебраических уравнений. Решим ее методом Крамера:
Ответ:
x 1 = 1, x 2 = 2 .
Если число уравнений r в полученной СЛАУ меньше числа неизвестных переменных n , то в левых частях уравнений оставляем слагаемые, образующие базисный минор, остальные слагаемые переносим в правые части уравнений системы с противоположным знаком.
Неизвестные переменные (их r штук), оставшиеся в левых частях уравнений, называются основными .
Неизвестные переменные (их n - r штук), которые оказались в правых частях, называются свободными .
Теперь считаем, что свободные неизвестные переменные могут принимать произвольные значения, при этом r основных неизвестных переменных будут выражаться через свободные неизвестные переменные единственным образом. Их выражение можно найти решая полученную СЛАУ методом Крамера, матричным методом или методом Гаусса.
Разберем на примере.
Пример.
Решите систему линейных алгебраических уравнений 
.
Решение.
Найдем ранг основной матрицы системы 
методом окаймляющих миноров. В качестве ненулевого минора первого порядка возьмем a 1 1 = 1
. Начнем поиск ненулевого минора второго порядка, окаймляющего данный минор:
Так мы нашли ненулевой минор второго порядка. Начнем поиск ненулевого окаймляющего минора третьего порядка:
Таким образом, ранг основной матрицы равен трем. Ранг расширенной матрицы также равен трем, то есть, система совместна.
Найденный ненулевой минор третьего порядка возьмем в качестве базисного.
Для наглядности покажем элементы, образующие базисный минор:
Оставляем в левой части уравнений системы слагаемые, участвующие в базисном миноре, остальные переносим с противоположными знаками в правые части:
Придадим свободным неизвестным переменным x 2
и x 5
произвольные значения, то есть, примем 
, где - произвольные числа. При этом СЛАУ примет вид
Полученную элементарную систему линейных алгебраических уравнений решим методом Крамера:
Следовательно, .
В ответе не забываем указать свободные неизвестные переменные.
Ответ:
Где - произвольные числа.
Подведем итог.
Чтобы решить систему линейных алгебраических уравнений общего вида, сначала выясняем ее совместность, используя теорему Кронекера – Капелли. Если ранг основной матрицы не равен рангу расширенной матрицы, то делаем вывод о несовместности системы.
Если ранг основной матрицы равен рангу расширенной матрицы, то выбираем базисный минор и отбрасываем уравнения системы, которые не участвуют в образовании выбранного базисного минора.
Если порядок базисного минора равен числу неизвестных переменных, то СЛАУ имеет единственное решение, которое находим любым известным нам методом.
Если порядок базисного минора меньше числа неизвестных переменных, то в левой части уравнений системы оставляем слагаемые с основными неизвестными переменными, остальные слагаемые переносим в правые части и придаем свободным неизвестным переменным произвольные значения. Из полученной системы линейных уравнений находим основные неизвестные переменные методом Крамера, матричным методом или методом Гаусса.
Метод Гаусса для решения систем линейных алгебраических уравнений общего вида.
Методом Гаусса можно решать системы линейных алгебраических уравнений любого вида без предварительного их исследования на совместность. Процесс последовательного исключения неизвестных переменных позволяет сделать вывод как о совместности, так и о несовместности СЛАУ, а в случае существования решения дает возможность отыскать его.
С точки зрения вычислительной работы метод Гаусса является предпочтительным.
Смотрите его подробное описание и разобранные примеры в статье метод Гаусса для решения систем линейных алгебраических уравнений общего вида .
Запись общего решения однородных и неоднородных систем линейных алгебраических с помощью векторов фундаментальной системы решений.
В этом разделе речь пойдет о совместных однородных и неоднородных системах линейных алгебраических уравнений, имеющих бесконечное множество решений.
Разберемся сначала с однородными системами.
Фундаментальной системой решений однородной системы из p линейных алгебраических уравнений с n неизвестными переменными называют совокупность (n – r) линейно независимых решений этой системы, где r – порядок базисного минора основной матрицы системы.
Если обозначить линейно независимые решения однородной СЛАУ как X (1) , X (2) , …, X (n-r) (X (1) , X (2) , …, X (n-r) – это матрицы столбцы размерности n на 1 ), то общее решение этой однородной системы представляется в виде линейной комбинации векторов фундаментальной системы решений с произвольными постоянными коэффициентами С 1 , С 2 , …, С (n-r) , то есть, .
Что обозначает термин общее решение однородной системы линейных алгебраических уравнений (орослау)?
Смысл прост: формула задает все возможные решения исходной СЛАУ, другими словами, взяв любой набор значений произвольных постоянных С 1 , С 2 , …, С (n-r) , по формуле мы получим одно из решений исходной однородной СЛАУ.
Таким образом, если мы найдем фундаментальную систему решений, то мы сможем задать все решения этой однородной СЛАУ как .
Покажем процесс построения фундаментальной системы решений однородной СЛАУ.
Выбираем базисный минор исходной системы линейных уравнений, исключаем все остальные уравнения из системы и переносим в правые части уравнений системы с противоположными знаками все слагаемые, содержащие свободные неизвестные переменные. Придадим свободным неизвестным переменным значения 1,0,0,…,0 и вычислим основные неизвестные, решив полученную элементарную систему линейных уравнений любым способом, например, методом Крамера. Так будет получено X (1) - первое решение фундаментальной системы. Если придать свободным неизвестным значения 0,1,0,0,…,0 и вычислить при этом основные неизвестные, то получим X (2) . И так далее. Если свободным неизвестным переменным придадим значения 0,0,…,0,1 и вычислим основные неизвестные, то получим X (n-r) . Так будет построена фундаментальная система решений однородной СЛАУ и может быть записано ее общее решение в виде .
Для неоднородных систем линейных алгебраических уравнений общее решение представляется в виде , где - общее решение соответствующей однородной системы, а - частное решение исходной неоднородной СЛАУ, которое мы получаем, придав свободным неизвестным значения 0,0,…,0 и вычислив значения основных неизвестных.
Разберем на примерах.
Пример.
Найдите фундаментальную систему решений и общее решение однородной системы линейных алгебраических уравнений 
.
Решение.
Ранг основной матрицы однородных систем линейных уравнений всегда равен рангу расширенной матрицы. Найдем ранг основной матрицы методом окаймляющих миноров. В качестве ненулевого минора первого порядка возьмем элемент a 1 1 = 9
основной матрицы системы. Найдем окаймляющий ненулевой минор второго порядка:
Минор второго порядка, отличный от нуля, найден. Переберем окаймляющие его миноры третьего порядка в поисках ненулевого:
Все окаймляющие миноры третьего порядка равны нулю, следовательно, ранг основной и расширенной матрицы равен двум.
Базисным минором возьмем . Отметим для наглядности элементы системы, которые его образуют:
Третье уравнение исходной СЛАУ не участвует в образовании базисного минора, поэтому, может быть исключено:
Оставляем в правых частях уравнений слагаемые, содержащие основные неизвестные, а в правые части переносим слагаемые со свободными неизвестными:
Построим фундаментальную систему решений исходной однородной системы линейных уравнений. Фундаментальная система решений данной СЛАУ состоит из двух решений, так как исходная СЛАУ содержит четыре неизвестных переменных, а порядок ее базисного минора равен двум. Для нахождения X (1)
придадим свободным неизвестным переменным значения x 2 = 1, x 4 = 0
, тогда основные неизвестные найдем из системы уравнений
.
Однородная
система
всегда совместна и имеет тривиальное
решение
.
Для существования нетривиального
решения необходимо, чтобы ранг матрицы
был меньше числа неизвестных:
.
Фундаментальной
системой решений
однородной системы
называют систему решений в виде
векторов-столбцов
,
которые соответствуют каноническому
базису, т.е. базису, в котором произвольные
постоянные
поочередно полагаются равными единице,
тогда как остальные приравниваются
нулю.
Тогда общее решение однородной системы имеет вид:
где
- произвольные постоянные. Другими
словами, общее решение есть линейная
комбинация фундаментальной системы
решений.
Таким образом, базисные решения могут быть получены из общего решения, если свободным неизвестным поочередно придавать значение единицы, полагая все остальные равные нулю.
Пример . Найдем решение системы
Примем , тогда получим решение в виде:
Построим теперь фундаментальную систему решений:
.
Общее решение запишется в виде:
Решения системы однородных линейных уравнений имеют свойства:
Другими словами, любая линейная комбинация решений однородной системы есть опять решение.
Решение систем линейных уравнений методом Гаусса
Решение систем линейных уравнений интересует математиков несколько столетий. Первые результаты были получены в XVIII веке. В 1750 г. Г.Крамер (1704 –1752) опубликовал свои труды по детерминантам квадратных матриц и предложил алгоритм нахождения обратной матрицы. В 1809 г. Гаусс изложил новый метод решения, известный как метод исключения.
Метод Гаусса, или метод последовательного исключения неизвестных, заключается в том, что с помощью элементарных преобразований система уравнений приводится к равносильной системе ступенчатого (или треугольного) вида. Такие системы позволяют последовательно находить все неизвестные в определенном порядке.
Предположим,
что в системе (1)
(что всегда возможно).
(1)
Умножая поочередно первое уравнение на так называемые подходящие числа
и складывая результат умножения с соответствующими уравнениями системы, мы получим эквивалентную систему, в которой во всех уравнениях, кроме первого, будет отсутствовать неизвестная х 1
(2)
Умножим
теперь второе уравнение системы (2) на
подходящие числа, полагая, что
,
и
складывая его с нижестоящими, исключим
переменную
из всех уравнений, начиная с третьего.
Продолжая
этот процесс, после
шага мы получим:
(3)
Если
хотя бы одно из чисел
не равно нулю, то соответствующее
равенство противоречиво и система (1)
несовместна. Обратно, для любой совместной
системы числа
равны нулю. Число
- это ни что иное, как ранг матрицы системы
(1).
Переход от системы (1) к (3) называется прямым ходом метода Гаусса, а нахождение неизвестных из (3) – обратным ходом .
Замечание : Преобразования удобнее производить не с самими уравнениями, а с расширенной матрицей системы (1).
Пример . Найдем решение системы
.
Запишем расширенную матрицу системы:
.
Прибавим к строкам 2,3,4 первую, умноженную на (-2), (-3), (-2) соответственно:
.
Поменяем
строки 2 и 3 местами, затем в получившейся
матрице добавим к строке 4 строку 2,
умноженную на
:
.
Прибавим
к строке 4 строку 3, умноженную на
:
.
Очевидно,
что
,
следовательно, система совместна. Из
полученной системы уравнений
находим решение обратной подстановкой:
,
,
,
.
Пример 2. Найти решение системы:
.
Очевидно,
что система несовместна, т.к.
,
а
.
Достоинства метода Гаусса :
Менее трудоемкий, чем метод Крамера.
Однозначно устанавливает совместность системы и позволяет найти решение.
Дает возможность определить ранг любых матриц.
Назначение сервиса . Онлайн-калькулятор предназначен для нахождения нетривиального и фундаментального решения СЛАУ. Полученное решение сохраняется в файле Word (см. пример решения).
Инструкция . Выберите размерность матрицы:
Свойства систем линейных однородных уравнений
Для того чтобы система имела нетривиальные решения , необходимо и достаточно, чтобы ранг ее матрицы был меньше числа неизвестных.Теорема . Система в случае m=n имеет нетривиальное решение тогда и только тогда, когда определитель этой системы равен нулю.
Теорема
. Любая линейная комбинация решений системы также является решением этой системы.
Определение
. Совокупность решений системы линейных однородных уравнений называется фундаментальной системой решений
, если эта совокупность состоит из линейно независимых решений и любое решение системы является линейной комбинацией этих решений.
Теорема. Если ранг r матрицы системы меньше числа n неизвестных, то существует фундаментальная система решений, состоящая из (n-r) решений.
Алгоритм решения систем линейных однородных уравнений
- Находим ранг матрицы.
- Выделяем базисный минор. Выделяем зависимые (базисные) и свободные неизвестные.
- Вычеркиваем те уравнения системы, коэффициенты которых не вошли в состав базисного минора, так как они являются следствиями остальных (по теореме о базисном миноре).
- Члены уравнений, содержащие свободные неизвестные, перенесем в правую часть. В результате получим систему из r уравнений с r неизвестными, эквивалентную данной, определитель которой отличен от нуля.
- Решаем полученную систему методом исключения неизвестных. Находим соотношения, выражающие зависимые переменные через свободные.
- Если ранг матрицы не равен количеству переменных, то находим фундаментальное решение системы.
- В случае rang = n имеем тривиальное решение.
Пример
. Найти базис системы векторов (а 1 , а 2 ,...,а m), ранг и выразить векторы по базе. Если а 1 =(0,0,1,-1), а 2 =(1,1,2,0), а 3 =(1,1,1,1), а 4 =(3,2,1,4), а 5 =(2,1,0,3).
Выпишем основную матрицу системы:
Умножим 3-ую строку на (-3). Добавим 4-ую строку к 3-ой:
| 0 | 0 | 1 | -1 |
| 0 | 0 | -1 | 1 |
| 0 | -1 | -2 | 1 |
| 3 | 2 | 1 | 4 |
| 2 | 1 | 0 | 3 |
Умножим 4-ую строку на (-2). Умножим 5-ую строку на (3). Добавим 5-ую строку к 4-ой:
Добавим 2-ую строку к 1-ой:
Найдем ранг матрицы.
Система с коэффициентами этой матрицы эквивалентна исходной системе и имеет вид:
- x 3 = - x 4
- x 2 - 2x 3 = - x 4
2x 1 + x 2 = - 3x 4
Методом исключения неизвестных находим нетривиальное решение:
Получили соотношения, выражающие зависимые переменные x 1 ,x 2 ,x 3 через свободные x 4 , то есть нашли общее решение:
x 3 = x 4
x 2 = - x 4
x 1 = - x 4
Калужский филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования
«Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана»
(КФ МГТУ им. Н.Э. Баумана)
Влайков Н.Д.
Решение однородных СЛАУ
Методические указания для проведения упражнений
по курсу аналитической геометрии
Калуга 2011г.
Цели занятия стр.4
План занятия стр.4
Необходимые теоретические сведения стр.5
Практическая часть стр.10
Контроль освоения пройденного материала стр.13
Домашнее задание стр.14
Количество часов: 2
Цели занятия:
Систематизировать полученные теоретические знания о видах СЛАУ и способах их решения.
Получить навыки решения однородных СЛАУ.
План занятия:
Кратко изложить теоретический материал.
Решить однородную СЛАУ.
Найти фундаментальную систему решений однородной СЛАУ.
Найти частное решение однородной СЛАУ.
Сформулировать алгоритм решения однородной СЛАУ.
Проверить выполнение текущего домашнего задания.
Провести проверочную работу.
Представить тему следующего семинара.
Выдать текущее домашнее задание.
Необходимые теоретические сведения.
Ранг матрицы.
Опр. Рангом матрицы называют число, которое равно максимальному порядку среди ее ненулевых миноров. Ранг матрицы обозначают .
Если квадратная матрица невырождена, то ранг равен ее порядку. Если квадратная матрица вырождена, то ее ранг меньше ее порядка.
Ранг диагональной матрицы равен количеству ее ненулевых диагональных элементов.
Теор.
При транспонировании матрицы ее ранг
не меняется, т.е.
.
Теор. Ранг матрицы не меняется при элементарных преобразования ее строк и столбцов.
Теорема о базисном миноре.
Опр.
Минор
матрицы
называют
базисным, если выполнены два условия:
а) он не равен нулю;
б)
его порядок равен рангу матрицы
.
Матрица
может иметь несколько базисных миноров.
Строки
и столбцы матрицы
,
в которых расположен выбранный базисный
минор, называют базисными.
Теор.
Теорема о базисном миноре. Базисные
строки (столбцы) матрицы
,
соответствующие любому ее базисному
минору
,
линейно независимы. Любые строки
(столбцы) матрицы
,
не входящие в
,
являются линейными комбинациями базисных
строк (столбцов).
Теор. Для любой матрицы ее ранг равен максимальному количеству ее линейно независимых строк (столбцов).
Вычисление ранга матрицы. Метод элементарных преобразований.
С помощью элементарных преобразований строк любую матрицу можно привести к ступенчатому виду. Ранг же ступенчатой матрицы равен количеству ненулевых строк. Базисным в ней является минор, расположенный на пересечении ненулевых строк со столбцами, соответствующими первым слева ненулевым элементам в каждой из строк.
СЛАУ. Основные определения.
Опр.
Система
(15.1)
Числа
называют коэффициентами СЛАУ. Числа
называют свободными членами уравнений.
Запись СЛАУ в виде (15.1) называют координатной.
Опр.
СЛАУ называют однородной, если
.
Иначе ее называют неоднородной.
Опр. решением СЛАУ называют такой набор значений неизвестных, при подстановке которых каждое уравнение системы превращается в тождество. Любое конкретное решение СЛАУ так же называют ее частным решением.
Решить СЛАУ – значит решить две задачи:
Выяснить, имеет ли СЛАУ решения;
Найти все решения, если они существуют.
Опр. СЛАУ называют совместной, если она имеет хотя бы одно решение. В противном случае ее называют несовместной.
Опр. Если СЛАУ (15.1) имеет решение, и притом единственное, то ее называют определенной, а если решение не единственное – то неопределенной.
Опр.
Если в уравнении (15.1)
,СЛАУ
называют квадратной.
Формы записи СЛАУ.
Кроме координатной формы (15.1) записи СЛАУ часто используют и друге ее представления.
(15.2)
Соотношение называют векторной формой записи СЛАУ.
Если же взять за основу произведение матриц, то СЛАУ (15.1) можно записать так:
(15.3)
или
.
Запись СЛАУ (15.1) в виде (15.3) называют матричной.
Однородные СЛАУ.
Однородная
система
линейных
алгебраических уравнений с
неизвестными
представляет собой систему вида
Однородные СЛАУ всегда совместны, поскольку всегда имеется нулевое решение.
Критерий существования ненулевого решения. Для существования ненулевого решения у однородной квадратной СЛАУ необходимо и достаточно, чтобы ее матрица была вырождена.
Теор.
Если
столбцы
,
,
…,
- решения однородной СЛАУ, то и любая их
линейная комбинация также является
решением этой системы.
Следствие . Если однородная СЛАУ имеет ненулевое решение, то она имеет бесконечное множество решений.
Естественно
попытаться найти такие решения
,
,
…,
системы,
чтобы любое другое решение представлялось
в виде их линейной комбинации и притом
единственным образом.
Опр.
Любой набор из
линейно
независимых столбцов
,
,
…,
,
являющихся решениями однородной СЛАУ
,
где
-
число неизвестных, а
-
ранг ее матрицы
,
называют фундаментальной системой
решений этой однородной СЛАУ.
При исследовании и решении однородных систем линейных уравнений в матрице системы будем фиксировать базисный минор. Базисному минору будут соответствовать базисные столбцы и, следовательно, базисные неизвестные. Остальные неизвестные будем называть свободными.
Теор.
О структуре общего решения однородной
СЛАУ. Если
,
,
…,
- произвольная фундаментальная система
решений однородной СЛАУ
,
то любое ее решение можно представить
в виде
Где
,
…,
-
некоторые постоянные.
Т.о. общее решение однородной СЛАУ имеет вид
Практическая часть.
Рассмотреть возможные множества решений следующих видов СЛАУ и их графическую интерпретацию.
;
;
.
Рассмотреть возможность решения данных систем по формулам Крамера и матричным методом.
Изложить суть метода Гаусса.
Решить следующие задачи.
Пример 1. Решить однородную СЛАУ. Найти ФСР.
.
Запишем матрицу системы и приведем ее к ступенчатому виду.
.
система
будет иметь бесконечно много решений.
ФСР будет состоять из
столбцов.
Отбросим нулевые строки и снова запишем систему:
.
Будем
считать базисным минор стоящий в левом
верхнем углу. Т.о.
-
базисные неизвестные, а
-
свободные. Выразим
через
свободные
:
;
Положим
.
Окончательно имеем:
-
координатная форма ответа, или
-
матричная форма ответа, или
-
векторная форма ответа (вектор - столбцы
являются столбцами ФСР).
Алгоритм решения однородной СЛАУ.
Найти ФСР и общее решение следующих систем:
№2.225(4.39)
.
Отв.:
№2.223(2.37)
.
Отв.:
№2.227(2.41)
.
Отв.:
Решить однородную СЛАУ:
.
Отв.:
Решить однородную СЛАУ:
.
Отв.:
Представление темы следующего семинара.
Решение систем линейных неоднородных уравнений.
Контроль освоения пройденного материала.
Проверочная работа 3 - 5 минут. Участвует 4 студента с нечетными номерами по журналу, начиная с №10
|
Выполнить действия:
|
Выполнить действия:
|
|
|
Вычислить определитель:
|
;
;
|
Выполнить действия:
|
Выполнить действия:
|
|
Найти матрицу обратную данной:
|
Вычислить определитель:
|
не
определено
Домашнее задание:
1. Решить задачи:
№ 2.224, 2.226, 2.228, 2.230, 2.231, 2.232.
2.Проработать лекции на темы:
Системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ). Координатная, матричная и векторная формы записи. Критерий Кронекера - Капелли совместности СЛАУ. Неоднородные СЛАУ. Критерий существования ненулевого решения однородной СЛАУ. Свойства решений однородной СЛАУ. Фундаментальная система решений однородной СЛАУ, теорема о ее существовании. Нормальная фундаментальная система решений. Теорема о структуре общего решения однородной СЛАУ. Теорема о структуре общего решения неоднородной СЛАУ.
