Системы n линейных уравнений с n неизвестными. Определение: Определение. Система n уравнений с n неизвестными в общем виде записывается следующим образом:

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Системы m линейных уравнений с n неизвестными. Определение: Определение. Система m уравнений с n неизвестными в общем виде записывается следующим образом:
Advertisements

Нахождение фундаментального решения. Подготовила: Колосова Светлана. Принял: Адашев Д.К.
Системы линейных уравнений.. Системой m линейных уравнений с n неизвестными х 1, х 2, …, х n называется система вида a ij - коэффициенты системы, i=1,…,m;
Системы линейных уравнений. Метод Гаусса. Системой m линейных уравнений с n неизвестными х 1, х 2, …, х n называется система вида a ij - коэффициенты.
Системы линейных уравнений.. Системой m линейных уравнений с n неизвестными х 1, х 2, …, х n называется система вида a ij - коэффициенты системы, i=1,…,m;
Системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ).
§ 3. Ранг матрицы ОПРЕДЕЛЕНИЕ. Минор M k матрицы A называется ее базисным минором, если он отличен от нуля, а все миноры матрицы A более высокого порядка.
§2 РЕШЕНИЕ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ 2.1 Системы линейных уравнений Линейной системой m уравнений с n неизвестными х 1, х 2,…х n называется.
3. Ранг матрицы Элементы линейной алгебры. Ранг матрицы (1) Минором к – го порядка матрицы А называется определитель к – го порядка с элементами, стоящими.
Тема 1 «Элементы линейной и векторной алгебры» Кафедра математики и моделирования Старший преподаватель Г.В. Аверкова Курс «Высшая математика» Понятия.
Тема 5. «Системы линейных уравнений» Основные понятия: 1.Общий вид, основные понятия, матричная форма 2.Методы решения СЛУ 3.Теорема Кронекера-Капелли.
1 3. Системы линейных уравнений. Леопо́льд Кро́некер.
Линейная алгебра Метод Гаусса решения систем линейных уравнений Ранг матрицы Исследование систем линейных уравнений Однородные системы линейных уравнений.
Метод Гаусса решения систем линейных уравнений. Рассмотрим систему m линейных уравнений с n неизвестными:
Системы линейных уравнений Лекция 3. Пусть задана система n линейных уравнений с n неизвестными.
Кафедра математики и моделирования Старший преподаватель Е.Г. Гусев Курс «Высшая математика» Лекция 3. Тема: Системы линейных уравнений: методы решения.
2. Системы линейных уравнений Элементы линейной алгебры.
Занятие 1. Матрицы Виды матриц Действия над ними.
Матрицы Элементарные преобразования и действия над матрицами made by aspirin.
Метод Гаусса (метод исключения неизвестных) Две системы называются эквивалентными (равносильными) если их решения совпадают. К эквивалентной системе можно.
Транксрипт:

Системы n линейных уравнений с n неизвестными

Определение: Определение. Система n уравнений с n неизвестными в общем виде записывается следующим образом: Определение. Система n уравнений с n неизвестными в общем виде записывается следующим образом:, где a ij – коэффициенты, и b i – постоянные. где a ij – коэффициенты, и b i – постоянные.

Решениями системы является упорядоченный набор из n чисел, которые при подстановке в систему превращают каждое ее уравнение в тождество. Решениями системы является упорядоченный набор из n чисел, которые при подстановке в систему превращают каждое ее уравнение в тождество.

Основные определения Определение. Если система имеет хотя бы одно решение, то она называется совместной. Если система не имеет ни одного решения, то она называется несовместной. Определение. Система называется определенной, если она имеет только одно решение и неопределенной, если более одного.

Основные определения Определение. Для системы линейных уравнений матрица Определение. Для системы линейных уравнений матрица А = называется матрицей системы

Основные определения Матрица Матрица А*= А*= называется расширенной матрицей системы называется расширенной матрицей системы

Тогда систему уравнений можно записать в матричном виде A X = B Пусть дана система уравнений: Пусть дана система уравнений: Составим матрицы: Составим матрицы: A = В = Х =

Основные определения Определение. Если Определение. Если b 1, b 2, …,b n = 0, то система называется однородной. Однородная система всегда совместна, т.к. всегда имеет нулевое решение. Однородная система всегда совместна, т.к. всегда имеет нулевое решение.

Элементарные преобразования системы: - перестановка строк (перенумерация уравнений) - перестановка столбцов основной матрицы (перенумерация неизвестных); - удаление нулевой строки (исключение уравнений, тождественно удовлетворяющихся любыми значениями неизвестных); - умножение строки на ненулевое число (нормирование уравнений); - сложение строки с линейной комбинацией остальных строк с записью результата на место исходной строки (замена одного из уравнений системы следствием ее уравнений, получаемым при помощи линейных операций).

Замечание: Решение неоднородной системы уравнений (равно как и ее ранг) не изменится при использовании любой комбинации элементарных операций. Решение неоднородной системы уравнений (равно как и ее ранг) не изменится при использовании любой комбинации элементарных операций.

Теорема Кронекера – Капелли. (условие совместности системы) Теорема: Система совместна (имеет хотя бы одно решение) тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы. Теорема: Система совместна (имеет хотя бы одно решение) тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы. RgA = RgA*.

Исследование системы При выполнении условий теоремы о совместности системы: Система имеет единственное решение, если RgA=n. Система имеет единственное решение, если RgA=n. Система имеет решений больше одного, если RgA

Пример: Определить совместность системы линейных уравнений: Ответ: Система несовместна Ответ: Система несовместна

МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ

Матричный метод решения систем линейных уравнений. Пусть дана система уравнений: Пусть дана система уравнений: Составим матрицы: Составим матрицы: A = В = Х =

Матричный метод решения: Систему уравнений можно записать: Систему уравнений можно записать: A X = B. Решение системы: Х = А -1 В Для применения данного метода необходимо находить обратную, что может быть связано с вычислительными трудностями при решении систем высокого порядка. Для применения данного метода необходимо находить обратную, что может быть связано с вычислительными трудностями при решении систем высокого порядка.

Пример: Решить систему: Составим обратную матрицу: Составим обратную матрицу:

Обратная матрица A -1 = A -1 =

Найдем неизвестные: =. = =. = Ответ: 1, 2, 3

Метод Крамера обозначим: = det A = det A i – определитель матрицы, получаемой из матрицы системы заменой столбца i столбцом свободных членов b i. i – определитель матрицы, получаемой из матрицы системы заменой столбца i столбцом свободных членов b i.

Исследование системы: 1) Если 0, то система имеет единственное решение. 2) Если =0 и хотя бы один из определителей i не равен 0, то система несовместна. 3) Если = i =0, то система имеет бесконечное множество решений или не имеет решений.

Формулы Крамера для системы из n уравнений с n неизвестными в случае, если определитель матрицы системы не равен нулю, имеет единственное решение и это решение находится по формулам: x i = i / в случае, если определитель матрицы системы не равен нулю, имеет единственное решение и это решение находится по формулам: x i = i /

Пример. Найти решение системы уравнений: Найти решение системы уравнений:

Решение: x1 = 1/ = 1 x2 = 2/ = 2 x3 = 3/ = 3 = -30 = =-30 1 =-30 2 =-60 2 =-60 3 =-90 3 =-90

Метод Гаусса. Суть метода заключается в последовательном исключении неизвестных. Суть метода заключается в последовательном исключении неизвестных. Расширенную матрицу системы с помощью элементарных преобразований приводят к «трапециидальному» виду. Расширенную матрицу системы с помощью элементарных преобразований приводят к «трапециидальному» виду. Провести «обратный ход» метода Гаусса Провести «обратный ход» метода Гаусса

Пример. Решить систему методом Гаусса. Решить систему методом Гаусса.

Решение: Исходная система может быть представлена в виде: Исходная система может быть представлена в виде: откуда получаем: z = 3; y = 2; x = 1. откуда получаем: z = 3; y = 2; x = 1.