оставить комментарий ниже. Упражнения к уроку: Решите системы методом Гаусса ; 3.Система несовместна. Автор: Аникина Анна Комментарии к этой заметке: Добавить Ваш комментарий Хотите внести свою лепту в его развитие!? Тогда Вам сюда! Источник Теорема Кронекера-Капелли. Исследование систем линейных уравнений на совместность. Первая часть. Исследовать систему линейных агебраических уравнений (СЛАУ) на совместность означает выяснить, есть у этой системы решения, или же их нет. Ну и если решения есть, то указать сколько их. Нам понадобятся сведения из темы «Система линейных алгебраических уравнений. Основные термины. Матричная форма записи». В частности, нужны такие понятия, как матрица системы и расширенная матрица системы, поскольку именно на них опирается формулировка теоремы Кронекера-Капелли. Как обычно, матрицу системы будем обозначать буквой $A$, а расширенную матрицу системы – буквой $\widetilde$. Система линейных алгебраических уравнений совместна тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы системы, т.е. $\rang A=\rang\widetilde$. Следствие из теоремы Кронекера-Капелли Заметьте, что сформулированная теорема и следствие из неё не указывают, как найти решение СЛАУ. С их помощью можно лишь выяснить, существуют эти решения или нет, а если существуют – то сколько. Исследовать СЛАУ $ \left \ <\begin& -3x_1+9x_2-7x_3=17;\ & -x_1+2x_2-4x_3=9;\ & 4x_1-2x_2+19x_3=-42. \end\right.$ на совместность. Если СЛАУ совместна, указать количество решений. Чтобы выяснить наличие решений заданной СЛАУ, используем теорему Кронекера-Капелли. Нам понадобятся матрица системы $A$ и расширенная матрица системы $\widetilde$, запишем их: Способ №1. Вычисление рангов по определению. Согласно определению, ранг – это наивысший порядок миноров матрицы, среди которых есть хоть один, отличный от нуля. Обычно исследование начинают с миноров первого порядка, но здесь удобнее приступить сразу к вычислению минора третьего порядка матрицы $A$. Элементы минора третьего порядка находятся на пересечении трёх строк и трёх столбцов рассматриваемой матрицы. Так как матрица $A$ содержит всего 3 строки и 3 столбца, то минор третьего порядка матрицы $A$ – это определитель матрицы $A$, т.е. $\Delta A$. Для вычисления определителя применим формулу №2 из темы «Формулы для вычисления определителей второго и третьего порядков»: $$ \Delta A=\left| \begin -3 & 9 & -7 \ -1 & 2 & -4 \ 4 & -2 & 19 \end \right|=-21. $$ Итак, есть минор третьего порядка матрицы $A$, который не равен нулю. Минор четвёртого порядка составить невозможно, так как для него требуется 4 строки и 4 столбца, а в матрице $A$ всего 3 строки и 3 столбца. Итак, наивысший порядок миноров матрицы $A$, среди которых есть хотя бы один не равный нулю, равен 3. Следовательно, $\rang A=3$. Задача решена. Какие недостатки и преимущества имеет данный способ? Для начала поговорим о плюсах. Во-первых, нам понадобилось найти всего один определитель. После этого мы сразу сделали вывод о количестве решений. Обычно в стандартных типовых расчётах даются системы уравнений, которые содержат три неизвестных и имеют единственное решение. Для таких систем данный метод очень даже удобен, ибо мы заранее знаем, что решение есть (иначе примера не было бы в типовом расчёте). Т.е. нам остаётся только показать наличие решения наиболее быстрым способом. Во-вторых, вычисленное значение определителя матрицы системы (т.е. $\Delta A$) пригодится после: когда станем решать заданную систему методом Крамера или с помощью обратной матрицы. Однако метод вычисления ранга по определению нежелательно применять, если матрица системы $A$ является прямоугольной. В этом случае лучше применить второй метод, о котором пойдёт речь ниже. Кроме того, если $\Delta A=0$, то мы ничего не сможем сказать о количестве решений заданной неоднородной СЛАУ. Может, СЛАУ имеет бесконечное количество решений, а может – ни одного. Если $\Delta A=0$, то требуется дополнительное исследование, которое зачастую является громоздким. Подводя итог сказанному, отмечу, что первый способ хорош для тех СЛАУ, у которых матрица системы квадратна. При этом сама СЛАУ содержит три или четыре неизвестных и взята из стандартных типовых расчетов или контрольных работ. Способ №2. Вычисление ранга методом элементарных преобразований. Какие преимущества второго способа? Главное преимущество – это его универсальность. Нам совершенно неважно, является ли матрица системы квадратной или нет. Кроме того, мы фактически провели преобразования прямого хода метода Гаусса. Осталось лишь пару действий, и мы смогли бы получить решение данной СЛАУ. Честно говоря, второй способ нравится мне более первого, но выбор – это дело вкуса. Ответ: Заданная СЛАУ совместна и определена. $$ \left( \begin 1 & -1 & 2 & -1\ -1 & 2 & -3 & 3 \ 2 & -3 & 5 & -4 \ 3 & -2 & 5 & 1 \ 2 & -1 & 3 & 2 \end \right) \begin \phantom\r_2+r_1\r_3-2r_1\ r_4-3r_1\r_5-2r_1\end\rightarrow \left( \begin 1 & -1 & 2 & -1\ 0 & 1 & -1 & 2 \ 0 & -1 & 1 & -2 \ 0 & 1 & -1 & 4 \ 0 & 1 & -1 & 4 \end \right) \begin \phantom\\phantom\r_3-r_2\ r_4-r_2\r_5+r_2\end\rightarrow\ $$ $$ \rightarrow\left( \begin 1 & -1 & 2 & -1\ 0 & 1 & -1 & 2 \ 0 & 0 & 0 & 2 \ 0 & 0 & 0 & 2 \ 0 & 0 & 0 & 0 \end \right) \begin \phantom\\phantom\\phantom\ r_4-r_3\\phantom\end\rightarrow \left( \begin 1 & -1 & 2 & -1\ 0 & 1 & -1 & 2 \ 0 & 0 & 0 & 2 \ 0 & 0 & 0 & 0 \ 0 & 0 & 0 & 0 \end \right) $$ Расширенная матрица системы приведена к ступенчатому виду. Ранг ступенчатой матрицы равен количеству её ненулевых строк, поэтому $\rang\widetilde=3$. Матрица $A$ (до черты) тоже приведена к ступенчатому виду, и ранг её равен 2, $\rang=2$. Ответ: система несовместна. Приводим расширенную матрицу системы к ступенчатому виду: $$ \left( \begin2 & 0 & 7 & -5 & 11 & 42\ 1 & -2 & 3 & 0 & 2 & 17 \ -3 & 9 & -11 & 0 & -7 & -64 \ -5 & 17 & -16 & -5 & -4 & -90 \ 7 & -17 & 23 & 0 & 15 & 132 \end \right) \overset> <\rightarrow>$$ $$ \rightarrow\left( \begin1 & -2 & 3 & 0 & 2 & 17\ 2 & 0 & 7 & -5 & 11 & 42\ -3 & 9 & -11 & 0 & -7 & -64\ -5 & 17 & -16 & -5 & -4 & -90 \ 7 & -17 & 23 & 0 & 15 & 132 \end \right) \begin \phantom\ r_2-2r_1 \r_3+3r_1 \ r_4+5r_1 \ r_5-7r_1 \end \rightarrow \left( \begin1 & -2 & 3 & 0 & 2 & 17\ 0 & 4 & 1 & -5 & 7 & 8\ 0 & 3 & -2 & 0 & -1 & -13\ 0 & 7 & -1 & -5 & 6 & -5 \ 0 & -3 & 2 & 0 & 1 & 13 \end \right) \begin \phantom\ \phantom\4r_3+3r_2 \ 4r_4-7r_2 \ 4r_5+3r_2 \end \rightarrow $$ $$ \rightarrow\left( \begin1 & -2 & 3 & 0 & 2 & 17\ 0 & 4 & 1 & -5 & 7 & 8\ 0 & 0 & -11 & 15 & -25 & -76\ 0 & 0 & -11 & 15 & -25 & -76 \ 0 & 0 & 11 & -15 & 25 & 76 \end \right) \begin \phantom\ \phantom\\phantom \ r_4-r_3 \ r_5+r_2 \end \rightarrow \left( \begin1 & -2 & 3 & 0 & 2 & 17\ 0 & 4 & 1 & -5 & 7 & 8\ 0 & 0 & -11 & 15 & -25 & -76\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \end \right) $$ Мы привели расширенную матрицу системы и саму матрицу системы к ступенчатому виду. Ранг расширенной матрицы системы равен трём, ранг матрицы системы также равен трём. Так как система содержит $n=5$ неизвестных, т.е. $\rang\widetilde=\rang\lt$, то согласно пункту №2 следствия из теоремы Кронекера-Капелли данная система является неопределённой, т.е. имеет бесконечное количество решений. Ответ: система является неопределённой. Во второй части мы разберём примеры, которые нередко включают в типовые расчёты или контрольные работы по высшей математике: исследование на совместность и решение СЛАУ в зависимости от значений параметров, входящих в неё. Источник Теорема Кронекера-Капелли Совместная система линейных уравнений имеет единственное решение, если ранг этой системы равен количеству переменных. Совместная система линейных уравнений имеет бесконечное множество решений, если ранг этой системы меньше количества переменных. Пример №1 . Исследовать систему алгебраических уравнений (без непосредственного решения системы) с помощью теоремы Кронекера-Капелли. Запишем систему в виде: Для удобства вычислений поменяем строки местами: Добавим 2-ую строку к 1-ой: Добавим 3-ую строку к 2-ой: Умножим 3-ую строку на (2). Добавим 4-ую строку к 3-ой: Умножим 1-ую строку на (3). Умножим 2-ую строку на (-1). Добавим 2-ую строку к 1-ой: Умножим 3-ую строку на (-1). Добавим 3-ую строку к 2-ой: Добавим 2-ую строку к 1-ой: Это соответствует системе: -3x2 + 9x3 = 6 -4x1 + 5x2 + 7x3 — 10x4 = 0 За базисные переменные примем x1 и x2. Тогда свободные x3,x4. Ранг основной матрицы равен 2. Ранг расширенной матрицы тоже равен 2. Система совместна и имеет бесконечное множество решений. Пример №2 . Запишем систему в виде: Для удобства вычислений поменяем строки местами: Умножим 2-ую строку на (-1). Добавим 2-ую строку к 1-ой: Умножим 2-ую строку на (2). Умножим 3-ую строку на (-1). Добавим 3-ую строку к 2-ой: Умножим 3-ую строку на (3). Умножим 4-ую строку на (-2). Добавим 4-ую строку к 3-ой: Добавим 2-ую строку к 1-ой: Умножим 3-ую строку на (-1). Добавим 3-ую строку к 2-ой: Добавим 2-ую строку к 1-ой: 3x2 -2x3 – 3x4 = 10 3x1 -x2 -2x3 = 1 Необходимо переменные x3,x4 принять в качестве свободных переменных и через них выразить базисные – x1, x2. Ранг основной матрицы равен 2. Ранг расширенной матрицы тоже равен 2. Система совместна и имеет бесконечное множество решений. Пример №3 . Дана система линейных уравнений у которой число уравнений равно числу неизвестных. При каком условии эта система имеет единственное решение? Ответ: Система имеет единственное решение, если ранг этой системы будет равен количеству переменных. Источник
Скоро вебинар «ПРЯМАЯ НА ПЛОСКОСТИ» (Аналитическая геометрия). Жми подробнее.
Теорема Кронекера-Капелли. Метод Гаусса.
«Если Вы хотите научиться плавать, то смело входите в воду, а если хотите научиться решать задачи, то решайте их.» Д. Пойа (1887-1985 г.)
(Математик. Внёс большой вклад в популяризацию математики. Написал несколько книг о том, как решают задачи и как надо учить решать задачи.)
Пусть дана система m линейных уравнений с n неизвестными
.
На вопрос о совместности этой системы дает теорема Кронекера-Капелли.
Какая система называется совместной читать здесь
Теорема Кронекера-Капелли: Система линейных уравнений (СЛУ) совместна тогда и только тогда, когда ранг расширенной матрицы системы (rp) равен рангу основной матрицы (ro).
Что называется расширенной матрицей читать здесь
Что такое ранг матрицы и как его найти читать здесь
Правила отыскания всех решений совместной системы линейных уравнений вытекают из следующих теорем.
Теорема 1: Если ранг совместной системы равен числу неизвестных, то система имеет единственное решение.
Теорема 2: Если ранг совместной системы меньше числа неизвестных, то система имеет бесконечно много решений.
МЕТОД ГАУССА
Одним из наиболее универсальных и эффективных методов решения СЛУ является МЕТОД ГАУССА, состоящий в последовательном исключении неизвестных.
СУЩНОСТЬ МЕТОДА ГАУССА.Расширенную матрицу системы с помощью элементарных преобразований приводят к ступенчатой, восстанавливают систему, которая является равносильной исходной системе, и находят решение.
Как данную матрицу привести к ступенчатой читать здесь
Рассмотрим этот метод на примерах.
ПРИМЕР 1:
РЕШЕНИЕ:
Запишем расширенную матрицу системы и с помощью элементарных преобразований приведем ее к ступенчатому виду.
Ранг основной матрицы равен 2 (ro=2), а ранг расширенной – 3 (rp=3), поэтому по теореме Кронекера-Капелли система несовместна.
(Последняя строка представляет собой уравнение вида: 0=1. Поэтому делаем вывод, что система несовместна.)
Ответ: система несовместна.
Замечание: Если хотя бы одна строка имеет вид:
то система несовместна.
ПРИМЕР 2:
ro=rp=3, поэтому по теореме Кронекера-Капелли система совместна, причем ранг системы равен числу неизвестных, следовательно система имеет единственное решение.
Ответ: (4;1;-5)
ПРИМЕР 3:
РЕШЕНИЕ:
Третья и четвертая строки получились нулевыми. Их можно вычеркнуть.
ro=rp=2, поэтому по теореме Кронекера-Капелли система совместна, причем ранг системы меньше числа неизвестных, следовательно система имеет бесконечное число решений.
Ответ:
В открывшемся окне:
поставить галочку возле «Добавить сообщение получателю»
в появившемся поле оставить сообщение «в дар» или «подарок».
ИЛИ
оставить комментарий ниже.
Упражнения к уроку:
Решите системы методом Гаусса
; 3.Система несовместна.
Автор: Аникина Анна
Комментарии к этой заметке:
Добавить Ваш комментарий
Хотите внести свою лепту в его развитие!? Тогда Вам сюда!
Источник
Теорема Кронекера-Капелли. Исследование систем линейных уравнений на совместность. Первая часть.
Исследовать систему линейных агебраических уравнений (СЛАУ) на совместность означает выяснить, есть у этой системы решения, или же их нет. Ну и если решения есть, то указать сколько их.
Нам понадобятся сведения из темы «Система линейных алгебраических уравнений. Основные термины. Матричная форма записи». В частности, нужны такие понятия, как матрица системы и расширенная матрица системы, поскольку именно на них опирается формулировка теоремы Кронекера-Капелли. Как обычно, матрицу системы будем обозначать буквой $A$, а расширенную матрицу системы – буквой $\widetilde$.
Система линейных алгебраических уравнений совместна тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы системы, т.е. $\rang A=\rang\widetilde$.
Следствие из теоремы Кронекера-Капелли
Заметьте, что сформулированная теорема и следствие из неё не указывают, как найти решение СЛАУ. С их помощью можно лишь выяснить, существуют эти решения или нет, а если существуют – то сколько.
Исследовать СЛАУ $ \left \ <\begin& -3x_1+9x_2-7x_3=17;\\ & -x_1+2x_2-4x_3=9;\\ & 4x_1-2x_2+19x_3=-42. \end\right.$ на совместность. Если СЛАУ совместна, указать количество решений.
Чтобы выяснить наличие решений заданной СЛАУ, используем теорему Кронекера-Капелли. Нам понадобятся матрица системы $A$ и расширенная матрица системы $\widetilde$, запишем их:
Способ №1. Вычисление рангов по определению.
Согласно определению, ранг – это наивысший порядок миноров матрицы, среди которых есть хоть один, отличный от нуля. Обычно исследование начинают с миноров первого порядка, но здесь удобнее приступить сразу к вычислению минора третьего порядка матрицы $A$. Элементы минора третьего порядка находятся на пересечении трёх строк и трёх столбцов рассматриваемой матрицы. Так как матрица $A$ содержит всего 3 строки и 3 столбца, то минор третьего порядка матрицы $A$ – это определитель матрицы $A$, т.е. $\Delta A$. Для вычисления определителя применим формулу №2 из темы «Формулы для вычисления определителей второго и третьего порядков»:
Итак, есть минор третьего порядка матрицы $A$, который не равен нулю. Минор четвёртого порядка составить невозможно, так как для него требуется 4 строки и 4 столбца, а в матрице $A$ всего 3 строки и 3 столбца. Итак, наивысший порядок миноров матрицы $A$, среди которых есть хотя бы один не равный нулю, равен 3. Следовательно, $\rang A=3$.
Задача решена. Какие недостатки и преимущества имеет данный способ? Для начала поговорим о плюсах. Во-первых, нам понадобилось найти всего один определитель. После этого мы сразу сделали вывод о количестве решений. Обычно в стандартных типовых расчётах даются системы уравнений, которые содержат три неизвестных и имеют единственное решение. Для таких систем данный метод очень даже удобен, ибо мы заранее знаем, что решение есть (иначе примера не было бы в типовом расчёте). Т.е. нам остаётся только показать наличие решения наиболее быстрым способом. Во-вторых, вычисленное значение определителя матрицы системы (т.е. $\Delta A$) пригодится после: когда станем решать заданную систему методом Крамера или с помощью обратной матрицы.
Однако метод вычисления ранга по определению нежелательно применять, если матрица системы $A$ является прямоугольной. В этом случае лучше применить второй метод, о котором пойдёт речь ниже. Кроме того, если $\Delta A=0$, то мы ничего не сможем сказать о количестве решений заданной неоднородной СЛАУ. Может, СЛАУ имеет бесконечное количество решений, а может – ни одного. Если $\Delta A=0$, то требуется дополнительное исследование, которое зачастую является громоздким.
Подводя итог сказанному, отмечу, что первый способ хорош для тех СЛАУ, у которых матрица системы квадратна. При этом сама СЛАУ содержит три или четыре неизвестных и взята из стандартных типовых расчетов или контрольных работ.
Способ №2. Вычисление ранга методом элементарных преобразований.
Какие преимущества второго способа? Главное преимущество – это его универсальность. Нам совершенно неважно, является ли матрица системы квадратной или нет. Кроме того, мы фактически провели преобразования прямого хода метода Гаусса. Осталось лишь пару действий, и мы смогли бы получить решение данной СЛАУ. Честно говоря, второй способ нравится мне более первого, но выбор – это дело вкуса.
Расширенная матрица системы приведена к ступенчатому виду. Ранг ступенчатой матрицы равен количеству её ненулевых строк, поэтому $\rang\widetilde=3$. Матрица $A$ (до черты) тоже приведена к ступенчатому виду, и ранг её равен 2, $\rang=2$.
Ответ: система несовместна.
Приводим расширенную матрицу системы к ступенчатому виду:
Мы привели расширенную матрицу системы и саму матрицу системы к ступенчатому виду. Ранг расширенной матрицы системы равен трём, ранг матрицы системы также равен трём. Так как система содержит $n=5$ неизвестных, т.е. $\rang\widetilde=\rang\lt$, то согласно пункту №2 следствия из теоремы Кронекера-Капелли данная система является неопределённой, т.е. имеет бесконечное количество решений.
Ответ: система является неопределённой.
Во второй части мы разберём примеры, которые нередко включают в типовые расчёты или контрольные работы по высшей математике: исследование на совместность и решение СЛАУ в зависимости от значений параметров, входящих в неё.
Источник
Теорема Кронекера-Капелли
Совместная система линейных уравнений имеет единственное решение, если ранг этой системы равен количеству переменных.
Совместная система линейных уравнений имеет бесконечное множество решений, если ранг этой системы меньше количества переменных.
Пример №1 . Исследовать систему алгебраических уравнений (без непосредственного решения системы) с помощью теоремы Кронекера-Капелли. Запишем систему в виде: Для удобства вычислений поменяем строки местами: Добавим 2-ую строку к 1-ой: Добавим 3-ую строку к 2-ой: Умножим 3-ую строку на (2). Добавим 4-ую строку к 3-ой: Умножим 1-ую строку на (3). Умножим 2-ую строку на (-1). Добавим 2-ую строку к 1-ой: Умножим 3-ую строку на (-1). Добавим 3-ую строку к 2-ой: Добавим 2-ую строку к 1-ой: Это соответствует системе: -3x2 + 9x3 = 6 -4x1 + 5x2 + 7x3 — 10x4 = 0 За базисные переменные примем x1 и x2. Тогда свободные x3,x4. Ранг основной матрицы равен 2. Ранг расширенной матрицы тоже равен 2. Система совместна и имеет бесконечное множество решений.
Пример №2 . Запишем систему в виде: Для удобства вычислений поменяем строки местами: Умножим 2-ую строку на (-1). Добавим 2-ую строку к 1-ой: Умножим 2-ую строку на (2). Умножим 3-ую строку на (-1). Добавим 3-ую строку к 2-ой: Умножим 3-ую строку на (3). Умножим 4-ую строку на (-2). Добавим 4-ую строку к 3-ой: Добавим 2-ую строку к 1-ой: Умножим 3-ую строку на (-1). Добавим 3-ую строку к 2-ой: Добавим 2-ую строку к 1-ой: 3x2 -2x3 – 3x4 = 10 3x1 -x2 -2x3 = 1 Необходимо переменные x3,x4 принять в качестве свободных переменных и через них выразить базисные – x1, x2. Ранг основной матрицы равен 2. Ранг расширенной матрицы тоже равен 2. Система совместна и имеет бесконечное множество решений.
Пример №3 . Дана система линейных уравнений у которой число уравнений равно числу неизвестных. При каком условии эта система имеет единственное решение? Ответ: Система имеет единственное решение, если ранг этой системы будет равен количеству переменных.