Примеры решения СЛАУ
Методы решения систем линейных уравнений широко используются в задачах математики, экономики, физики, химии и других науках. На практике, они позволяют не делать лишних действий, а записать систему уравнений в более компактной форме и сократить время выполнения задач. Поэтому, будущим специалистам очень важно понять основные методы решения и научиться выбирать оптимальный.
Перед изучением примеров решения задач советуем изучить теоретический материал по СЛАУ, прочитать все теоремы и методы решения. Список тем находится в правом меню.
Примеры по темам:
СЛАУ: основные понятия, виды
Задание. Проверить, является ли набор $<0,3>$ решением системы $\left\<\begin
Решение. Подставляем в каждое из уравнений системы $x=0$ и $y=3$ :
$$3 x-2 y=-6 \Rightarrow 3 \cdot 0-2 \cdot 3=-6 \Rightarrow-6=-6$$ $$5 x+y=3 \Rightarrow 5 \cdot 0+3=3 \Rightarrow 3=3$$
Так как в результате подстановки получили верные равенства, то делаем вывод, что заданный набор является решением указанной СЛАУ.
Ответ. Набор $<0,3>$ является решением системы $\left\<\begin
Примеры решения СЛАУ не по зубам? Тебе ответит эксперт через 10 минут!
Задание. Систему $\left\<\begin
Решение. Заданную СЛАУ записываем в матричной форме $A \cdot X=B$ , где матрица системы:
$$A=\left(\begin
$$A=\left(\begin
вектор-столбец свободных коэффициентов:
то есть, запись СЛАУ в матричной форме:
$$\left(\begin
Задание. Записать матрицу и расширенную матрицу системы $\left\<\begin
Решение. Матрица системы $A=\left(\begin
Критерий совместности системы
Задание. При каких значениях $\lambda$ система $\left\<\begin
Решение. Ранг матрицы равен количеству ненулевых строк после приведения этой матрицы к ступенчатому виду. Поэтому записываем расширенную матрицу системы $\tilde$ (слева от вертикальной черты находится матрица системы $A$ ):
и с помощью элементарных преобразований приводим ее к ступенчатому виду. Для этого вначале от второй строки отнимаем две вторых строки, а от третьей вторую, в результате получаем:
Третью строку складываем с первой:
и меняем первую и вторую строки матрицы местами
Квадратные СЛАУ. Матричный метод решения
Теоретический материал по теме — матричный метод решения.
Задание. Найти решение СЛАУ $\left\<\begin
Решение. Выпишем матрицу системы $\left\<\begin
$$X=\left(\begin
Две матрицы одного размера равны, если равны их соответствующие элементы, то есть в итоге имеем, что $x_<1>=-11$, $x_<2>=31$
Ответ. $x_<1>=-11$, $x_<2>=31$
Задание. Решить с помощью обратной матрицы систему $\left\<\begin
Решение. Запишем данную систему в матричной форме:
где $A=\left(\begin
Найдем обратную матрицу $A^-1$ к матрице $A$ с помощью союзной матрицы:
Определитель матрицы $A$
$$\Delta=\left|\begin
Отсюда искомая матрица
Метод / Теорема Крамера
Теоретический материал по теме — метод Крамера.
Задание. Найти решение СЛАУ $\left\<\begin
Решение. Вычисляем определитель матрицы системы:
$$\Delta=\left|\begin
Так как $\Delta \neq 0$ , то по теореме Крамера система совместна и имеет единственное решение. вычислим вспомогательные определители. Определитель $\Delta_<1>$ получим из определителя $\Delta$ заменой его первого столбца столбцом свободных коэффициентов. Будем иметь:
$$\Delta_<1>=\left|\begin
Аналогично, определитель $\Delta_<2>$ получается из определителя матрицы системы $\Delta$ заменой второго столбца столбцом свободных коэффициентов:
$$\Delta_<2>=\left|\begin
Тогда получаем, что
Ответ. $x_<-1>=-11$, $x_ <2>= 31$
Задание. При помощи формул Крамера найти решение системы $\left\<\begin
Решение. Вычисляем определитель матрицы системы:
$$\Delta=\left|\begin
Так как определитель матрицы системы неравен нулю, то по теореме Крамера система совместна и имеет единственное решение. Для его нахождения вычислим следующие определители:
$$\Delta_<1>=\left|\begin
Метод Гаусса. Метод последовательного исключения неизвестных
Теоретический материал по теме — метод Гаусса.
Задание. Решить СЛАУ $\left\<\begin
Решение. Выпишем расширенную матрицу системы и при помощи элементарных преобразований над ее строками приведем эту матрицу к ступенчатому виду (прямой ход) и далее выполним обратный ход метода Гаусса (сделаем нули выше главной диагонали). Вначале поменяем первую и вторую строку, чтобы элемент $a_<1>$ равнялся 1 (это мы делаем для упрощения вычислений):
Далее делаем нули под главной диагональю в первом столбце. Для этого от второй строки отнимаем две первых, от третьей — три первых:
Все элементы третьей строки делим на два (или, что тоже самое, умножаем на $\frac<1><2>$:
Далее делаем нули во втором столбце под главной диагональю, для удобства вычислений поменяем местами вторую и третью строки, чтобы диагональный элемент равнялся 1:
От третьей строки отнимаем вторую, умноженную на 3:
Умножив третью строку на $\left(-\frac<1><2>\right)$ , получаем:
Проведем теперь обратный ход метода Гаусса (метод Гассу-Жордана), то есть сделаем нули над главной диагональю. Начнем с элементов третьего столбца. Надо обнулить элемент $$\tilde \sim\left(\begin
Далее обнуляем недиагональные элементы второго столбца, к первой строке прибавляем вторую:
Полученной матрице соответствует система
$\left\<\begin
Однородные СЛАУ. Фундаментальная система решений
Теоретический материал по теме — однородные СЛАУ.
Задание. Выяснить, имеет ли однородная СЛАУ $\left\<\begin
Решение. Вычислим определитель матрицы системы:
$$\Delta=\left|\begin
Так как определитель не равен нулю, то система имеет только нулевое решение $x=y=0$
Ответ. Система имеет только нулевое решение.
Задание. Найти общее решение и ФСР однородной системы $\Delta=\left|\begin
Решение. Приведем систему к ступенчатому виду с помощью метода Гаусса. Для этого записываем матрицу системы (в данном случае, так как система однородная, то ее правые части равны нулю, в этом случае столбец свободных коэффициентов можно не выписывать, так как при любых элементарных преобразованиях в правых частях будут получаться нули):
$$A=\left(\begin
с помощью элементарных преобразований приводим данную матрицу к ступенчатому виду. От второй строки отнимаем первую, от третьей — четыре первых, от четвертой — две первых:
$$A \sim\left(\begin
Обнуляем элементы второго столбца, стоящие под главной диагональю, для этого от третьей строки отнимаем три вторых, к четвертой прибавляем вторую:
$$A \sim\left(\begin
От четвертой строки отнимем $$\frac<4><3>$$ третьей и третью строку умножим на $$\frac<1><3>$$ :
$$A \sim\left(\begin
Нулевые строки можно далее не рассматривать, тогда получаем, что
$$A \sim\left(\begin
Далее делаем нули над главной диагональю, для этого от первой строки отнимаем третью, а ко второй строке прибавляем третью:
$$A \sim\left(\begin
то есть получаем систему, соответствующую данной матрице:
Или, выразив одни переменные через другие, будем иметь:
Здесь $x_<2>, x_<4>$ — независимые (или свободные) переменные (это те переменные, через которые мы выражаем остальные переменные), $x_<1>,x_<3>,x_<5>$ — зависимые (связанные) переменные (то есть те, которые выражаются через свободные). Количество свободных переменных равно разности общего количества переменных $n$ (в рассматриваемом примере $n=5$ , так как система зависит от пяти переменных) и ранга матрицы $r$ (в этом случае получили, что $r=3$ — количество ненулевых строк после приведения матрицы к ступенчатому виду): $n-r=5-3=2$
Так как ранг матрицы $r=3$ , а количество неизвестных системы $n=5$ , то тогда количество решений в ФСР $n-r=5-3-2$ (для проверки, это число должно равняться количеству свободных переменных).
Для нахождения ФСР составляем таблицу, количество столбцов которой соответствует количеству неизвестных (то есть для рассматриваемого примера равно 5), а количество строк равно количеству решений ФСР (то есть имеем две строки). В заголовке таблицы выписываются переменные, свободные переменные отмечаются стрелкой. Далее свободным переменным придаются любые, одновременно не равные нулю значений и из зависимости между свободными и связанными переменными находятся значения остальных переменных. Для рассматриваемой задачи эта зависимость имеет вид:
Тогда придавая в первом случае, например, независимым переменным значения $x_<2>=1$ , $x_<4>=0$ получаем, что $\left\<\begin
Эти две строчки и есть фундаментальным решением заданной однородной СЛАУ. Частное решение системы:
Общее решение является линейной комбинацией частных решений:
$$X=C_ <1>X_<1>+C_ <2>X_<2>=C_<1>\left(\begin
где коэффициенты $C_<1>, C_<2>$ не равны нулю одновременно. Или запишем общее решение в таком виде:
Придавая константам $C_<1>, C_<2>$ определенные значения и подставляя их в общее решение, можно будет находить частные решения однородной СЛАУ.
Источник