Системы линейных уравнений СЛУ

Содержание

Слайд 2

3.1.2. Метод Крамера

i

Из предыдущего имеем:

3.1.2. Метод Крамера i Из предыдущего имеем:

Слайд 3

3.1.3. Метод Гаусса

Последовательно исключаем переменные, используя элементарные преобразования, пока не приведем

3.1.3. Метод Гаусса Последовательно исключаем переменные, используя элементарные преобразования, пока не приведем
матрицу А к диагональному виду

Слайд 4

Пример

Пример

Слайд 5

Пример (метод Крамера)

Пример (метод Крамера)

Слайд 6

Пример (метод Гаусса)

Пример (метод Гаусса)

Слайд 7

4.1. Виды систем линейных уравнений.

4. Исследование системы линейных уравнений

Решение системы — любой

4.1. Виды систем линейных уравнений. 4. Исследование системы линейных уравнений Решение системы
вектор-столбец X, для которого выполняется равенство AX=B.

Как определить

<= Теорема Кронекера-Капелли

но сначала…

Слайд 8

4.2. Ранг матрицы

Минор k-го порядка матрицы А

Пример:

Определение. Рангом матрицы называется наивысший порядок

4.2. Ранг матрицы Минор k-го порядка матрицы А Пример: Определение. Рангом матрицы
минора, отличного от нуля.

Обозначения. rA, r(A), rang A, Rg A.

Теорема. Ранги эквивалентных матриц равны, т.е. элементарные преобразования не меняют ранга матрицы.

Слайд 9

Теорема. Ранг матрицы равен наибольшему числу её линейно независимых строк или столбцов.

Теорема. Ранг матрицы равен наибольшему числу её линейно независимых строк или столбцов.

Слайд 10

r(A)=min{k, l}, где
k — максимальное число линейно независимых строк А,
l —

r(A)=min{k, l}, где k — максимальное число линейно независимых строк А, l
максимальное число линейно независимых столбцов А.

Следствия для квадратной матрицы.
Если определитель квадратной матрицы равен нулю, то её строки (или столбцы) линейно зависимы.
Если строки (или столбцы) квадратной матрицы линейно зависимы, то её определитель равен нулю.

Способы вычисления ранга матрицы.
Метод окаймляющих миноров.
Метод элементарных преобразований.

Слайд 11

Метод элементарных преобразований.
С помощью элементарных преобразований получить в левом верхней углу единичную

Метод элементарных преобразований. С помощью элементарных преобразований получить в левом верхней углу
(или треугольную) матрицу.
Нулевые строки переставлять вниз, а нулевые столбцы - вправо.
Ранг матрицы равен порядку полученной единичной или треугольной матрицы.

Пример:

Слайд 12

4.3. Теорема Кронекера-Капелли

Пусть АХ=В некоторая СЛУ, A-nxm тогда

1) Если r(A)=r(A|B), то система

4.3. Теорема Кронекера-Капелли Пусть АХ=В некоторая СЛУ, A-nxm тогда 1) Если r(A)=r(A|B),
совместная

1а) Если r(A)=r(A|B)=m, то система совместная и определенная

1б) Если r(A)=r(A|B)

2) Если r(A)

Нет строк типа 0=5

Сколько неизвестных, столько и разных уравнений => решение единственное

Неизвестных больше, чем уравнений => решение общее, зависит от С

ЕСТЬ строки типа 0=5

Слайд 13

Замечания об однородной системе AX = 0.
Она всегда совместна (всегда есть нулевое

Замечания об однородной системе AX = 0. Она всегда совместна (всегда есть
решение).
Нулевое решение существует, только если r(A) < n, или det A = 0.

Порядок исследования системы линейных уравнений.
1. Исследование совместности:
(а) однородная - неоднородная?
(б) теорема Кронекера-Капелли.
2. Исследование неопределённости:
(а) r(A) = n?

Слайд 14

Схема исследования системы линейных уравнений

Схема исследования системы линейных уравнений

Слайд 15

Пример

Проверяем на совместность. Если совместна, то решаем

r(A) = 2, r(A|B) = 3,

Пример Проверяем на совместность. Если совместна, то решаем r(A) = 2, r(A|B)
r(A) ≠ r(A|B) => система несовместна и решения не имеет.

Слайд 16

Ещё пример

r(A) = 3, r(A|B) = 3, n = 3 => система

Ещё пример r(A) = 3, r(A|B) = 3, n = 3 =>
совместная и определённая. Продолжаем…

(2; 3; -1)

Имя файла: Системы-линейных-уравнений-СЛУ.pptx
Количество просмотров: 39
Количество скачиваний: 0