Мегаобучалка Главная | О нас | Обратная связь


Формулы Крамера для решения СЛАУ



2019-12-29 187 Обсуждений (0)
Формулы Крамера для решения СЛАУ 0.00 из 5.00 0 оценок




Матричный способ решения СЛАУ, формулы Крамера, свойство присоединенной матрицы и основное свойство линейной зависимости.

Рассмотрим систему линейных алгебраических уравнений (СЛАУ), содержащую
т уравнений и п неизвестных:

                                                                                        (1)

Пусть

               

– матрица коэффициентов при неизвестных, столбец свободных членов (чисел стоящих справа от равенства в системе (1)) и столбец неизвестных соответственно системы (1). Матрица А называется основной матрицей системы (1). Тогда очевидно, что система (1) может быть кратко записана в матричной форме . Форма (1) называется координатной записью системы. Если , т.е. число уравнений равно числу неизвестных, то СЛАУ называется «квадратной», она принимает вид:

                                                                                         (2)

Если же матрица А к тому же не вырождена, т.е. , то тогда СЛАУ (2) можно решить как матричное уравнение  по формуле

                                .                                                                                     (3)

Этот метод называется матричным способом решения СЛАУ (2).

Пример. Решить систему матричным способом, если это возможно:

                         

Решение. Запишем эту систему как матричное уравнение , где
, . Вычисляем: , следовательно, матричный способ применим. Находим обратную матрицу:    
             

Следовательно,
.

Ответ:

Формулы Крамера для решения СЛАУ

Эти формулы применимы для решения СЛАУ при тех же условиях, что и матричный способ, а именно, когда матрица А коэффициентов при неизвестных этой СЛАУ квадратная и не вырожденная. Для нахождения неизвестных квадратной системы (2) надо вычислить главный определитель , убедиться что , и затем вычислить п вспомогательных определителей , где определитель  ( ) получается из главного определителя заменой в нем k-го столбца на столбец В свободных членов:

      

Тогда решением системы (2) будет: .

Вывод формул Крамера. Распишем подробно формулу (3) .

Вспомним, что , где – алгебраическое дополнение элемента , равное , а  – определитель порядка , полученный из главного определителя D вычеркиванием i-й строки и j-го столбца. Получим

.

Итак, матричный способ дает формулу

                                                                         (4)

Сравним эту формулу с выражением для , полученным по формуле Крамера:

           .                                             (5)

Заметим, что у всех элементов k-го столбца этого определителя алгебраические дополнения точно такие же, как и у элементов k-го столбца матрицы А. Поэтому, разложив определитель в (5) по этому столбцу, получим:

            .                                               (6)

Полученная формула (6) в точности совпадает с (4). Формулы Крамера доказаны.

Пример. Решить систему  методом Крамера, если это возможно:

Решение. Вычислим главный определитель системы: , следовательно, метод Крамера применим. Далее вычислим три вспомогательных определителя:

      

Следовательно, .

Дополнение 1. При выводе на лекции в ауд. 220 формулы для обратной матрицы через алгебраические дополнения использовалось основное свойство присоединенной матрицы

                            .

Доказательство этого свойства, в свою очередь, опиралось на два свойства определителя:

(1) Сумма произведений элементов произвольной строки квадратной матрицы на соответствующие алгебраические дополнения этой же строки равна определителю этой матрицы (и аналогично для столбцов):    
           (разложение по i-й строке),
          (разложение по j-му столбцу)

(2) Сумма произведений элементов произвольной строки квадратной матрицы на соответствующие алгебраические дополнения другой строки равна нулю (и аналогично для столбцов):
  , (для строк, при ),
   (для столбцов, при )

Свойство (1) нам известно из общих свойств определителя, которые у нас идут без доказательства. Среди этих свойств есть, в частности, такое:
  если в определителе две строки или два столбца совпадают, то он равен нулю.

Теперь докажем свойство (2). Заменим в определителе
j- строку на строку с номером i. Понятно что после этого у полученного определителя  две одинаковые строки, и потому он равен нулю. Заметим также, что алгебраические дополнения изменённой j-й строки не изменились, т.к. они не зависят от элементов этой строки. Разложим определитель  по j-й строке, получим:       
                  

Аналогично доказывается для столбцов.

Дополнение 2. Относительно линейной зависимости векторов теории линейного пространства, просьба не путать:

Общий критерий линейной зависимости векторов произвольного линейного пространства:  Совокупность векторов линейно зависима тогда и только тогда, когда один из векторов выражается в виде линейной комбинации остальных.

 

Основное свойство линейной зависимости: Пусть даны n векторов линейного пространства , и еще какие-то т векторов этого же пространства,  каждый из которых линейно выражается через , причем, . Тогда векторы  линейно зависимы.

Доказательство этого свойства есть в лекциях, присланных на вашу Почту.

 



2019-12-29 187 Обсуждений (0)
Формулы Крамера для решения СЛАУ 0.00 из 5.00 0 оценок









Обсуждение в статье: Формулы Крамера для решения СЛАУ

Обсуждений еще не было, будьте первым... ↓↓↓

Отправить сообщение

Популярное:
Организация как механизм и форма жизни коллектива: Организация не сможет достичь поставленных целей без соответствующей внутренней...
Личность ребенка как объект и субъект в образовательной технологии: В настоящее время в России идет становление новой системы образования, ориентированного на вхождение...



©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (187)

Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку...

Система поиска информации

Мобильная версия сайта

Удобная навигация

Нет шокирующей рекламы



(0.005 сек.)