Матричный метод решения систем линейных уравнений
Если матрица А системы линейных уравнений невырожденная, т.е. det A ≠ 0, то матрица А имеет обратную, и решение системы совпадает с вектором C = A1B. Иначе говоря, данная система имеет единственное решение. Отыскание решения системы по формуле X=C, C=A1B называют матричным способом решения системы, или решением по методу обратной матрицы. Пример 2.15. Решить матричным способом систему уравнений x1 - x2 + x3 = 6, 2x1 + x2 + x3 = 3, x1 + x2 +2x3 = 5. Решение. Обозначим Тогда данная система уравнений запишется матричным уравнением AX=B. Поскольку то матрица A невырожденная и поэтому имеет обратную: Для получения решения X мы должны умножить вектор-столбец B слева на матрицу A: X = A-1B. В данном случае и, следовательно, Выполняя действия над матрицами, получим: x1 = 1/5(1×6+3×3-2×5) = 1/5 (6+9-10) = 1, x2 = 1/5 (-3×6 +1×3 - 1×5) = 1/5 (- 18 + 3 + 5) = -2, x3 = 1/5 (1×6 - 2×3 + 3×5) = 1/5 (6 -6 + 15) = 3. Ответ: (1, -2, 3) Метод Гаусса (последовательного исключения неизвестных) 1) Иметь единственное решение. Метод Гаусса – наиболее мощный и универсальный инструмент для нахождения решения любой системы линейных уравнений. Рассмотрим простейшую систему уравнений и решим ее методом Гаусса. На первом этапе нужно записать расширенную матрицу системы: Справка: Матрица системы – это матрица, составленная только из коэффициентов при неизвестных, в данном примере матрица системы : Расширенная матрица системы – это та же матрица системы плюс столбец свободных членов, в данном случае: Любую из матриц можно для краткости называть просто матрицей. После того, как расширенная матрица системы записана, с ней необходимо выполнить некоторые действия, которые также называются элементарными преобразованиями. Существуют следующие элементарные преобразования: 1) Строки матрицы можно переставлять местами. Например, в рассматриваемой матрице можно безболезненно переставить первую и вторую строки: 2) Если в матрице есть (или появились) пропорциональные (как частный случай – одинаковые) строки, то следует удалить из матрицы все эти строки кроме одной. Рассмотрим, например матрицу В данной матрице последние три строки пропорциональны, поэтому достаточно оставить только одну из них: 3) Если в матрице в ходе преобразований появилась нулевая строка, то ее также следует удалить. 4) Строку матрицы можно умножить (разделить) на любое число, отличное от нуля. Рассмотрим, например, матрицу Здесь целесообразно первую строку разделить на –3, а вторую строку – умножить на 2: Данное действие очень полезно, поскольку упрощает дальнейшие преобразования матрицы. 5) К строке матрицы можно прибавить другую строку, умноженную на число, отличное от нуля. Рассмотрим нашу матрицу из практического примера: Умножаем первую строку на -2: и ко второй строке прибавляем первую строку, умноженную на –2:
Теперь первую строку можно разделить «обратно» на –2: Строка, которую ПРИБАВЛЯЛИ – не изменилась. Всегда меняется строка, К КОТОРОЙ ПРИБАВЛЯЮТ. На практике так подробно, конечно, не расписывают, а пишут короче: «Переписываю матрицу и переписываю первую строку: «Сначала первый столбец. Внизу мне нужно получить ноль. Поэтому единицу вверху умножаю на –2: «Теперь второй столбец. Вверху –1 умножаю на –2: «И третий столбец. Вверху –5 умножаю на –2:
Запишем расширенную матрицу системы и с помощью элементарных преобразований приведем ее к ступенчатому виду:
(1) Ко второй строке прибавили первую строку, умноженную на –2. Кстати, почему первую строку умножаем именно на –2? Для того чтобы внизу получить ноль, а значит, избавиться от одной переменной во второй строке. (2) Делим вторую строку на 3. Цель элементарных преобразований – привести матрицу к ступенчатому виду: В результате элементарных преобразований получена эквивалентная исходной система уравнений: Теперь систему нужно «раскрутить» в обратном направлении – снизу вверх, этот процесс называется обратным ходом метода Гаусса. В нижнем уравнении у нас уже готовый результат: Рассмотрим первое уравнение системы Ответ: Рассмотрим наиболее распространенную ситуацию, когда методом Гаусса требуется решить систему трёх линейных уравнений с тремя неизвестными. Пример Решить методом Гаусса систему уравнений: Запишем расширенную матрицу системы: Результат, к которому мы придём в ходе решения:
В третьем уравнении у нас уже готовый результат: Смотрим на второе уравнение: И, наконец, первое уравнение: Ответ:
ТЕМА: ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ИМАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ Определение. Вероятностью события А называется отношение числа исходов m, благоприятствующих наступлению данного события А, к числу всех исходов (несовместимых, единственно возможных и равновозможных), т.е.
Это равенство называют обычно классическим определением вероятности. Если в задаче говорится, что выбор производится наугад, наудачу, случайным образом, то это означает, что его элементарные исходы равновозможны. ПРИМЕР. Из цифр от 1 до 9 включительно наугад выбирается одна. Найти вероятность того, что выбранное число будет простым. Решение: 1. Опыт состоит в выборе одной цифры. 2. Пространство элементарных исходов:
3. Исходы опыта равновозможны, т.к. выбор производится наугад. 4. Количество всех исходов n = 9. 5. Событие А – «выбранное число простое».
6. Число исходов, благоприятствующих наступлению события А: m = 4. 7. Найдем вероятность события
Ответ: вероятность того, выбранное число будет простым равна 4/9 (0,444).
Популярное: Почему люди поддаются рекламе?: Только не надо искать ответы в качестве или количестве рекламы... ![]() ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (260)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |