Как решить систему линейных уравнений матричным методом. Решение систем линейных уравнений матричным методом

Система такого вида называется нормальной системой дифференциальных уравнений (СНДУ). Для нормальной системы дифференциальных уравнений можно сформулировать теорему о существовании и единственности такую же, как и для дифференциального уравнения.

Теорема. Если функции определены и непрерывны на открытом множестве, а соответствующие частные производныетоже непрерывны на, то тогда у системы (1) будет существовать решение(2)

а при наличии начальных условий (3)

это решение будет единственным.

Эту систему можно представить в виде:

Системы линейных дифференциальных уравнений

Определение. Система Дифференциальных Уравнений называется линейной , если она линейна относительно всех неизвестных функций и их производных.

(5)

Общий вид системы Дифференциальных Уравнений

Если задано начальное условие: , (7)

то решение будет единственным, при условии, что вектор-функция непрерывна наи коэффициенты матрицы:тоже непрерывные функции.

Введем линейный оператор , тогда (6) можно переписать в виде:

если то операторное уравнение (8) называетсяоднородным и имеет вид:

Так как оператор линейный, то для него выполняются следующие свойства:

решением уравнения (9).

Следствие. Линейная комбинация , решение (9).

Если даны решений (9) и они линейно независимы, то все линейные комбинации вида:(10) только при условии, что все. Это означает, что определитель, составленный из решений (10):

. Этот определитель называется определителем Вронского для системы векторов .

Теорема 1. Если определитель Вронского для линейной однородной системы (9) с непрерывными на отрезке коэффициентами, равен нулю хотя бы в одной точке, то решениелинейно зависимы на этом отрезке и, следовательно, определитель Вронского равен нулю на всем отрезке.

Доказательство: Так как непрерывны, то система (9) удовлетворяет условиюТеоремы о существовании и единственности , следовательно, начальное условие определяет единственное решение системы (9). Определитель Вронского в точкеравен нулю, следовательно, существует такая нетривиальная система, для которой выполняется:. Соответствующая линейная комбинация для другой точкибудет иметь вид, причемудовлетворяет однородным начальным условиям, следовательно, совпадает с тривиальным решением, то естьлинейно зависимы и определитель Вронского равен нулю.

Определение. Совокупность решений системы (9) называетсяфундаментальной системой решений на если определитель Вронского не обращается в ноль ни в одной точке.

Определение. Если для однородной системы (9) начальные условия определены следующим образом - , то система решенийназываетсянормальной фундаментальной системой решений .

Замечание. Если - фундаментальная система или нормальная фундаментальная система, то линейная комбинация- общее решение (9).

Теорема 2. Линейная комбинация линейно независимых решений,однородной системы (9) с непрерывными на отрезкекоэффициентамибудет общим решением (9) на этом же отрезке.

Доказательство: Так как коэффициенты непрерывны на, то система удовлетворяет условиям теоремы о существовании и единственности. Следовательно, для доказательства теоремы достаточно показать, что подбором постоянных, можно удовлетворить некоторому произвольно выбранному начальному условию (7). Т.е. можно удовлетворить векторному уравнению:. Так как- общее решение (9), то система разрешима относительно, поскольку вселинейно независимы и. Однозначно определяем, а так каклинейно независимы, то.

Теорема 3. Если это решение системы (8), арешение системы (9), тогда+будет тоже решение (8).

Доказательство: По свойствам линейного оператора: 

Теорема 4. Общее решение (8) на отрезке с непрерывными на этом отрезке коэффициентамии правыми частямиравно сумме общего решения соответствующей однородной системы (9) и частного решениянеоднородной системы (8).

Доказательство: Так как условия теоремы о существовании и единственности выполнены, следовательно, остается доказать, что будет удовлетворять произвольно заданным начальным значением (7), то есть. (11)

Для системы (11) всегда можно определить значения . Это можно сделать так как- фундаментальная система решений.

Задача Коши для дифференциального уравнения первого порядка

Постановка задачи. Напомним, что решением обыкновенного дифференциального уравнения первого порядка

y"(t)=f(t, y(t)) (5.1)

называется дифференцируемая функция у(t), которая при подстановке в уравнение (5.1) обращает его в тождество. График решения дифференциального уравнения называют интегральной кривой. Процесс нахождения решений дифференциального уравнения принято называть интегрированием этого уравнения.

Исходя из геометрического смысла производной у" заметим, что уравнение (5.1) задает в каждой точке (t, у) плоскости переменных t, у значение f(t, у) тангенса угла aнаклона (к оси 0t) касательной к графику решения, проходящего через эту точку. Величину k=tga=f(t,у) далее будем называть угловым коэффициентом (рис. 5.1). Если теперь в каждой точке (t, у) задать с помощью некоторого вектора направление касательной, определяемое значением f(t, у), то получится так называемое поле направлений (рис.5.2, а). Таким образом, геометрически задачу интегрирования дифференциальных уравнений состоит в нахождении интегральных кривых, которые в каждой своей точке имеют заданное направление касательной (рис. 5.2, б). Для того, чтобы выделить из семейства решений дифференциального уравнения (5.1) одно конкретное решение, задают начальное условие

y(t 0)=y 0 (5.2)

Здесь t 0 - некоторое фиксированное значение аргумента t, а у 0 величина, называемая начальным значением. Геометрическая интерпретация использования начального условия состоит в выборе из семейства интегральных кривых той кривой, которая проходит через фиксированную точку (t 0 , у 0).

Задачу нахождения при t>t 0 решения у(t) дифференциального уравнения (5.1), удовлетворяющего начальному условию (5.2), будем называть задачей Коши. В некоторых случаях представляет интерес поведение решения при всех t>t 0 . Однако чаще ограничиваются определением решения на конечном отрезке .

Интегрирование нормальных систем

одним из основных методов интегрирования нормальной системы ДУ является метод сведения системы к одному ДУ высшего порядка. (Обратная задача - переход от ДУ к системе - рассмотрена выше на примере.) Техника этого метода основана на следующих соображениях.

Пусть задана нормальная система (6.1). Продифференцируем по х любое, например первое, уравнение:

Подставив в это равенство значения производных из системы (6.1), получим

или, коротко,

Продифференцировав полученное равенство еще раз и заменив значения производных из системы (6.1), получим

Продолжая этот процесс (дифференцируем - подставляем - получаем), находим:

Соберем полученные уравнения в систему:

Из первых (n-1) уравнений системы (6.3) выразим функции у 2 , у 3 , ..., y n через х, функцию y 1 и ее производные у" 1 ,у" 1 ,...,у 1 (n-1) . Получим:

Найденные значения у 2 , у 3 ,..., у n подставим в последнее уравнение системы (6.3). Получим одно ДУ n-го порядка относительно искомой функции Пусть его общее решение есть

Продифференцировав его (n-1) раз и подставив значения производных в уравнения системы (6.4), найдем функции у 2 , у 3 ,..., у n.

Пример 6.1. Решить систему уравнений

Решение: Продифференцируем первое уравнение: у"=4у"-3z". Подставляем z"=2у-3z в полученное равенство: у"=4у"-3(2у-3z), у"-4у"+6у=9z. Составляем систему уравнений:

Из первого уравнения системы выражаем z через у и у":

Подставляем значение z во второе уравнение последней системы:

т. е. у""-у"-6у=0. Получили одно ЛОДУ второго порядка. Решаем его: k 2 -k-6=0, k 1 =-2, k 2 =3 и - общее решение

уравнения. Находим функцию z. Значения у и подставляем в выражение z через у и у" (формула (6.5)). Получим:

Таким образом, общее решение данной системы уравнений имеет вид

Замечание. Систему уравнений (6.1) можно решать методом интегрируемых комбинаций. Суть метода состоит в том, что посредством арифметических операций из уравнений данной системы образуют так называемые интегрируемые комбинации, т. е. легко интегрируемые уравнения относительно новой неизвестной функции.

Проиллюстрируем технику этого метода на следующем примере.

Пример 6.2. Решить систему уравнений:

Решение: Сложим почленно данные уравнения: х"+у"=х+у+2, или (х+у)"=(х+у)+2. Обозначим х+у=z. Тогда имеем z"=z+2. Решаемполученное уравнение:

Получили так называемый первый интеграл системы. Из него можно выразить одну из искомых функций через другую, тем самым уменьшить на единицу число искомых функций. Например,Тогда первое уравнение системы примет вид

Найдя из него х (например, с помощью подстановки х=uv), найдем и у.

Замечание. Данная система «позволяет» образовать еще одну интегрируемую комбинацию: Положив х - у=р, имеем:, или Имея два первых интеграла системы, т. е.и легко найти (складывая и вычитая первые интегралы), что

Линейный оператор, свойства. Линейная зависимость и независимость векторов. Определитель Вронского для системы ЛДУ.

Линейный дифференциальный оператор и его свойства. Множество функций, имеющих на интервале (a , b ) не менее n производных, образует линейное пространство. Рассмотрим оператор L n (y ), который отображает функцию y (x ), имеющую производных, в функцию, имеющуюk - n производных:

С помощью оператора L n (y ) неоднородное уравнение (20) можно записать так:

L n (y ) = f (x );

однородное уравнение (21) примет вид

L n (y ) = 0);

Теорема 14.5.2 . Дифференциальный оператор L n (y ) является линейным оператором. Док-во непосредственно следует из свойств производных: 1. ЕслиC = const, то 2.Наши дальнейшие действия: сначала изучить, как устроено общее решение линейного однородного уравнения (25), затем неоднородного уравнения (24), и потом научиться решать эти уравнения. Начнём с понятий линейной зависимости и независимости функций на интервале и определим важнейший в теории линейных уравнений и систем объект - определитель Вронского.

Определитель Вронского. Линейная зависимость и независимость системы функций. Опр. 14.5.3.1. Система функций y 1 (x ), y 2 (x ), …, y n (x ) называется линейно зависимой на интервале (a , b ), если существует набор постоянных коэффициентов , не равных нулю одновременно, таких, что линейная комбинация этих функций тождественно равна нулю на (a , b ): для.Если равенстводлявозможно только при, система функцийy 1 (x ), y 2 (x ), …, y n (x ) называется линейно независимой на интервале (a , b ). Другими словами, функцииy 1 (x ), y 2 (x ), …, y n (x ) линейно зависимы на интервале (a , b ), если существует равная нулю на (a , b ) их нетривиальная линейная комбинация. Функции y 1 (x ),y 2 (x ), …, y n (x ) линейно независимы на интервале (a , b ), если только тривиальная их линейная комбинация тождественно равна нулю на (a , b ). Примеры: 1. Функции 1,x , x 2 , x 3 линейно независимы на любом интервале (a , b ). Их линейная комбинация - многочлен степени- не может иметь на (a , b )больше трёх корней, поэтому равенство = 0 длявозможно только при.Пример 1 легко обобщается на систему функций 1,x , x 2 , x 3 , …, x n . Их линейная комбинация - многочлен степени - не может иметь на (a , b ) больше n корней. 3. Функциилинейно независимы на любом интервале (a , b ), если . Действительно, если, например,, то равенствоимеет место в единственной точке.4. Система функцийтакже линейно независима, если числаk i (i = 1, 2, …, n ) попарно различны, однако прямое доказательство этого факта достаточно громоздко. Как показывают приведённые примеры, в некоторых случаях линейная зависимость или независимость функций доказывается просто, в других случаях это доказательство сложнее. Поэтому необходим простой универсальный инструмент, дающий ответ на вопрос о линейной зависимости функций. Такой инструмент -определитель Вронского .

Опр. 14.5.3.2. Определителем Вронского (вронскианом) системы n - 1 раз дифференцируемых функций y 1 (x ), y 2 (x ), …, y n (x ) называется определитель

.

14.5.3.3.Теорема о вронскиане линейно зависимой системы функций . Если система функций y 1 (x ), y 2 (x ), …, y n (x ) линейно зависима на интервале (a , b ), то вронскиан этой системы тождественно равен нулю на этом интервале. Док-во . Если функции y 1 (x ), y 2 (x ), …, y n (x ) линейно зависимы на интервале (a , b ), то найдутся числа , из которых хотя бы одно отлично от нуля, такие что

Продифференцируем по x равенство (27) n - 1 раз и составим систему уравнений Будем рассматривать эту систему как однородную линейную систему алгебраических уравнений относительно. Определитель этой системы - определитель Вронского (26). Приэта система имеет нетривиальное решение, следовательно, в каждой точке её определитель равен нулю. Итак,W (x ) = 0 при , т.е.на (a , b ).

В первой части мы рассмотрели немного теоретического материала, метод подстановки, а также метод почленного сложения уравнений системы. Всем, кто зашел на сайт через эту страницу рекомендую ознакомиться с первой частью. Возможно, некоторым посетителям покажется материал слишком простым, но по ходу решения систем линейных уравнений я сделал ряд очень важных замечаний и выводов, касающихся решения математических задач в целом.

А сейчас мы разберём правило Крамера, а также решение системы линейных уравнений с помощью обратной матрицы (матричный метод). Все материалы изложены просто, подробно и понятно, практически все читатели смогут научиться решать системы вышеуказанными способами.

Сначала мы подробно рассмотрим правило Крамера для системы двух линейных уравнений с двумя неизвестными. Зачем? – Ведь простейшую систему можно решить школьным методом, методом почленного сложения!

Дело в том, что пусть иногда, но встречается такое задание – решить систему двух линейных уравнений с двумя неизвестными по формулам Крамера. Во-вторых, более простой пример поможет понять, как использовать правило Крамера для более сложного случая – системы трех уравнений с тремя неизвестными.

Кроме того, существуют системы линейных уравнений с двумя переменными, которые целесообразно решать именно по правилу Крамера!

Рассмотрим систему уравнений

На первом шаге вычислим определитель , его называют главным определителем системы .

метод Гаусса .

Если , то система имеет единственное решение, и для нахождения корней мы должны вычислить еще два определителя:
и

На практике вышеуказанные определители также могут обозначаться латинской буквой .

Корни уравнения находим по формулам:
,

Пример 7

Решить систему линейных уравнений

Решение : Мы видим, что коэффициенты уравнения достаточно велики, в правой части присутствуют десятичные дроби с запятой. Запятая – довольно редкий гость в практических заданиях по математике, эту систему я взял из эконометрической задачи.

Как решить такую систему? Можно попытаться выразить одну переменную через другую, но в этом случае наверняка получатся страшные навороченные дроби, с которыми крайне неудобно работать, да и оформление решения будет выглядеть просто ужасно. Можно умножить второе уравнение на 6 и провести почленное вычитание, но и здесь возникнут те же самые дроби.

Что делать? В подобных случаях и приходят на помощь формулы Крамера.

;

;

Ответ : ,

Оба корня обладают бесконечными хвостами, и найдены приближенно, что вполне приемлемо (и даже обыденно) для задач эконометрики.

Комментарии здесь не нужны, поскольку задание решается по готовым формулам, однако, есть один нюанс. Когда используете данный метод, обязательным фрагментом оформления задания является следующий фрагмент: «, значит, система имеет единственное решение» . В противном случае рецензент может Вас наказать за неуважение к теореме Крамера.

Совсем не лишней будет проверка, которую удобно провести на калькуляторе: подставляем приближенные значения в левую часть каждого уравнения системы. В результате с небольшой погрешностью должны получиться числа, которые находятся в правых частях.

Пример 8

Ответ представить в обыкновенных неправильных дробях. Сделать проверку.

Это пример для самостоятельного решения (пример чистового оформления и ответ в конце урока).

Переходим к рассмотрению правила Крамера для системы трех уравнений с тремя неизвестными:

Находим главный определитель системы:

Если , то система имеет бесконечно много решений или несовместна (не имеет решений). В этом случае правило Крамера не поможет, нужно использовать метод Гаусса .

Если , то система имеет единственное решение и для нахождения корней мы должны вычислить еще три определителя:
, ,

И, наконец, ответ рассчитывается по формулам:

Как видите, случай «три на три» принципиально ничем не отличается от случая «два на два», столбец свободных членов последовательно «прогуливается» слева направо по столбцам главного определителя.

Пример 9

Решить систему по формулам Крамера.

Решение : Решим систему по формулам Крамера.

, значит, система имеет единственное решение.

Ответ : .

Собственно, здесь опять комментировать особо нечего, ввиду того, что решение проходит по готовым формулам. Но есть пара замечаний.

Бывает так, что в результате вычислений получаются «плохие» несократимые дроби, например: .
Я рекомендую следующий алгоритм «лечения». Если под рукой нет компьютера, поступаем так:

1) Возможно, допущена ошибка в вычислениях. Как только Вы столкнулись с «плохой» дробью, сразу необходимо проверить, правильно ли переписано условие . Если условие переписано без ошибок, то нужно пересчитать определители, используя разложение по другой строке (столбцу).

2) Если в результате проверки ошибок не выявлено, то вероятнее всего, допущена опечатка в условии задания. В этом случае спокойно и ВНИМАТЕЛЬНО прорешиваем задание до конца, а затем обязательно делаем проверку и оформляем ее на чистовике после решения. Конечно, проверка дробного ответа – занятие неприятное, но зато будет обезоруживающий аргумент для преподавателя, который ну очень любит ставить минус за всякую бяку вроде . Как управляться с дробями, подробно расписано в ответе для Примера 8.

Если под рукой есть компьютер, то для проверки используйте автоматизированную программу, которую можно бесплатно скачать в самом начале урока. Кстати, выгоднее всего сразу воспользоваться программой (еще до начала решения), Вы сразу будете видеть промежуточный шаг, на котором допустили ошибку! Этот же калькулятор автоматически рассчитывает решение системы матричным методом.

Замечание второе. Время от времени встречаются системы в уравнениях которых отсутствуют некоторые переменные, например:

Здесь в первом уравнении отсутствует переменная , во втором – переменная . В таких случаях очень важно правильно и ВНИМАТЕЛЬНО записать главный определитель:
– на месте отсутствующих переменных ставятся нули.
Кстати определители с нулями рационально раскрывать по той строке (столбцу), в которой находится ноль, так как вычислений получается заметно меньше.

Пример 10

Решить систему по формулам Крамера.

Это пример для самостоятельного решения (образец чистового оформления и ответ в конце урока).

Для случая системы 4 уравнений с 4 неизвестными формулы Крамера записываются по аналогичным принципам. Живой пример можно посмотреть на уроке Свойства определителя. Понижение порядка определителя – пять определителей 4-го порядка вполне решабельны. Хотя задача уже весьма напоминает ботинок профессора на груди у студента-счастливчика.

Решение системы с помощью обратной матрицы

Метод обратной матрицы – это, по существу, частный случай матричного уравнения (см. Пример №3 указанного урока).

Для изучения данного параграфа необходимо уметь раскрывать определители, находить обратную матрицу и выполнять матричное умножение. Соответствующие ссылки будут даны по ходу объяснений.

Пример 11

Решить систему с матричным методом

Решение : Запишем систему в матричной форме:
, где

Пожалуйста, посмотрите на систему уравнений и на матрицы. По какому принципу записываем элементы в матрицы, думаю, всем понятно. Единственный комментарий: если бы в уравнениях отсутствовали некоторые переменные, то на соответствующих местах в матрице нужно было бы поставить нули.

Обратную матрицу найдем по формуле:
, где – транспонированная матрица алгебраических дополнений соответствующих элементов матрицы .

Сначала разбираемся с определителем:

Здесь определитель раскрыт по первой строке.

Внимание! Если , то обратной матрицы не существует, и решить систему матричным методом невозможно. В этом случае система решается методом исключения неизвестных (методом Гаусса) .

Теперь нужно вычислить 9 миноров и записать их в матрицу миноров

Справка: Полезно знать смысл двойных подстрочных индексов в линейной алгебре. Первая цифра – это номер строки, в которой находится данный элемент. Вторая цифра – это номер столбца, в котором находится данный элемент:

То есть, двойной подстрочный индекс указывает, что элемент находится в первой строке, третьем столбце, а, например, элемент находится в 3 строке, 2 столбце

Тема 2. СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ.

Основные понятия.

Определение 1 . Системой m линейных уравнений с n неизвестными называется система вида:

где и - числа.

Определение 2 . Решением системы (I) называется такой набор неизвестных , при котором каждое уравнение этой системы обращается в тождество.

Определение 3 . Система (I) называется совместной , если она имеет хотя бы одно решение и несовместной , если она не имеет решений. Совместная система называется определенной , если она имеет единственное решение, и неопределенной в противном случае.

Определение 4 . Уравнение вида

называется нулевым , а уравнение вида

называется несовместным . Очевидно, что система уравнений, содержащая несовместное уравнение, является несовместной.

Определение 5 . Две системы линейных уравнений называются равносильными , если каждое решение одной системы служит решением другой и, наоборот, всякое решение второй системы является решением первой.

Матричная запись системы линейных уравнений.

Рассмотрим систему (I) (см. §1).

Обозначим:

Матрица коэффициентов при неизвестных

,

Матрица – столбец свободных членов

Матрица – столбец неизвестных

.

Определение 1. Матрица называется основной матрицей системы (I), а матрица - расширенной матрицей системы (I).

По определению равенства матриц системе (I) соответствует матричное равенство:

.

Правую часть этого равенства по определению произведения матриц (см. определение 3 § 5 главы 1 ) можно разложить на множители:

, т.е.

Равенство (2) называется матричной записью системы (I) .

Решение системы линейных уравнений методом Крамера.

Пусть в системе (I) (см. §1) m=n , т.е. число уравнений равно числу неизвестных, и основная матрица системы невырожденная, т.е. . Тогда система (I) из §1 имеет единственное решение

где Δ = det A называется главным определителем системы (I), Δ i получается из определителя Δ заменой i -го столбца на столбец из свободных членов системы (I).

Пример.Решить систему методом Крамера:

.

По формулам (3) .

Вычисляем определители системы:

,

,

,

.

Чтобы получить определитель , мы заменили в определителе первый столбец на столбец из свободных членов; заменяя в определителе 2-ой столбец на столбец из свободных членов, получаем ; аналогичным образом, заменяя в определителе 3-ий столбец на столбец из свободных членов, получаем . Решение системы:

Решение систем линейных уравнений с помощью обратной матрицы.

Пусть в системе(I) (см. §1) m=n и основная матрица системы невырожденная . Запишем систему (I) в матричном виде (см. §2 ):

т.к. матрица A невырожденная, то она имеет обратную матрицу (см. теорему 1 §6 главы 1 ). Умножим обе части равенства (2) на матрицу , тогда

. (3)

По определению обратной матрицы . Из равенства (3) имеем

Решить систему с помощью обратной матрицы

.

Обозначим

; ; .

В примере (§ 3)мы вычислили определитель , следовательно, матрица A имеет обратную матрицу . Тогда в силу (4) , т.е.

. (5)

Найдем матрицу (см. §6 главы 1 )

, , ,

, , ,

, , ,

,

.

Метод Гаусса.

Пусть задана система линейных уравнений:

. (I)

Требуется найти все решения системы (I) или убедиться в том, что система несовместна.

Определение 1. Назовем элементарным преобразованием системы (I) любое из трёх действий:

1) вычёркивание нулевого уравнения;

2) прибавление к обеим частям уравнения соответствующих частей другого уравнения, умноженных на число l;

3) перемена местами слагаемых в уравнениях системы так, чтобы неизвестные с одинаковыми номерами во всех уравнениях занимали одинаковые места, т.е. если, например, в 1-ом уравнении мы поменяли 2-ое и 3-е слагаемые, тогда то же самое необходимо сделать во всех уравнениях системы.

Метод Гаусса состоит в том, что система (I) с помощью элементарных преобразований приводится к равносильной системе, решение которой находится непосредственно или устанавливается её неразрешимость.

Как было описано в §2 система (I) однозначно определяется своей расширенной матрицей и любое элементарное преобразование системы (I) соответствует элементарному преобразованию расширенной матрицы:

.

Преобразование 1) соответствует вычёркиванию нулевой строки в матрице , преобразование 2) равносильно прибавлению к соответствующей строке матрицы другой её строки, умноженной на число l, преобразование 3) эквивалентно перестановке столбцов в матрице .

Легко видеть, что, наоборот, каждому элементарному преобразованию матрицы соответствует элементарное преобразование системы (I). В силу сказанного, вместо операций с системой (I) мы будем работать с расширенной матрицей этой системы.

В матрице 1-ый столбец состоит из коэффициентов при х 1 , 2-ой столбец - из коэффициентов при х 2 и т.д. В случае перестановки столбцов следует учитывать, что это условие нарушается. Например, если мы поменяем 1-ый и 2-ой столбцы местами, то теперь в 1-ом столбце будут коэффициенты при х 2 , а во 2-ом столбце - коэффициенты при х 1 .

Будем решать систему (I) методом Гаусса.

1. Вычеркнем в матрице все нулевые строки, если такие имеются (т.е. вычеркнем в системе (I) все нулевые уравнения).

2. Проверим, есть ли среди строк матрицы строка, в которой все элементы, кроме последнего, равны нулю (назовём такую строку несовместной). Очевидно, что такой строке соответствует несовместное уравнение в системе (I) , следовательно, система (I) решений не имеет и на этом процесс заканчивается.

3. Пусть матрица не содержит несовместных строк (система (I) не содержит несовместных уравнений). Если a 11 =0 , то находим в 1-ой строке какой-нибудь элемент (кроме последнего) отличный от нуля и переставляем столбцы так, чтобы в 1-ой строке на 1-ом месте не было нуля. Будем теперь считать, что (т.е. поменяем местами соответствующие слагаемые в уравнениях системы (I)).

4. Умножим 1-ую строку на и сложим результат со 2-ой строкой, затем умножим 1-ую строку на и сложим результат с 3-ей строкой и т.д. Очевидно, что этот процесс эквивалентен исключению неизвестного x 1 из всех уравнений системы (I), кроме 1-ого. В новой матрице получаем нули в 1-ом столбце под элементом a 11 :

.

5. Вычеркнем в матрице все нулевые строки, если они есть, проверим, нет ли несовместной строки (если она имеется, то система несовместна и на этом решение заканчивается). Проверим, будет ли a 22 / =0 , если да, то находим во 2-ой строке элемент, отличный от нуля и переставляем столбцы так, чтобы . Далее умножаем элементы 2-ой строки на и складываем с соответствующими элементами 3-ей строки, затем - элементы 2-ой строки на и складываем с соответствующими элементами 4-ой строки и т.д., пока не получим нули под a 22 /

.

Произведенные действия эквивалентны исключению неизвестного х 2 из всех уравнений системы (I), кроме 1-ого и 2-ого. Так как число строк конечно, поэтому через конечное число шагов мы получим, что либо система несовместна, либо мы придём к ступенчатой матрице (см. определение 2 §7 главы 1 ) :

,

Выпишем систему уравнений, соответствующую матрице . Эта система равносильна системе (I)

.

Из последнего уравнения выражаем ; подставляем в предыдущее уравнение, находим и т.д., пока не получим .

Замечание 1. Таким образом, при решении системы (I) методом Гаусса мы приходим к одному из следующих случаев.

1. Система (I) несовместна.

2. Система (I) имеет единственное решение, если в матрице число строк равно числу неизвестных ().

3. Система (I) имеет бесчисленное множество решений, если число строк в матрице меньше числа неизвестных ().

Отсюда имеет место следующая теорема.

Теорема. Система линейных уравнений либо несовместна, либо имеет единственное решение, либо – бесконечное множество решений.

Примеры. Решить систему уравнений методом Гаусса или доказать ее несовместность:

а) ;

б) ;

в) .

а) Перепишем заданную систему в виде:

.

Мы поменяли местами 1-ое и 2-ое уравнение исходной системы, чтобы упростить вычисления (вместо дробей мы с помощью такой перестановки будем оперировать только целыми числами).

Составляем расширенную матрицу:

.

Нулевых строк нет; несовместных строк нет, ; исключим 1-ое неизвестное из всех уравнений системы, кроме 1-го. Для этого умножим элементы 1-ой строки матрицы на «-2» и сложим с соответствующими элементами 2-ой строки, что равносильно умножению 1-го уравнения на «-2» и сложению со 2-ым уравнением. Затем умножим элементы 1-ой строки на «-3» и сложим с соответствующими элементами третьей строки, т.е. умножим 2-ое уравнение заданной системы на «-3» и сложим с 3-им уравнением. Получим

.

Матрице соответствует система уравнений