Розв'язання системи рівнянь алгебри методом зворотної матриці. Розв'язання систем лінійних рівнянь алгебри за допомогою зворотної матриці
Метод зворотної матриці - це окремий випадок матричного рівняння
Вирішити систему з матричним методом
Рішення: Запишемо систему в матричній формі.Рішення системи знайдемо за формулою (див. останню формулу)
Зворотну матрицю знайдемо за такою формулою:
де - транспонована матриця алгебраїчних доповнень відповідних елементів матриці .
Спочатку знаємося з визначником:
Тут визначник розкритий по першому рядку.
Увага! Якщо, то зворотної матриці немає, і вирішити систему матричним методом неможливо. У цьому випадку система вирішується методом виключення невідомих (методом Гауса).
Тепер потрібно обчислити 9 мінорів та записати їх у матрицю мінорів 
Довідка:Корисно знати сенс подвійних підрядкових індексів у лінійній алгебрі. Перша цифра – це номер рядка, в якому знаходиться цей елемент. Друга цифра – це номер стовпця, в якому знаходиться цей елемент: 
Тобто подвійний підрядковий індекс вказує, що елемент знаходиться в першому рядку, третьому стовпці, а, наприклад, елемент знаходиться в 3 рядку, 2 стовпці
У ході рішення розрахунок мінорів краще розписати докладно, хоча, при певному досвіді їх можна пристосуватися до помилок усно.
Порядок розрахунку мінорів зовсім не важливий, тут я їх вирахував зліва направо рядками. Можна було розрахувати мінори по стовпцях (це навіть зручніше).
Таким чином:
- матриця мінорів відповідних елементів матриці.
– матриця додатків алгебри.
– транспонована матриця додатків алгебри.
Повторюся, виконані кроки докладно розбирали на уроці. Як знайти зворотну матрицю?
Тепер записуємо зворотну матрицю:
У жодному разі не вносимо в матрицю, це серйозно ускладнить подальші обчислення. Поділ потрібно було б виконати, якби всі числа матриці ділилися на 60 без решти. А ось внести мінус в матрицю в даному випадку дуже потрібно, це, навпаки - спростить подальші обчислення.
Залишилось провести матричне множення. Помножувати матриці можна навчитися на уроці Дії з матрицями. До речі, там розібраний такий самий приклад.
Зверніть увагу, що розподіл на 60 виконується в останню чергу.
Іноді може і розділитися націло, тобто. можуть вийти «погані» дроби. Що в таких випадках робити, я вже розповів, коли ми розбирали правило Крамера.
Відповідь: 
Приклад 12
Вирішити систему за допомогою зворотної матриці. 
Це приклад самостійного рішення (зразок чистового оформлення і у кінці уроку).
Найбільш універсальним способом вирішення системи є метод виключення невідомих (метод Гаусса). Доступно пояснити алгоритм не так просто, але я намагався!
Бажаю успіхів!
Відповіді:
Приклад 3:
Приклад 6:
Приклад 8: , . Ви можете переглянути або завантажити зразок рішення цього прикладу (посилання нижче).
Приклади 10, 12: 
Продовжуємо розглядати системи лінійних рівнянь. Цей урок є третім на тему. Якщо Ви погано уявляєте, що таке система лінійних рівнянь взагалі, почуваєтеся чайником, то рекомендую почати з азів на сторінці Далі корисно вивчити урок.
Метод Гауса – це просто!Чому? Відомий німецький математик Йоган Карл Фрідріх Гаусс ще за життя отримав визнання найбільшого математика всіх часів, генія і навіть прізвисько «короля математики». А все геніальне, як відомо просто!До речі, на гроші потрапляють не лише лохи, а ще й генії – портрет Гауса красувався на купюрі в 10 дойчмарок (до введення євро), і Гаус досі загадково посміхається німцям зі звичайних поштових марок.
Метод Гауса простий тим, що для його освоєння ДОСИТЬ ЗНАНЬ П'ЯТИКЛАСНИКА. Необхідно вміти складати та множити!Невипадково метод послідовного виключення невідомих викладачі часто розглядають на шкільних математичних факультативах. Парадокс, але у студентів метод Гауса викликає найбільші складнощі. Нічого дивного – вся річ у методиці, і я постараюся у доступній формі розповісти про алгоритм методу.
Спочатку трохи систематизуємо знання про системи лінійних рівнянь. Система лінійних рівнянь може:
1) Мати єдине рішення.
2) Мати безліч рішень.
3) Не мати рішень (бути несумісний).
Метод Гауса – найбільш потужний та універсальний інструмент для знаходження рішення будь-якийсистеми лінійних рівнянь Як ми пам'ятаємо, правило Крамера та матричний методнепридатні у випадках, коли система має нескінченно багато рішень чи несовместна. А метод послідовного виключення невідомих в будь-якому випадкуприведе нас до відповіді! На цьому уроці ми знову розглянемо метод Гауса для випадку №1 (єдине рішення системи), під пунктами №№2-3 відведено статтю. Зауважу, що сам алгоритм методу у всіх трьох випадках працює однаково.
Повернемося до найпростішої системи з уроку Як розв'язати систему лінійних рівнянь?
і вирішимо її методом Гауса.
На першому етапі слід записати розширену матрицю системи:
. За яким принципом записані коефіцієнти, гадаю, всім видно. Вертикальна характеристика всередині матриці не несе ніякого математичного сенсу - це просто накреслення для зручності оформлення.
Довідка: рекомендую запам'ятатитерміни лінійної алгебри.Матриця системи - Це матриця, складена тільки з коефіцієнтів при невідомих, в даному прикладі матриця системи: . Розширена матриця системи – це та сама матриця системи плюс стовпець вільних членів, у разі: . Будь-яку з матриць можна для стислості називати просто матрицею.
Після того, як розширена матриця система записана, з нею необхідно виконати деякі дії, які також називаються елементарними перетвореннями.
Існують такі елементарні перетворення:
1) Рядкиматриці можна переставлятимісцями. Наприклад, у матриці можна безболісно переставити перший і другий рядки: 
2) Якщо в матриці є (або з'явилися) пропорційні (як окремий випадок – однакові) рядки, слід видалитиз матриці всі ці рядки крім одного. Розглянемо, наприклад, матрицю 
. У цій матриці останні три рядки пропорційні, тому достатньо залишити лише одну з них: 
.
3) Якщо в матриці в ході перетворень з'явився нульовий рядок, то його слід також видалити. Малювати не буду, зрозуміло, нульовий рядок – це рядок, у якому одні нулі.
4) Рядок матриці можна помножити (розділити)на будь-яке число, відмінне від нуля. Розглянемо, наприклад, матрицю. Тут доцільно перший рядок розділити на –3, а другий рядок – помножити на 2: 
. Ця дія дуже корисна, оскільки спрощує подальші перетворення матриці.
5) Це перетворення викликає найбільші труднощі, але насправді нічого складного також немає. До рядка матриці можна додати інший рядок, помножений на число, відмінне від нуля. Розглянемо нашу матрицю з практичного приклада: . Спочатку я розпишу перетворення дуже докладно. Помножуємо перший рядок на -2: 
, і до другого рядка додаємо перший рядок помножений на –2: . Тепер перший рядок можна розділити «назад» на –2: . Як бачите, рядок, який ПРИДБА ЧИ – не змінилась. Завждизмінюється рядок, ДО ЯКОГО ДОДАТИ ЮТ.
Насправді так докладно, звісно, не розписують, а пишуть коротше: 
Ще раз: до другого рядка додали перший рядок, помножений на -2. Помножують рядок зазвичай усно або на чернетці, при цьому уявний хід розрахунків приблизно такий:
«Переписую матрицю та переписую перший рядок: »
«Спочатку перший стовпець. Внизу мені потрібно отримати нуль. Тому одиницю вгорі множу на –2: , і до другого рядка додаю перший: 2 + (–2) = 0. Записую результат у другий рядок: 
»
«Тепер другий стовпець. Угорі –1 множу на –2: . До другого рядка додаю перший: 1 + 2 = 3. Записую результат до другого рядка: »
«І третій стовпець. Угорі –5 множу на –2: . До другого рядка додаю перший: –7 + 10 = 3. Записую результат до другого рядка: »
Будь ласка, ретельно осмисліть цей приклад і розберіться в послідовному алгоритмі обчислень, якщо ви це зрозуміли, то метод Гауса практично «в кишені». Але, звісно, над цим перетворенням ми ще попрацюємо.
Елементарні перетворення не змінюють рішення системи рівнянь
! УВАГА:розглянуті маніпуляції не можна використовуватиякщо Вам запропоновано завдання, де матриці дано «самі по собі». Наприклад, при «класичних» діях з матрицямищось переставляти всередині матриць в жодному разі не можна!
Повернемося до нашої системи. Вона вже майже вирішена.
Запишемо розширену матрицю системи та за допомогою елементарних перетворень наведемо її до східчастого вигляду:
(1) До другого рядка додали перший рядок, помножений на -2. До речі, чому перший рядок множимо саме на -2? Для того щоб внизу отримати нуль, а значить, позбавитися однієї змінної в другому рядку.
(2) Ділимо другий рядок на 3.
Ціль елементарних перетворень–
привести матрицю до ступінчастого вигляду: 
. В оформленні завдання прямо так і відкреслюють простим олівцем «сходи», а також обводять кружальцями числа, що розташовуються на «сходах». Сам термін «ступінчастий вид» не цілком теоретичний, у науковій та навчальній літературі він часто називається трапецієподібний виглядабо трикутний вигляд.
В результаті елементарних перетворень отримано еквівалентнавихідна система рівнянь:
Тепер систему потрібно «розкрутити» у зворотному напрямку – знизу нагору, цей процес називається зворотним ходом методу Гауса.
У нижньому рівнянні ми вже готовий результат: .
Розглянемо перше рівняння системи та підставимо в нього вже відоме значення «гравець»:
Розглянемо найпоширенішу ситуацію, коли методом Гауса потрібно вирішити систему трьох лінійних рівнянь із трьома невідомими.
Приклад 1
Розв'язати методом Гауса систему рівнянь:
Запишемо розширену матрицю системи:
Зараз я одразу намалюю результат, до якого ми прийдемо під час рішення:
І повторюся, наша мета – за допомогою елементарних перетворень привести матрицю до східчастого вигляду. З чого розпочати дії?
Спочатку дивимося на ліве верхнє число: 
Майже завжди тут має бути одиниця. Взагалі кажучи, влаштує і –1 (а іноді й інші числа), але якось традиційно склалося, що туди зазвичай поміщають одиницю. Як організувати одиницю? Дивимось на перший стовпець – готова одиниця у нас є! Перетворення перше: міняємо місцями перший і третій рядки: 
Тепер перший рядок у нас залишиться незмінним до кінця рішення. Вже легше.
Одиниця у лівому верхньому кутку організована. Тепер потрібно отримати нулі на цих місцях: 
Нулі отримуємо саме за допомогою «важкого» перетворення. Спочатку знаємося з другим рядком (2, -1, 3, 13). Що потрібно зробити, щоби на першій позиції отримати нуль? Потрібно до другого рядка додати перший рядок, помножений на –2. Подумки чи чернетці множимо перший рядок на –2: (–2, –4, 2, –18). І послідовно проводимо (знову ж таки подумки або на чернетці) додавання, до другого рядка додаємо перший рядок, вже помножений на –2:
Результат записуємо у другий рядок: 
Аналогічно розуміємося з третім рядком (3, 2, -5, -1). Щоб отримати на першій позиції нуль, потрібно до третього рядка додати перший рядок, помножений на –3. Подумки чи чернетці множимо перший рядок на –3: (–3, –6, 3, –27). І до третього рядка додаємо перший рядок, помножений на –3:
Результат записуємо у третій рядок:
Насправді ці дії зазвичай виконуються усно і записуються за один крок: 
Не треба рахувати все відразу і одночасно. Порядок обчислень та «вписування» результатів послідовнийі зазвичай такий: спочатку переписуємо перший рядок, і пихкаємо собі потихеньку - НАСЛІДНО і Уважно:
А уявний хід самих розрахунків я вже розглянув вище.
У цьому прикладі це зробити легко, другий рядок ділимо на –5 (оскільки там усі числа діляться на 5 без залишку). Заодно ділимо третій рядок на –2, адже що менше числа, то простіше рішення:
На заключному етапі елементарних перетворень потрібно отримати ще один нуль: 
Для цього до третього рядка додаємо другий рядок, помножений на –2:
Спробуйте розібрати цю дію самостійно - помножте другий рядок на -2 і проведіть додавання.
Остання виконана дія – зачіска результату, ділимо третій рядок на 3.
В результаті елементарних перетворень отримано еквівалентну вихідну систему лінійних рівнянь: 
Круто.
Тепер у дію вступає зворотний перебіг методу Гаусса. Рівняння розкручуються знизу вгору.
У третьому рівнянні ми вже готовий результат:
Дивимося друге рівняння: . Значення «зет» вже відоме, таким чином:
І, нарешті, перше рівняння: . «Ігрек» і «Зет» відомі, справа за малим:
Відповідь: 
Як уже неодноразово зазначалося, для будь-якої системи рівнянь можна і потрібно зробити перевірку знайденого рішення, благо це нескладно і швидко.
Приклад 2
Це приклад для самостійного рішення, зразок чистового оформлення та відповідь наприкінці уроку.
Слід зазначити, що ваш хід рішенняможе не збігтися з моїм ходом рішення, і це – особливість методу Гауса. Але відповіді обов'язково повинні вийти однаковими!
Приклад 3
Розв'язати систему лінійних рівнянь методом Гаусса
Запишемо розширену матрицю системи та за допомогою елементарних перетворень наведемо її до ступінчастого вигляду:
Дивимося на ліву верхню сходинку. Там у нас має бути одиниця. Проблема полягає в тому, що у першому стовпці одиниць немає взагалі, тому перестановкою рядків нічого не вирішити. У разі одиницю треба організувати з допомогою елементарного перетворення. Зазвичай це можна зробити кількома способами. Я вчинив так: (1) До першого рядка додаємо другий рядок, помножений на –1. Тобто подумки помножили другий рядок на -1 і виконали додавання першого і другого рядка, при цьому другий рядок у нас не змінився.
Тепер зліва вгорі -1, що нас цілком влаштує. Хто хоче отримати +1, може виконати додатковий рух тіла: помножити перший рядок на –1 (змінити у неї знак).
(2) До другого рядка додали перший рядок, помножений на 5. До третього рядка додали перший рядок, помножений на 3.
(3) Перший рядок помножили на –1, в принципі це для краси. У третього рядка також змінили знак і переставили її на друге місце, таким чином, на другому сходинці у нас з'явилася потрібна одиниця.
(4) До третього рядка додали другий рядок, помножений на 2.
(5) Третій рядок поділили на 3.
Поганою ознакою, яка свідчить про помилку в обчисленнях (рідше – про друкарську помилку), є «поганий» нижній рядок. Тобто, якби в нас унизу вийшло щось на зразок, і, відповідно, 
, то з великою часткою ймовірності можна стверджувати, що припущена помилка під час елементарних перетворень.
Заряджаємо зворотний хід, в оформленні прикладів часто не переписують саму систему, а рівняння "беруть прямо з наведеної матриці". Зворотний хід, нагадую, працює, знизу догори:
Та тут подарунок вийшов:
Відповідь: 
.
Приклад 4
Розв'язати систему лінійних рівнянь методом Гаусса 
Це приклад для самостійного рішення, він дещо складніший. Нічого страшного, якщо хтось заплутається. Повне рішення та зразок оформлення наприкінці уроку. Ваше рішення може відрізнятись від мого рішення.
В останній частині розглянемо деякі особливості алгоритму Гаусса.
Перша особливість полягає в тому, що іноді в рівняннях системи відсутні деякі змінні, наприклад: 
Як правильно записати розширену матрицю системи? Про цей момент я вже розповідав на уроці Правило Крамер. Матричний метод. У розширеній матриці системи на місці відсутніх змінних ставимо нулі: 
До речі, це досить легкий приклад, оскільки в першому стовпці вже є один нуль, і виконати менше елементарних перетворень.
Друга особливість полягає ось у чому. У всіх розглянутих прикладах на «сходинки» ми поміщали або -1 або +1. Чи можуть там бути інші числа? У ряді випадків можуть. Розглянемо систему: .
Тут на лівій верхній сходинці у нас двійка. Але помічаємо той факт, що всі числа в першому стовпці діляться на 2 без залишку - й інша двійка та шістка. І двійка зліва нагорі нас влаштує! На першому кроці потрібно виконати такі перетворення: до другого рядка додати перший рядок, помножений на -1; до третього рядка додати перший рядок, помножений на -3. Таким чином, ми отримаємо потрібні нулі у першому стовпці.
Або ще такий умовний приклад: 
. Тут трійка на другому «сході» теж нас влаштовує, оскільки 12 (місце, де нам потрібно отримати нуль) ділиться на 3 без залишку. Необхідно провести наступне перетворення: до третього рядка додати другий рядок, помножений на -4, в результаті чого буде отримано потрібний нам нуль.
Метод Гауса універсальний, але є одна своєрідність. Впевнено навчитися вирішувати системи іншими методами (методом Крамера, матричним методом) можна буквально з першого разу там дуже жорсткий алгоритм. Але щоб впевнено себе почувати в методі Гауса, слід «набити руку», і вирішувати хоча б 5-10 десять систем. Тому спочатку можливі плутанина, помилки у обчисленнях, і в цьому немає нічого незвичайного чи трагічного.
Дощова осіння погода за вікном. Тому для всіх бажаючих складніший приклад для самостійного рішення:
Приклад 5
Вирішити методом Гауса систему 4-х лінійних рівнянь із чотирма невідомими. 
Таке завдання практично зустрічається негаразд і рідко. Думаю, навіть чайнику, який докладно вивчив цю сторінку, інтуїтивно зрозумілий алгоритм розв'язання такої системи. Принципово так само – просто дій більше.
Випадки, коли система не має рішень (неспільна) або має безліч рішень, розглянуті на уроці. Несумісні системи та системи із загальним рішенням. Там можна закріпити розглянутий алгоритм методу Гаусса.
Бажаю успіхів!
Рішення та відповіді:
Приклад 2: Запишемо розширену матрицю системи та за допомогою елементарних перетворень наведемо її до ступінчастого вигляду.
Виконані елементарні перетворення:
(1) До другого рядка додали перший рядок, помножений на -2. До третього рядка додали перший рядок, помножений на -1.Увага!
Тут може виникнути спокуса від третього рядка відняти першу, вкрай не рекомендую віднімати - сильно підвищується ризик помилки. Тільки складаємо!
(2) У другому рядку змінили знак (помножили на –1). Другий і третій рядки поміняли місцями.Зверніть увагу
, Що на "сходинках" нас влаштовує не тільки одиниця, але ще й -1, що навіть зручніше.
(3) До третього рядка додали другий рядок, помножений на 5.
(4) У другому рядку змінили знак (помножили на –1). Третій рядок поділили на 14.
Зворотній хід:
Відповідь: 
.
Приклад 4: Запишемо розширену матрицю системи та за допомогою елементарних перетворень наведемо її до ступінчастого вигляду:
Виконані перетворення:
(1) До першого рядка додали другий. Таким чином, організована потрібна одиниця на лівій верхній сходинці.
(2) До другого рядка додали перший рядок, помножений на 7. До третього рядка додали перший рядок, помножений на 6.
З другою «сходинкою» все гірше , «Кандидати» неї - числа 17 і 23, а нам необхідна або одиниця, або -1. Перетворення (3) та (4) будуть спрямовані на отримання потрібної одиниці
(3) До третього рядка додали другий, помножений на –1.
(4) До другого рядка додали третій, помножений на –3.
Потрібна річ на другій сходинці отримана
.
(5) До третього рядка додали другий, помножений на 6.
(6) Другий рядок помножили на -1, третій рядок поділили на -83..Очевидно, що площина однозначно визначається трьома різними точками, що не лежать на одній прямій. Тому досить популярні трибуквенні позначення площин - за точками, що належать їм, наприклад, ; .Якщо вільні члени
Нехай є квадратна матриця n-го порядку
Матриця А-1 називається зворотною матрицеюстосовно матриці А, якщо А*А -1 = Е, де Е — одинична матриця n-го порядку.
Одинична матриця- Така квадратна матриця, у якої всі елементи по головній діагоналі, що проходить від лівого верхнього кута до правого нижнього кута, - одиниці, а інші - нулі, наприклад:
зворотна матрицяможе існувати тільки для квадратних матрицьтобто. для тих матриць, у яких число рядків та стовпців збігаються.
Теорема умови існування зворотної матриці
Для того, щоб матриця мала зворотну матрицю, необхідно і достатньо, щоб вона була невиродженою.
Матриця А = (А1, А2, ... Аn) називається невиродженоюякщо вектори-стовпці є лінійно незалежними. Число лінійно незалежних векторів-стовпців матриці називається рангом матриці. Тому можна сказати, що для того, щоб існувала обернена матриця, необхідно і достатньо, щоб ранг матриці дорівнював її розмірності, тобто. r = n.
Алгоритм знаходження зворотної матриці
- Записати до таблиці на вирішення систем рівнянь методом Гаусса матрицю А і праворуч (на місце правих частин рівнянь) приписати до неї матрицю Е.
- Використовуючи перетворення Жордана, привести матрицю до матриці, що складається з одиничних стовпців; при цьому необхідно одночасно перетворити матрицю Е.
- Якщо необхідно, то переставити рядки (рівняння) останньої таблиці так, щоб під матрицею вихідної таблиці А вийшла одинична матриця Е.
- Записати зворотну матрицю А-1, яка знаходиться в останній таблиці під матрицею Е вихідної таблиці.
Для матриці А знайти зворотну матрицю А-1
Рішення: Записуємо матрицю А і праворуч приписуємо одиничну матрицю Е. Використовуючи перетворення Жордана, наводимо матрицю А до одиничної матриці Е. Обчислення наведено у таблиці 31.1.
Перевіримо правильність обчислень множенням вихідної матриці А та зворотної матриці А-1.
В результаті множення матриць вийшла поодинока матриця. Отже, обчислення зроблено правильно.
Відповідь: 
Розв'язання матричних рівнянь
Матричні рівняння можуть мати вигляд:
АХ = В, ХА = В, АХВ = С,
де А, В, С - матриці, що задаються, Х - шукана матриця.
Матричні рівняння вирішуються з допомогою множення рівняння зворотні матриці.
Наприклад, щоб знайти матрицю з рівняння необхідно помножити це рівняння на ліворуч.
Отже, щоб знайти рішення рівняння потрібно знайти зворотну матрицю і помножити її на матрицю , що стоять у правій частині рівняння.
Аналогічно вирішуються інші рівняння.
Розв'язати рівняння АХ = В, якщо 
Рішення: Оскільки зворотна матриця дорівнює (див. приклад 1)
Матричний метод в економічному аналізі
Поряд з іншими знаходять застосування також матричні методи. Ці методи базуються на лінійній та векторно-матричній алгебрі. Такі методи застосовуються з метою аналізу складних та багатовимірних економічних явищ. Найчастіше ці методи використовуються за необхідності порівняльної оцінки функціонування організацій та його структурних підрозділів.
У процесі застосування матричних методів аналізу можна виділити кілька етапів.
На першому етапіздійснюється формування системи економічних показників і на її основі складається матриця вихідних даних , яка є таблицею, в якій за її окремими рядками показуються номери систем (i = 1,2,...,,n), а за вертикальними графами - номери показників (j = 1,2,....,m).
На другому етапіпо кожній вертикальній графі виявляється найбільше з існуючих значень показників, яке приймається за одиницю.
Після цього всі суми, відображені в даній графі поділяють найбільше значення і формується матриця стандартизованих коефіцієнтів .
На третьому етапівсі складові матриці зводять у квадрат. Якщо вони мають різну значимість, то кожному показнику матриці надається певний ваговий коефіцієнт k. Розмір останнього визначається експертним шляхом.
На останньому, четвертому етапізнайдені величини рейтингових оцінок R jгрупуються у порядку їх збільшення чи зменшення.
Викладені матричні методи слід використовувати, наприклад, для порівняльного аналізу різних інвестиційних проектів, а також для оцінки інших економічних показників діяльності організацій.
Рівняння взагалі, лінійні рівняння алгебри та їх системи, а також методи їх вирішення займають в математиці, як теоретичної, так і прикладної, особливе місце.
Це з тим обставиною, що переважна більшість фізичних, економічних, технічних і навіть педагогічних завдань може бути описані і вирішені з допомогою різноманітних рівнянь та його систем. Останнім часом особливу популярність серед дослідників, науковців та практиків набуло математичне моделювання практично у всіх предметних галузях, що пояснюється очевидними його перевагами перед іншими відомими та апробованими методами дослідження об'єктів різної природи, зокрема, так званих складних систем. Існує велике різноманіття різних визначень математичної моделі, даних вченими у різні часи, але з погляду, найвдаліше, це таке твердження. Математична модель – ідея, виражена рівнянням. Таким чином, уміння складати та вирішувати рівняння та їх системи – невід'ємна характеристика сучасного фахівця.
Для вирішення систем лінійних рівнянь алгебри найбільш часто використовуються методи: Крамера, Жордана-Гаусса і матричний метод.
Матричний метод рішення - метод рішення за допомогою зворотної матриці систем лінійних рівнянь алгебри з ненульовим визначником.
Якщо виписати коефіцієнти при невідомих величинах xi в матрицю A, невідомі величини зібрати у вектор стовпець X, а вільні члени у вектор стовпець B, то систему лінійних рівнянь алгебри можна записати у вигляді наступного матричного рівняння A · X = B, яке має єдине рішення тільки тоді, коли визначник матриці A не дорівнюватиме нулю. При цьому розв'язання системи рівнянь можна знайти наступним способом X = A-1 · B, де A-1 – зворотна матриця.
Матричний метод рішення полягає в наступному.
Нехай дана система лінійних рівнянь з nневідомими:
Її можна переписати в матричній формі: AX = B, де A- основна матриця системи, Bі X- стовпці вільних членів та рішень системи відповідно:
Помножимо це матричне рівняння зліва на A-1 - матрицю, зворотну до матриці A: A -1 (AX) = A -1 B
Так як A -1 A = E, отримуємо X= A -1 B. Права частина цього рівняння дасть стовпець рішень вихідної системи. Умовою застосування цього методу (як і взагалі існування рішення неоднорідної системи лінійних рівнянь з числом рівнянь, рівним числу невідомих) є невиродженість матриці A. Необхідною та достатньою умовою цього є нерівність нулю визначника матриці A: det A≠ 0.
Для однорідної системи лінійних рівнянь, тобто коли вектор B = 0 , дійсно протилежне правило: система AX = 0 має нетривіальне (тобто не нульове) рішення тільки якщо det A= 0. Така зв'язок між рішеннями однорідних і неоднорідних систем лінійних рівнянь зветься альтернативи Фредгольма.
приклад розв'язання неоднорідної системи лінійних рівнянь алгебри.
Переконаємося в тому, що визначник матриці, складений з коефіцієнтів при невідомих системах лінійних рівнянь алгебри не дорівнює нулю.
Наступним кроком буде обчислення додатків алгебри для елементів матриці, що складається з коефіцієнтів при невідомих. Вони знадобляться для знаходження зворотної матриці.
- обчислюється визначник матриці A;
- через додатки алгебри знаходиться зворотна матриця A -1 ;
- здійснюється створення шаблону рішення в Excel;
Інструкція. Для отримання рішення шляхом зворотної матриці необхідно задати розмірність матриці. Далі у новому діалоговому вікні заповнити матрицю A та вектор результатів B .
також Рішення матричних рівнянь.Алгоритм рішення
- Обчислюється визначник матриці A. Якщо визначник дорівнює нулю, кінець рішення. Система має безліч рішень.
- При визначнику відмінному від нуля, через додатки алгебри знаходиться зворотна матриця A -1 .
- Вектор рішення X = (x 1, x 2, ..., x n) виходить множенням зворотної матриці на вектор результату B.
Алгебраїчні доповнення.
| A 1,1 = (-1) 1+1 |
| ∆ 1,1 = (1 (-2)-0 2) = -2 |
| A 1,2 = (-1) 1+2 |
| ∆ 1,2 = -(3 (-2)-1 2) = 8 |
| A 1,3 = (-1) 1+3 |
| ∆ 1,3 = (3 0-1 1) = -1 |
| A 2,1 = (-1) 2+1 |
| ∆ 2,1 = -(-2 (-2)-0 1) = -4 |
| A 2,2 = (-1) 2+2 |
| ∆ 2,2 = (2 (-2)-1 1) = -5 |
| A 2,3 = (-1) 2+3 |
| ∆ 2,3 = -(2 0-1 (-2)) = -2 |
| A 3,1 = (-1) 3+1 |
| ∆ 3,1 = (-2 2-1 1) = -5 |
| 3 |
| -2 |
| -1 |
X T = (1,0,1)
x 1 = -21/-21 = 1
x 2 = 0/-21 = 0
x 3 = -21/-21 = 1
Перевірка:
2 1+3 0+1 1 = 3
-2 1+1 0+0 1 = -2
1 1+2 0+-2 1 = -1
Застосування рівнянь поширене у житті. Вони використовуються в багатьох розрахунках, будівництві споруд та навіть спорті. Рівняння людина використовувала ще в давнину і відтоді їх застосування лише зростає. Матричний метод дозволяє знаходити рішення СЛАУ (система лінійних рівнянь алгебри) будь-якої складності. Весь процес рішення СЛАУ зводиться до двох основних дій:
Визначення зворотної матриці на основі головної матриці:
Розмноження отриманої зворотної матриці на вектор-стовпець рішень.
Допустимо, дано СЛАУ наступного виду:
\[\left\(\begin(matrix) 5x_1 + 2x_2 & = & 7 \\ 2x_1 + x_2 & = & 9 \end(matrix)\right.\]
Почнемо розв'язання даного рівняння з виписування матриці системи:
Матриця правої частини:
Визначимо зворотну матрицю. Знайти матрицю 2-го порядку можна так: 1 - сама матриця повинна бути невиродженою; 2 - її елементи, які знаходяться на головній діагоналі, міняємо місцями, а у елементів побічної діагоналі виконуємо зміну знака на протилежний, після чого виконуємо розподіл отриманих елементів на визначник матриці. Отримаємо:
\[\begin(pmatrix) 7 \\ 9 \end(pmatrix)=\begin(pmatrix) -11 \\ 31 \end(pmatrix)\Rightarrow \begin(pmatrix) x_1 \\ x_2 \end(pmatrix) =\ begin(pmatrix) -11 \\ 31 \end(pmatrix) \]
2 матриці вважаються рівними, якщо рівні відповідні їх елементи. У результаті маємо наступну відповідь рішення СЛАУ:
Де можна вирішити систему рівнянь матричним методом онлайн?
Вирішити систему рівнянь ви можете на нашому сайті. Безкоштовний онлайн вирішувач дозволить вирішити рівняння онлайн будь-якої складності за лічені секунди. Все, що вам необхідно зробити – це просто ввести свої дані у вирішувачі. Також ви можете дізнатися, як вирішити рівняння на нашому сайті. А якщо у вас залишилися питання, ви можете задати їх у нашій групі Вконтакте.
Становлення російської багатопартійності
Бізнес. Посібник для геніїв. Юрій Мороз: бізнес. посібник для геніїв Бізнес посібник для геніїв мороз юрій fb2
Як описати людину: предмети одягу, риси характеру, частини тіла німецькою мовою