1 Soustava lineárních rovnic

Podobne dokumenty
Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava

GEM a soustavy lineárních rovnic, část 2

Kapitola 4: Soustavy diferenciálních rovnic 1. řádu

Linea rnı (ne)za vislost

Komplexní analýza. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze Martin Bohata Komplexní analýza Mocninné řady 1 / 18

Poznámky z matematiky

Numerické metody 8. května FJFI ČVUT v Praze

algebrou úzce souvisí V druhém tematickém celku se předpokládá základní znalosti z matematické analýzy

Matematika III Stechiometrie stručný

Stavový popis Stabilita spojitých systémů (K611MSAP) Katedra aplikované matematiky Fakulta dopravní ČVUT. čtvrtek 20. dubna 2006

Matematika prˇedna sˇka Lenka Prˇibylova 7. u nora 2007 c Lenka Prˇibylova, 200 7

Matematika 2, vzorová písemka 1

Necht je funkce f spojitá v intervalu a, b a má derivaci v (a, b). Pak existuje bod ξ (a, b) tak, že f(b) f(a) b a. Geometricky

Inverzní Z-transformace

(1) Derivace. Kristýna Kuncová. Matematika B2 17/18. Kristýna Kuncová (1) Derivace 1 / 35

Funkce zadané implicitně. 4. března 2019

Edita Pelantová, katedra matematiky / 16

MATEMATIKA 3. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

Diferenciální rovnice základní pojmy. Rovnice se

(13) Fourierovy řady

Kristýna Kuncová. Matematika B2

Sb ırka pˇr ıklad u z matematick e anal yzy II Petr Tomiczek

kontaktní modely (Winklerův, Pasternakův)

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava

Aproximace funkcí 1,00 0,841 1,10 0,864 1,20 0,885. Body proložíme lomenou čarou.

Lineární algebra - iterační metody

(a). Pak f. (a) pro i j a 2 f

Co nám prozradí derivace? 21. listopadu 2018

Cauchyova úloha pro obyčejnou diferenciální rovnici

Komplexní analýza. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze Martin Bohata Komplexní analýza Úvod 1 / 32

Úvodní informace. 18. února 2019

podle přednášky doc. Eduarda Fuchse 16. prosince 2010

Matematika (KMI/PMATE)

Obsah. 1.2 Integrály typu ( ) R x, s αx+β

Kapitola 2. Nelineární rovnice

Numerické metody a statistika

5. a 12. prosince 2018

Numerické metody minimalizace

1 Předmluva Značení... 3

Co byste měl/a zvládnout po 1. týdnu

(A B) ij = k. (A) ik (B) jk.

Vybrané kapitoly z matematiky

Kristýna Kuncová. Matematika B2 18/19

MATEMATIKA 1 ALEŠ NEKVINDA. + + pokud x < 0; x. Supremum a infimum množiny.

Kristýna Kuncová. Matematika B3

Stochastické modelování v ekonomii a financích Konzistence odhadu LWS. konzistence OLS odhadu. Předpoklady pro konzistenci LWS

Obsah. Limita posloupnosti a funkce. Petr Hasil. Limita posloupnosti. Pro a R definujeme: Je-li a < 0, pak a =, a ( ) =. vlastní body.

DFT. verze:

Průvodce studiem V této kapitole se budeme zabývat diferenciálním počtem pro funkce více

MATEMATIKA 3 NUMERICKÉ METODY. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky

Metody, s nimiž se seznámíme v této kapitole, lze použít pro libovolnou

Pojem množiny nedefinujeme, pouze připomínáme, že množina je. Nejprve shrneme pojmy a fakta, které znáte ze střední školy.

David Nádhera Kontinuace implicitně zadané křivky

Matematika 1 Jiˇr ı Fiˇser 24. z aˇr ı 2013 Jiˇr ı Fiˇser (KMA, PˇrF UP Olomouc) KMA MAT1 24. z aˇr ı / 52

Určitý (Riemannův) integrál a aplikace. Nevlastní integrál. 19. prosince 2018

Numerické metody KI/NME. Doc. RNDr. Jiří Felcman, CSc. RNDr. Petr Kubera, Ph.D.

Petr Hasil. c Petr Hasil (MUNI) Nekonečné řady MA III (M3100) 1 / 187

7. Aplikace derivace

Logika V. RNDr. Kateřina Trlifajová PhD. Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologíı BI-MLO, ZS 2011/12

Operace s funkcemi [MA1-18:P2.1] funkční hodnota... y = f(x) (x argument)

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

Energetické principy a variační metody ve stavební mechanice

Matematická analýza 2. Kubr Milan

Úvod do TEXu. Brno, L A TEX dokumenty a matematika.

Internetová matematická olympiáda 8. ročník, Baví se student Fakulty strojního inženýrství VUT v Brně (FSI) s kamarádem:

Okrajový problém podmínky nejsou zadány v jednom bodu nejčastěji jsou podmínky zadány ve 2 bodech na okrajích, ale mohou být

Petr Beremlijski, Marie Sadowská

Ústav teorie informace a automatizace RESEARCH REPORT. Pavel Boček, Karel Vrbenský: Implementace algoritmu MIDIA v prostředí Google Spreadsheets

Reprezentace dat. BI-PA1 Programování a Algoritmizace I. Ladislav Vagner

02GR - Odmaturuj z Grup a Reprezentací

Algebra I Cvičení. Podstatná část příkladů je převzata od kolegů, jmenovitě Prof. Kučery, Doc. Poláka a Doc. Kunce, se

Elementární funkce. Edita Pelantová. únor FJFI, ČVUT v Praze. katedra matematiky, FJFI, ČVUT v Praze

Matematická analýza II pro kombinované studium. Konzultace první a druhá. RNDr. Libuše Samková, Ph.D. pf.jcu.cz

Geometrická nelinearita: úvod

Definice Řekneme, že PDA M = (Q,Σ,Γ,δ,q 0,Z 0,F) je. 1. pro všechna q Q a Z Γ platí: kdykoliv δ(q,ε,z), pak δ(q,a,z) = pro všechna a Σ;


Laplaceova transformace

Nekomutativní Gröbnerovy báze

Powyższe reguły to tylko jedna z wersji gry. Istnieje wiele innych wariantów, można też ustalać własne zasady. Miłej zabawy!

Mendelova univerzita v Brně user.mendelu.cz/marik

Univerzita Palackého v Olomouci

Euklidovský prostor. Funkce dvou proměnných: základní pojmy, limita a spojitost.

FAKULTA STAVEBNÍ. Stavební statika. Telefon: WWW:

Robotika. Kinematika 13. dubna 2017 Ing. František Burian Ph.D.

Anna Kratochvílová Anna Kratochvílová (FJFI ČVUT) PDR ve zpracování obrazu / 17

Funkce více proměnných: limita, spojitost, derivace

1 Definice. A B A B vlastní podmnožina. 4. Relace R mezi množinami A a B libovolná R A B. Je-li A = B relace na A

B. Patzák verze 01. Direct Approach to FEM

Periodický pohyb obecného oscilátoru ve dvou dimenzích

Rovnice proudění Slapový model

(2) Funkce. Kristýna Kuncová. Matematika B2. Kristýna Kuncová (2) Funkce 1 / 25

Odpřednesenou látku naleznete v kapitolách skript Abstraktní a konkrétní lineární algebra.

Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd. Katedra matematiky. Semestrální práce - matematika a byznys

Matematika pro ekonomiku

Lineární algebra II, přednáška Mgr. Milana Hladíka, Ph.D.

Výzvy, které před matematiku staví

FAKULTA STAVEBNÍ JOSEF DALÍK NUMERICKÉ METODY II

Zadání: Vypočítejte hlavní momenty setrvačnosti a vykreslete elipsu setrvačnosti na zadaných

Matematická analýza pro učitele (text je v pracovní verzi)

Transkrypt:

Soustavy lineárních rovnic Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Soustava lineárních rovnic 2 Řešitelnost soustavy lineárních rovnic 3 Gaussova eliminační metoda 4 Jordanova eliminační metoda 5 Cramerovo pravidlo Ferdinand Georg Frobenius

Soustava lineárních rovnic Definice (soustava lineárních rovnic) Soustavou m lineárních rovnic o n neznámých x 1, x 2,, x n nazýváme soustavu rovnic a 11 x 1 a 12 x 2 a 1n x n = b 1 a 21 x 1 a 22 x 2 a 2n x n = b 2 a 31 x 1 a 32 x 2 a 3n x n = b 3 a m1 x 1 a m2 x 2 a mn x n = b m Reálná čísla a ij nazýváme koeficienty levých stran, reálná čísla b i koeficienty pravých stran soustavy rovnic (nebo také absolutní členy) Definice (řešení soustavy rovnic) Řešením soustavy lineárních rovnic rozumíme uspořádanou n-tici reálných čísel r 1, r 2,, r n, po jejichž dosazení za neznámé x 1, x 2,, x n (v tomto pořadí) do soustavy lineárních rovnic dostaneme ve všech rovnicích identické rovnosti Definice (matice soustavy a rozšířená matice soustavy) Matici a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = a m1 a m2 a mn nazýváme maticí soustavy Matici a 11 a 12 a 1n b 1 a 21 a 22 a 2n b 2 A r = a m1 a m2 a mn b m nazýváme rozšířenou maticí soustavy

Poznámka (maticový zápis soustavy lineárních rovnic) Vektor b = b 1 b 2 b m nazveme vektor neznámých nazveme vektor pravých stran Vektor x = Soustavu m lineárních rovnic o n neznámých můžeme potom zapsat v maticovém tvaru pomocí součinu matic tedy a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn A x = b, x 1 x 2 x n = b 1 b 2 b m x 1 x 2 x n Řešitelnost soustavy lineárních rovnic Věta (Frobeniova věta) Soustava lineárních rovnic má řešení právě tehdy, když její matice soustavy a rozšířená matice soustavy mají stejnou hodnost, tj h(a) = h(a r ) Poznámka (počet řešení) Pro h(a) h(a r ) soustava nemá řešení Pro h(a) = h(a r ) = n má soustava právě jedno řešení Pro h(a) = h(a r ) < n má soustava nekonečně mnoho řešení, která závisí na n h(a) parametrech (volných neznámých)

Definice (homogenní soustava) Soustava lineárních rovnic se nazývá homogenní, jsou-li všechny její absolutní členy rovny nule, tj b 1 = b 2 = = b m = 0 V opačném případě mluvíme o nehomogenní soustavě Věta (řešení homogenní soustavy) Homogenní soustava lineárních rovnic má vždy řešení Poznámka (počet řešení homogenní soustavy) Řešením homogenní soustavy je n-tice x 1 = 0, x 2 = 0,, x n = 0 Toto řešení se nazývá triviální Pro h(a) = n má homogenní soustava jediné - triviální řešení Pro h(a) < n má homogenní soustava nekonečně mnoho řešení, která závisí na n h(a) parametrech Gaussova eliminační metoda Gaussova eliminační metoda 1 Pomocí ekvivalentních řádkových úprav převedeme rozšířenou matici soustavy A r na schodovitý tvar (tzv přímý chod) 2 Určíme hodnosti matic h(a r ) a h(a) a pomocí Frobeniovy věty rozhodneme, zda má soustava řešení 3 Pokud je soustava řešitelná, tj platí h(a) = h(a r ), přiřadíme matici ve schodovitém tvaru soustavu lineárních rovnic Takto získaná soustava má stejné řešení jako původní soustava 4 Rovnice řešíme odspodu od poslední a získané výsledky postupně dosazujeme za jednotlivé neznámé do rovnic směrem nahoru (tzv zpětný chod) Má-li soustava nekonečně mnoho řešení, zvoĺıme patřičný počet neznámých za nezávislé parametry

Příklad (jedno řešení) Řešte soustavu lineárních rovnic 2x 1 3x 2 x 3 = 9 x 1 x 2 x 3 = 2 x 1 2x 2 3x 3 = 6 Jako první v rozšířené matici soustavy napíšeme druhou rovnici, protože začíná jedničkou 1 1 1 2 2 1 1 1 2 2 3 1 9 0 5 3 13 1 2 3 6 0 1 2 4 1 1 1 0 1 2 0 5 3 2 4 13 5 1 1 1 0 1 2 0 0 7 h(a) = h(a r ) = 3 soustava má řešení počet neznámých: n = 3 h(a) = n = 3 1 řešení 2 4 7 Příklad (jedno řešení - pokračování) 1 x 1 x 2 x 3 = 2 2 x 2 2x 3 = 4 3 7x 3 = 7 3 7x 3 = 7 x 3 = 1 2 x 2 2x 3 = 4 x 2 = 4 2x 3 = 4 2( 1) = 2 x 2 = 2 1 x 1 x 2 x 3 = 2 x 1 = 2 x 2 x 3 = 2 2 ( 1) = 1 řešení x = (1, 2, 1) x 1 = 1

Příklad (nekonečně mnoho řešení: 1 parametr) x 1 2x 2 3x 3 4x 4 = 4 x Řešte soustavu lineárních rovnic 2 x 3 x 4 = 3 x 1 3x 2 3x 4 = 1 7x 2 3x 3 x 4 = 3 1 2 3 4 4 1 1 2 3 4 4 0 1 1 1 3 1 3 0 3 0 1 1 1 3 5 1 0 5 3 1 3 0 7 3 1 3 0 7 3 1 3 1 2 3 4 4 0 1 1 1 3 1 2 3 4 0 0 2 4 12 : 2 4 0 1 1 1 3 0 0 4 8 0 0 1 2 6 24 h(a) = h(a r ) = 3 soustava má řešení počet neznámých: n = 4 h(a) = 3 < 4 nekonečně mnoho řešení, 1 parametr 7 Příklad (nekonečně mnoho řešení: 1 parametr - pokračování) 1 x 1 2x 2 3x 3 4x 4 = 4 2 x 2 x 3 x 4 = 3 3 x 3 2x 4 = 6 zvolme x 4 = t, t R 3 x 3 2x 4 = 6 x 3 = 6 2x 4 = 6 2t x 3 = 6 2t 2 x 2 x 3 x 4 = 3 x 2 = 3 x 3 x 4 = 3 6 2t t = 3 t x 2 = 3 t 1 x 1 2x 2 3x 3 4x 4 = 4 x 1 = 4 2x 2 3x 3 4x 4 = = 4 2(3 t) 3(6 2t) 4t = 4 6 2t 18 6t 4t = 8 x 1 = 8 řešení x = ( 8, 3 t, 6 2t, t), t R

Příklad (nekonečně mnoho řešení: 2 parametry) x 1 2x 2 4x 3 3x 4 = 0 3x Řešte soustavu lineárních rovnic 1 5x 2 6x 3 4x 4 = 0 4x 1 5x 2 2x 3 3x 4 = 0 3x 1 8x 2 24x 3 19x 4 = 0 1 2 4 3 0 3 4 3 3 5 6 4 0 4 5 2 3 0 3 8 24 19 0 1 2 4 3 0 0 1 6 5 0 0 3 18 15 0 ( 1) ( 1 2 4 3 0 1 6 5 0 ) 0 0 2 12 10 0 h(a) = h(a r ) = 2 soustava má řešení (je to homogenní soustava) počet neznámých: n = 4 h(a) = 2 < 4 nekonečně mnoho řešení, 2 parametry Příklad (nekonečně mnoho řešení: 2 parametry - pokračování) 1 x 1 2x 2 4x 3 3x 4 = 0 2 x 2 6x 3 5x 4 = 0 zvolme x 4 = t, x 3 = s, t, s R 2 x 2 6x 3 5x 4 = 0 x 2 = 6x 3 5x 4 = 6s 5t x 2 = 6s 5t 1 x 1 2x 2 4x 3 3x 4 = 0 x 1 = 2x 2 4x 3 3x 4 = = 2( 6s 5t) 4s 3t = 12s 10t 4s 3t = 8s 7t x 1 = 8s 7t řešení x = (8s 7t, 6s 5t, s, t), s, t R

Příklad (žádné řešení) Řešte soustavu lineárních rovnic 1 1 1 1 2 3 4 3 4 1 2 5 1 1 1 1 0 5 6 1 0 0 0 0 h(a) = 2, h(a r ) = 3 2 2 5 12 2 1 3 x 1 x 2 x 3 x 4 = 2 2x 1 3x 2 4x 3 3x 4 = 5 4x 1 x 2 2x 3 5x 4 = 12 4 1 1 1 1 h(a) h(a r ) soustava nemá řešení 0-5 6 1 0 5 6 1 2 1 4 1 Jordanova eliminační metoda Maticový zápis soustavy vynásobíme zleva maticí A 1 : A x = b A 1 A x = A 1 b x = A 1 b Do jednoho schematu zapíšeme matici A a vektor b, schéma vynásobíme maticí A 1 zleva: (A b) (A 1 A A 1 b) (I x) Poznámka (Jordanova metoda) Při Jordanově eliminační metodě převádíme matici A pomocí ekvivalentních řádkových úprav na jednotkovou matici Sloupcový vektor b se transformuje na sloupcový vektor x, který je řešením soustavy A x = b Řešení soustavy tak dostáváme přímo

Příklad (Jordanova metoda 1 řešení) Jordanovou metodou řešte soustavu lineárních rovnic 1 4 3 5 2 3 2 5 2 10 3 3 1 3 3 0 7 15 4 0 3 4 0 0 0-4 12 1 0 0 2 0 1 0 4 0 0 1 3 7 1 4 3 0-3 4 0 9 8 12 0 0 0 3 0 0 0 4 h(a) = h(a r ) = 3 soustava má řešení počet neznámých: n = 3 h(a) = n = 3 1 řešení: x 1 = 2, x 2 = 4, x 3 = 3 x = ( 2, 4, 3) x 1 4x 2 3x 3 = 5 2x 1 5x 2 2x 3 = 10 3x 1 3x 2 x 3 = 3 5 3 0 3 12 24 12 : 12 : 3 12 : 4 4 Příklad (Jordanova metoda s parametry) Jordanovou metodou řešte soustavu 1 2 1 1 1 2 4 2 3 1 1 3 4 7 1 3 5 ( 1 0 5 1 0 1 3 1 3 ) 1 ( 1) x 1 2x 2 x 3 x 4 = 1 2x 1 3x 2 x 3 x 4 = 3 4x 1 7x 2 x 3 3x 4 = 5 1 2 1 1 1 0-1 3 1 1 2 0 1 3 1 1 ) 3 1 ( 1 0 5 1 0 1 3 1 h(a) = h(a r ) = 2 soustava má řešení počet neznámých: n = 4, h(a) = 2 < 4 nekonečně mnoho řešení, n h = 2 parametry x 3 = t, x 4 = s x 1 = 3 5x 3 x 4 x 1 = 3 5t s x 2 = 1 3x 3 x 4 x 2 = 1 3t s x = (3 5t s, 1 3t s, t, s)

Příklad (Jordanova metoda s parametry - pokračování) (1 Řešení závislé na parametrech ) x ( 1 a x 3 0 5 1 3 0 1 3 1 0 1 3 1 1 1 0 5 1 ( 1 1 2 0 1 0 5 1 2 ) 3 parametry x 1 = p, x 3 = r x 2 = 2 x 1 2x 3 x 2 = 2 p 2r x 4 = 3 x 1 5x 3 x 4 = 3 p 5r x = (p, 2 p 2r, r, 3 p 5r) 1 ) 3 Řešení soustav lineárních rovnic Cramerovým pravidlem Poznámka (označení) Mějme dánu soustavu n lineárních rovnic o n neznámých a 11 x 1 a 12 x 2 a 1n x n = b 1 a 21 x 1 a 22 x 2 a 2n x n = b 2 a n1 x 1 a n2 x 2 a nn x n = b n Označme D = a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a n1 a n2 a nn, b = b 1 b 2 b n, kde D je determinant matice soustavy a b vektor pravých stran

Cramerovo pravidlo Věta (Cramerovo pravidlo) Soustava n lineárních rovnic o n neznámých a 11 x 1 a 12 x 2 a 1n x n = b 1 a 21 x 1 a 22 x 2 a 2n x n = b 2 a n1 x 1 a n2 x 2 a nn x n = b n s nenulovým determinantem matice soustavy (D 0) má právě jedno řešení x 1, x 2,, x n, kde pro i-tou neznámou platí x i = D i D, i = 1, 2,, n Přitom D i je determinant, který vznikne z determinantu D tím, že v něm i-tý sloupec nahradíme sloupcem pravých stran b Poznámka (Cramerovo pravidlo) Cramerovo pravidlo umožňuje vypočítat libovolnou neznámou bez znalosti a výpočtu ostatních neznámých Pro řešení soustav lineárních rovnic s velkým počtem neznámých není Cramerovo pravidlo příliš vhodné, protože výpočet determinantů vyšších řádů je značně pracný

Příklad (Cramerovo pravidlo) Cramerovým pravidlem řešte soustavu lineárních rovnic x 1 x 2 x 3 = 2 x 1 4x 2 2x 3 = 1 x 1 x 2 x 3 = 0 D = 1 1 1 1 4 2 1 1 1 = ( 4 2 1) (4 2 1) = 1 3 = 4 D 1 = 2 1 1 1 4 2 0 1 1 = (8 0 1) (0 4 1) = 7 3 = 4 x 1 = D 1 D = 4 4 = 1 Příklad (Cramerovo pravidlo - pokračování) D 2 = D 3 = 1 2 1 1 1 2 1 0 1 1 1 2 1 4 1 1 1 0 = ( 1 4 0) (1 0 2) = 5 1 = 4 x 2 = D 2 D = 4 4 = 1 = (0 1 2) (8 1 0) = 1 9 = 8 x 3 = D 3 D = 8 4 = 2 řešení soustavy x = ( 1, 1, 2)