Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania

Podobne dokumenty
a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.

2. Układy równań liniowych

Metoda eliminacji Gaussa. Autorzy: Michał Góra

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

Układy równań liniowych

Układy równań i nierówności liniowych

Układy równań liniowych

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

Równania liniowe. Rozdział Przekształcenia liniowe. Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem

, A T = A + B = [a ij + b ij ].

1 Zbiory i działania na zbiorach.

Wykład 5. Metoda eliminacji Gaussa

13 Układy równań liniowych

Lista nr 1 - Liczby zespolone

Własności wyznacznika

= Zapiszemy poniższy układ w postaci macierzy. 8+$+ 2&=4 " 5 3$ 7&=0 5$+7&=4

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

Macierze i Wyznaczniki

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH - Metody dokładne

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej

"Bieda przeczy matematyce; gdy się ją podzieli na więcej ludzi, nie staje się mniejsza." Gabriel Laub

Zastosowania wyznaczników

Układy równań liniowych

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych

Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH -Metody dokładne

Układy równań liniowych. Krzysztof Patan

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

Układy równań liniowych. Ax = b (1)

1 Układy równań liniowych

Zestaw 12- Macierz odwrotna, układy równań liniowych

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

Wyznaczniki 3.1 Wyznaczniki stopni 2 i 3

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

wszystkich kombinacji liniowych wektorów układu, nazywa się powłoką liniową uk ładu wektorów

Układy równań. Kinga Kolczyńska - Przybycień 22 marca Układ dwóch równań liniowych z dwiema niewiadomymi

Macierze Lekcja V: Wzory Cramera. Macierzowe układy równań.

Zaawansowane metody numeryczne

det[a 1,..., A i,..., A j,..., A n ] + det[a 1,..., ka j,..., A j,..., A n ] Dowód Udowodniliśmy, że: det[a 1,..., A i + ka j,..., A j,...

MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ) 1. Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami:

Macierze. Układy równań.

MACIERZE I WYZNACZNIKI

det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy

Metody numeryczne Wykład 4

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

OPERACJE NA MACIERZACH DODAWANIE I ODEJMOWANIE MACIERZY

3. Wykład Układy równań liniowych.

Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

METODY NUMERYCZNE. wykład. konsultacje: wtorek 10:00-11:30 środa 10:00-11:30. dr inż. Grażyna Kałuża pokój

D1. Algebra macierzy. D1.1. Definicje

9 Układy równań liniowych

Zestaw 12- Macierz odwrotna, układy równań liniowych

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

Algebra liniowa z geometrią

Rozwiązywanie układów równań liniowych

Krótkie wprowadzenie do macierzy i wyznaczników

jest rozwiązaniem równania jednorodnego oraz dla pewnego to jest toŝsamościowo równe zeru.

POD- I NADOKREŚLONE UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

Wektory i wartości własne

1 Macierze i wyznaczniki

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn

Wektory i wartości własne

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

RACHUNEK MACIERZOWY. METODY OBLICZENIOWE Budownictwo, studia I stopnia, semestr 6. Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska

Wstęp do analizy matematycznej

Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa. Wzory Cramera

Analiza numeryczna Kurs INP002009W. Wykłady 6 i 7 Rozwiązywanie układów równań liniowych. Karol Tarnowski A-1 p.

Wstęp do metod numerycznych Eliminacja Gaussa Równania macierzowe. P. F. Góra

Wykład 6. Metoda eliminacji Gaussa: Eliminacja z wyborem częściowym Eliminacja z wyborem pełnym

Zaawansowane metody numeryczne

Rozwiazywanie układów równań liniowych. Ax = b

Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa. P. F. Góra

1 Elementy logiki i teorii mnogości

Ukªady równa«liniowych

2.1. Postać algebraiczna liczb zespolonych Postać trygonometryczna liczb zespolonych... 26

3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,.

Wektor, prosta, płaszczyzna; liniowa niezależność, rząd macierzy

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

1 Rząd macierzy. 2 Liniowa niezależność. Algebra liniowa. V. Rząd macierzy. Baza podprzestrzeni wektorowej

; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze...

Wykład 7 Macierze i wyznaczniki

= i Ponieważ pierwiastkami stopnia 3 z 1 są (jak łatwo wyliczyć) liczby 1, 1+i 3

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej. Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska

Metody numeryczne II. Układy równań liniowych

Definicja macierzy Typy i właściwości macierzy Działania na macierzach Wyznacznik macierzy Macierz odwrotna Normy macierzy RACHUNEK MACIERZOWY

ALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA,

WYDAWNICTWO PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ WE WŁOCŁAWKU

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

2 Rachunek macierzowy, metoda eliminacji Gaussa-Jordana Wprowadzenie teoretyczne Zadania... 9

Transkrypt:

Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania Łukasz Wojciechowski marca 00 Dany jest układ m równań o n niewiadomych postaci: a x + a x + + a n x n = b a x + a x + + a n x n = b. a m x + a m x + + a mn x n = b m () gdzie: a ij to współczynniki układu b i to tzw. wyrazy wolne Układowi temu odpowiadają macierze: a a... a n a a... a n......, B = a m a m... a mn a a... a n b a a... a n b....... a m a m... a mn b m gdzie: macierz A nazywana jest macierzą podstawową układu () macierz B nazywana jest macierzą rozszerzoną układu ()

Układ () możemy zapisać w postaci: Ax = b gdzie: x = x x. x n Definicja. Rozwiązaniem układu () nazywamy każdy układ liczb x, x,..., x n spełniający układ (). Definicja. Rzędem macierzy A nazywamy maksymalną liczbę kolumn liniowo niezależnych i oznaczamy przez rz(a). Uwaga. Obliczając rząd macierzy należy, za pomocą operacji elementarnych na wierszach sprowadzić macierz do macierzy schodkowej, wtedy wszystkie niezerowe wiersze są liniowo niezależne i można łatwo odczytać rząd macierzy. Definicja 3. Przekształceniami elementarnymi układu równań liniowych nazywamy: przestawienie dwóch równań (wierszy) pomnożenie równania (wiersza) przez liczbę różną od zera pomnożenie równania przez dowolną liczbę różną od zera i dodanie go stronami do innego równania danego układu

przestawienie dwóch kolumn w macierzy układu Przykład. Obliczyć rząd macierzy 3 3 W celu obliczenia rzędu macierzy musimy sprowadzić macierz A do postaci schodkowej przy użyciu przekształceń elementarnych. 3 3 W W W 3 3W K K 3 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 W 3 W [ 0 0 Największa macierz schodkowa to macierz x, tak więc rz(a)=. 0 0 0 0 0 0 ] K K 3 Twierdzenie (Kroneckera-Capellego). Układ równań liniowych () o macierzy głównej A i macierzy rozszerzonej B ma rozwiązanie wtedy i tylko wtedy, gdy rz(a) = rz(b). Wniosek. Układ równań liniowych () ma dokładnie jedno rozwiązanie rz(a)=rz(b)=n, gdzie n jest liczbą niewiadomych w układzie. Wniosek. Jeżeli rz(a)=rz(b) = r < n to układ () ma nieskończenie wiele rozwiązań zależnych od n-r parametrów. 3

Wniosek 3. Układ równań liniowych () jest sprzeczny jeżeli rz(a) rz(b). Definicja 4. Układ nazywamy układem Cramera, jeśli macierz współczynników A jest kwadratową macierzą nieosobliwą tzn. m = n i det(a) 0. Twierdzenie (Cramera). Układ Cramera ma dokładnie jedno rozwiązanie. Rozwiązanie to dane jest wzorami (wzory Cramera): x k = det(a k) det(a), k =,,..., n gdzie A k oznacza macierz powstałą z macierzy A przez zastąpienie k-tej kolumny kolumną b (kolumna wyrazów wolnych) Przykład. Rozwiązać układ równań: x + x + x 3 = x x + x 3 = 4 5x + x + 6x 3 = 3 Rozwiązanie. Tworzymy macierz współczynników A i obliczamy jej wyznacznik: 5 6 ; det 5 6 = 6. Ponieważ det 6 0, więc jest to układ Cramera. Obliczamy wyznaczniki A, A, A 3 : deta = 4 3 6 = 6, deta = 4 4 5 3 6 =.

deta 3 = 4 5 3 =. Na podstawie wzorów Cramera otrzymujemy rozwiązanie: x =, x =, x 3 =-. Uwaga. Układ Cramera można rozwiązać tzw. metodą macierzową. Ponieważ deta 0, więc istnieje macierz odwrotna A. Mnożymy układ - zapisany w postaci macierzowej - z lewej strony przez A : Ponieważ A E, otrzymujemy: A Ax = A b x = A b Przykład 3. Rozwiązać układ równań: Rozwiązanie: 3 4 Macierz odwrotna jest postaci: Mnożymy teraz A b: 3x + x x 3 = 4x + x x 3 = x x + x 3 = 3 A = ; det 0 0 5 3 4 =.

x = A b = 0 0 3 = 4 3 8 Uwaga. Jeżeli układ () jest układem Cramera i b = b = = b n = 0 to układ ten nazywamy jednorodnym. Uwaga. Jednorodny układ Cramera posiada dokładnie jedno rozwiązanie x = x = = x n = 0. W przypadku, gdy liczba niewiadomych n jest duża, obie przedstawione metody rozwiązania układu Cramera stają się mało przydatne, gdyż wymagają dużo obliczenie. Metoda eliminacji Gaussa Rozwiązując układ m równań liniowych z n niewiadomymi należy, za pomocą operacji elementarnych wyłącznie na wierszach, sprowadzić macierz rozszerzoną układu równań liniowych do postaci schodkowej. Następnie należy rozstrzygnąć istnienie rozwiązań układu z pomocą twierdzenia Kroneckera-Capellego. Jeżeli układ nie jest sprzeczny, to zbiór rozwiązań układu wyjściowego jest równy zbiorowi rozwiązań układu reprezentowanego przez powstałą schodkową macierz rozszerzoną. Przykład 4. Rozwiązać układ równań: 4x + x + 3x 3 = x + 4x + x 3 = x + 3x + x 3 = 4 6

Rozwiązanie: 4 3 4 3 ; B = Sprowadzamy macierz B to postaci schodkowej: 4 3 4 3 4 W 3 4 W W W 4 3 0 5 4 5 0 4 3 Otrzymana macierz odpowiada układowi: 4x + x + 3x 3 = 5 4 x + 4 x 3 = 3 x 3 = 8 3 4 3 4 3 4 W 3 3 W 4 3 0 5 4 4 0 0 3 Z twierdzenia Kroneckera-Capellego wynika, że układ ma dokładnie jedno rozwiązanie. Przeprowadzamy teraz tzw. redukcję wsteczną, czyli zaczynamy od najniższego schodka(równania), wyznaczamy z niego x 3, następnie wyznaczone x 3 podstawiamy do jednego równania wyżej i wyznaczamy x itd. Otrzymujemy rozwiązanie: x = 7 5, x = 5, x 3 = 8 8 3 Metoda eliminacji Gaussa-Jordana Redukcja Gaussa Jordana jest innym sposobem eliminacji niewiadomych, niż metoda Gaussa. Różnica polega na tym, że macierz rozszerzoną układu sprowadzamy do postaci macierzy jednostkowej i w wyniku czego nie musimy przeprowadzać redukcji wstecznej, bo będziemy mieli już gotowe rozwiązanie po sprowadzeniu macierzy rozszerzonej do postaci jednostkowej, będzie nim dodatkowa kolumna (ostatnia) w tej macierzy. 7

Przykład 5. Rozwiązać układ równań: Rozwiązanie: 3 4 3 x + x + 3x 3 = 4 4x + 3x x 3 = 7 x x + x 3 = ; B = 3 4 4 3 7 Sprowadzamy macierz B to postaci macierzy jednostkowej: 3 4 4 3 7 W 3 W W 4W 3 4 0 5 3 49 0 3 5 W 3 4 3 49 0 5 5 0 3 W 3+3W W W 0 8 W 3 +3W 5 5 3 49 0 W W 5 5 9 87 0 0 5 5 5 9 W 3 0 8 5 5 3 49 0 5 5 0 0 3 Otrzymujemy rozwiązanie: x =, x =, x 3 = 3 W 3 5 W 3 W + 5 W 3 0 0 0 0 0 0 3 8

Przykład 6. Rozwiązać układ równań: x + y + 3z t + u = 4 3x + 6y + 5z 4t + 3u = 5 x + y + 7z 4t + u = x + 4y + z 3t + 3u = 6 W układzie tym mamy 4 równania i 5 niewiadomych. Nie jest zatem możliwe rozwiązanie go metodą Cramera. Układ ten może mieć nieskończenie wiele rozwiązań lub może być to układ sprzeczny. Aby to sprawdzić i ewentualnie wyznaczyć rozwiązanie, skorzystamy z twierdzenia Kroneckera-Capeliego. Budujemy macierz rozszerzoną układu: B = 3 4 3 6 5 4 3 5 7 4 4 3 3 6 Wykonując elementarne operacje, szukamy rzędu macierzy B. W wyniku tych operacji otrzymujemy macierz: B = 3 4 3 6 5 4 3 5 7 4 4 3 3 6 x y z t u 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 x t u 0 0 0 0 0 0 rz(b)=3 Na mocy twierdzenia Kroneckera-Capelliego stwierdzamy, że układ posiada nieskończenie wiele rozwiązań zależnych od dwóch parametrów. Rozwiązania te wyznaczamy w taki sposób, że po przeniesieniu na prawą stronę niewiadomych uznanych za parametry (w tym przykładzie y i z, bo kolumny się wyzerowały). 9

Otrzymujemy układ równań: x + t + u = 4 y 3z 3x 4t + 3u = 5 6y 5z x 3t + 3u = 6 4y z Otrzymany układ równań jest układem typu n x n i jest jednocześnie układem Cramera. Można go rozwiązać metodą Cramera. deta = det (4 y 3z) (5 6y 5z) 4 3 (6 4y z) 3 3 deta 3 = Ostateczne rozwiązanie jest postaci: 3 4 3 3 3 =. = 4y z 9, deta = (4 y 3z) 3 4 (5 6y 5z) 3 (6 4y z) x = deta deta y R z R t = deta deta = 4y z 9 = 4z 7 u = deta 3 = 4z+3 deta = 4z + 3 (4 y 3z) 3 (5 6y 5z) 3 (6 4y z) 3 = 4z 7 0