Система совместная если лямбда не равно

Добавил пользователь Alex
Обновлено: 20.09.2024

Системой линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) называется система вида:

$$\left\ a_ \cdot x_+a_ \cdot x_+\ldots+a_ \cdot x_=b_ \\ a_ \cdot x_+a_ \cdot x_+\ldots+a_ \cdot x_=b_ \\ \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots . . \\ a_ \cdot x_+a_ \cdot x_+\ldots+a_ \cdot x_=b_ \end\right.$$

Упорядоченный набор значений $$\left\^, x_^, \ldots, x_^\right\>$$ называется решением системы, если при подстановке в уравнения все уравнения превращаются в тождество.

Задание. Проверить, является ли набор $$ решением системы $\left\ 3 x-2 y=-6 \\ 5 x+y=3 \end\right.$

Решение. Подставляем в каждое из уравнений системы $x=0$ и $y=3$:

$$5 x+y=3 \Rightarrow 5 \cdot 0+3=3 \Rightarrow 3=3$$

Так как в результате подстановки получили верные равенства, то делаем вывод, что заданный набор является решением указанной СЛАУ.

Ответ. Набор $$ является решением системы $\left\ 3 x-2 y=-6 \\ 5 x+y=3 \end\right.$

Виды систем

СЛАУ называется совместной, если она имеет, хотя бы одно решение.

В противном случае система называется несовместной.

Мы помогли уже 4 372 ученикам и студентам сдать работы от решения задач до дипломных на отлично! Узнай стоимость своей работы за 15 минут!

Система $\left\ 3 x-2 y=-6 \\ 5 x+y=3 \end\right.$ является совместной, так как она имеет, по крайней мере, одно решение $x=0$, $y=3$

Система $\left\ 5 x+y=-6 \\ 5 x+y=3 \end\right.$ является несовместной, так как выражения, стоящие в левых частях уравнений системы равны, но правые части не равны друг другу. Ни для каких наборов $$ это не выполняется.

Система называется определённой, если она совместна и имеет единственное решение.

В противном случае (т.е. если система совместна и имеет более одного решения) система называется неопределённой.

Система называется однородной, если все правые части уравнений, входящих в нее, равны нулю одновременно.

Система называется квадратной, если количество уравнений равно количеству неизвестных.

Система $\left\ 3 x-2 y=-6 \\ 5 x+y=3 \end\right.$ квадратная, так как неизвестных две и это число равно количеству уравнений системы.

Матричная запись систем уравнений

Исходную СЛАУ можно записать в матричном виде:

Задание. Систему $\left\ x-y+z-4 t=0 \\ 5 x+y+t=-11 \end\right.$ записать в матричной форме и выписать все матрицы, которые ей соответствуют.

Решение. Заданную СЛАУ записываем в матричной форме $A. X=B$ , где матрица системы:

$$A=\left(\begin 1 & -1 & 1 & -4 \\ 5 & 1 & 0 & 1 \end\right)$$

то есть, запись СЛАУ в матричной форме:

$$\left(\begin 1 & -1 & 1 & -4 \\ 5 & 1 & 0 & 1 \end\right)\left(\begin x \\ y \\ z \\ t \end\right)=\left(\begin 0 \\ -11 \end\right)$$

Расширенная матрица системы

Задание. Записать матрицу и расширенную матрицу системы $\left\ 2 x_+x_-x_=4 \\ x_-x_=5 \end\right.$

Решение. Матрица системы $A=\left(\begin 2 & 1 & -1 \\ 1 & -1 & 0 \end\right)$ , тогда расширенная матрица $\tilde=(A \mid B)=\left(\begin 2 & 1 & -1 & 4 \\ 1 & -1 & 0 & 5 \end\right)$

В первой части мы рассматривали системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ), все коэффициенты которых были известны. В этой же части разберём СЛАУ, среди коэффициентов которых есть некий параметр. Для исследования СЛАУ на совместность станем использовать теорему Кронекера-Капелли. В процессе решения примеров на данной странице будем применять метод Гаусса или же метод Крамера. Сформулируем теорему и следствие из неё ещё раз:

Система линейных алгебраических уравнений совместна тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы системы, т.е. $\rang A=\rang\widetilde$.

Следствие из теоремы Кронекера-Капелли

Параметр $n$, использованный выше, равен количеству переменных рассматриваемой СЛАУ.

Исследовать СЛАУ $ \left \ & kx_1+2x_2+x_3=8;\\ & -x_1+x_2+2x_3=7;\\ & x_2+kx_3=5.\end\right.$ на совместность и найти решение системы в зависимости от значений параметра $k$.

Чтобы исследовать заданную систему на совместность, нам нужно найти ранг матрицы системы $A$ и ранг расширенной матрицы системы $\widetilde$. Сделать это можно несколькими путями. Стоит учесть, что в данном примере нам требуется не только исследовать систему на совместность, но и указать её решения. Мне кажется наиболее удобным в таких задачах применять метод Гаусса, однако это вовсе не является обязательным. Для разнообразия данный пример решим методом Гаусса, а следующий – методом Крамера. Итак, запишем и начнём преобразовывать расширенную матрицу системы. При записи расширенной матрицы системы поменяем местами первую и вторую строки. Это нужно для того, чтобы первым элементом первой строки стало число -1.

Мы привели расширенную матрицу системы к ступенчатому виду. Напомню, что до черты расположена преобразованная матрица матрица системы: $\left(\begin-1 & 1 &2\\0 & 1 & k\\ 0 & 0 & 1-k^2\end \right)$.

Каким бы ни было значение параметра $k$, полученная нами после преобразований матрица будет содержать не менее двух ненулевых строк (первая и вторая строки точно останутся ненулевыми). Вопрос о количестве решений зависит лишь от третьей строки.

В следствии из теоремы Кронекера-Капелли указаны три случая, и в данном примере легко рассмотреть каждый из них. Начнём с варианта $\rang A\neq\rang\widetilde$, при котором система не имеет решений, т.е. несовместна.

$\rang A\neq\rang\widetilde$

Ранги будут не равны друг другу лишь в одном случае: когда $1-k^2=0$, при этом $2k-2\neq$. В этом случае преобразованная матрица системы будет содержать две ненулевых строки (т.е. $\rang A=2$), а преобразованная расширенная матрица системы будет содержать три ненулевых строки (т.е. $\rang \widetilde=3$). Иными словами, нам требуется решить систему уравнений:

Из первого уравнения имеем: $k=1$ или $k=-1$, однако $k\neq$, поэтому остаётся лишь один случай: $k=-1$. Следовательно, при $k=-1$ система не имеет решений.

$\rang A=\rang\widetilde
Рассмотрим второй пункт следствия из теоремы Кронекера-Капелли – ранги равны между собой, но меньше, чем количество переменных (т.е. меньше 3). Это возможно лишь в том случае, если последняя строка преобразованной расширенной матрицы системы полностью станет нулевой, т.е.

Из данной системы имеем: $k=1$. Именно при $k=1$ третья строка преобразованной расширенной матрицы системы станет нулевой, поэтому $\rang=\rang\widetilde=2$. При этом, повторюсь, у нас всего три переменных, т.е. имеем случай $\rang A=\rang\widetilde=2
Система имеет бесконечное количество решений. Найдём эти решения. Подставим $k=1$ в преобразованную матрицу и продолжим операции метода Гаусса. Третью строку (она станет нулевой) просто вычеркнем:

$$ \left(\begin -1 & 1 &2 &7 \\0 & 1 & k & 5 \\ 0 & 0 & 1-k^2 & 2k-2 \end \right)\rightarrow|k=1|\rightarrow \left(\begin -1 & 1 &2 &7 \\0 & 1 & 1 & 5 \end \right) \rightarrow\left|\begin&\text\\&\text\end\right|\rightarrow \\ \rightarrow\left(\begin-1 & 1 &-2 &7\\0 & 1 & -1 & 5\end\right) \begin r_1-r_2\\\phantom\end \rightarrow\left(\begin-1 & 0 &-1 &2\\0 & 1 & -1 & 5\end\right) \begin -1\cdot\\\phantom\end \rightarrow\left(\begin1 & 0 &1 &-2\\0 & 1 & -1 & 5\end\right) $$

$\rang A=\rang\widetilde=3$

Рассмотрим третий пункт следствия из теоремы Кронекера-Капелли – ранги равны между собой и равны количеству переменных. Это возможно лишь в том случае, если $1-k^2\neq$, т.е. $k\neq$ и $k\neq$. Продолжаем решение методом Гаусса:

$$ \left(\begin -1 & 1 &2 &7 \\0 & 1 & k & 5 \\ 0 & 0 & 1-k^2 & 2k-2 \end\right)\rightarrow \left(\begin -1 & 1 &2 &7 \\0 & 1 & k & 5 \\ 0 & 0 & (1-k)(1+k) & -2(1-k) \end\right) \begin \phantom\\\phantom\\r_3:((1-k)(1+k))\end \rightarrow\\ \rightarrow\left(\begin -1 & 1 &2 &7 \\0 & 1 & k & 5 \\ 0 & 0 & 1 & -2/(1+k) \end\right) \begin r_1-2r_3\\r_2-k\cdot\\\phantom\end \rightarrow \left(\begin -1 & 1 &0 &(7k+11)/(k+1) \\0 & 1 & 0 & (7k+5)/(k+1) \\ 0 & 0 & 1 & -2/(1+k) \end\right) \begin r_1-r_2\\\phantom\\\phantom\end\rightarrow\\ \rightarrow \left(\begin -1 & 0 &0 &6/(k+1)\\0 & 1 & 0 & (7k+5)/(k+1) \\ 0 & 0 & 1 & -2/(1+k) \end\right) \begin -1\cdot\\\phantom\\\phantom\end\rightarrow \left(\begin 1 & 0 &0 &-6/(k+1)\\0 & 1 & 0 & (7k+5)/(k+1) \\ 0 & 0 & 1 & -2/(1+k) \end\right) $$

При $k=-1$ система несовместна.
При $k=1$ система является неопределённой. Общее решение системы: $\left\& x_1=x_3-2;\\& x_2=-x_3+5;\\&x_3\in.\end\right.$
При $k\neq$ и $k\neq$ система является определённой. Решение системы: $\left\& x_1=-\frac;\\& x_2=\frac\\&x_3=-\frac.\end\right.$

Исследовать СЛАУ $\left\ & 2kx_1+x_2+x_3=0;\\ & x_1-x_2+kx_3=1;\\ & (k-6)x_1+2x_2-4x_3=-3.\end\right.$ на совместность и найти решение системы при тех значениях параметра, при которых она совместна.

Вновь, как и в предыдущем примере, для того, чтобы исследовать заданную систему на совместность, нам нужно найти ранг матрицы системы $A$ и ранг расширенной матрицы системы $\widetilde$. Чтобы исследовать систему на совместность и указать количество решений применим метод Крамера. Можно было бы решить и методом Гаусса, однако в предыдущем примере мы его уже использовали, поэтому для разнообразия решим задачу с помощью метода Крамера. Начнём с вычисления определителя матрицы системы. Этот определитель мы получим с помощью готовой формулы.

Значения переменных $x_1$, $x_2$, $x_3$ будут такими:

Нам остаётся исследовать совместность системы при условии $\Delta=0$. Это равенство возможно при $k=0$ или $k=1$.

Случай $k=0$

Нам остаётся рассмотреть последний случай: $k=1$.

Случай $k=1$

Для наглядности я запишу здесь матрицу системы $A$ и расширенную матрицу системы $\widetilde$, подставив $k=1$:

Если $k=1$, то $\Delta=0$. Это значит, что $\rang≤2$. Рассмотрим миноры второго порядка матрицы $A$. Например, возьмём минор, образованный на пересечении строк №1, №2 и столбцов №1, №2: $M=\left|\begin2 & 1\\ 1 & -1\end\right|=-3$. Так как $M\neq$, то ранг матрицы $A$ равен 2.

Задача решена, осталось лишь записать ответ.

При $k=0$ система несовместна.
При $k=1$ система является неопределённой. Общее решение системы: $\left\& x_1=\frac;\\& x_2=\frac;\\&x_3\in.\end\right.$
При $k\neq$ и $k\neq$ система является определённой. Решение системы: $\left\& x_1=\frac;\\& x_2=\frac\\&x_3=-\frac.\end\right.$

Разберём ещё один пример, в котором рассмотрим СЛАУ с четырьмя уравнениями.

Исследовать СЛАУ $ \left \ & kx_1+x_2+x_3+x_4=1;\\ & x_1+kx_2+x_3+x_4=1;\\ & x_1+x_2+kx_3+x_4=1;\\ & x_1+x_2+x_3+kx_4=1.\end\right.$ на совместность и найти решение системы в зависимости от значений параметра $k$.

Применим метод Гаусса. При записи расширенной матрицы системы поместим первую строку вниз, на место четвёртой строки. А дальше начнём стандартные операции метода Гаусса.

$$ \left(\begin 1 & k &1 &1&1 \\ 1 & 1 &k &1&1 \\ 1 & 1 &1 &k&1 \\ k & 1 &1 &1&1 \end \right) \begin \phantom\\r_2-r_1\\r_3-r_1\\r_4-k\cdot\end\rightarrow \left(\begin 1 & k &1 &1&1\\ 0 & 1-k &k-1 &0&0\\ 0 & 1-k &0&k-1&0\\ 0 & 1-k^2 &1-k &1-k&1-k\end \right) $$

Здесь можно было бы остановиться и рассмотреть случаи $k=1$ и $k\neq$ отдельно. Цель таких действий: разделить вторую, третью и четвёртую строки на $k-1$ при условии $k-1\neq$. Однако пока что полученная нами матрица содержит не столь уж громоздкие элементы, поэтому сейчас отвлекаться на частности я не вижу смысла. Продолжим преобразования в общем виде:

$$ \left(\begin 1 & k &1 &1&1\\ 0 & 1-k &k-1 &0&0\\ 0 & 1-k &0&k-1&0\\ 0 & 1-k^2 &1-k &1-k&1-k\end \right) \begin \phantom\\\phantom\\r_3-r_2\\r_4-(k+1)r_2\end\rightarrow \\ \rightarrow \left(\begin 1 & k &1 &1&1\\ 0 & 1-k &k-1 &0&0\\ 0 & 0 &1-k&k-1&0\\ 0 & 0 &(1-k)(k+2) &1-k&1-k\end \right) \begin \phantom\\\phantom\\\phantom\\r_4-(k+2)r_3\end\rightarrow \\ \rightarrow \left(\begin 1 & k &1 &1&1\\ 0 & 1-k &k-1 &0&0\\ 0 & 0 &1-k&k-1&0\\ 0 & 0 &0&(1-k)(k+3)&1-k\end \right) $$

Мы привели расширенную матрицу системы к ступенчатому виду. До черты расположена преобразованная матрица системы. Ранги матриц $A$ и $\widetilde$ зависят от значения параметра $k$. Рассмотрим три случая: $k=1$, $k=-3$ и случай $k\neq$, $k\neq$.

Случай $k=-3$

Случай $k=1$

Если $k=1$, то преобразованная матрица станет такой: $\left(\begin 1 & 1 &1 &1&1\\ 0 & 0 &0 &0&0\\ 0 & 0 &0&0&0\\ 0 & 0 &0&0&0\end\right)$. Ранги матрицы системы и расширенной матрицы системы равны между собой (и равны 1), но меньше, чем количество переменных, т.е. $\rang=\rang=1

$$x_1+x_2+x_3+x_4=1\; \Rightarrow \; x_1=-x_2-x_3-x_4+1.$$

Случай $k\neq$ и $\neq$

Продолжим решение методом Гаусса. Так как $k\neq$ и $\neq$, то $(1-k)(k+3)\neq$. Следовательно, мы можем разделить вторую и третью строки на $1-k$, четвёртую строку – на выражение $(1-k)(k+3)$. С полученной после этого матрицей продолжим операции обратного хода метода Гаусса:

$$ \left(\begin 1 & k &1 &1&1\\ 0 & 1 &-1 &0&0\\ 0 & 0 &1&-1&0\\ 0 & 0 &0&1&\frac\end \right) \begin r_1-r_4\\\phantom\\\phantom\\r_3+r_4\end\rightarrow \left(\begin 1 & k &1 &0&\frac\\ 0 & 1 &-1 &0&0\\ 0 & 0 &1&0&\frac\\ 0 & 0 &0&1&\frac\end\right) \begin r_1-r_3\\r_2+r_3\\\phantom\\\phantom\end\rightarrow\\ \rightarrow\left(\begin 1 & k &0 &0&\frac\\ 0 & 1 &0 &0&\frac\\ 0 & 0 &1&0&\frac\\ 0 & 0 &0&1&\frac\end\right) \begin r_1-k\cdot\\\phantom\\\phantom\\\phantom\end\rightarrow \left(\begin 1 & 0 &0 &0&\frac\\ 0 & 1 &0 &0&\frac\\ 0 & 0 &1&0&\frac\\ 0 & 0 &0&1&\frac\end\right) $$

Однородные системы линейных алгебраических уравнений. Нулевое (тривиальное) решение.

Для начала стоит вспомнить, что такое однородные системы линейных алгебраических уравнений. В теме "Система линейных алгебраических уравнений. Основные термины. Матричная форма записи" вопрос классификации систем осуществлялся подробно, здесь же лишь вкратце напомню основные термины. Итак, система линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) называется однородной, если все свободные члены этой системы равны нулю. Например, система $\left \ < \begin& 2x_1-3x_2-x_3-x_4=0;\\ & -4x_1+5x_2+3x_4=0. \end \right.$ является однородной, так как все свободные члены этой системы (т.е. числа, стоящие в правых частях равенств) – нули.

Любая однородная СЛАУ имеет хотя бы одно решение – нулевое (его ещё называют тривиальное), в котором все переменные равны нулю. Подставим, например, $x_1=0$, $x_2=0$, $x_3=0$ и $x_4=0$ в записанную выше систему. Получим два верных равенства:

Однако следствие из теоремы Кронекера-Капелли однозначно указывает на то, что если СЛАУ имеет решение, то есть только два варианта. Либо это решение единственно (и тогда СЛАУ называют определённой), либо этих решений бесконечно много (такую СЛАУ именуют неопределённой). Возникает первый вопрос: как выяснить, сколько решений имеет заданная нам однородная СЛАУ? Одно (нулевое) или бесконечность?

Та однородная СЛАУ, которая рассмотрена выше, имеет не только нулевое решение. Подставим, например, $x_1=1$, $x_2=-1$, $x_3=2$ и $x_4=3$:

Мы получили два верных равенства, поэтому $x_1=1$, $x_2=-1$, $x_3=2$, $x_4=3$ – тоже является решением данной СЛАУ. Отсюда, кстати, следует вывод: так как наша СЛАУ имеет более чем одно решение, то эта СЛАУ является неопределенной, т.е. она имеет бесконечное количество решений.

Кстати сказать, чтобы не писать каждый раз выражения вроде "$x_1=1$, $x_2=-1$, $x_3=2$, $x_4=3$", пишут все значения переменных в матрицу-столбец: $\left(\begin 1 \\ -1 \\ 2 \\ 3 \end \right)$. Эту матрицу тоже называют решением СЛАУ.

Теперь можно вернуться к вопросу о количестве решений однородной СЛАУ. Согласно следствию из теоремы Кронекера-Капелли, если $r=n$ ($n$ – количество переменных), то СЛАУ имеет единственное решение. Если же $r < n$, то СЛАУ имеет бесконечное количество решений.

Случай $r=n$ не интересен. Для однородных СЛАУ он означает, что система имеет только нулевое решение. А вот случай $r < n$ представляет особый интерес.

Этот случай уже был рассмотрен в теме "Базисные и свободные переменные. Общее и базисное решения СЛАУ". По сути, однородные СЛАУ – это всего лишь частный случай системы линейных уравнений, поэтому вся терминология (базисные, свободные переменные и т.д.) остаётся в силе.

Что такое базисные и свободные переменные? показать\скрыть

Прежде чем дать определение этим терминам, стоит вспомнить, что означает фраза "ранг матрицы равен $r$". Она означает, что есть хотя бы один минор $r$-го порядка, который не равен нулю. Напомню, что такой минор называется базисным. Базисных миноров может быть несколько. При этом все миноры, порядок которых выше $r$, равны нулю или не существуют. Теперь можно дать следующее определение:

Если коэффициенты при $r$ переменных совместной СЛАУ образуют базисный минор матрицы системы $A$, то эти $r$ переменных называют базисными или основными. Остальные $n-r$ переменных именуют свободными или неосновными.

Выбрать $r$ базисных переменных в общем случае можно различными способами. В примерах я покажу наиболее часто используемый способ выбора.

Фундаментальная система решений однородной СЛАУ.

С однородными СЛАУ связано дополнительное понятие – фундаментальная система решений. Дело в том, что если ранг матрицы системы однородной СЛАУ равен $r$, то такая СЛАУ имеет $n-r$ линейно независимых решений: $\varphi_1$, $\varphi_2$. $\varphi_$.

Любая совокупность $n-r$ линейно независимых решений однородной СЛАУ называется фундаментальной системой (или совокупностью) решений данной СЛАУ.

Часто вместо словосочетания "фундаментальная система решений" используют аббревиатуру "ФСР". Если решения $\varphi_1$, $\varphi_2$. $\varphi_$ образуют ФСР, и $X$ – матрица переменных данной СЛАУ, то общее решение СЛАУ можно представить в таком виде:

$$ X=C_1\cdot \varphi_1+C_2\cdot \varphi_2+\ldots+C_\cdot \varphi_, $$

где $C_1$, $C_2$. $C_$ – произвольные постоянные.

Что значит "линейно независимые решения"? показать\скрыть

В данной ситуации под решением понимается матрица-столбец, в которой перечислены значения неизвестных.

Решения $\varphi_1$, $\varphi_2$, $\ldots$, $\varphi_n$ называются линейно зависимыми, если существуют такие константы $\alpha_1,\;\alpha_2,\;\alpha_3,\ldots,\alpha_n$, что выполняется следующее равенство:

$$ \alpha_1\cdot \varphi_1+\alpha_2\cdot \varphi_2+\ldots+\alpha_n\cdot \varphi_n=O $$

при условии, что среди коэффициентов $\alpha_i$ есть хотя бы один, не равный нулю.

Если же указанное выше равенство возможно лишь при условии $\alpha_1=\alpha_2=\ldots=\alpha_n=0$, то система решений называется линейно независимой.

Буква "$O$" в данном определении обозначает нулевую матрицу. Проще всего пояснить это определение на конкретном примере. Давайте рассмотрим ту СЛАУ, о которой шла речь в начале темы. Мы уже проверили, что $\varphi_1=\left(\begin 1 \\-1 \\2 \\3 \end\right)$ – решение данной СЛАУ. Точно так же можно показать, что $\varphi_2=\left(\begin 16 \\ 11 \\ -4 \\ 3 \end\right)$, $\varphi_3=\left(\begin -5 \\ -4 \\ 2 \\ 0 \end\right)$, $\varphi_4=\left(\begin 7 \\ 5 \\ -2 \\ 1\end\right)$ – решения данной системы.

Примем $\alpha_1=-1$, $\alpha_2=0$, $\alpha_3=4$, $\alpha_4=3$. Выясним, чему же равно выражение $\alpha_1\cdot \varphi_1+\alpha_2\cdot \varphi_2+\alpha_3\cdot \varphi_3+\alpha_4\cdot \varphi_4$:

Итак, существуют такие значения констант $\alpha_1$, $\alpha_2$, $\alpha_3$, $\alpha_4$, не все одновременно равные нулю, что выполняется равенство $\alpha_1\cdot \varphi_1+\alpha_2\cdot \varphi_2+\alpha_3\cdot \varphi_3+\alpha_4\cdot \varphi_4=O$. Вывод: совокупность решений $\varphi_1$, $\varphi_2$, $\varphi_3$, $\varphi_4$ – линейно зависима.

Для сравнения: равенство $\alpha_1\cdot \varphi_1+\alpha_2\cdot \varphi_2=O$ возможно лишь при условии $\alpha_1=\alpha_2=0$ (я не буду это доказывать, поверьте на слово :) ). Следовательно, система $\varphi_1$, $\varphi_2$ является линейно независимой.

Если система является неопределённой, указать фундаментальную систему решений.

Итак, мы имеем однородную СЛАУ, у которой 3 уравнения и 4 переменных: $x_1$, $x_2$, $x_3$, $x_4$. Так как количество переменных больше количества уравнений, то такая однородная система не может иметь единственное решение (чуть позже мы строго докажем это предложение на основе теоремы Кронекера-Капелли). Найдём решения СЛАУ, используя метод Гаусса:

$$ \left( \begin 3 & -6 & 9 & 13 & 0 \\ -1 & 2 & 1 & 1 & 0 \\ 1 & -2 & 2 & 3 & 0 \end \right) \rightarrow \left|\begin & \text\\ & \text\\ & \text \end\right| \rightarrow \\ \rightarrow\left( \begin 1 & -2 & 2 & 3 & 0\\ -1 & 2 & 1 & 1 & 0 \\ 3 & -6 & 9 & 13 & 0 \end \right) \begin \phantom \\ II+I\\ III-3\cdot I\end \rightarrow \left( \begin 1 & -2 & 2 & 3 & 0\\ 0 & 0 & 3 & 4 & 0 \\ 0 & 0 & 3 & 4 & 0 \end\right) \begin \phantom \\ \phantom\\ III-II\end \rightarrow \\ \rightarrow\left( \begin 1 & -2 & 2 & 3 & 0\\ 0 & 0 & 3 & 4 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \end\right). $$

Мы завершили прямой ход метода Гаусса, приведя расширенную матрицу системы к ступенчатому виду. Слева от черты расположены элементы преобразованной матрицы системы, которую мы также привели к ступенчатому виду. Напомню, что если некая матрица приведена к ступенчатому виду, то её ранг равен количеству ненулевых строк.

И матрица системы, и расширенная матрица системы после эквивалентных преобразований приведены к ступенчатому виду; они содержат по две ненулевых строки. Вывод: $\rang A=\rang\widetilde = 2$.

Итак, заданная СЛАУ содержит 4 переменных (обозначим их количество как $n$, т.е. $n=4$). Кроме того, ранги матрицы системы и расширенной матрицы системы равны между собой и равны числу $r=2$. Так как $r < n$, то согласно следствию из теоремы Кронекера-Капелли СЛАУ является неопределённой (имеет бесконечное количество решений).

Найдём эти решения. Для начала выберем базисные переменные. Их количество должно равняться $r$, т.е. в нашем случае имеем две базисные переменные. Какие именно переменные (ведь у нас их 4 штуки) принять в качестве базисных? Обычно в качестве базисных переменных берут те переменные, которые расположены на первых местах в ненулевых строках преобразованной матрицы системы, т.е. на "ступеньках". Что это за "ступеньки" показано на рисунке:

На "ступеньках" стоят числа из столбцов №1 и №3. Первый столбец соответствует переменной $x_1$, а третий столбец соответствует переменной $x_3$. Именно переменные $x_1$ и $x_3$ примем в качестве базисных.

В принципе, если вас интересует именно методика решения таких систем, то можно пропускать нижеследующее примечание и читать далее. Если вы хотите выяснить, почему можно в качестве базисных взять именно эти переменные, и нельзя ли выбрать иные – прошу раскрыть примечание.

Почему можно принять переменные $x_1$ и $x_3$ в качестве базисных? Для ответа на этот вопрос давайте вспомним, что ранг матрицы системы равен числу $r=2$. Это говорит о том, что все миноры данной матрицы, порядок которых выше 2, либо равны нулю, либо не существуют. Ненулевые миноры есть только среди миноров второго порядка. Выберем какой-либо ненулевой минор второго порядка. Мы можем выбирать его как в исходной матрице системы $A$, т.е. в матрице $\left( \begin 3 & -6 & 9 & 13 \\ -1 & 2 & 1 & 1 \\ 1 & -2 & 2 & 3 \end \right)$, так и в преобразованной матрице системы, т.е. в $\left( \begin 1 & -2 & 2 & 3 \\ 0 & 0 & 3 & 4 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \end\right)$. Так как в преобразованной матрице системы побольше нулей, то будем работать именно с нею.

Итак, давайте выберем минор второго порядка, элементы которого находятся на пересечении строк №1 и №2, и столбцов №1 и №2:

$$ M_^=\left| \begin 1 & -2 \\ 0 & 0 \end\right|=1\cdot 0-(-2)\cdot 0=0. $$

Вывод: выбранный нами минор второго порядка не является базисным, ибо он равен нулю. Так как элементы этого минора взяты из столбца №1 (он соответствует переменной $x_1$) и столбца №2 (он соответствует переменной $x_2$), то пара переменных $x_1$ и $x_2$ не могут быть базисными переменными.

Осуществим вторую попытку, взяв минор второго порядка, элементы которого лежат на пересечении строк №1, №2 и столбцов №2 и №4:

$$ M_^=\left| \begin 2 & 3\\ 3 & 4 \end\right|=2\cdot 4-3\cdot 3=-1. $$

Вывод: выбранный нами минор второго порядка является базисным, ибо он не равен нулю. Так как элементы этого минора взяты из столбца №2 (он соответствует переменной $x_2$) и столбца №4 (он соответствует переменной $x_4$), то пару переменных $x_2$ и $x_4$ можно принять в качестве базисных.

Сделаем и третью попытку, найдя значение минора, элементы которого расположены на пересечении строк №1, №2 и столбцов №1 и №3:

Вывод: выбранный нами минор второго порядка является базисным, ибо он не равен нулю. Так как элементы этого минора взяты из столбца №1 (он соответствует переменной $x_1$) и столбца №3 (он соответствует переменной $x_3$), то пару переменных $x_1$ и $x_3$ можно принять в качестве базисных.

Как видите, выбор базисных переменных не является однозначным. На самом деле количество вариантов выбора не превышает количество размещений из $n$ элементов по $r$, т.е. не больше чем $C_^$.

В рассматриваемом примере в качестве баисных были приняты переменные $x_1$ и $x_3$ – сугубо из соображений удобства дальнейшего решения. В чём это удобство состоит, будет видно чуток позже.

Базисные переменные выбраны: это $x_1$ и $x_3$. Количество свободных переменных, как и количество решений в ФСР, равно $n-r=2$. Свободными переменными будут $x_2$ и $x_4$. Нам нужно выразить базисные переменные через свободные.

Я предпочитаю работать с системой в матричной форме записи. Для начала очистим полученную матрицу $\left( \begin 1 & -2 & 2 & 3 & 0\\ 0 & 0 & 3 & 4 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \end\right)$ от нулевой строки:

$$ \left( \begin 1 & -2 & 2 & 3 & 0\\ 0 & 0 & 3 & 4 & 0 \end\right) $$

Свободным переменным, т.е. $x_2$ и $x_4$, соответствуют столбцы №2 и №4. Перенесём эти столбцы за черту. Знак всех элементов переносимых столбцов изменится на противоположный:

Почему меняются знаки? Что вообще значит это перенесение столбцов? показать\скрыть

Давайте обратимся к расширенной матрице системы, которая после преобразований имеет вид $\left( \begin 1 & -2 & 2 & 3 & 0\\ 0 & 0 & 3 & 4 & 0 \end\right)$. Перейдём от матрицы к уравнениям. Первая строка соответствует уравнению $x_1-2x_2+2x_3+3x_4=0$, а вторая строка соответствует уравнению $3x_3+4x_4=0$. Теперь перенесём свободные переменные $x_2$ и $x_4$ в правые части уравнений. Естественно, что когда мы переносим выражение $4x_4$ в правую часть уравнения, то знак его изменится на противоположный, и в правой части появится $-4x_4$.

Если опять записать полученную систему в виде матрицы, то мы и получим матрицу с перенесёнными за черту столбцами.

А теперь продолжим решение обычным методом Гаусса. Наша цель: сделать матрицу до черты единичной. Для начала разделим вторую строку на 3, а потом продолжим преобразования обратного хода метода Гаусса:

$$ \left( \begin 1 & 2 & 2 & -3\\ 0 & 3 & 0 & -4 \end\right) \begin \phantom \\ II:3 \end \rightarrow \left( \begin 1 & 2 & 2 & -3\\ 0 & 1 & 0 & -4/3 \end\right) \begin I-2\cdot II \\ \phantom \end \rightarrow \\ \rightarrow \left(\begin 1 & 0 & 2 & -1/3\\ 0 & 1 & 0 & -4/3 \end\right). $$

Матрица до черты стала единичной, метод Гаусса завершён. Общее решение найдено, осталось лишь записать его. Вспоминая, что четвёртый столбец соответствует переменной $x_2$, а пятый столбец – переменной $x_4$, получим:

Нами найдено общее решение заданной однородной СЛАУ. Если есть желание, то полученное решение можно проверить. Например, подставляя $x_1=2x_2-\fracx_4$ и $x_3=-\fracx_4$ в левую часть первого уравнения, получим:

$$ 3x_1-6x_2+9x_3+13x_4=3\cdot \left(2x_2-\fracx_4\right)-6x_2+9\cdot \left(-\fracx_4\right)+13x_4=0. $$

Проверка первого уравнения увенчалась успехом; точно так же можно проверить второе и третье уравнения.

Теперь найдем фундаментальную систему решений. ФСР будет содержать $n-r=2$ решения. Для нахождения ФСР составим таблицу. В первой строке таблицы будут перечислены переменные: сначала базисные $x_1$, $x_3$, а затем свободные $x_2$ и $x_4$. Всего в таблице будут три строки. Так как у нас 2 свободные переменные, то под свободными переменными запишем единичную матрицу второго порядка, т.е. $\left(\begin 1 & 0 \\0 & 1\end\right)$. Таблица будет выглядеть так:

Теперь будем заполнять свободные ячейки. Начнём со второй строки. Мы знаем, что $x_1=2x_2-\fracx_4$ и $x_3=-\fracx_4$. Если $x_2=1$, $x_4=0$, то:

Найденные значения $x_1=2$ и $x_3=0$ запишем в соответствующие пустые ячейки второй строки:

Заполним и третью строку. Если $x_2=0$, $x_4=1$, то:

Найденные значения $x_1=-\frac$ и $x_3=-\frac$ запишем в соответствующие пустые ячейки третьей строки. Таким образом таблица будет заполнена полностью:

Из второй и третьей строки таблицы мы и запишем ФСР. Матрица неизвестных для нашей системы такова: $X=\left(\begin x_1 \\x_2 \\x_3 \\x_4 \end\right)$. В том же порядке, в котором в матрице $X$ перечислены переменные, записываем значения переменных из таблицы в две матрицы:

$$ \varphi_1=\left(\begin 2 \\1 \\0 \\0 \end\right);\; \varphi_2=\left(\begin -1/3 \\0 \\ -4/3 \\1 \end\right). $$

Совокупность $\varphi_1=\left(\begin 2 \\1 \\0 \\0 \end\right)$, $\varphi_2=\left(\begin -1/3 \\0 \\ -4/3 \\1 \end\right)$ и есть ФСР данной системы. Общее решение можно записать теперь так: $X=C_1\cdot \varphi_1+C_2\cdot \varphi_2$. Или в развёрнутом виде:

$$ X=C_1\cdot\left(\begin 2 \\1 \\0 \\0 \end\right)+C_2\cdot\left(\begin -1/3 \\0 \\ -4/3 \\1 \end\right), $$

где $C_1$ и $C_2$ – произвольные постоянные.

Ответ: Общее решение: $\left\ & x_1=2x_2-\fracx_4;\\ & x_2\in R;\\ & x_3=-\fracx_4;\\ & x_4 \in R. \end\right.$. Или так: $X=C_1\cdot\left(\begin 2 \\1 \\0 \\0 \end\right)+C_2\cdot\left(\begin -1/3 \\0 \\ -4/3 \\1 \end\right)$, где $C_1$ и $C_2$ – произвольные константы. Фундаментальная система решений: $\varphi_1=\left(\begin 2 \\1 \\0 \\0 \end\right)$, $\varphi_2=\left(\begin -1/3 \\0 \\ -4/3 \\1 \end\right)$.

Записать ФСР однородной СЛАУ

зная общее решение. Записать общее решение с помощью ФСР.

Общее решение уже было получено в теме "метод Крамера" (пример №4). Это решение таково:

Опираясь на предыдущий пример №1, попробуйте составить ФСР самостоятельно, а потом сверить с ответом.

Ранг матрицы системы $r=3$ (поэтому у нас три базисных переменных), количество переменных $n=5$. Количество свободных переменных и количество решений ФСР равно $n-r=2$.

Так же, как и в предыдущем примере, составим ФСР. При составлении учтём, что $x_1$, $x_2$, $x_3$ – базисные переменные, а $x_4$, $x_5$ – свободные переменные.

Совокупность $\varphi_1=\left(\begin -17/19 \\-15/19 \\20/19 \\1\\0 \end\right)$, $\varphi_2=\left(\begin 144/19 \\ 41/19 \\ -4/19\\0\\1 \end\right)$ и есть ФСР данной системы. Общее решение можно записать теперь так: $X=C_1\cdot \varphi_1+C_2\cdot \varphi_2$. Или в развёрнутом виде:

$$ X=C_1\cdot\left(\begin -17/19 \\-15/19 \\20/19 \\1\\0 \end\right)+C_2\cdot\left(\begin 144/19 \\ 41/19 \\ -4/19\\0\\1 \end\right), $$

где $C_1$ и $C_2$ – произвольные постоянные.

Ответ: Фундаментальная система решений: $\varphi_1=\left(\begin -17/19 \\-15/19 \\20/19 \\1\\0 \end\right)$, $\varphi_2=\left(\begin 144/19 \\ 41/19 \\ -4/19\\0\\1 \end\right)$. Общее решение: $X=C_1\cdot\left(\begin -17/19 \\-15/19 \\20/19 \\1\\0 \end\right)+C_2\cdot\left(\begin 144/19 \\ 41/19 \\ -4/19\\0\\1 \end\right)$, где $C_1$ и $C_2$ – произвольные константы.

Продолжение этой темы рассмотрим во второй части, где разберём ещё один пример с нахождением общего решения и ФСР.

Общий ответ: Если ранг расширенной матрицы больше ранга матрицы
коэффициентов левой части (теорема Кронекера-Капелли) , то система
решений не имеет. Это - необходимое и достаточное условие.

В процессе решения системы методом Гаусса тогда получится хотя бы
одно уравнение, где перед всеми иксами будут нули, а справа число
не равное 0. Например,

В правильном по существу объяснении Джастина Миллера отсутствует
важная деталь: исходная система может не иметь в двух уравнениях
уже готовых пропорциональных коэффициентов в левой части уравнений.
Такая пропорциональность - или, что равносильно, все нули перед иксами
хотя бы в одном уравнении - может ПОЛУЧИТЬСЯ (или не получиться) при приведении матрицы левых частей к треугольному виду.

Alexander Alenitsyn Высший разум (735200) Система: x-y+z=1, x+z=0, x+y+z=1. Вычитаем 1-е уравнение из 2-го: y=-1, Вычитаем 1-е уравнение из 3-го: 2y=0, Вычитаем удвоенное 1-е уравнение из (нового) 3-го: 0=2. Система не имеет решения.

А можно выразить одну переменную через другую, а потом находить решения одного уравнения с одной переменной? Если это уравнение имеет решения, тогда и система имеет решения, а если нет решений у уравнения, то и у системы нет. Верны ли такие рассуждения?

Alexander Alenitsyn Высший разум (735200) Вы говорите про систему двух уравнений с двумя коэффициентами, тут всё тривиально. Можно, конечно. Вообще, каким бы способом систему ни решали, результат будет тот же самый.

В случае, если соответствующие коэффициенты при х и у пропорциональны или равны друг другу, а свободные члены - нет.
Например
2х + 3у = 4
4х + 6у = 0
Потому что 4/2 равно 6/3, но не равно 0/4.
Графики этих уравнений - параллельные прямые. Они не пересекаются, т. е. не имеют общих точек. Поэтому система не имеет решений.
В более сложных случаях, когда переменных много, хотя бы два уравнения системы должны обладать свойством, что все коэффициенты при соответствующих переменных пропорциональны (равны) друг другу и не пропорциональны свободным членам.
Т. е. в общем виде, хотя бы два уравнения системы должны иметь вид
x1 + x2 + x3 + .+xn = a
kx1 + kx2 + kx3 + .+kxn = la,
где k не равно l.
Или же, если хотя бы одно уравнение системы не имеет решений ни при каких значениях переменных (это достигается тогда и только тогда, когда все значения коэффициентов при переменных равны нулю, а свободный член не равен нулю)

Читайте также: