Конечномерная линейная задача (элементарная теория)

Страницы работы

11 страниц (Word-файл)

Содержание работы

Кто хочет сделать – ищет способ, кто не хочет – ищет причину

Конечномерная линейная задача (элементарная теория).

1.  Основные понятия

Рассматривается система m – линейных уравнений с n – неизвестными:

Что означает скобка? (и; и то , и другое).

Величины  называются коэффициентами системы,  – свободными членами,  – неизвестные, которые надо определить,  – размерность задачи.

   Совокупность  чисел  называется решением системы, если при подстановке в систему на место неизвестных все уравнения обращаются в тождество. Каждая такая совокупность называется частным решением системы.

Пример:  (1).

Решением являются пары чисел (1; 1), (2; 0), (0; 2) и т. д. Пара (1; 3) решением не является.//

В матричной форме система уравнений имеет вид:

 или , или  – тензорная запись.

 – основная матрица системы.

Задача: вычислить все  для которых

   Система называется однородной, если правая часть системы равна нулю (столбец  – нулевой), иначе неоднородной.

(1) – неоднородная система.

   Система называется совместной, если она имеет хотя бы одно решение (не менее одного), иначе несовместной.

(1) – совместная система.

   Система называется определенной, если имеет ! решение, неопределенной, если больше одного решения.

(1) – неопределенная система.

Ограничимся рассмотрением систем, когда .

2.  Крамеровские системы линейных уравнений

Рассмотрим систему из  – уравнений с  – неизвестными:

В матричной форме система имеет вид:

или .

Матрица  называется основной матрицей системы или главной матрицей.

Очевидно, что система не изменится, если

1)  любое уравнение умножить на любое ненулевое число;

2)  к любому уравнению прибавить любое другое,

3)  переставить уравнения местами,

т. е. в результате получим равносильную систему.

Формулы Крамера

,

сложим уравнения, получим:

или (вторая и т.д. скобки равны нулю по теореме)  – уравнение относительно , причем относительно  разрешима единственным образом.

, тогда , где.

Аналогично,  и т.д.

Т. о.  – формулы Крамера.

Решение существует, если .

Вывод: если определитель системы отличен от нуля, то система имеет единственное решение, которое дается формулами Крамера.

Случай  пока отложим.

Пример: , , , , значит .

3.  Общее решение СЛАУ 2х2

1.  Рассмотрим систему 2х2:

, , ,

следовательно

2.  Обратная матрица к матрице 2х2

. Это уравнение эквивалентно двум системам:

 и , тогда согласно примеру 1), получим

 и .

Таким образом,

4.  Расширенная матрица. Ранг

Рассмотрим систему из  – уравнений с  – неизвестными:

Если к основной матрице системы дописать столбец свободных членов, то получим расширенную матрицу линейной задачи:

.

Матрица , в общем случае (), определителя не имеет, но из ее элементов можно составить определители меньшего порядка.

   Минором -го порядка матрицы называется всякий определитель, элементы которого лежат на пересечении любых - строк и -столбцов матрицы.

Пример: (2).

:

   Тогда ранг матрицы – это наибольший порядок отличного от нуля минора. Обозначается , сам минор называется базисным (причем он определен неединственным образом), строки и столбцы матрицы, из которых составлен базисный минор, называются базисными. Переменные, которые соответствуют базисным столбцам, называются базисными, остальные небазисными (свободными).

Пример:

,

. Т. к. наибольший порядок определителя, который можно составить из элементов матрицы, равен 3 (всего 3 строки в системе), то либо , либо . Если среди миноров 3-го порядка есть ненулевой, то , иначе .

5.  Леммы о ранге

   Столбец  является линейной комбинацией столбцов , если его можно представить в виде , где  – коэффициенты, среди которых хотя бы один отличен от нуля.

В развернутом виде: .

Лемма об усечении:

       Ранг матрицы не изменится, если ее расширить нулевым столбцом или нулевой строкой. [Ранг не изменится, если убрать нулевой столбец или нулевую строку.]

Доказательство. Следует из определения ранга матрицы и свойства определителя(определитель, имеющий нулевую строку или столбец, равен нулю).

Лемма о ранге:

       Расширение матрицы линейной комбинацией ее столбцов не меняет ее ранг.

Доказательство. Следует из определения ранга и распределительного свойства определителя.

Лемма:

       Всякая небазисная строка есть линейная комбинация базисных строк.

Следствие.

Если линейная задача разрешима, то

Доказательство. Пусть  – решение системы, тогда , а следовательно  является линейной комбинацией . Таким образом, по лемме о ранге .

Если , то :, то это эквивалентно следствию. Если не , то не : – контрапозиция.

Если , то линейная задача неразрешима.

Следствие носит название теорема Кронекера - Капелли.

Пример.  или в матричном виде .

              , следовательно, система неразрешима (несовместна).

6.  Дефект линейной задачи.

   Дефект линейной задачи – это разница между размерностью задачи и рангом основной матрицы: . (Показывает количество небазисных переменных).

Примеры:

(4.1) , , т. е. нет небазисных переменных, значит решение единственное .

(4.2) , , переменная  – базисная,  – свободная. Значит решений множество: (2; 1), (2; 0), …(2; с), т. е. – любое. В матричном виде:

(4.3) . , переменная  – базисная,  – свободные. Множество решений  или в матричном виде:

(4.4)  

(4.5)  .

Таким образом, общее решение системы есть сумма какого-нибудь частного решения и решений однородной системы:

 – частное решение,  – решение соответственной однородной системы.

.

Любая задача может рассматриваться как задача произвольной размерности, но не ниже того числа , которое записано. Отсутствующие переменные могут принимать произвольное значение независимо друг от друга. (Примеры (4.2), (4.3)).

7.  Опорные решения

Рассмотрим пример . , значит, решение неединственное. Если , то . Т. к.  – любое, то можно выбрать частное решение, положив :  – опорное решение. В матричном виде:

8.  Линейная задача ранга 1

Т. е. из одного уравнения.

. , размерность не меньше , дефект не меньше .

Схема решения: называется «аукни и откликнется».

«Аукаем» ту переменную, коэффициент при которой не равен нулю. Пусть , полагаем  тогда . Выпишем решение в матричном виде: .

Дефект .

Особые линейные уравнения

1.     – безразличное или тривиальное уравнение. Является однородной системой. Множество решений .

2.     – несовместное уравнение. Является неоднородной системой. Множество решений .

9.  Системы ранга 2

Если  – множество решений первого уравнения,  – множество решений второго уравнения, то множество решений системы есть их пересечение: .

Если , то . Т. о. если система содержит тривиальное уравнение, то оно не влияет на решение системы, а значит, его можно вычеркнуть.

Если , то . Т. о. если система содержит неразрешимое уравнение, то тогда система несовместна.

       Рассмотрим общий случай: .

Если , то -тое уравнение можно отбросить, т. к. оно не влияет на решение системы.

Если , то система неразрешима.


10.  Элементарные преобразования и равносильные системы

Решение системы не изменится, если:

1.  в системе переставить местами уравнения [в матричном виде: переставить местами строки в матрице ],

2.  перенумеровать неизвестные  [перенумеровать столбцы в матрице ],

3.  умножить уравнение на ненулевое число  [умножить строку матрицы  на ],

4.  к любому уравнению прибавить другое уравнение.

Элементарные преобразования не меняют ранг системы. Базисный минор элементарными преобразованиями можно «перегнать » в верхний левый угол. Тогда ранг будет равен количеству ненулевых строк полученной ступенчатой матрицы.

Пример: вернемся к примеру (2).

. Решим систему , где .

Выпишем расширенную матрицу системы и найдем ее ранг с помощью элементарных преобразований (приведем матрицу к ступенчатому виду):

, а значит система совместна. , следовательно решений множество.

Пусть – базисные переменные (минор, соответствующий этим переменным ненулевой), тогда – свободные переменные. Найдем решение системы, для этого выразим базисные переменные через небазисные (свободные) переменные:

В матричном виде: , . (Рассказать про ФСР).

Данный метод решения системы линейных уравнений носит название метод (схема) Гаусса.

2 этапа: 1.           приведение системы к ступенчатому виду,

2.       последовательное выражение базисных переменных через свободные, начиная с последнего уравнения.

11.  Однородная линейная задача

 всегда разрешима ().

Рассмотрим обыкновенное уравнение . Если , то решение единственно . Если , то все зависит от : если , то  – любой, если , то решений нет.

То же самое и здесь: если , то единственное решение . Если , то множество решений.

Пример:

, в силу этого решение единственное – нулевое:.

Или .

Пример:

Найдем ранг матрицы с помощью элементарных преобразований и с помощью окаймляющих миноров:

.

,

, значит, его можно взять в качестве базисного. Тогда – базисные, – свободные переменные. Выразим базисные через свободные:

,

тогда общее решение однородной системы будет выглядеть:

.

Ясно, что опорное решение является нулевым ().

Замечание. Линейная комбинация решений однородной задачи также является решением.

Похожие материалы

Информация о работе

Тип:
Конспекты лекций
Размер файла:
412 Kb
Скачали:
0