Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
этом будем считать, что базисный минор (ненулевой минор максимального по-
рядка) основной матрицы находится в верхнем левом углу, то есть в него входят только
коэффициенты при переменных
.
Тогда переменные
называются главными переменными. Все остальные на-
зываются свободными.
Если хотя бы одно число
, где
, то рассматриваемая система несовместна.
Пусть
для любых
. Перенесѐм свободные переменные за знаки равенств и
поделим каждое из уравнений системы на свой коэффициент при самом левом (
, где — номер строки):
Где
.
Если свободным переменным системы (2) придавать все возможные значения и ре-
шать новую систему относительно главных неизвестных снизу вверх (то есть от нижнего
уравнения к верхнему), то мы получим все решения этой СЛАУ. Так как эта система по-
лучена путѐм элементарных преобразований над исходной системой (1), то по теореме об
эквивалентности при элементарных преобразованиях системы (1) и (2) эквивалентны, то
есть множества их решений совпадают.
3
1.1.3. Реализация метода в MathCAD
В Mathcad прямой и обратный ходы метода Гаусса выполняет функция rref(A).
Далее показано решение системы линейных уравнений методом Гаусса, в котором
используются следующие функции:
rref(A) - возвращается ступенчатая форма матрицы А.
augment(A, В) - возвращается массив, сформированный расположением A и В бок о
бок. Массивы A и В должны иметь одинаковое число строк.
submatrix(A, ir, jr, ic, jc) - возвращается субматрица, состоящая из всех элементов
с ir по jr и столбцах с ic по jc.
Дана система уравнений:
Матрица системы:
Матрица правой части:
1 23
6
a
23
4
b
20
325
6
Чтобы столбцы и строки матрицы нумеровались, начиная с единицы, присвоим
переменной ORIGIN значение, равное единице.
ORIGIN
1
Определитель матрицы:
a
58
Формирование расширенной матрицы системы:
ab
augment ( a b)
1
23
6
ab
23
4 20
3
2
56
Приведение расширенной матрицы к ступенчатому виду:
ag
rref ( ab)
1008
ag
0104
0012
Формирование столбца решения системы:
x
submatrix( ag 1 3 4 4)
8
x
4
2
Получили решение системы: x1=8, x2=4, x3=2.
4
1.1.4. Проверка правильности решения системы уравнений
Дана система уравнений (вариант 9):
Решить данную систему уравнений методом Гаусса.
Запишем расширенную матрицу системы:
Далее требуется сделать эквивалентные преобразования и привести матрицу к тре-
угольному виду:
Определитель системы уравнений равен -58, значит система имеет решение:
Далее подставим
во второе уравнение:
Полученные
подставим в первое уравнение:
Итоговое решение системы выглядит следующим образом:
что соответствует полученному выше при использовании средств MathCAD.
5
1.2. Решение системы линейных уравнений средствами мат-
ричного исчисления
1.2.1. Задание (вариант 9)
Доказать совместность системы уравнений и решить еѐ средствами матричного ис-
числения:
1.2.2. Описание метода
Матричный метод решения систем линейных алгебраических уравнений с ненуле-
вым определителем состоит в следующем.
Пусть дана система линейных уравнений с n неизвестными (над произвольным по-
лем):
Тогда еѐ можно переписать в матричной форме:
AX = B, где A — основная матрица системы, B и X — столбцы свободных членов и
решений системы соответственно:
Умножим это матричное уравнение слева на
— матрицу, обратную к матри-
це A:
.
Так как
, получаем
. Правая часть этого уравнения даст столбец
решений исходной системы. Условием применимости данного метода (как и вообще су-
ществования решения неоднородной системы линейных уравнений с числом уравнений,
равным числу неизвестных) является невырожденность матрицы A. Необходимым и дос-
таточным условием этого является неравенство нулю определителя матрицы A:
.
6
1.2.3. Реализация метода в MathCAD
Требуется решить систему линейных уравнений методом матричного исчисления.
Решим данную систему при помощи матричного метода.
Запишем главный определитель системы (матрицы) и убедимся в том, что определи-
тель матрицы из коэффициентов при неизвестных СЛАУ не равен нулю.
1 23
a
23
4
325
58 - определитель отличен от нуля, система имеет решение.
a
Далее находим обратную матрицу:
0.397 0.276 0.017
1
a
0.034 0.241
0.172
0.224 0.069 0.121
Для получения матрицы решений перемножим обратную матрицу и столбец свобод-
ных членов.
6
8
1
x
a
20
4
6
2
Получили решение системы уравнений:
x1 8 ; x2 4 ; x3
2.
7
1.2.4. Проверка правильности решения системы уравнений
Дана система уравнений (вариант 9):
Решить данную систему уравнений методом матричного исчисления.
Запишем матрицу системы, найдѐм определитель, и убедимся в том, что определи-
тель матрицы из коэффициентов при неизвестных СЛАУ не равен нулю
Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.