Система трех линейных уравнений. Решение векторных уравнений

Страницы работы

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.

Фрагмент текста работы

или   (λ1 + λ2 + λ3, λ1 + 2λ2 + 4λ2, λ1 + 3λ2 + 4λ3 )= (0, 0, 0). Приравнивая соответствующие координаты двух равных векторов, получим систему трех линейных уравнений:

⎧λ1 2 3 = 0,

⎨λ1 + 2λ2 + 4λ3 = 0,

⎩λ1 + 3λ2 + 4λ3 = 0.

Эту однородную систему решим с помощью метода Гаусса

⎡1 ⎢ ⎢1 ⎢ ⎢1 ⎣

1 2

3

1 4

4

0⎤         ⎡1

⎥           ⎢

0⎥  ~   ⎢0

⎥           ⎢

0⎥⎦       ⎢⎣0

1

1

2

1

3

3

0⎤        ⎡1

⎥          ⎢

0⎥  ~  ⎢0

⎥          ⎢

0⎥⎦      ⎢⎣0

1 1

0

1 3

− 3

0⎤

0⎥ .

0⎥⎦

           Полученной матрице соответствует система уравнений

⎧λ1 + λ2 3 = 0,

⎨λ2 + 3λ3 = 0,

⎩− 3λ3 = 0.

          Эта      система      имеет      единственное      нулевое     решение

λ1 = λ2 = λ3 = 0. Следовательно, система векторов a1,a2,a3 линейно независима.

             Пример 2.10. Показать, что система векторов a1 = (1,−1,1,−1),

a2 = (1, 0,1, 0), a3 = (1,−3,1,−3) линейна зависима и найти эту зависимость.

          Решение. Решаем векторное уравнение

                                             λ1a1 + λ2 a2 + λ3 a3 = 0 .                            (2.12)

В координатной записи оно равносильно системе уравнений

⎧λ1 + λ2 3 = 0,

                                   ⎪− λ1− 3λ3 = 0,          ⎧λ1 + λ2 3 = 0,

                                     ⎨                                или  ⎨                             

                                    ⎪λ1 2 + λ3 = 0,          ⎩− λ1− 3λ3 = 0.

− λ1− 3λ3 = 0,

Решение этой системы имеет вид λ1 = −3λ3, бодное неизвестное.

λ2 = 2λ3 , где λ3 − сво-

Придавая λ3 различные значения, не равные нулю, получаем различные ненулевые решения уравнения (2.12). Следовательно, сис-

тема a1,a2,a3 линейно зависима. Найдем одну из зависимостей между данными векторами. Полагая λ3 =1, получаем λ1 = −3, λ2 = 2 и соот-

ношение (2.12) примет вид − 3a1 + 2a2 + a3 = 0.

          Приведем основные свойства линейной зависимости.

1.  Если система векторов (2.9) содержит нулевой вектор, то она линейно зависима.

2.  Если часть системы (2.9) линейно зависима, то и вся система линейно зависима.

Пример 2.11. Система векторов a1 = (1, 2,1,1), a2 = (2, 4, 2, 2),

a3 = (0,1,1,0) линейна зависима, так как содержит два коллинеарных

вектора a1 и a2 .

Система векторов 

b1 = (b11,b12,K,b1r ,K,b1n ), b2 = (0, b22,K,b2r ,K,b2n ),

                                                                                                                                                                  (2.12)

........................................

br = (00,K, brr ,K,brn ),

где числа  b11, b22,..., brr отличны от нуля, называется диагональ-

ной или ступенчатой.  

3.  Диагональная система векторов линейно независима.

Пример 2.12. Примером диагональной системы векторов служит система  n единичных  n-мерных векторов

e1 = (1, 0,K, 0)

e2 = (0,1,K, 0)

 . .....................

en = (0, 0,K,1)

По свойству 3 эта система линейно независима.

4.  Любой вектор aRn может быть представлен единственным образом в виде линейной комбинации единичных векторов.

Пример 2.13. Дан вектор a = (3,1,−2,5).

По свойству 4 его можно представить единственным образом в виде линейной комбинации единичных векторов с коэффициентами,

равными координатам вектора  a,  т.е.  a = 3e1 + e2 − 2e3 + 5e4 .

5.  В пространстве Rn любая система, состоящая более чем из n векторов, линейно зависима.

Пример 2.14. Система векторов из R2 a1 = (2,1), a2 = (3, 2),

a3 = (2, 4) линейна зависима, так как число векторов превосходит 2.

2.8.  Ранг и базис системы векторов. Разложение вектора по     данному базису

[1],  2.2; к. р. № 1 (В – «α», задание № 2).

2.9.  Ранг матрицы 

[1],  3.8. 

2.10.  Операции над матрицами и их свойства

[1],  3.2. 

2.11.  Обратная матрица и ее вычисление [1],  3.7; к. р. № 1 (В – «α», задание № 3).

2.12.  Выпуклые множества. Системы линейных неравенств и n неизвестными

[1],  5.4, 5.5; к. р. № 1 (В – «α», задание № 4).

3. Математический анализ

3.1. Функции одной переменной

[1],  7.1. 

3.2. Теория пределов

[1],  6.2., 6.3, 7.1; к. р. № 1 (В – «α», задание № 5).

3.3. Непрерывность функции 

[1],  7.2, 7.3. 

3.4. Производная

[1],  8.1 – 8.7; к. р. № 1 (В – «α», задание № 6).

3.5. Дифференциал

[1],  8.8 – 8.10. 

3.6. Исследование функций и построение графиков

[1],  8.11 – 8.13; к. р. № 1 (В – «α», задание № 7 и № 8).

3.7. Функции нескольких переменных

[1],  9.1 – 9.6. К. р. № 2 (В – «α», задания № 1, № 8).

3.8. Неопределенный интеграл

[1],  10.1; 10.2.; [8].  К. р. № 2 (В – «α», задание № 2).

3.9. Определенный интеграл

[1],  10.3; 10.5 – 10.8; 1.010. [8].  К. р. № 2 (В – «α», задания № 3,  № 4).

Несобственные интегралы с бесконечными пределами

Рассмотрим обобщение понятие определенного интеграла

b

f ( )x dx на случай, когда область интегрирования является бесконеч-

ным промежутком.

Пусть функция f ( )x непрерывна на [a,+∞), тогда по определению

                                       f ( )x dx.                      (3.1)

b→+∞ a             a

Если существует конечный предел в правой части формулы (3.1), то несобственный интеграл называется сходящимся, если же этот предел не существует или равен бесконечности, то – расходящимся.

Аналогично определяется несобственный интеграл с бесконечным нижним пределом

b

f ( )x dx = alim→−∞∫ f ( )x dx .

                                                           −∞                                 a

Несобственный интеграл с двумя бесконечными пределами определяется равенством

                                         +∞                                 c                                   b

f ( )x dx = alim→−∞∫ f ( )x dx + blim→+∞∫ f ( )x dx,

                                         −∞                                 a                                    c

где с – любое действительное число.

Пример 3.1. Установить, при каких α несобственный интеграл +∞ dx

α сходится или расходится.

1 x

Решение. Если α = 1, то

                                    +∞ dx                     b dxb

                                   ∫1 x = blim→+∞∫1 x = blim→+∞lnx1 = blim→+∞lnb = +∞.

Если α ≠1, то 

+∞  b     1−α b   1 ( 1−α             ) ⎧⎪+ ∞,      если   á<1, dx       −α          x

∫1 xα = blim→+∞∫1 x dx = blim→+∞1− α 1 = blim→+∞1− α b     −1 = ⎨⎪⎩α1−1,    если   á>1.

 +∞ dx

Следовательно, несобственный интеграл ∫ α сходится при α >1 и

1 x

расходится при α ≤1.

3.10. Дифференциальные уравнения

[1],  11.1 – 11.3. К. р. № 2 (В – «α», задание № 5).

3.11. Ряды

[1], 12.1 – 12.3. К. р. № 2 (В – «α», задания № 6, № 7).

Числовые ряды

Числовым рядом  называется выражение                                aan ,                          (3.2)

n=1

где { }an −последовательность чисел. Каждое  слагаемое называется членом ряда, an n-м или общим членом. Сумма конечного числа n первых членов ряда называется его n-й частичной суммой:

Sn = a1 + a2 +K+ an .

Ряд (3.2) называется  сходящимся, если последовательность { }Sn его частичных сумм сходится к числу S, которое называется  суммой ряда, т.е.  lim Sn = S . Если этот предел не существует или равен беско-

n→∞

нечности, то ряд называется  расходящимся

Ряд  a + aq + aq2 +...+ aqn, составлен-

n=1

ный из членов геометрической прогрессии со знаменателем  q , называется геометрическим рядом; он сходится тогда и только тогда, когда  a

q <1 и его сумма равна S =   .

1− q

Необходимый признак сходимости ряда: если ряд (3.2) сходится, то его общий член стремится к нулю при  n → ∞, т.е. lim an = 0. 

n→∞

Если общий член ряда не стремится к нулю при  n → ∞, т.е.

lim an ≠ 0, то ряд расходится. n→∞

                                                                                                                                ∞       2n

                Пример 3.2.  Исследовать сходимость ряда  ∑ .

n=1 5n +1

                                                                                                    2n       2

                Решение.  Так как  lim an = lim            =  ≠ 0, то данный ряд рас-

                                                                  n→∞           n5n + 3    5

ходится.

Рассмотрим ряды с положительными членами: 

                                  aan ,                                   (3.3)

n=1

                                      b1 + b2 +...+ bn +...= ∑bn                                 (3.4)

n=1

 Первый признак сравнения: пусть выполняется неравенство  an bn (для всех  n  или с некоторого номера  n = N), тогда, если сходится ряд (3.4), то и сходится ряд (3.3); если расходится

Похожие материалы

Информация о работе

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

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.