199_Линейная алгебра и аналитическая геометрия

сительно второй (побочной) диагонали. Это правило вычисления определителя третьего порядка называется правилом тре-

угольника или правилом Саррюса и может быть схематично изображено в следующем виде:

Пример 4. Вычислить определитель с помощью правила треугольника:

1 4 6

3 5 2

2 4 ( 2) 2 60 84 18 35 16 47.

Определение 5. Определителем n-го порядка, соответствую-

щим матрице A aij n n , назовем число, которое находится по следующему правилу:

Замечание 3. Вычислять определитель также можно, раскладывая его по элементам любого столбца или строки.

Свойства определителей

Свойство 1. При перестановке двух строк (или столбцов) определитель меняет знак.

Свойство 2. Общий множитель какой-либо строки или столбца можно выносить за знак определителя.

Свойство 3. Если в определителе две строки (или два столбца) пропорциональны (в частности, равны), то определитель равен нулю.

Свойство 4. При замене всех строк определителя на столбцы с теми же номерами величина его не изменится.

Свойство 5. Если все элементы некоторой строки (столбца) нули, то определитель равен нулю.

Свойство 6. Определитель не изменится, если к элементам ка- кой-либо строки (столбца) прибавить соответствующие элементы другой строки (столбца), умноженные на одно и то же число. Свойство 7. Сумма попарных произведений элементов какойлибо строки (столбца) на соответствующие алгебраические дополнения другой строки (столбца) равна нулю.

§3. Обратная матрица

Определение 1. Квадратная матрица называется невырожденной, если ее определитель отличен от нуля.

Определение 2. Матрица А–1 называется обратной к матрице А,

если их произведение равно единичной матрице

А А–1 = А–1 А = Е.

Теорема. Для существования матрицы А–1 для матрицы А необходимо и достаточно, чтобы она была невырожденная. Обратная матрица для n = 3 находится по формуле

где Aij — алгебраические дополнения.

Пример 5. Найти матрицу, обратную данной. Сделать проверку.

Решение. Находим определитель матрицы A .

данная матрица является невырожденной, обратная матрица су-

ществует. Вычислим соответствующие алгебраические допол-

нения Aij :

Проверка заключается в перемножении матриц

AA 1 A 1 A E (единичная матрица).

§4. Элементарные преобразования матриц.

Ранг матрицы

Определение 1. К элементарным преобразованиям строк относятся следующие преобразования:

1.Умножение всех элементов какой-либо строки матрицы на одно и то же число, отличное от нуля.

2.Перестановка строк местами.

3.Прибавление к элементам какой-либо строки матрицы соответствующих элементов другой строки, умноженных на одно и то же число.

4.Отбрасывание строк матрицы, все элементы которых равны нулю.

Всякая матрица элементарными преобразованиями строк может быть приведена к одному из видов:

Рационально проводить элементарные преобразования по следующей схеме :

Определение 2. Рангом матрицы называется наивысший поря-

док отличного от нуля минора.

равны нулю. Легко указать минор второго порядка, не равный

нулю. Следовательно, ранг равен 2: rang 2 .

§5. Решение систем линейных уравнений

Определение 1. Система линейных уравнений называется Крамеровской, если в ней число уравнений равно числу неизвестных. При n = 3

aij называются коэффициентами при неизвестных, b1, b2, b3 – свободными членами.

Определение 2. Решением системы (1) называется упорядо-

ченный набор чисел (x1; x2; x3), при подстановке которых в (1) все уравнения обращаются в тождества.

Определение 3. Система линейных уравнений называется несовместной, если у нее нет ни одного решения.

Метод Крамера для решения систем линейных уравнений

Для решения системы трех линейных уравнений с тремя неизвестными методом Крамера нужно вычислить определители ,x1, x2, x3, где – определитель, составленный из коэффициентов при неизвестных, x1, x2, x3 получены из заменой столбцов коэффициентов при x1, x2, x3 соответственно на столбец свободных членов. При этом, если 1) 0, система

2) = x1= x2= x3=0, система несовместна или имеет бесконечное множество решений; 3) =0 и хотя бы один из x1, x2, x3 отличен от нуля, система несовместна.

Матричная запись системы линейных уравнений (1) и ее матричное решение

Пусть А – матрица, составленная из коэффициентов при неизвестных, В – столбец свободных членов и X – матрица столбец неизвестных, тогда

A X = B – матричная запись системы уравнений, а X = A–1 B – ее матричное решение.

Пример 7. Систему линейных уравнений записать в матричной форме и решить с помощью обратной матрицы.

7x1 5x2 31,4x1 11x3 43,

2x1 3x2 4x3 20.

Решение. Пусть А – матрица, составленная из коэффициентов, стоящих при неизвестных:

x1

Xx2 – столбец неизвестных.

x3

Втаких обозначениях исходную систему линейных уравнений

перепишем в матричной форме A X = B. Помножим последнее равенство на A–1 слева, получим A–1 A X = A–1 B, т.е. X = A–1 B. Найдём матрицу A–1.

Hайдём алгебраические дополнения к элементам матрицы

Определитель |А| = а11 А11 + а12 А12 + а13 А13, |А| = 7 (–33) + (–5) 6 + 0 12 = –261.

т.е. x1 = 3, x2 = –2, x3 = –5. Ответ: (3; –2; –5).

Метод Гаусса для решения систем линейных уравнений

Метод Гаусса, в отличие от двух предыдущих методов, применим для любых систем, где число неизвестных необязательно равно числу уравнений. Под расширенной матрицей системы будем понимать матрицу, включающую в себя столбец свободных членов (после черты). В результате элементарных преобразований строк расширенная матрица приводится к одному из трех случаев:

I II III

В первом случае система имеет единственное решение. Во втором случае система уравнений имеет бесконечное множество решений и в третьем она несовместна.

Теорема Кронекера-Капелли

Для того, чтобы система уравнений была совместна, необходимо и достаточно, чтобы ранг матрицы был равен рангу расширенной матрицы.

При этом:

Пример 7.

Решение. Применим к расширенной матрице системы элементарные преобразования.

Число ненулевых строк в расширенной матрице равно трем, а в матрице системы (без столбца свободных членов) – двум.

r = 3, r1 = 2, r > r1, значит система несовместна. Ответ: система несовместна.

Задача 8. Решить систему методом Гаусса:

Решение. Запишем расширенную матрицу системы:

С помощью эквивалентных преобразований приведём матрицу к

верхнетреугольному виду.