background image

Uklady równań liniowych

mgr Zofia Makara

21 marca 2004

1

Uklady równań liniowych

Niech będzie dany układ równań o wszystkich współczynnikach i zmiennych
z określonego ciała K:

a

11

x

1

+

...

+a

1n

x

n

=

b

1

..

a

m1

x

1

+

...

+a

mn

x

n

=

b

m

możemy również zapisać w postaci:


a

11

...

a

1n

..

a

m1

...

a

mn


·


x

1

..

x

m


=


b

1

..

b

m


Definicja 1 Macierz kwadratową A nazywa się:

• osobliwą, jeżeli det = 0;

• nieosobliwą, jeżeli det A 6= 0

Definicja 2 Układem Cramera nazywa się układ równań liniowych, którego
macierz współczynników A jest kwadratową macierzą nieosobliwą.

Definicja 3 Macierzą uzupełnioną macierzy A danego układu nazywa się
macierz, która ma dodatkową kolumnę - kolumnę wyrazów wolnych.

Macierz uzupełnioną oznacza się jako = [A|b].

Twierdzenia 1 Układ Cramera ma dokładnie jedno rozwiązanie (x

1

, ..., x

n

)

dane wzorem:

x

j

=

dA

j

dA

,

gdzie dA = [a

kj

]

n×n

jest wyznacznikiem macierzy A danego układu zaś dA

j

jest wyznacznikiem macierzy, w której kolumna j została zastąpiona kolumną
wyrazów wolnych.

1

background image

Własność 1 Jeżeli wszystkie współczynniki wolne w układzie Cramera rów-
ne są 
0, wówczas układ nazywa się jednorodnym i ma jedno rozwiązanie -
(00, ..., 0).

Definicja 4 Rzędem macierzy nazywa się ilość jej wektorów liniowo nieza-
leżnych.
Można mówić o:

• rzędzie wierszowym - maksymalna liczba niezależnych wierszy danej

macierzy;

• rzędzie kolumnowym - maksymalna liczba niezależnych kolumn danej

macierzy;

Rząd wierszowy i kolumnowy danej macierzy są równe.

Rząd macierzy można wyznaczyć przez wyszukanie minora stopnia danej
macierzy różnego od zera, dla którego nie istniej minor tej macierzy stopnia
wyższego niż n. Wówczas jest rzędem macierzy.
Dla danego układu można zastoswać kryterium zgodności Kroneckera -Cap-
peliego, to jest, jeśli:

• rząd macierzy jest równy rzędowi macierzy uzupełnionej = [A|b]

(układ jest zgodny rz A rz U ), wówczas układ posiada rozwiąza-
nia. Ponadto, jeśli rząd macierzy jest równy ilości niewiadomych, wów-
czas ma dokładnie jedno rozwiązanie, w przeciwnym przypadku (rząd
macierzy jest mniejszy niż ilość niewiadomych w równaniu), wówczas
układ ma nieskończenie rozwiązań (układ nieoznaczony).

• rząd macierzy jest różny od rzędu macierzy uzupełnionej = [A|b]

(układ jest sprzeczny), wówczas układ nie posiada rozwiązania.

Inną metodą rozwiązywania kwadatowego układu równań jest metoda

eliminacji Gauss’a, w której stosując przekształcenia macierzy rozszerzonej
[A|b] danego układu:

• przestawienie dwóch wierszy (równań w układzie);

• pomnożeniu przez dowolną liczbę (różną od zero);

• dodanie/odjęcie od siebie dwóch wierszy (równań w układzie);

doprowadza się macierz (w skończonej ilości kroków) do macierzy diago-
nalnej.

Uwaga 1 W kwadratowym układzie równań w macierzy A na diagonalii
może wystąpić 
0, zaś w kolumnie wyrazów wolnych element różny od 0, wów-
czas układ nie ma rozwiązania.

2

background image

Uwaga 2 Jeżeli w kwadratowym układzie równań w jego macierzy A na
diagonalii i w kolumnie wyrazów wolnych wystąpi 
0, wówczas układ posiada
nieskończenie wiele rozwiązań.

Uwaga 3 Eliminację Gauss’a można również stosować do prostokątnych
układów równań.

Uwaga 4 Eliminację Gauss’a można również stosować wyznaczania macie-
rzy odwrotnej.

Łatwo zauważyć, że dla danego układu macierzowego AX można doko-
nać ciągu przekształceń pozwalającego na wyznaczenie macierzy odwrotnej
A

1

. Dokonując kolejne przekształcenia można w skończonej ilości kroków

(jeśli macierz jest kwadratową macierzą nieosobliwą) otrzymać:

• AX I;

• A

1

B

1

;

• ...;

• A

s

B

s

;

• IX A

1

;

dla dowolnego s ∈ N .
W praktyce nie zapisuje się macierzy X, ale przekształcenia oznacza się jako
[A|I]˜[A

1

|B

1

]˜... [A

s

|B

s

]˜[I|A

1

].

2

Zadania

Rozwiąż układy równań (i podaj ilość rozwiązań - o ile istnieją, ich macierze
główne i uzupełnione oraz rzędy tych macierzy):

1.

(

3x

1

+ 2x

2

1

x

1

x

2

= 2

2.

(

x

1

+ 2x

2

1

2x

1

+ 4x

2

= 2

3.

(

x

1

+ 2x

2

1

−x

1

− 2x

2

= 1

3

background image

4.

(

x

1

+ 2x

2

x

3

1

2x

1

+ 4x

2

+ 2x

3

= 2

5.

x

1

+ 2x

2

x

3

1

2x

1

+ 4x

2

+ 2x

3

= 2

3x

1

− x

2

+ 5x

3

= 2

6.

x

1

x

2

x

3

= 0

2x

1

+ 5x

2

+ 3x

3

= 0

3x

1

− x

2

+ 4x

3

= 0

7.

x

1

+ 2x

2

x

3

= 6

2x

1

+ 3x

2

+ 3x

3

2

3x

1

+ 5x

2

+ 4x

3

= 4

8.

x

1

+ 2x

2

x

3

= 6

2x

1

+ 3x

2

+ 3x

3

2

3x

1

+ 5x

2

+ 4x

3

= 5

9.


1

2

1

0

3

1

2 1

1


·


x

1

x

2

x

3


=


1

0
5


10.


1

1

1

0

3

1

1

4

0


·


x

1

x

2

x

3


=


1

0

1


11.


2

2

1

1

3

1

4

8

1


·


x

1

x

2

x

3


=


1

0

1


4

background image

12.


1
2
4


· x +


1

1

1


· y +


2
2
4


· z =


1
4
2


13.

"

i
i

#

· x +

"

− i

0

#

· y =

"

i

1 + i

#

14.

"

2
3

#

· x +

"

5

8

#

· y +

"

7

5

#

· z =

"

1
2

#

5