background image

 

32

V. ELEMENTY ALGEBRY LINIOWEJ – ALGEBRA MACIERZY 
 
5.1 Definicja macierzy. 
 
Macierzą prostokątną m x n, gdzie m,n

∈N i oznaczają odpowiednio liczbę wierszy i kolumn, 

nazywamy funkcję przyporządkowującą każdej uporządkowanej parze liczb naturalnych (i, j), 
gdzie i = 1, 2, 3…m; j = 1, 2, 3,… n, liczbę a

ij

. Zatem macierz jest funkcją: 

( )

ij

a

j

i

A

,

:

 

Macierz zapisujemy w postaci: 

mn

m

m

m

n

n

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

3

2

1

2

22

21

1

12

11

...

...

...

...

...

...

 bądź krócej 

[a

ij

 
5.2 Rodzaje macierzy. 
 

A.  Macierz nazywamy kwadratową gdy m = n; np.: 

9

8

7

6

5

4

3

2

1

 

B.  Macierz, której wszystkie elementy są zerami, nazywamy macierzą zerową, np.: 

0

0

0

0

0

0

0

0

0

 lub 

0

0

0

0

0

0

 

C.  Macierz nazywamy diagonalną, jeżeli wszystkie elementy poza główną przekątną (tzn. 

gdy i 

≠ j) są równe zero, np.: 

3

0

0

0

2

0

0

0

1

 

D.  Macierz diagonalną, która na głównej przekątnej ma elementy równe 0, nazywamy 

macierzą jednostkową, np.: 

1

0

0

0

1

0

0

0

1

 

E.  Macierz kwadratową, dla której spełniony jest warunek: a

ij

 = a

ji

, nazywamy macierzą 

symetryczną, np.:

7

8

3

8

6

4

3

4

1

 

 
 
 
 
 

background image

 

33

F.  Macierz, którą otrzymujemy z danej macierzy A, poprzez zamianę wierszy na 

kolumny, z zachowaniem ich kolejności, nazywamy macierzą transponowaną i 
oznaczamy symbolem A

T

, np.: macierz transponowana powstała z macierzy 

=

1

3

5

6

4

2

A

 wygląda nst.: 

=

1

3

5

6

4

2

T

A

 

5.3 Działania na macierzach oraz ich własności. 
 

•  Sumą (różnicą) macierzy A + B (A – B) tego samego wymiaru m x n nazywamy 

macierz, której elementy równe są sumom (różnicom) odpowiednich elementów 

macierzy A i B, np.: jeżeli 

=

9

8

7

6

5

4

3

2

1

A

 

=

9

8

7

5

4

3

6

5

4

B

 to 

=

+

+

+

+

+

+

+

+

+

=

+

18

16

14

11

9

7

9

7

5

9

9

8

8

7

7

5

6

4

5

3

4

6

3

5

2

4

1

B

A

 

=

=

0

0

0

1

1

1

3

3

3

9

9

8

8

7

7

5

6

4

5

3

4

6

3

5

2

4

1

B

A

 

•  Iloczynem macierzy A przez liczbę k, nazywamy macierz, której elementami są 

elementy macierzy A pomnożone przez liczbę k, np.: 

=

1

5

9

8

6

5

4

3

1

A

, a k = 3, to 

=

×

×

×

×

×

×

×

×

×

=

×

3

15

27

24

18

15

12

9

3

1

3

5

3

9

3

8

3

6

3

5

3

4

3

3

3

1

3

k

A

 

•  Iloczynem macierzy A przez macierz B nazywamy macierz, której elementami są 

sumy iloczynów kolejnych elementów i – tego wiersza macierzy A przez kolejne 

elementy j – tej kolumny macierzy B, np.: 

=

9

8

7

6

5

4

3

2

1

A

 

=

9

8

7

5

4

3

6

5

4

B

 to 

=

×

+

×

+

×

×

+

×

+

×

×

+

×

+

×

×

+

×

+

×

×

+

×

+

×

×

+

×

+

×

×

+

×

+

×

×

+

×

+

×

×

+

×

+

×

=

×

163

131

115

103

88

73

43

37

31

9

9

5

8

6

7

8

8

4

8

5

7

7

9

3

8

4

7

9

6

5

5

6

4

8

6

4

5

5

4

7

6

3

5

4

4

9

3

5

2

6

1

8

3

4

2

5

1

7

3

3

2

4

1

B

A

 

•  Mnożenie macierzy (o ile istnieje) jest rozdzielne względem dodawania 

(odejmowania): 

(

)

(

)

BC

AC

C

B

A

AC

AB

C

B

A

+

=

+

+

=

+

 

 
 
 

background image

 

34

Ćwiczenia: 

1)  Napisać macierz transponowaną macierzy: 

=

8

7

6

5

4

2

1

3

A

=

7

6

4

1

6

5

3

2

B

=

6

5

3

1

C

[

]

7

6

5

1

=

E

 

2)  Dane są macierze: 

=

0

2

3

1

2

1

A

=

1

9

8

7

6

5

B

=

7

5

2

6

4

2

C

 

Obliczyć: A + B; B – A; A + 3B – 4C; B

T

 – A

T  

 
3)  Obliczyć iloczyny AB i BA, jeżeli: 

=

1

2

7

6

3

1

A

=

1

6

2

9

1

3

B

 

 

4)  Wykonać mnożenie macierzy: 

×

3

2

9

7

1

2

0

2

3

1

2

1

;   

×

6

5

2

1

2

9

7

6

4

 

 

5.4 Wyznaczniki – metody obliczania. 
 

¾

  Metoda wg twierdzenia Laplace’a. 

Niech dana będzie macierz kwadratowa A

nxn

  =

nn

n

n

n

n

n

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

3

2

1

2

22

21

1

12

11

...

...

...

...

...

...

; wyznacznikiem 

macierzy A nazywamy liczbę: 
det A = a

i1

x D

i1

 + a

i2

 x D

i2

 + a

i3

 x D

i3

 + …+ a

in

 x D

in

  

lub 
det A = a

1j

x D

1j

 + a

2j

 x D

2j

 + a

3j

 x D

3j

 + …+ a

nj

 x D

nj 

gdzie D

ij

 = (-1)

i+j

 x M

ij

 

 

np.:     

=

33

32

31

23

22

21

13

12

11

a

a

a

a

a

a

a

a

a

A

   

( )

( )

( )

(

)

(

)

(

)

31

22

32

21

13

31

23

33

21

12

32

23

33

22

11

32

31

22

21

3

1

13

33

31

23

21

2

1

12

33

32

23

22

1

1

11

1

1

1

det

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

A

×

×

×

+

×

×

×

×

×

×

=

×

×

+

×

×

+

×

×

=

+

+

+

 

background image

 

35

¾

  Dla macierzy stopnia trzeciego można stosować metodę Sarrusa:

=

33

32

31

23

22

21

13

12

11

a

a

a

a

a

a

a

a

a

A

;   

(

) (

) (

) (

)

(

) (

)

31

22

13

32

23

11

33

21

12

32

21

13

31

23

12

33

22

11

32

22

12

31

21

11

33

32

31

23

22

21

13

12

11

det

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

a

A

×

×

×

×

×

×

×

×

+

×

×

+

×

×

=

=

 

Ćwiczenia: 
 

1)  Obliczyć wyznaczniki: 

=

5

4

3

2

1

0

1

1

2

A

;  

=

6

6

3

7

2

5

2

2

1

B

;  

=

2

4

1

2

1

4

0

3

2

C

;  

=

2

0

2

0

3

3

0

0

4

D

;  

=

3

1

1

1

1

3

1

1

1

1

3

1

1

1

1

3

E

=

3

2

1

4

1

2

3

2

2

1

3

4

2

7

5

1

F

;  

=

2

3

5

0

1

1

2

3

4

1

5

4

1

2

3

7

G

;  

=

3

2

0

0

1

2

0

0

2

1

5

0

2

7

3

7

H

 

 
 
5.5 Macierz odwrotna – metody wyznaczania. 
 

1.  Przy pomocy definicji: 

A*A

-1

 =A

-1

*A= I 

gdzie: A – macierz dana (kwadratowa stopnia „n”) 
          A

-1

 – szukana macierz odwrotna (kwadratowa stopnia „n”) 

           I – macierz jednostkowa 

np.: 

=

3

1

5

2

A

 

=

22

21

12

11

1

a

a

a

a

A

      

            

3

1

5

2

×

22

21

12

11

a

a

a

a

=

1

0

0

1

 



=

+

=

+

=

+

=

+

1

3

0

5

2

0

3

1

5

2

22

12

22

12

21

11

21

11

a

a

a

a

a

a

a

a

 

=

+

=

+

=

+

=

+

1

3

0

5

2

0

3

1

5

2

22

12

22

12

21

11

21

11

a

a

a

a

a

a

a

a

2

1

5

3

22

21

12

11

=

=

=

=

a

a

a

a

 

=

2

1

5

3

1

A

 

background image

 

36

 

2.  Zgodnie z twierdzeniem: 

d

A

A

A

*

det

1

1

=

 

 
gdzie: A

d

 – jest macierzą dołączoną macierzy A 

A

d

 = D

T

 

gdzie: D jest macierzą wyznaczników dopełnień algebraicznych poszczególnych elementów     

macierzy A 

np.: wyznacz macierz odwrotną do macierzy 

=

1

1

3

1

0

2

2

0

1

A

 

(

)

3

4

1

*

)

1

(

1

2

2

1

*

)

1

(

*

1

1

1

3

1

0

2

2

0

1

det

5

=

=

=

=

A

;    

⇒    

3

1

det

1

=

A

 

=

33

32

31

23

22

21

13

12

11

D

D

D

D

D

D

D

D

D

D

, gdzie D

11

 jest dopełnieniem algebraicznym elementu a

11

 macierzy A, 

D

12

 jest dopełnieniem algebraicznym elementu a

12

 macierzy A 

itd. 

( )

( )

( ) (

)

( )

( )

( ) ( )

( )

( )

( )

( )

( )

( ) (

)

( )

0

0

2

0

1

*

1

3

4

1

*

1

1

2

2

1

*

1

0

1

0

2

0

*

1

1

1

*

1

1

3

0

1

*

1

5

1

3

2

1

*

1

2

2

*

1

1

1

2

0

*

1

2

1

3

0

2

*

1

1

3

2

*

1

1

3

1

2

*

1

1

1

1

1

0

*

1

6

33

5

32

4

31

5

23

4

22

3

21

4

13

3

12

2

11

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

=

D

D

D

D

D

D

D

D

D

 

=

=

0

3

0

1

5

2

2

1

1

33

32

31

23

22

21

13

12

11

D

D

D

D

D

D

D

D

D

D

    

=

=

0

1

2

3

5

1

0

2

1

d

T

A

D

 

=

=

0

3

1

3

2

1

3

5

3

1

0

3

2

3

1

*

det

1

1

d

A

A

A

 

 
 
 
 
 

background image

 

37

3.  Za pomocą przekształceń elementarnych. 

 
Przekształceniami elementarnymi macierzy nazywamy nst. działania: 

™

  pomnożenie wszystkich elementów dowolnego wiersza (kolumny) przez liczbę 

różna od zera 

™

  zamiana miejscami dwóch dowolnych wierszy (kolumn) macierzy 

™

  dodanie do wszystkich elementów dowolnego wiersza (kolumny) 

odpowiednich elementów innego wiersza (kolumny) pomnożonych przez 
dowolną liczbę różną od zera 

 
Jeżeli dokonujemy identycznych przekształceń elementarnych na wierszach nieosobliwej 
macierzy kwadratowej A i macierzy jednostkowej I tego samego stopnia co macierz A, to po 
przekształceniu macierzy A do macierzy jednostkowej I, macierz jednostkowa (pierwotna) 
będzie przekształcona do macierzy odwrotnej A

-1

 
Przykład: 

2  1 -1  

5  2  4  

7  3  2  

2  1 -1  
5  2  4  

7  3  2  

2  1 -1  

5  2  4  
1  0  5  

2  1 -1  
0  2-21  

1  0  5  

0  1-11  

0  2-21  
1  0  5  

1  0  5  

0  2-21  
0  1-11  

1  0  5  

0  0  1  
0  1-11  

1  0  5  

0  1-11  

0  0  1  

1  0  0  

0  1  0  

0  0  1  

1  0  0  

0  1  0  

0  0  1  

 1  0  0  

 0  1  0  
-3  0  1  

 1  0  0  

15 1 -5  

-3  0  1  

 7  0 -2  
15 1 -5  

-3  0  1  

-3  0  1  

15 1 -5  
 7  0 -2  

-3  0  1  
 1  1 -1  

 7  0 -2  

-3  0  1  

 7  0 -2  
 1  1 -1  

-8  -5  6  

18 11-13  
 1  1   -1  

A=

A|J=

A|J=

A|J=

A|J=

A|J=

A|J=

A|J=

A|J=

*(-3)

*(-5)

*(-2)

*(-2)

*(11)

*(-5)

+

+

+

+

+

+

 

 

Zatem macierz odwrotna ma postać:       

=

1

1

1

13

11

18

6

5

8

1

A

 

 
 
Ćwiczenia: 

™

  wyznacz macierz odwrotną do macierzy: 

=

5

2

2

1

A

;  

=

7

3

2

1

B

;  

=

1

0

0

2

1

0

3

2

1

C

;  

=

4

2

5

2

1

2

3

2

4

D

;  

=

1

2

1

0

1

1

3

2

2

E

;  

=

3

4

1

2

1

2

1

2

3

F

 

=

3

5

1

4

9

3

3

7

2

G

;  

=

1

1

2

2

1

0

3

2

1

H

;  

=

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

K

;  

=

3

2

1

2

4

3

1

1

0

0

2

3

0

0

1

2

L

 

™

  rozwiąż równania macierzowe, gdy: 

=

3

1

5

2

A

=

1

2

6

4

B

;  

=

4

3

2

1

C

 

¾

  A * X + C = B 

¾

  B

T

 – X * A

T

 = C 

¾

  B

T

 * X – A * X = C 

 

background image

 

38

5.6 Rząd macierzy – metody wyznaczania. 
 
 

1.  Zgodnie z definicją rzędem macierzy A (symbolicznie rz A) nazywamy maksymalną 

liczbę liniowo niezależnych kolumn tej macierzy. 

Np.:  

=

4

1

3

4

2

2

1

0

1

A

; w podanej macierzy trzecia kolumna jest sumą dwóch pierwszych, zatem jest 

od nich liniowo zależna – po dodaniu do kolumny 2 kolumny 1 otrzymujemy: 

=

4

4

3

4

4

2

1

1

1

4

1

3

4

2

2

1

0

1

A

, stąd widać, że tylko dwie pierwsze kolumny są liniowo 

niezależne, więc rz A = 2
 
Dla ułatwienia można stwierdzić, że maksymalna liczba liniowo niezależnych kolumn jest 
równa maksymalnej liczbie liniowo niezależnych wierszy, a do przekształcania ich w postać 
„widocznej zależności” służą poznane wcześniej przekształcenia elementarne. 
 

2.  Mając daną macierz A, „szukamy” możliwie największej macierzy kwadratowej A

która jest podmacierzą macierzy A (pamiętając, że sama macierz A, również może być 
traktowana jak podmacierz), takiej, że wyznacznik podmacierz A’ jest różny od zera. 
Stopień takiej nieosobliwej podmacierzy A’ jest równy rzędowi macierzy A. 

 
Np.: 

=

3

1

2

1

1

0

3

2

1

A

, łatwo zauważyć, że rząd macierzy A może być równy co najwyżej 3. 

(

) (

)

0

7

7

6

1

0

0

4

3

1

1

2

2

0

1

3

1

2

1

1

0

3

2

1

det

=

=

+

+

+

+

=

=

A

, zatem rząd macierzy A może być 

już co najwyżej równy 2. Przykładową podmacierzą A’, może być podmacierz: 

=

1

0

2

1

'

A

0

1

0

1

1

0

2

1

det

'

=

=

=

A

, więc rząd macierzy A jest równy 2, bo największą podmacierzą 

macierzy A, której wyznacznik jest różny od zera, jest podmacierz stopnia n = 2. 
 
 
 

3.  Za pomocą przekształceń elementarnych. Dla przypomnienia: przekształceniami 

elementarnymi macierzy nazywamy nst. działania: 

a.  pomnożenie wszystkich elementów dowolnego wiersza (kolumny) przez liczbę 

różna od zera 

b.  zamiana miejscami dwóch dowolnych wierszy (kolumn) macierzy 

background image

 

39

c.  dodanie do wszystkich elementów dowolnego wiersza (kolumny) 

odpowiednich elementów innego wiersza (kolumny) pomnożonych przez 
dowolną liczbę różną od zera 

 
Przy ich pomocy, każdą macierz m x n, możemy przekształcić w nst. postać: 



2

1

0

0

R

I

k

 

którą nazywamy postacią kanoniczną macierzy. 
I

k

 – macierz jednostkowa stopnia k, gdzie k równe jest rzędowi macierzy m x n 

R – macierz resztowa 
0

1

 i 0

2

 – macierze zerowe 

Uwaga

: jeżeli k = m to w postaci kanonicznej nie występują macierze zerowe, gdy k = n to w 

postaci kanonicznej nie występuje macierz resztowa. 
 
Np.: 

{

}

{

}

{

}

{

}

{

}

{

}

{

}

{

}

{

}

{

}

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

=

0

0

0

0

7

1

0

0

1

0

1

0

3

0

0

1

4

2

*

3

14

2

0

0

7

1

0

0

1

0

1

0

3

0

0

1

4

)

11

(

*

2

3

2

11

0

7

1

0

0

1

0

1

0

3

0

0

1

2

)

5

(

*

3

3

2

1

0

7

1

5

0

1

0

1

0

3

0

0

1

3

4

3

2

1

0

10

3

4

0

1

0

1

0

3

0

0

1

2

4

3

2

1

0

10

3

4

0

4

2

0

0

3

0

0

1

3

2

3

1

2

0

10

4

3

0

4

0

2

0

3

0

0

1

4

)

2

(

*

1

3

1

2

2

10

4

3

0

4

0

2

0

3

0

0

1

3

1

3

1

2

2

7

4

3

1

4

0

2

0

3

0

0

1

3

2

3

3

2

2

7

1

3

1

4

2

2

0

3

0

0

1

2

)

1

(

*

1

3

3

0

2

7

1

2

1

4

2

2

0

3

0

1

1

1

2

3

3

0

2

7

1

2

1

4

2

2

0

1

2

1

1

w

w

w

w

k

k

w

w

w

w

k

k

w

w

w

w

k

k

k

k

w

w

A

 

Zatem: k = 3 = rz A

=

7

1

3

R

,   

[

]

0

0

0

0

1

=

,   

[ ]

0

0

2

=

 

 
 
 
 
 
 

background image

 

40

Ćwiczenia:  

wyznaczyć rząd macierzy: 

=

2

3

3

1

2

1

3

1

2

A

;  

=

0

1

1

1

1

0

1

1

1

1

0

1

1

1

1

0

B

;  

=

3

3

3

3

1

2

4

1

2

3

1

2

C

;  

=

1

0

0

1

1

2

1

1

0

2

1

9

0

2

1

3

E

;  

=

2

1

4

0

3

2

F

 

wyznaczyć rząd macierzy za pomocą postaci kanonicznej: 

=

8

4

1

0

1

5

2

1

1

0

2

0

1

2

1

3

2

0

1

1

D

 

dla jakich wartości x rząd macierzy A jest równy 3? 

=

3

2

1

8

4

3

2

1

x

A

 

 
 
5.7 Układy równań liniowych. 
 
Niech dany będzie nst. układ m równań z n niewiadomymi: 
 



=

+

+

+

=

+

+

+

=

+

+

+

m

n

mn

m

m

n

n

n

n

b

x

a

x

a

x

a

b

x

a

x

a

x

a

b

x

a

x

a

x

a

...

......

..........

..........

..........

..........

...

...

2

2

1

1

2

2

2

22

1

21

1

1

2

12

1

11

 

 
Macierzowy zapis powyższego układu przedstawia się  jak poniżej: 
 

=

m

n

mn

m

m

n

n

b

b

b

x

x

x

a

a

a

a

a

a

a

a

a

...

...

...

...

...

...

...

...

...

2

1

2

1

2

1

2

22

21

1

12

11

 

 

lub krócej: 

b

x

A

=

 

 

Rozwiązaniem tego układu są 

R

x

x

x

n

;...

;

2

1

 spełniające wszystkie równania układu 

jednocześnie. 
Przedstawiony układ może być układem: 

ƒ

  sprzecznym – tzn. nie posiada rozwiązania, nie ma takich 

R

x

x

x

n

;...

;

2

1

, które 

spełniłyby wszystkie równania układu jednocześnie 

background image

 

41

ƒ

  oznaczonym – tzn. posiada dokładnie jeden wektor 

R

x

x

x

n

;...

;

2

1

, który spełnia 

wszystkie równania układu jednocześnie 

ƒ

  nieoznaczonym – tzn. posiada nieskończenie wiele wektorów 

R

x

x

x

n

;...

;

2

1

, które w 

zależności od wartości parametru t, od którego są zależne, spełniają wszystkie 
równania układu 

Rozwiązywanie układów równań: 
 

1.  Układ n równań z n niewiadomymi: 

b

x

A

=

, w którym 

0

det

A

 nazywamy 

układem Cramera i możemy go rozwiązać za pomocą równania: 

b

A

x

A

A

b

A

x

=

=

1

1

1

 

 

Np.: rozwiązać układ równań: 

=

+

=

+

0

3

1

2

2

1

2

1

x

x

x

x

 

=

3

1

1

2

A

     

=

2

1

x

x

x

     

=

0

1

b

    

=

2

1

5

1

2

1

5

3

1

A

 

=

0

1

2

1

5

1

2

1

5

3

2

1

x

x

 

⇒   

−

=

+

−

=

=

+

=

5

1

0

2

1

5

1

5

3

0

2

1

5

3

2

1

x

x

 

 
2.  Jeżeli dany układ jest układem Cramera, to ma dokładnie jedno rozwiązanie 

określone wzorami: 

 

A

A

x

A

A

x

A

A

x

n

n

det

det

...

det

det

det

det

2

2

1

1

=

=

=

 

 

gdzie 

(

)

n

j

A

j

,...

3

,

2

,

1

=

 jest macierzą powstałą w wyniku zastąpienia j – tej kolumny, kolumną 

wyrazów wolnych. 

Np.: rozwiązać układ równań: 

=

=

=

+

+

7

3

5

4

3

2

0

3

2

1

3

2

1

3

2

1

x

x

x

x

x

x

x

x

x

 

0

6

4

5

6

10

4

3

5

4

1

2

1

1

3

5

4

1

1

2

1

1

1

det

=

+

+

=

=

A

 

6

7

0

9

15

7

0

5

7

1

3

1

0

3

5

7

1

1

3

1

1

0

det

1

=

+

+

+

=

=

A

 

0

12

7

0

14

0

9

7

4

3

2

0

1

3

7

4

1

3

2

1

0

1

det

2

=

+

+

+

=

=

A

 

background image

 

42

6

0

15

14

0

12

7

5

4

1

2

1

1

7

5

4

3

1

2

0

1

1

det

3

=

+

+

+

=

=

A

 

 

1

6

6

0

6

0

1

6

6

3

2

1

=

=

=

=

=

=

x

x

x

 

 

3.  Układy równań z n niewiadomymi.  

 
Niech dany będzie układ równań: (*)

b

x

A

=

, w którym 

m

i

,...

2

,

1

=

 oraz 

n

j

,...

2

,

1

=

macierz postaci 

[ ]

b

A

U

=

 nazywamy macierzą uzupełnioną macierzy A, powstałą poprzez 

dołączenie do macierzy A kolumny wyrazów wolnych b
 
Twierdzenie Kroneckera – Capelli’ego: układ równań (*) ma rozwiązanie wtedy i tylko 
wtedy, gdy 

rzU

rzA

=

, przy czym gdy 

n

r

rzU

rzA

=

=

=

 to układ (*) ma dokładnie jedno 

rozwiązanie (układ oznaczony), jeżeli zaś 

n

r

rzU

rzA

<

=

=

, to układ (*) jest układem 

nieoznaczonym, czyli posiada nieskończenie wiele rozwiązań zależnych od n – r parametrów. 
 
Gdy dla układu 

b

x

A

=

n

r

rzU

rzA

=

=

=

, to rozpatrujemy (liczymy) układ zredukowany 

postaci 

'

'

b

x

A

=

 z zastosowaniem wzorów Cramera 

(

)

0

'

det

A

Gdy dla układu 

b

x

A

=

n

r

rzU

rzA

<

=

=

, to rozpatrujemy (liczymy) układ postaci 

'

'

'

b

x

A

=

 (wszystkie zmienne zależne przenosimy na stronę wyrazów wolnych) również z 

zastosowaniem wzorów Cramera, ponieważ 

0

'

det

A

Jeżeli 

rzU

rzA

to układ jest układem sprzecznym, czyli nie posiada żadnego rozwiązania. 

 

Np.: rozwiązać układ równań: 

=

+

=

+

=

+

2

2

2

0

2

1

2

1

2

1

2

1

x

x

x

x

x

x

 

 

=

2

2

1

2

1

1

A

   

=

2

1

x

x

x

   

=

2

0

1

b

   

=

2

2

2

0

1

2

1

1

1

U

 

n

rzU

rzA

=

=

=

2

, zatem układ 

b

x

A

=

 przyjmuje postać 

'

'

b

x

A

=

, czyli:  

=

0

1

1

2

1

1

2

1

x

x

, stosując wzory Cramera otrzymujemy:  

2

2

0

det

1

0

1

det

1

2

1

det

2

1

=

=

=

=

=

=

A

A

A

, zatem 

2

1

2

1

1

1

2

1

=

=

=

=

x

x

 

 

Rozwiązać układ równań: 

=

+

=

+

+

1

3

2

1

3

2

1

3

2

1

x

x

x

x

x

x

 

background image

 

43

=

1

3

2

1

1

1

A

   

=

3

2

1

x

x

x

x

   

=

1

1

b

   

=

1

1

3

2

1

1

1

1

U

 

n

rzU

rzA

<

=

=

2

, zatem układ 

b

x

A

=

 przyjmuje postać 

'

'

'

b

x

A

=

, czyli: 

+

=

3

3

2

1

1

1

3

2

1

1

x

x

x

x

, stosując wzory Cramera otrzymujemy: 

 

(

)

(

)

(

)

1

3

2

2

1

1

2

1

'

det

4

2

1

3

3

1

3

1

'

det

1

2

3

'

det

3

3

3

3

3

2

3

3

3

3

3

1

=

+

+

=

+

=

=

=

+

=

=

=

x

x

x

x

x

A

x

x

x

x

x

A

A

 

 

Zatem: 

=

=

=

=

R

x

x

x

x

x

x

x

3

3

3

2

3

3

1

1

3

1

1

3

4

2

1

4

2

 

 
Ćwiczenia: 

A.  Podane układy równań rozwiązać przy pomocy macierzy odwrotnej: 

=

+

=

+

=

+

+

=

+

=

+

=

+

+

9

3

4

8

2

2

17

2

3

5

2

5

3

2

2

3

2

3

2

1

3

2

1

3

2

1

3

2

1

3

2

1

3

2

1

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

 

 
B.  Rozwiązać układy równań: 



=

+

=

=

+

=

+

+



=

+

+

+

=

+

+

=

+

+

+

=

+

+

+



=

+

=

+

+

+

=

+

+

=

+

+



=

=

+

+

=

+

=

+

=

=

+

+

0

5

3

3

4

1

3

2

2

2

4

6

3

1

3

2

0

1

4

3

2

1

4

3

0

3

3

2

0

3

2

2

0

2

5

3

2

5

4

1

2

3

2

2

2

3

5

_

4

3

2

0

3

2

1

3

2

1

3

2

1

3

2

1

4

3

2

1

4

3

1

4

3

2

1

4

3

2

1

4

3

2

4

3

2

1

4

3

2

1

4

3

2

1

4

3

2

1

4

3

2

1

4

3

2

1

4

3

2

1

3

2

1

3

2

1

3

2

1

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

 
C.  Dla jakiej liczby 

R

a

 następujące układy nie są sprzeczne: 



=

+

+

=

+

+

=

+

+

=

+

=

+

=

=

+

1

5

2

2

0

4

1

2

2

3

0

3

1

2

3

2

1

3

2

1

3

2

1

3

2

1

2

1

2

1

2

1

x

x

x

x

x

x

a

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

a

x

x

 

 
 

 

background image

 

44

PLAN ROZWIĄZYWANIA UKŁADÓW RÓWNAŃ (m x n): 

 
1)  Układ n równań z n niewiadomymi 

b

x

A

=

ƒ

  liczymy wyznacznik macierzy A, jeżeli: 

a. 

0

det

A

, to mamy układ Cramera i obliczamy wartości poszczególnych niewiadomych 

zgodnie ze wzorami 

b. 

0

det

=

A

 

I. 

obliczamy rząd macierzy A, szukając nieosobliwej podmacierzy A’ (obliczamy 
wyznaczniki wszystkich możliwych podmacierzy A’, aż do momentu otrzymania 
wartości wyznacznika różnej od zera) lub za pomocą przekształceń elementarnych 
doprowadzamy do wykreślenia danego wiersza (kolumny) i przeprowadzamy 
obliczenia jak wyżej – mniej możliwych podmacierzy A’ 

II. 

obliczamy rząd macierzy uzupełnionej U postępując jak wyżej 

III. 

jeżeli 

rzU

rzA

=

 to doprowadzamy układ do postaci 

'

'

'

b

x

A

=

 i za pomocą 

wzorów Cramera obliczamy wartości zmiennych 

IV. 

jeżeli 

rzU

rzA

 to układ jest sprzeczny 

2)  Układ m równań z n niewiadomymi 

b

x

A

=

, przy czym n > m

ƒ

  obliczamy rząd macierzy A, szukając nieosobliwej podmacierzy A’ (obliczamy 

wyznaczniki wszystkich możliwych podmacierzy A’, aż do momentu otrzymania 
wartości wyznacznika różnej od zera) lub za pomocą przekształceń elementarnych 
doprowadzamy do wykreślenia danego wiersza (kolumny) i przeprowadzamy 
obliczenia jak wyżej – mniej możliwych podmacierzy A’, jeżeli: 

a. 

m

rzA

=

, to układ sprowadzamy do postaci 

'

'

'

b

x

A

=

 i za pomocą wzorów Cramera 

obliczamy wartości zmiennych 

b. 

m

rzA

<

 

I. 

obliczamy rząd macierzy uzupełnionej U postępując jak wyżej 

II. 

jeżeli 

rzU

rzA

=

 to układ sprowadzamy do postaci 

'

'

'

b

x

A

=

 i za pomocą wzorów 

Cramera obliczamy wartości zmiennych 

III. 

jeżeli 

rzU

rzA

 to układ jest sprzeczny 

3)  Układ m równań z n niewiadomymi 

b

x

A

=

, przy czym n < m

I. 

obliczamy rząd macierzy A, szukając nieosobliwej podmacierzy A’ (obliczamy 
wyznaczniki wszystkich możliwych podmacierzy A’, aż do momentu otrzymania 
wartości wyznacznika różnej od zera) lub za pomocą przekształceń elementarnych 
doprowadzamy do wykreślenia danego wiersza (kolumny) i przeprowadzamy 
obliczenia jak wyżej – mniej możliwych podmacierzy A’ 

II. 

obliczamy rząd macierzy uzupełnionej U postępując jak wyżej; jeżeli: 

a. 

n

rzU

rzA

=

=

, to układ sprowadzamy do postaci 

'

'

b

x

A

=

 i za pomocą wzorów 

Cramera obliczamy wartości zmiennych  

b. 

n

rzU

rzA

<

=

, to układ sprowadzamy do postaci 

'

'

'

b

x

A

=

 i za pomocą wzorów 

Cramera obliczamy wartości zmiennych 

c. 

rzU

rzA

 to układ jest sprzeczny