Основные понятия

Система m линейных уравнений с n неизвестными имеет вид

(1)

Каждое уравнение системы можно записать в более компактной форме

где - знак суммирования, - коэффициент в - ом уравнении при неизвестной , - свободный член - ого уравнения; при этом изменяется от 1 до , а - от 1 до .

Упорядоченная совокупность чисел , которые при подстановке вместо неизвестных обращают каждое из уравнений системы (1) в верное числовое равенство, называется решением системы (1).

Другими словами: решением системы (1) является некоторый вектор .

Система линейных уравнений, имеющая хотя бы одно решение, называется совместной, не имеющая ни одного решения, называется несовместной.

Совместная система линейных уравнений называется определенной, если она имеет единственное решение, и неопределенной, если она имеет более одного решения.

Две системы линейных уравнений с одними и теми же неизвестными называются равносильными, или эквивалентными, если каждое решение одной системы является решением другой системы, и наоборот (или если обе системы несовместны).

Элементарными преобразованиями системы (1) будем называть преобразования вида:

1. Перестановка любых двух уравнений;

2. Умножение какого-либо уравнения на число, отличное от нуля;

3. Прибавление к обеим частям одного уравнения соответствующих частей другого уравнения, умноженных на одно и то же число, отличное от нуля;

4. Отбрасывание уравнения, все коэффициенты которого и свободный член равны нулю.

Справедливо следующее утверждение.

Ø При элементарных преобразованиях система (1) переходит в равносильную ей систему.

Приведем пример решения системы линейных уравнений с помощью элементарных преобразований.

Пример 1. Решите с помощью элементарных преобразований следующую систему линейных уравнений

Решение.

Будем использовать для обозначения эквивалентности систем уравнений знак Û.

		Û	(первое уравнение умножим на (-1) и прибавим ко второму)
Û		Û	(третье уравнение умножим на (-1) и прибавим к первому)

(второе уравнение умножим на (-1) и прибавим к третьему)

(первое уравнение умножим на (-1) и прибавим ко второму, а затем умножим его же на (-2) и прибавим к третьему)

(третье уравнение умножим на (-1) и прибавим ко второму)

(второе уравнение умножим на (-1) и после этого переставим с третьим)

Мы привели исходную систему к виду, разрешенному относительно неизвестных, откуда .

Сделаем проверку:

Получили три верные числовые равенства.

Итак, искомое решение , то есть исходная система оказалась совместной и определенной.

Анализируя процесс решения системы, сделаем несколько наблюдений.

1. В каждом уравнении преобразованной системы содержится ровно одна неизвестная (а остальные исключены), но четкого плана ее получения не видно.

2. Преобразованная система содержит 3 уравнения – столько же, сколько и исходная. Технически это понятно, так как использовались только три первые из элементарных преобразований, а четвертое применять не потребовалось.

3. В процессе преобразований уравнений системы фактически изменялись только ее коэффициенты и свободные члены.

Метод последовательного исключения неизвестных принадлежит великому немецкому математику Карлу Фридриху Гауссу (1777-1855) и, естественно, носит его имя.

Этот метод был усовершенствован известным французским математиком Камилем Мари Эдмоном Жорданом (1838-1922) и в новом виде стал называться методом Жордана-Гаусса.

Мы рассмотрим последовательно оба метода: метод Гаусса и метод Жордана-Гаусса.

В плане использования третьего наблюдения введем понятие матрицы.

Матрицей размера будем называть прямоугольную таблицу, состоящую из чисел и имеющую строк и столбцов.

Числа, входящие в матрицу, принято называть ее элементами и обозначать , где индекс означает номер строки, а индекс - номер столбца матрицы, на пересечении которых стоит данный элемент .

Сама матрица сокращенно обозначается символом или просто заглавной буквой:

(2)

При этом -ая строка состоит из элементов , а - ый столбец – из элементов . При матрицу будет называть квадратной порядка . Для квадратной матрицы вводится понятие главной диагонали, состоящей из элементов .

Матрица , у которой все элементы вне главной диагонали равны нулю, называется диагональной, а в случае - скалярной матрицей.

Скалярная матрица при называется единичной и обозначается или просто (когда порядок матрицы фиксирован).

Треугольной будем называть квадратную матрицу, все элементы которой ниже (или выше) главной диагонали равны нулю.

Ступенчатой матрицей назовем матрицу, в которой каждая строка, кроме первой, начинается с нулей, причем их число возрастает с ростом номера строки, но последняя строка содержит по крайней мере один ненулевой элемент.

Примерами ступенчатой матрицы могут служить матрицы

, ,

, .

Заметим, что треугольная матрица является частным случаем ступенчатой. Примером треугольной матрицы служит матрица .

Теперь мы можем установить соответствие между системами линейных уравнений и матрицами.

Для каждой системы (1) линейных уравнений с неизвестными можно составить матрицу из коэффициентов этой системы

(2)

и матрицу из коэффициентов системы и ее свободных членов :

(3)

Таким образом, матрица отличается от матрицы наличием еще одного (- ого) столбца – столбца свободных членов.

Матрицу принято называть матрицей системы (1), а матрицу - расширенной матрицей системы.

С другой стороны, имея матрицу , всегда можно записать соответствующую систему линейных уравнений (1).

В полной аналогии с элементарными преобразованиями системы линейных уравнений введем элементарные преобразования строк матрицы:

1. Перестановка любых двух строк;

2. Умножение любой строки на число, отличное от нуля;

3. Прибавление к одной строке другой строки, умноженной на число, отличное от нуля;

4. Выбрасывание нулевой строки.

Если матрица получена из матрицы с помощью одного или нескольких (цепочки) элементарных преобразований, то такие матрицы принято называть эквивалентными и обозначать этот факт .

С помощью элементарных преобразований строк любую (ненулевую) матрицу можно привести к ступенчатому (в частности, треугольному) виду.

Покажем это на примере.

Пример 2. Приведите к ступенчатому виду матрицу

Решение.

Матрица является целочисленной, т.е. все ее элементы целые числа. В первом столбце нет элементов ±1 (а именно такие элементы очень удобны для элементарных преобразований, что будет видно из дальнейшего).

Можно было бы первую строку умножить на , создавая на месте элемента , но это приведет к потере целочисленности матрицы и поэтому к относительно неудобным последующим вычислениям.

Поступим иначе: умножим третью строку на и прибавим к первой, тогда

Теперь (для создания нулей в первом столбце) умножим первую строку новой матрицы на и прибавим ко второй, а после умножения ее же на прибавим к третьей строке.