Найти фср однородной слау. Как найти нетривиальное и фундаментальное решение системы линейных однородных уравнений. Метод Гаусса для решения систем линейных алгебраических уравнений общего вида
Однородная
система
всегда совместна и имеет тривиальное
решение
.
Для существования нетривиального
решения необходимо, чтобы ранг матрицы
был меньше числа неизвестных:
.
Фундаментальной
системой решений
однородной системы
называют систему решений в виде
векторов-столбцов
,
которые соответствуют каноническому
базису, т.е. базису, в котором произвольные
постоянные
поочередно полагаются равными единице,
тогда как остальные приравниваются
нулю.
Тогда общее решение однородной системы имеет вид:
где
- произвольные постоянные. Другими
словами, общее решение есть линейная
комбинация фундаментальной системы
решений.
Таким образом, базисные решения могут быть получены из общего решения, если свободным неизвестным поочередно придавать значение единицы, полагая все остальные равные нулю.
Пример . Найдем решение системы
Примем , тогда получим решение в виде:
Построим теперь фундаментальную систему решений:
.
Общее решение запишется в виде:
Решения системы однородных линейных уравнений имеют свойства:
Другими словами, любая линейная комбинация решений однородной системы есть опять решение.
Решение систем линейных уравнений методом Гаусса
Решение систем линейных уравнений интересует математиков несколько столетий. Первые результаты были получены в XVIII веке. В 1750 г. Г.Крамер (1704 –1752) опубликовал свои труды по детерминантам квадратных матриц и предложил алгоритм нахождения обратной матрицы. В 1809 г. Гаусс изложил новый метод решения, известный как метод исключения.
Метод Гаусса, или метод последовательного исключения неизвестных, заключается в том, что с помощью элементарных преобразований система уравнений приводится к равносильной системе ступенчатого (или треугольного) вида. Такие системы позволяют последовательно находить все неизвестные в определенном порядке.
Предположим,
что в системе (1)
(что всегда возможно).
(1)
Умножая поочередно первое уравнение на так называемые подходящие числа
и складывая результат умножения с соответствующими уравнениями системы, мы получим эквивалентную систему, в которой во всех уравнениях, кроме первого, будет отсутствовать неизвестная х 1
(2)
Умножим
теперь второе уравнение системы (2) на
подходящие числа, полагая, что
,
и
складывая его с нижестоящими, исключим
переменную
из всех уравнений, начиная с третьего.
Продолжая
этот процесс, после
шага мы получим:
(3)
Если
хотя бы одно из чисел
не равно нулю, то соответствующее
равенство противоречиво и система (1)
несовместна. Обратно, для любой совместной
системы числа
равны нулю. Число
- это ни что иное, как ранг матрицы системы
(1).
Переход от системы (1) к (3) называется прямым ходом метода Гаусса, а нахождение неизвестных из (3) – обратным ходом .
Замечание : Преобразования удобнее производить не с самими уравнениями, а с расширенной матрицей системы (1).
Пример . Найдем решение системы
.
Запишем расширенную матрицу системы:
.
Прибавим к строкам 2,3,4 первую, умноженную на (-2), (-3), (-2) соответственно:
.
Поменяем
строки 2 и 3 местами, затем в получившейся
матрице добавим к строке 4 строку 2,
умноженную на
:
.
Прибавим
к строке 4 строку 3, умноженную на
:
.
Очевидно,
что
,
следовательно, система совместна. Из
полученной системы уравнений
находим решение обратной подстановкой:
,
,
,
.
Пример 2. Найти решение системы:
.
Очевидно,
что система несовместна, т.к.
,
а
.
Достоинства метода Гаусса :
Менее трудоемкий, чем метод Крамера.
Однозначно устанавливает совместность системы и позволяет найти решение.
Дает возможность определить ранг любых матриц.
Линейная система называется однородной , если все ее свободные члены равны 0.
В матричном виде однородная система
записывается:
.
Однородная система (2) всегда совместна
.
Очевидно, что набор чисел
,
,
…,
удовлетворяет каждому уравнению
системы. Решение
называетсянулевым
илитривиальным
решением. Таким образом, однородная
система всегда имеет нулевое решение.
При каких условиях однородная система (2) будет иметь ненулевые (нетривиальные) решения?
Теорема 1.3
Однородная система
(2)имеет ненулевые решения
тогда
и только тогда, когда рангr
ее основной матрицы
меньше числа неизвестныхn
.
Система (2) – неопределенная
.
Следствие 1.
Если число уравненийm
однородной
системы меньше числа переменных
,
то система является неопределенной и
имеет множество ненулевых решений.
Следствие 2.
Квадратная однородная
система
имеет ненулевые решения тогда и тогда,
когда основная матрица этой системы
вырождена, т.е. определитель
.
В противном случае, если определитель
,
квадратная однородная система имеетединственное
нулевое решение
.
Пусть ранг системы (2)
т. е система (2) имеет нетривиальные
решения.
Пусть
и
- частные решения этой системы, т.е.
и
.
Свойства решений однородной системы
Действительно, .
Действительно, .
Объединяя, свойства 1) и 2), можно
сказать, что если
…,
- решения однородной системы (2), то и
всякая их линейная комбинация-
также является ее решением. Здесь
-
произвольные действительные числа.
Можно найти
линейно независимых частных решений
однородной системы (2), с помощью которых
можно получить любое другое частное
решение данной системы, т.е. получить
общее решение системы (2).
Определение 2.2
Совокупность
линейно независимых частных решений
…,
однородной системы (2) таких, что каждое
решение системы (2) можно представить
в виде их линейной комбинации, называетсяфундаментальной системой решений
(ФСР) однородной системы (2).
Пусть
…,
- фундаментальная система решений, тогда
общее решение однородной системы (2)
можно представить в виде:
Где
.
Замечание.
Чтобы получить
ФСР, нужно найти частные решения
…,
,
придавая поочередно какой-либо одной
свободной переменной значение «1», а
всем остальным свободным переменным –
значения «0».
Получим
,,
…,
- ФСР.
Пример. Найти общее решение и фундаментальную систему решений однородной системы уравнений:
Решение.
Запишем расширенную
матрицу системы, предварительно поставив
на первое место последнее уравнение
системы, и приведем ее к ступенчатому
виду. Поскольку правые части уравнений
в результате элементарных преобразований
не меняются, оставаясь нулями, столбец
можно не выписывать.
̴
̴
̴
Ранг системы
где
- число переменных. Система неопределенная,
имеет множество решений.
Базисный минор при переменных
отличен
от нуля:
выбираем
в качестве базисных переменных, остальные
- свободные переменные (принимают любые
действительные значения).
Последней в цепочке матрице соответствует ступенчатая система уравнений:
(3)
Выразим базисные переменные
через свободные переменные
(обратный ход метода Гаусса).
Из последнего уравнения выразим
:
и подставим в первое уравнение. Получим.
Раскроем скобки, приведем подобные и
выразим
:
.
Полагая
,
,
,
где
,
запишем
- общее решение системы.
Найдем фундаментальную систему решений
,
,
.
Тогда общее решение однородной системы можно записать в виде:
Замечание.
ФСР можно было найти
другим путем, без предварительного
отыскания общего решения системы. Для
этого полученную ступенчатую систему
(3) нужно было решить трижды, полагая
для
:
;
для
:
;
для
:
.
Калужский филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования
«Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана»
(КФ МГТУ им. Н.Э. Баумана)
Влайков Н.Д.
Решение однородных СЛАУ
Методические указания для проведения упражнений
по курсу аналитической геометрии
Калуга 2011г.
Цели занятия стр.4
План занятия стр.4
Необходимые теоретические сведения стр.5
Практическая часть стр.10
Контроль освоения пройденного материала стр.13
Домашнее задание стр.14
Количество часов: 2
Цели занятия:
Систематизировать полученные теоретические знания о видах СЛАУ и способах их решения.
Получить навыки решения однородных СЛАУ.
План занятия:
Кратко изложить теоретический материал.
Решить однородную СЛАУ.
Найти фундаментальную систему решений однородной СЛАУ.
Найти частное решение однородной СЛАУ.
Сформулировать алгоритм решения однородной СЛАУ.
Проверить выполнение текущего домашнего задания.
Провести проверочную работу.
Представить тему следующего семинара.
Выдать текущее домашнее задание.
Необходимые теоретические сведения.
Ранг матрицы.
Опр. Рангом матрицы называют число, которое равно максимальному порядку среди ее ненулевых миноров. Ранг матрицы обозначают .
Если квадратная матрица невырождена, то ранг равен ее порядку. Если квадратная матрица вырождена, то ее ранг меньше ее порядка.
Ранг диагональной матрицы равен количеству ее ненулевых диагональных элементов.
Теор.
При транспонировании матрицы ее ранг
не меняется, т.е.
.
Теор. Ранг матрицы не меняется при элементарных преобразования ее строк и столбцов.
Теорема о базисном миноре.
Опр.
Минор
матрицы
называют
базисным, если выполнены два условия:
а) он не равен нулю;
б)
его порядок равен рангу матрицы
.
Матрица
может иметь несколько базисных миноров.
Строки
и столбцы матрицы
,
в которых расположен выбранный базисный
минор, называют базисными.
Теор.
Теорема о базисном миноре. Базисные
строки (столбцы) матрицы
,
соответствующие любому ее базисному
минору
,
линейно независимы. Любые строки
(столбцы) матрицы
,
не входящие в
,
являются линейными комбинациями базисных
строк (столбцов).
Теор. Для любой матрицы ее ранг равен максимальному количеству ее линейно независимых строк (столбцов).
Вычисление ранга матрицы. Метод элементарных преобразований.
С помощью элементарных преобразований строк любую матрицу можно привести к ступенчатому виду. Ранг же ступенчатой матрицы равен количеству ненулевых строк. Базисным в ней является минор, расположенный на пересечении ненулевых строк со столбцами, соответствующими первым слева ненулевым элементам в каждой из строк.
СЛАУ. Основные определения.
Опр.
Система
(15.1)
Числа
называют коэффициентами СЛАУ. Числа
называют свободными членами уравнений.
Запись СЛАУ в виде (15.1) называют координатной.
Опр.
СЛАУ называют однородной, если
.
Иначе ее называют неоднородной.
Опр. решением СЛАУ называют такой набор значений неизвестных, при подстановке которых каждое уравнение системы превращается в тождество. Любое конкретное решение СЛАУ так же называют ее частным решением.
Решить СЛАУ – значит решить две задачи:
Выяснить, имеет ли СЛАУ решения;
Найти все решения, если они существуют.
Опр. СЛАУ называют совместной, если она имеет хотя бы одно решение. В противном случае ее называют несовместной.
Опр. Если СЛАУ (15.1) имеет решение, и притом единственное, то ее называют определенной, а если решение не единственное – то неопределенной.
Опр.
Если в уравнении (15.1)
,СЛАУ
называют квадратной.
Формы записи СЛАУ.
Кроме координатной формы (15.1) записи СЛАУ часто используют и друге ее представления.
(15.2)
Соотношение называют векторной формой записи СЛАУ.
Если же взять за основу произведение матриц, то СЛАУ (15.1) можно записать так:
(15.3)
или
.
Запись СЛАУ (15.1) в виде (15.3) называют матричной.
Однородные СЛАУ.
Однородная
система
линейных
алгебраических уравнений с
неизвестными
представляет собой систему вида
Однородные СЛАУ всегда совместны, поскольку всегда имеется нулевое решение.
Критерий существования ненулевого решения. Для существования ненулевого решения у однородной квадратной СЛАУ необходимо и достаточно, чтобы ее матрица была вырождена.
Теор.
Если
столбцы
,
,
…,
- решения однородной СЛАУ, то и любая их
линейная комбинация также является
решением этой системы.
Следствие . Если однородная СЛАУ имеет ненулевое решение, то она имеет бесконечное множество решений.
Естественно
попытаться найти такие решения
,
,
…,
системы,
чтобы любое другое решение представлялось
в виде их линейной комбинации и притом
единственным образом.
Опр.
Любой набор из
линейно
независимых столбцов
,
,
…,
,
являющихся решениями однородной СЛАУ
,
где
-
число неизвестных, а
-
ранг ее матрицы
,
называют фундаментальной системой
решений этой однородной СЛАУ.
При исследовании и решении однородных систем линейных уравнений в матрице системы будем фиксировать базисный минор. Базисному минору будут соответствовать базисные столбцы и, следовательно, базисные неизвестные. Остальные неизвестные будем называть свободными.
Теор.
О структуре общего решения однородной
СЛАУ. Если
,
,
…,
- произвольная фундаментальная система
решений однородной СЛАУ
,
то любое ее решение можно представить
в виде
Где
,
…,
-
некоторые постоянные.
Т.о. общее решение однородной СЛАУ имеет вид
Практическая часть.
Рассмотреть возможные множества решений следующих видов СЛАУ и их графическую интерпретацию.
;
;
.
Рассмотреть возможность решения данных систем по формулам Крамера и матричным методом.
Изложить суть метода Гаусса.
Решить следующие задачи.
Пример 1. Решить однородную СЛАУ. Найти ФСР.
.
Запишем матрицу системы и приведем ее к ступенчатому виду.
.
система
будет иметь бесконечно много решений.
ФСР будет состоять из
столбцов.
Отбросим нулевые строки и снова запишем систему:
.
Будем
считать базисным минор стоящий в левом
верхнем углу. Т.о.
-
базисные неизвестные, а
-
свободные. Выразим
через
свободные
:
;
Положим
.
Окончательно имеем:
-
координатная форма ответа, или
-
матричная форма ответа, или
-
векторная форма ответа (вектор - столбцы
являются столбцами ФСР).
Алгоритм решения однородной СЛАУ.
Найти ФСР и общее решение следующих систем:
№2.225(4.39)
.
Отв.:
№2.223(2.37)
.
Отв.:
№2.227(2.41)
.
Отв.:
Решить однородную СЛАУ:
.
Отв.:
Решить однородную СЛАУ:
.
Отв.:
Представление темы следующего семинара.
Решение систем линейных неоднородных уравнений.
Контроль освоения пройденного материала.
Проверочная работа 3 - 5 минут. Участвует 4 студента с нечетными номерами по журналу, начиная с №10
|
Выполнить действия:
|
Выполнить действия:
|
|
|
Вычислить определитель:
|
;
;
|
Выполнить действия:
|
Выполнить действия:
|
|
Найти матрицу обратную данной:
|
Вычислить определитель:
|
не
определено
Домашнее задание:
1. Решить задачи:
№ 2.224, 2.226, 2.228, 2.230, 2.231, 2.232.
2.Проработать лекции на темы:
Системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ). Координатная, матричная и векторная формы записи. Критерий Кронекера - Капелли совместности СЛАУ. Неоднородные СЛАУ. Критерий существования ненулевого решения однородной СЛАУ. Свойства решений однородной СЛАУ. Фундаментальная система решений однородной СЛАУ, теорема о ее существовании. Нормальная фундаментальная система решений. Теорема о структуре общего решения однородной СЛАУ. Теорема о структуре общего решения неоднородной СЛАУ.
Линейное уравнение называется однородным , если его свободный член равен нулю, и неоднородным в противном случае. Система, состоящая из однородных уравнений, называется однородной и имеет общий вид:
Очевидно, что всякая однородная система совместна и имеет нулевое (тривиальное) решение. Поэтому применительно к однородным системам линейных уравнений часто приходится искать ответ на вопрос о существовании ненулевых решений. Ответ на этот вопрос можно сформулировать в виде следующей теоремы.
Теорема . Однородная система линейных уравнений имеет ненулевое решение тогда и только тогда, когда ее ранг меньше числа неизвестных .
Доказательство : Допустим, система, ранг которой равен, имеет ненулевое решение. Очевидно, что не превосходит . В случае система имеет единственное решение. Поскольку система однородных линейных уравнений всегда имеет нулевое решение, то именно нулевое решение и будет этим единственным решением. Таким образом, ненулевые решения возможны только при .
Следствие 1 : Однородная система уравнений, в которой число уравнений меньше числа неизвестных, всегда имеет ненулевое решение.
Доказательство : Если у системы уравнений , то ранг системы не превышает числа уравнений , т.е. . Таким образом, выполняется условие и, значит, система имеет ненулевое решение.
Следствие 2 : Однородная система уравнений с неизвестными имеет ненулевое решение тогда и только тогда, когда ее определитель равен нулю.
Доказательство : Допустим, система линейных однородных уравнений, матрица которой с определителем , имеет ненулевое решение. Тогда по доказанной теореме , а это значит, что матрица вырожденная, т.е. .
Теорема Кронекера-Капелли: СЛУ совместна тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы этой системы. Система ур-ий называется совместной, если она имеет хотя бы одно решение.Однородная система линейных алгебраических уравнений .
Система m линейных ур-ий с n переменными называется системой линейных однородных уравнений, если все свободные члены равны 0. Система линейных однородных ур-ий всегда совместна, т.к. она всегда имеет, по крайней мере, нулевое решение. Система линейных однородных ур-ий имеет ненулевое решение тогда и только тогда, когда ранг её матрицы коэффициентов при переменных меньше числа переменных, т.е. при rang A (n. Всякая лин. комбинация
решений системы лин. однородн. ур-ий также является решением этой системы.
Система лин.независимых решений е1, е2,…,еk называется фундаментальной, если каждое решение системы является линейной комбинацией решений. Теорема: если ранг r матрицы коэффициентов при переменных системы линейных однородных уравнений меньше числа переменных n, то всякая фундаментальная система решений системы состоит из n-r решений. Поэтому общее решение системы лин. однордн. ур-ий имеет вид: с1е1+с2е2+…+сkеk, где е1, е2,…, еk – любая фундаментальная система решений, с1, с2,…,сk – произвольные числа и k=n-r. Общее решение системы m линейных ур-ий с n переменными равно сумме
общего решения соответствующей ей системы однородн. линейных ур-ий и произвольного частного решения этой системы.
7.Линейные пространства. Подпространства. Базис, размерность. Линейная оболочка. Линейное пространство называется n-мерным , если в нем существует система из линейно независимых векторов, а любая система из большего количества векторов линейно зависима. Число называется размерностью (числом измерений) линейного пространства и обозначается . Другими словами, размерность пространства - это максимальное число линейно независимых векторов этого пространства. Если такое число существует, то пространство называется конечномерным. Если же для любого натурального числа п в пространстве найдется система, состоящая из линейно независимых векторов, то такое пространство называют бесконечномерным (записывают: ). Далее, если не оговорено противное, будут рассматриваться конечномерные пространства.
Базисом n-мерного линейного пространства называется упорядоченная совокупность линейно независимых векторов (базисных векторов ).
Теорема 8.1 о разложении вектора по базису. Если - базис n-мерного линейного пространства , то любой вектор может быть представлен в виде линейной комбинации базисных векторов:
V=v1*e1+v2*e2+…+vn+en
и притом единственным образом, т.е. коэффициенты определяются однозначно.
Другими словами, любой вектор пространства может быть разложен по базису и притом единственным образом.
Действительно, размерность пространства равна . Система векторов линейно независима (это базис). После присоединения к базису любого вектора , получаем линейно зависимую систему (так как это система состоит из векторов n-мерного пространства). По свойству 7 линейно зависимых и линейно независимых векторов получаем заключение теоремы.
Система m линейных уравнений c n неизвестными называется системой линейных однородных уравнений, если все свободные члены равны нулю. Такая система имеет вид:
где а ij (i = 1, 2, …, m ; j = 1, 2, …, n ) - заданные числа; х i – неизвестные.
Система линейных однородных уравнений всегда совместна, так как r (А) = r (). Она всегда имеет, по крайней мере, нулевое (тривиальное ) решение (0; 0; …; 0).
Рассмотрим при каких условиях однородные системы имеют ненулевые решения.
Теорема 1. Система линейных однородных уравнений имеет ненулевые решения тогда и только тогда, когда ранг её основной матрицы r меньше числа неизвестных n , т.е. r < n .
□
1). Пусть система линейных однородных уравнений имеет ненулевое решение. Так как ранг не может превосходить размера матрицы, то, очевидно, r
≤ n
. Пусть r
= n
. Тогда один из миноров размера n n
отличен от нуля. Поэтому соответствующая система линейных уравнений имеет единственное решение: 
, , . Значит, других, кроме тривиальных, решений нет. Итак, если есть нетривиальное решение, то r
< n
.
2). Пусть r < n . Тогда однородная система, будучи совместной, является неопределённой. Значит, она имеет бесконечное множество решений, т.е. имеет и ненулевые решения. ■
Рассмотрим однородную систему n линейных уравнений c n неизвестными:
(2)
Теорема 2. Однородная система n линейных уравнений c n неизвестными (2) имеет ненулевые решения тогда и только тогда, когда её определитель равен нулю: = 0.
□ Если система (2) имеет ненулевое решение, то = 0. Ибо при система имеет только единственное нулевое решение. Если же = 0, то ранг r основной матрицы системы меньше числа неизвестных, т.е. r < n . И, значит, система имеет бесконечное множество решений, т.е. имеет и ненулевые решения. ■
Обозначим решение системы (1) х
1 = k
1 , х
2 = k
2 , …, х n
= k n
в виде строки 
.
Решения системы линейных однородных уравнений обладают следующими свойствами:
1.
Если строка - решение системы (1), то и строка - решение системы (1).
2.
Если строки 
и - решения системы (1), то при любых значениях с
1 и с
2 их линейная комбинация - тоже решение системы (1).
Проверить справедливость указанных свойств можно непосредственной подстановкой их в уравнения системы.
Из сформулированных свойств следует, что всякая линейная комбинация решений системы линейных однородных уравнений также является решением этой системы.
Система линейно независимых решений е 1 , е 2 , …, е р называется фундаментальной , если каждое решение системы (1) является линейной комбинацией этих решений е 1 , е 2 , …, е р .
Теорема 3. Если ранг r матрицы коэффициентов при переменных системы линейных однородных уравнений (1) меньше числа переменных n , то всякая фундаментальная система решений системы (1) состоит из n – r решений.
Поэтому общее решение системы линейных однородных уравнений (1) имеет вид:
где е 1 , е 2 , …, е р – любая фундаментальная система решений системы (9), с 1 , с 2 , …, с р – произвольные числа, р = n – r .
Теорема 4. Общее решение системы m линейных уравнений c n неизвестными равно сумме общего решения соответствующей ей системы линейных однородных уравнений (1) и произвольного частного решения этой системы (1).
Пример. Решите систему
Решение. Для данной системы m = n = 3. Определитель
по теореме 2 система имеет только тривиальное решение: x = y = z = 0.
Пример. 1) Найдите общее и частные решения системы
2) Найдите фундаментальную систему решений.
Решение. 1) Для данной системы m = n = 3. Определитель
по теореме 2 система имеет ненулевые решения.
Так как в системе только одно независимое уравнение
x + y – 4z = 0,
то из него выразим x =4z - y . Откуда получим бесконечное множество решений: (4z - y , y , z ) – это и есть общее решение системы.
При z = 1, y = -1, получим одно частное решение: (5, -1, 1). Положив z = 3, y = 2, получим второе частное решение: (10, 2, 3) и т.д.
2) В общем решении (4z - y , y , z ) переменные y и z являются свободными, а переменная х – зависимая от них. Для того, чтобы найти фундаментальную систему решений, придадим свободным переменным значения: сначала y = 1, z = 0, затем y = 0, z = 1. Получим частные решения (-1, 1, 0), (4, 0, 1), которые и образуют фундаментальную систему решений.
Иллюстрации :
Рис. 1 Классификация систем линейных уравнений
Рис. 2 Исследование систем линейных уравнений
Презентации:
· Решение СЛАУ_матричный метод
· Решение СЛАУ_метод Крамера
· Решение СЛАУ_метод Гаусса
· Пакеты решения математических задач Mathematica, MathCad : поиск аналитического и числового решения систем линейных уравнений
Контрольные вопросы :
1. Дайте определение линейного уравнения
2. Какой вид имеет система m линейных уравнений с n неизвестными?
3. Что называется решением систем линейных уравнений?
4. Какие системы называются равносильными?
5. Какая система называется несовместной?
6. Какая система называется совместной?
7. Какая система называется определенной?
8. Какая система называется неопределенной
9. Перечислите элементарные преобразования систем линейных уравнений
10. Перечислите элементарные преобразования матриц
11. Сформулируйте теорему о применении элементарных преобразований к системе линейных уравнений
12. Какие системы можно решать матричным методом?
13. Какие системы можно решать методом Крамера?
14. Какие системы можно решать методом Гаусса?
15. Перечислите 3 возможных случая, возникающих при решении систем линейных уравнений методом Гаусса
16. Опишите матричный метод решения систем линейных уравнений
17. Опишите метод Крамера решения систем линейных уравнений
18. Опишите метод Гаусса решения систем линейных уравнений
19. Какие системы можно решать с применением обратной матрицы?
20. Перечислите 3 возможных случая, возникающих при решении систем линейных уравнений методом Крамера
Литература :
1. Высшая математика для экономистов: Учебник для вузов / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко, И.М. Тришин, М.Н.Фридман. Под ред. Н.Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ, 2005. – 471 с.
2. Общий курс высшей математики для экономистов: Учебник. / Под ред. В.И. Ермакова. –М.: ИНФРА-М, 2006. – 655 с.
3. Сборник задач по высшей математике для экономистов: Учебное пособие / Под ред.В.И. Ермакова. М.: ИНФРА-М, 2006. – 574 с.
4. Гмурман В. Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и магматической статистике. - М.: Высшая школа, 2005. – 400 с.
5. Гмурман. В.Е Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Высшая школа, 2005.
6. Данко П.Е., Попов А.Г., Кожевникова Т.Я. Высшая математика в упражнениях и задачах. Ч. 1, 2. – М.: Оникс 21 век: Мир и образование, 2005. – 304 с. Ч. 1; – 416 с. Ч. 2.
7. Математика в экономике: Учебник: В 2-х ч. / А.С. Солодовников, В.А. Бабайцев, А.В. Браилов, И.Г. Шандара. – М.: Финансы и статистика, 2006.
8. Шипачев В.С. Высшая математика: Учебник для студ. вузов – М.: Высшая школа, 2007. – 479 с.
Похожая информация.
