Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Теоретичні відомості про матричний спосіб розв’язування систем лінійних рівнянь




 

 

Нехай дано систему n лінійних рівнянь з n невідомими

(1)

Запишемо дану систему у вигляді матричної рівності:

(2)

де - квадратна матриця n-го порядку, складену з коефіцієнтів при невідомих (її називають матрицею системи);

матриця розмірності (n×1), складена з невідомих;

матриця розмірності (n×1), складена з вільних членів.

Тобто:

Розв’язати систему (1) означає знайти такі значення невідомих які перетворюють в істинні рівності одночасно всі рівняння системи. Це теж саме, що знайти невідому матрицю , яка перетворює в істинну рівність матричне рівняння (2).

Систему лінійних рівнянь називають не виродженою, якщо матриця системи не вироджена, тобто detA≠0. Невироджена система лінійних рівнянь має єдиний розв’язок.

Розв’язок невиродженої системи лінійних рівнянь, записаної у вигляді матричного рівняння знаходять за формулою:

де - матриця, обернена до матриці

Задача 3. Розв’язати систему лінійних рівнянь матричним способом:

a)

                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           
                                                           

Питання для самоперевірки знань, умінь

1. Визначники матриць другого та вищих порядків.

2. Поняття системи n лінійних рівнянь відносно n невідомих.

3.Формули Крамера. Суть методу Крамера розв’язування систем лінійних рівнянь, його недоліки.

4. Метод Гауса розв’язування систем лінійних рівнянь. В чому полягає його універсальність?

5. Розв’язування систем за допомогою оберненої матриці. Які системи можна розв’язати за допомогою оберненої матриці?

Висновок____________________________________________________________

__________________________________________________________________

 

Перевірив викладач ___________ Оцінка___________Дата ______________

ТЕМА 2. ЕЛЕМЕНТИ ВЕКТОРНОЇ АЛГЕБРИ

ПРАКТИЧНА РОБОТА № 3

Тема. Застосування скалярного, векторного та мішаного добутків до розв’язування прикладних задач

Мета роботи: навчитись виконувати дії над векторами, застосовувати скалярний, векторний та мішаний добутки до розв’язування прикладних задач.

Наочне забезпечення та обладнання:

1. Інструкційні картки;

2. Індивідуальні завдання;

3. Роз даткові матеріали: “Основні формули аналітичної геометрії”

4. Обчислювальні засоби.





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2016-10-06; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 398 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Бутерброд по-студенчески - кусок черного хлеба, а на него кусок белого. © Неизвестно
==> читать все изречения...

2408 - | 2330 -


© 2015-2024 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.007 с.