В данной статье метод рассматривается как способ решения систем линейных уравнений (СЛАУ). Метод является аналитическим, то есть позволяет написать алгоритм решения в общем виде, а потом уже подставлять туда значения из конкретных примеров. В отличие от матричного метода или формул Крамера, при решении системы линейных уравнений методом Гаусса можно работать и с теми, что имеют решений бесконечно много. Или не имеют его вовсе.
Для начала необходимо нашу систему уравнений записать в Выглядит это следующим образом. Берется система:
Коэффициенты записываются в виде таблицы, а справа отдельным столбиком - свободные члены. Столбец со свободными членами отделяется для удобства Матрица, включающая в себя этот столбец, называется расширенной.
Далее основную матрицу с коэффициентами нужно привести к верхней треугольной форме. Это основной момент решения системы методом Гаусса. Проще говоря, после определенных манипуляций матрица должна выглядеть так, чтобы в ее левой нижней части стояли одни нули:
Тогда, если записать новую матрицу опять как систему уравнений, можно заметить, что в последней строке уже содержится значение одного из корней, которое затем подставляется в уравнение выше, находится еще один корень, и так далее.
Это описание решения методом Гаусса в самых общих чертах. А что получится, если вдруг у системы нет решения? Или их бесконечно много? Чтобы ответить на эти и еще множество вопросов, необходимо рассмотреть отдельно все элементы, использующиеся при решении методом Гаусса.
Никакого скрытого смысла в матрице нет. Это просто удобный способ записи данных для последующих операций с ними. Бояться их не надо даже школьникам.
Матрица всегда прямоугольная, потому что так удобнее. Даже в методе Гаусса, где все сводится к построению матрицы треугольного вида, в записи фигурирует прямоугольник, только с нулями на том месте, где нет чисел. Нули можно не записывать, но они подразумеваются.
Матрица имеет размер. Ее "ширина" - число строк (m), "длина" - число столбцов (n). Тогда размер матрицы A (для их обозначения обычно используются заглавные латинские буквы) будет обозначаться как A m×n . Если m=n, то эта матрица квадратная, и m=n - ее порядок. Соответственно, любой элемент матрицы A можно обозначить через номер его строки и столбца: a xy ; x - номер строки, изменяется , y - номер столбца, изменяется .
В - это не основной момент решения. В принципе, все операции можно выполнять непосредственно с самими уравнениями, однако запись получится куда более громоздкая, и в ней будет гораздо легче запутаться.
Еще у матрицы есть определитель. Это очень важная характеристика. Выяснять его смысл сейчас не стоит, можно просто показать, как он вычисляется, а потом рассказать, какие свойства матрицы он определяет. Наиболее простой способ нахождения определителя - через диагонали. В матрице проводятся воображаемые диагонали; элементы, находящиеся на каждой из них, перемножаются, а затем полученные произведения складываются: диагонали с наклоном вправо - со знаком "плюс", с наклоном влево - со знаком "минус".
Крайне важно отметить, что вычислять определитель можно только у квадратной матрицы. Для прямоугольной матрицы можно сделать следующее: из количества строк и количества столбцов выбрать наименьшее (пусть это будет k), а затем в матрице произвольным образом отметить k столбцов и k строк. Элементы, находящиеся на пересечении выбранных столбцов и строк, составят новую квадратную матрицу. Если определитель такой матрицы будет числом, отличным от нуля, то назовется базисным минором первоначальной прямоугольной матрицы.
Перед тем как приступить к решению системы уравнений методом Гаусса, не мешает посчитать определитель. Если он окажется нулевым, то сразу можно говорить, что у матрицы количество решений либо бесконечно, либо их вообще нет. В таком печальном случае надо идти дальше и узнавать про ранг матрицы.
Существует такое понятие, как ранг матрицы. Это максимальный порядок ее определителя, отличного от нуля (если вспомнить про базисный минор, можно сказать, что ранг матрицы - порядок базисного минора).
По тому, как обстоят дела с рангом, СЛАУ можно разделить на:
Метод Гаусса хорош тем, что позволяет в ходе решения получить либо однозначное доказательство несовместности системы (без вычисления определителей больших матриц), либо решение в общем виде для системы с бесконечным числом решений.
До того как приступить непосредственно к решению системы, можно сделать ее менее громоздкой и более удобной для вычислений. Это достигается за счет элементарных преобразований - таких, что их выполнение никак не меняет конечный ответ. Следует отметить, что некоторые из приведенных элементарных преобразований действительны только для матриц, исходниками которых послужили именно СЛАУ. Вот список этих преобразований:
Для простоты понимания стоит разобрать этот процесс по шагам. Берутся две строки из матрицы:
a 11 a 12 ... a 1n | b1
a 21 a 22 ... a 2n | b 2
Допустим, необходимо ко второй прибавить первую, умноженную на коэффициент "-2".
a" 21 = a 21 + -2×a 11
a" 22 = a 22 + -2×a 12
a" 2n = a 2n + -2×a 1n
Затем в матрице вторая строка заменяется на новую, а первая остается без изменений.
a 11 a 12 ... a 1n | b1
a" 21 a" 22 ... a" 2n | b 2
Необходимо заметить, что коэффициент умножения можно подобрать таким образом, чтобы в результате сложения двух строк один из элементов новой строки был равен нулю. Следовательно, можно получить уравнение в системе, где на одну неизвестную будет меньше. А если получить два таких уравнения, то операцию можно проделать еще раз и получить уравнение, которое будет содержать уже на две неизвестных меньше. А если каждый раз превращать в ноль один коэффициент у всех строк, что стоят ниже исходной, то можно, как по ступенькам, спуститься до самого низа матрицы и получить уравнение с одной неизвестной. Это и называется решить систему методом Гаусса.
Пусть существует система. Она имеет m уравнений и n корней-неизвестных. Записать ее можно следующим образом:
Из коэффициентов системы составляется основная матрица. В расширенную матрицу добавляется столбец свободных членов и для удобства отделяется чертой.
Теперь выполняется та же серия преобразований, только участвуют первая и третья строки. Соответственно, в каждом шаге алгоритма элемент a 21 заменяется на a 31 . Потом все повторяется для a 41 , ... a m1 . В итоге получается матрица, где в строках первый элемент равен нулю. Теперь нужно забыть о строке номер один и выполнить тот же алгоритм, начиная со второй строки:
Алгоритм надо повторять, пока не появится коэффициент k = (-a m,m-1 /a mm). Это значит, что в последний раз алгоритм выполнялся только для нижнего уравнения. Теперь матрица похожа на треугольник, или имеет ступенчатую форму. В нижней строчке имеется равенство a mn × x n = b m . Коэффициент и свободный член известны, и корень выражается через них: x n = b m /a mn . Полученный корень подставляется в верхнюю строку, чтобы найти x n-1 = (b m-1 - a m-1,n ×(b m /a mn))÷a m-1,n-1 . И так далее по аналогии: в каждой следующей строке находится новый корень, и, добравшись до "верха" системы, можно отыскать множество решений . Оно будет единственным.
Если в одной из матричных строк все элементы, кроме свободного члена, равны нулю, то уравнение, соответствующее этой строке, выглядит как 0 = b. Оно не имеет решения. И поскольку такое уравнение заключено в систему, то и множество решений всей системы - пустое, то есть она является вырожденной.
Может получиться так, что в приведенной треугольной матрице нет строк с одним элементом-коэффициентом уравнения, и одним - свободным членом. Есть только такие строки, которые при переписывании имели бы вид уравнения с двумя или более переменными. Значит, у системы имеется бесконечное число решений. В таком случае ответ можно дать в виде общего решения. Как это сделать?
Все переменные в матрице делятся на базисные и свободные. Базисные - это те, которые стоят "с краю" строк в ступенчатой матрице. Остальные - свободные. В общем решении базисные переменные записываются через свободные.
Для удобства матрица сначала переписывается обратно в систему уравнений. Потом в последнем из них, там, где точно осталась только одна базисная переменная, она остается с одной стороны, а все остальное переносится в другую. Так делается для каждого уравнения с одной базисной переменной. Потом в остальные уравнения, там, где это возможно, вместо базисной переменной подставляется полученное для нее выражение. Если в результате опять появилось выражение, содержащее только одну базисную переменную, она оттуда опять выражается, и так далее, пока каждая базисная переменная не будет записана в виде выражения со свободными переменными. Это и есть общее решение СЛАУ.
Можно также найти базисное решение системы - дать свободным переменным любые значения, а потом для этого конкретного случая посчитать значения базисных переменных. Частных решений можно привести бесконечно много.
Вот система уравнений.
Для удобства лучше сразу составить ее матрицу
Известно, что при решении методом Гаусса уравнение, соответствующее первой строке, в конце преобразований останется неизменным. Поэтому выгодней будет, если левый верхний элемент матрицы будет наименьшим - тогда первые элементы остальных строк после операций обратятся в ноль. Значит, в составленной матрице выгодно будет на место первой строки поставить вторую.
вторая строка: k = (-a 21 /a 11) = (-3/1) = -3
a" 21 = a 21 + k×a 11 = 3 + (-3)×1 = 0
a" 22 = a 22 + k×a 12 = -1 + (-3)×2 = -7
a" 23 = a 23 + k×a 13 = 1 + (-3)×4 = -11
b" 2 = b 2 + k×b 1 = 12 + (-3)×12 = -24
третья строка: k = (-a 3 1 /a 11) = (-5/1) = -5
a" 3 1 = a 3 1 + k×a 11 = 5 + (-5)×1 = 0
a" 3 2 = a 3 2 + k×a 12 = 1 + (-5)×2 = -9
a" 3 3 = a 33 + k×a 13 = 2 + (-5)×4 = -18
b" 3 = b 3 + k×b 1 = 3 + (-5)×12 = -57
Теперь, чтобы не запутаться, необходимо записать матрицу с промежуточными результатами преобразований.
Очевидно, что такую матрицу можно сделать более удобной для восприятия с помощью некоторых операций. Например, из второй строки можно убрать все "минусы", умножая каждый элемент на "-1".
Стоит также заметить, что в третьей строке все элементы кратны трем. Тогда можно сократить строку на это число, умножая каждый элемент на "-1/3" (минус - заодно, чтобы убрать отрицательные значения).
Выглядит гораздо приятнее. Теперь надо оставить в покое первую строку и поработать со второй и третьей. Задача - прибавить к третьей строке вторую, умноженную на такой коэффициент, чтобы элемент a 32 стал равен нулю.
k = (-a 32 /a 22) = (-3/7) = -3/7 (если в ходе некоторых преобразований в ответе получилось не целое число, рекомендуется для соблюдения точности вычислений оставить его "как есть", в виде обыкновенной дроби, а уже потом, когда получены ответы, решать, стоит ли округлять и переводить в другую форму записи)
a" 32 = a 32 + k×a 22 = 3 + (-3/7)×7 = 3 + (-3) = 0
a" 33 = a 33 + k×a 23 = 6 + (-3/7)×11 = -9/7
b" 3 = b 3 + k×b 2 = 19 + (-3/7)×24 = -61/7
Снова записывается матрица с новыми значениями.
| 1 | 2 | 4 | 12 |
| 0 | 7 | 11 | 24 |
| 0 | 0 | -9/7 | -61/7 |
Как видно, полученная матрица уже имеет ступенчатый вид. Поэтому дальнейшие преобразования системы по методу Гаусса не требуются. Что здесь можно сделать, так это убрать из третьей строки общий коэффициент "-1/7".
Теперь все красиво. Дело за малым - записать матрицу опять в виде системы уравнений и вычислить корни
x + 2y + 4z = 12 (1)
7y + 11z = 24 (2)
Тот алгоритм, по которому сейчас будут находиться корни, называется обратным ходом в методе Гаусса. В уравнении (3) содержится значение z:
y = (24 - 11×(61/9))/7 = -65/9
И первое уравнение позволяет найти x:
x = (12 - 4z - 2y)/1 = 12 - 4×(61/9) - 2×(-65/9) = -6/9 = -2/3
Такую систему мы имеем право назвать совместной, да еще и определенной, то есть имеющей единственное решение. Ответ записывается в следующей форме:
x 1 = -2/3, y = -65/9, z = 61/9.
Вариант решения определенной системы методом Гаусса разобран, теперь необходимо рассмотреть случай, если система неопределенная, то есть для нее можно найти бесконечно много решений.
х 1 + х 2 + х 3 + х 4 + х 5 = 7 (1)
3х 1 + 2х 2 + х 3 + х 4 - 3х 5 = -2 (2)
х 2 + 2х 3 + 2х 4 + 6х 5 = 23 (3)
5х 1 + 4х 2 + 3х 3 + 3х 4 - х 5 = 12 (4)
Сам вид системы уже настораживает, потому что количество неизвестных n = 5, а ранг матрицы системы уже точно меньше этого числа, потому что количество строк m = 4, то есть наибольший порядок определителя-квадрата - 4. Значит, решений существует бесконечное множество, и надо искать его общий вид. Метод Гаусса для линейных уравнений позволяет это сделать.
Сначала, как обычно, составляется расширенная матрица.
Вторая строка: коэффициент k = (-a 21 /a 11) = -3. В третьей строке первый элемент - еще до преобразований, поэтому не надо ничего трогать, надо оставить как есть. Четвертая строка: k = (-а 4 1 /а 11) = -5
Умножив элементы первой строки на каждый их коэффициентов по очереди и сложив их с нужными строками, получаем матрицу следующего вида:
Как можно видеть, вторая, третья и четвертая строки состоят из элементов, пропорциональных друг другу. Вторая и четвертая вообще одинаковые, поэтому одну из них можно убрать сразу, а оставшуюся умножить на коэффициент "-1" и получить строку номер 3. И опять из двух одинаковых строк оставить одну.
Получилась такая матрица. Пока еще не записана система, нужно здесь определить базисные переменные - стоящие при коэффициентах a 11 = 1 и a 22 = 1, и свободные - все остальные.
Во втором уравнении есть только одна базисная переменная - x 2 . Значит, ее можно выразить оттуда, записав через переменные x 3 , x 4 , x 5 , являющиеся свободными.
Подставляем полученное выражение в первое уравнение.
Получилось уравнение, в котором единственная базисная переменная - x 1 . Проделаем с ней то же, что и с x 2 .
Все базисные переменные, которых две, выражены через три свободные, теперь можно записывать ответ в общем виде.
Также можно указать одно из частных решений системы. Для таких случаев в качестве значений для свободных переменных выбирают, как правило, нули. Тогда ответом будет:
16, 23, 0, 0, 0.
Решение несовместных систем уравнений методом Гаусса - самое быстрое. Оно заканчивается сразу же, как только на одном из этапов получается уравнение, не имеющее решения. То есть этап с вычислением корней, достаточно долгий и муторный, отпадает. Рассматривается следующая система:
x + y - z = 0 (1)
2x - y - z = -2 (2)
4x + y - 3z = 5 (3)
Как обычно, составляется матрица:
| 1 | 1 | -1 | 0 |
| 2 | -1 | -1 | -2 |
| 4 | 1 | -3 | 5 |
И приводится к ступенчатому виду:
k 1 = -2k 2 = -4
| 1 | 1 | -1 | 0 |
| 0 | -3 | 1 | -2 |
| 0 | 0 | 0 | 7 |
После первого же преобразования в третьей строке содержится уравнение вида
не имеющее решения. Следовательно, система несовместна, и ответом будет пустое множество.
Если выбирать, каким методом решать СЛАУ на бумаге ручкой, то метод, который был рассмотрен в этой статье, выглядит наиболее привлекательно. В элементарных преобразованиях гораздо труднее запутаться, чем в том случается, если приходится искать вручную определитель или какую-нибудь хитрую обратную матрицу. Однако, если использовать программы для работы с данными такого типа, например, электронные таблицы, то оказывается, что в таких программах уже заложены алгоритмы вычисления основных параметров матриц - определитель, миноры, обратная и и так далее. А если быть уверенным в том, что машина посчитает эти значения сама и не ошибется, целесообразней использовать уже матричный метод или формул Крамера, потому что их применение начинается и заканчивается вычислением определителей и обратными матрицами.
Поскольку решение методом Гаусса представляет из себя алгоритм, а матрица - это, фактически, двумерный массив, его можно использовать при программировании. Но поскольку статья позиционирует себя, как руководство "для чайников", следует сказать, что самое простое, куда метод можно запихнуть - это электронные таблицы, например, Excel. Опять же, всякие СЛАУ, занесенные в таблицу в виде матрицы, Excel будет рассматривать как двумерный массив. А для операций с ними существует множество приятных команд: сложение (складывать можно только матрицы одинаковых размеров!), умножение на число, перемножение матриц (также с определенными ограничениями), нахождение обратной и транспонированной матриц и, самое главное, вычисление определителя. Если это трудоемкое занятие заменить одной командой, можно гораздо быстрее определять ранг матрицы и, следовательно, устанавливать ее совместность или несовместность.
Пусть дана система линейных уравнений
Коэффициенты при неизвестных составляют прямоугольную лицу
называемую матрицей системы. Первый индекс у коэффициента aij означает номер уравнения, второй - номер неизвестного, при котором стоит этот коэффициент. Коэффициенты Ь, , Ь гп называются свободными членами уравнений системы. Если свободные члены равны нулю, то система называется однородной , в противном случае - неоднородной. Матрицу
называют расширенной матрицей системы (2.1).
Решение системы (2.1) - это любой упорядоченный набор (ад, Х 2 , ? ??,х п) из п чисел, при подстановке которых в уравнения системы вместо соответствующих неизвестных каждое уравнение системы превращается в тождество. Система, не имеющая ни одного решения, называется несовместной , или противоречивой. Система, имеющая хотя бы одно решение, называется совместной.
Совместные системы подразделяют на определенные, обладающие единственным решением, и неопределенные, обладающие большим числом решений. Однородная система всегда совместна, так как имеет по крайней мере нулевое решение х - Х 2 - ... = х п = 0.
Выражения (формулы), содержащие неизвестные х, х 2, ..., х п и некоторый набор произвольных постоянных, из которых при соответствующем выборе значений произвольных постоянных можно получить любое конкретное решение системы, называют общим решением системы, а любое конкретное решение системы - ее частным решением. Две системы с одними и теми же неизвестными эквивалентны (равносильны ), если каждое решение одной из них является решением другой или обе системы несовместны.
Над уравнениями системы обычно приходится проводить следующие элементарные преобразования:
В результате элементарных преобразований система преобразуется в эквивалентную. Общий способ отыскания решений обычно основывается на последовательном переходе с помощью элементарных преобразований от данной системы к такой эквивалентной системе, для которой решение находится просто. Одним из таких способов является метод последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса). Алгоритм этого метода состоит в следующем.
Предположим, что коэффициент ац системы (2.1) отличен от нуля. Этого всегда можно добиться, переставляя в случае необходимости уравнения системы или неизвестные в ней и меняя нумерацию неизвестных. Умножим первое уравнение на а 2 /ац и вычтем из второго уравнения, затем на а^/ац и вычтем из третьего уравнения и т.д. Наконец, умножим первое уравнение на a m ja и вычтем из последнего уравнения. В результате неизвестное х будет исключено из всех уравнений, кроме первого, и система примет вид:
В системе (2.2) следует вычеркнуть уравнения вида 0 х + 0 Х 2 + ...+ +0 х п = 0, если такие появились. На этом первый шаг метода Гаусса заканчивается. Элемент Дц называют ведущим элементом этого шага.
Следующие шаги прямого хода метода Гаусса осуществляются аналогично. Так, на втором шаге при а 22 ^ 0 последовательно умножаем второе уравнение на а" 32 /а 22 , а! А2 /а! 22 , ..., a" m2 fa 22 и вычитаем его из 3-го, 4-го, ..., m-го уравнений. В результате неизвестное Х 2 исключается из всех уравнений, кроме 1-го и 2-го. На третьем шаге неизвестное хз исключается из всех уравнений, кроме первых трех, и т.д.
Возможно, что на некотором шаге прямого хода метода Гаусса встретится уравнение вида
Тогда рассматриваемая система несовместна, и дальнейшее ее решение прекращается. Если же при выполнении прямого хода метода Гаусса не встретятся уравнения вида (2.3), то рассматриваемая система не более чем через m шагов прямого хода преобразуется в эквивалентную систему вида
Для упрощения записи в системе (2.4) штрихи над коэффициентами опущены. В ней не более т уравнений, т.е. г ^ т, так как некоторые уравнения, возможно, были приведены к виду 0 = 0 и вычеркнуты, и, очевидно также, что г ^ п.
При г = п
система (2.4) имеет треугольный вид:
и в ней легко совершить обратный ход метода Гаусса. Для этого из последнего уравнения этой системы найдем значение неизвестного х п. Подставив его в предпоследнее уравнение, найдем значение.x n _i. Продолжая так далее, однозначно определим все неизвестные х, Х 2 , ..., х п. Следовательно, если система (2.1) при прямом ходе метода Гаусса сводится к системе треугольного вида, то такая система определенная, т.е. имеет единственное решение.
При г система (2.4) имеет вид трапеции. В ней неизвестные х, Х 2 , ..., х г принимают за главные, а неизвестные х+, х г+ 2 , ..., х п - за свободные. Свободные неизвестные могут принимать любые фиксированные значения. Полагая x r+ = 7 r +i, х г+ 2 = Ъ-+ 2 , , х п = 7 п, где 7r+i, 7г+2? , 7п - произвольные постоянные, и проведя в системе обратный ход метода Гаусса, получим формулы:
которые составляют общее решение системы (2.1). Из общего решения (2.С) при конкретных значениях 7 r +i, 7г+2, , 7п будут получаться частные решения системы (2.1). Так как каждое свободное неизвестное может принимать бесчисленное множество значений, система (2.1) при г т.е. в случае, когда она приводится к трапецеидальному виду, обладает бесчисленным множеством решений. Это справедливо для совместных систем, имеющих меньше уравнений, чем неизвестных, и, в частности, для однородных, имеющих меньше уравнений, чем неизвестных.
На практике метод Гаусса обычно реализуют в матричной форме. Для этого выписывают расширенную матрицу системы, в которой для удобства отделяют вертикальной чертой столбец свободных членов, и преобразования проводят над этой матрицей, затем над полученной и т.д. При этом матрицы эквивалентных систем также считают эквивалентными.
Пример 2.1. Методом Гаусса решить систему уравнений
Решение. Оставляя в расширенной матрице системы
первую строку без изменения и вычитая утроенную первую строку из второй, удвоенную первую строку из третьей и четвертой, придем к эквивалентной матрице
Вычитая в этой матрице вторую строку из третьей и оставляя другие строки без изменения, получим матрицу
Вычеркивая здесь третью строку, придем к матрице
которая соответствует системе
Отсюда, совершая обратный ход метода Гаусса, найдем
При мер 2.2. Методом Гаусса решить систему уравнений
Решение. Если в расширенной матрице системы
первую строку оставить без изменения, удвоенную первую строку вычесть из второй, утроенную первую строку вычесть из третьей, то получим матрицу
Строка (0 0 0 | - 5) соответствует уравнению 0 х + 0 х 2 + 0 хз = -5. Наличие такого уравнения указывает на несовместность рассматриваемой системы. ?
Пример 2.3. Методом Гаусса решить систему уравнений
Решение. Элементарные преобразования прямого хода метода Гаусса над строками расширенной матрицы системы дают следующую цепочку эквивалентных матриц:
Последняя матрица этой цепочки соответствует системе
Полагая здесь хз = 73 (77 - произвольная постоянная) и проводя обратный ход метода Гаусса, получим общее решение:
Для повышения эффективности и устойчивости метода Гаусса его модифицируют различными способами. Например, часто применяют схему, в которой на каждом шаге прямого хода ведущий коэффициент выбирают наибольшим по модулю среди коэффициентов при неизвестных в выбранном уравнении или в подсистеме, с которой работают на данном этапе.
При решении систем "вручную" методом Гаусса, чтобы избежать сложных вычислений, иногда в промежутках между шагами прямого хода метода Гаусса или до его начала целесообразно проделывать дополнительные элементарные преобразования над некоторыми уравнениями системы. Например, при решении "вручную" системы
целесообразно сначала из первого уравнения системы вычесть удвоенное третье, а остальные оставить без изменения. Тогда получим систему
в которой метод Гаусса проводится уже легко. Дополнительные преобразования совершаются также над матрицами.
В заключение отметим, что метод Гаусса и его модификации находят самое широкое применение в вычислительной практике. Для его реализации на ЭВМ можно использовать стандартные программы, которые включены практически в любой пакет программ для решения математических задач.
Наиболее распространенным методом решения систем линейных уравнений является метод Гаусса, или метод последовательного исключения неизвестных. Сущность этого метода состоит в том, что посредством последовательных исключений неизвестных данная система превращается в ступенчатую (в частности, треугольную) систему, равносильную данной.
Метод Гаусса является более универсальным и пригоден для систем с любым числом уравнений .
Рассмотрим систему из трёх уравнений с тремя неизвестными:
Для определенности положим, что коэффициент отличен от нуля. Если это не так, то поменяем строки местами или сделаем перенумерацию переменных. Преобразуем систему (5), исключая переменную из всех уравнений, кроме первого. Для этого обе части первого уравнения умножим на и вычтем из соответствующих частей второго уравнения, затем обе части первого уравнения умножим на и вычтем из соответствующих частей третьего уравнения и т.д. В результате придем к новой СЛУ с n неизвестными (6), которая является эквивалентной данной, то есть они или обе несовместны или же обе совместны и обладают одними и теми же решениями.
Считаем, что среди этих уравнений нет таких, все коэффициенты левых частей которых равны нулю, эти уравнения будем исключать, если, в противном случае система несовместна.
Далее первое уравнение не трогаем, и начинаем работать со вторым. Если коэффициент 0, то начинаем выполнять преобразования, аналогичные предыдущим, в противном случае поменяем строки местами или сделаем перенумерацию переменных. Преобразуем (6), вычитая из обеих частей третьего уравнения и из каждого следующего уравнения обе части второго уравнения, умноженные на числа: соответственно. Этим мы исключим неизвестную из всех уравнений кроме первых двух. В результате получаем систему (7), эквивалентную системе (6), а, следовательно, и системе (5).
Система (7) содержит уравнений, где т. к. некоторые уравнения могли быть отброшенными.
Данные преобразования выполняем до тех пор, пока не получим СЛУ (8):
В этом случае система совместна, определена при не определена при
Если то (8) имеет вид:
линейный уравнение решение метод
Система (9) называется системой треугольного (ступенчатого) вида. Она обладает единственным решением, для нахождения которого необходимо из последнего уравнения найти, затем, двигаясь вверх по уравнениям системы определить значения остальных переменных, подставляя уже найденные переменные. Таким образом, система (9), а значит и эквивалентная ей (5) совместны и определены.
Если, то говорят, что система (8) имеет трапецеидальный вид и для нее существует бесчисленное множество решений. Чтобы найти общее решение данной системы неизвестные, двигаясь по системе (8) снизу вверх, выражаем через переменные.
называются параметрами или свободными неизвестными. Придавая параметрам различные числовые значения, получим множество частных решений системы.
Данный метод применим к ОСЛУ. Однородная система всегда совместна, так как обладает нулевым решением (0,0 0). Если число неизвестных больше числа уравнений, то система неопределенна.
Рассмотренный метод также называют методом последовательного исключения неизвестных.
Еще с начала XVI-XVIII веков математики усиленно начали изучать функции, благодаря которым так много в нашей жизни изменилось. Компьютерная техника без этих знаний просто не существовала бы. Для решения сложных задач, линейных уравнений и функций были созданы различные концепции, теоремы и методики решения. Одним из таких универсальных и рациональных способов и методик решения линейных уравнений и их систем стал и метод Гаусса. Матрицы, их ранг, детерминант - все можно посчитать, не используя сложных операций.
В математике существует понятие СЛАУ - система линейных алгебраических уравнений. Что же она собой представляет? Это набор из m уравнений с искомыми n неизвестными величинами, обычно обозначающимися как x, y, z, или x 1 , x 2 … x n, или другими символами. Решить методом Гаусса данную систему - означает найти все искомые неизвестные. Если система имеет одинаковое число неизвестных и уравнений, тогда она называется системой n-го порядка.
В учебных заведениях среднего образования изучают различные методики решения таких систем. Чаще всего это простые уравнения, состоящие из двух неизвестных, поэтому любой существующий метод для поиска ответа на них не займет много времени. Это может быть как метод подстановки, когда из одного уравнения выводится другое и подставляется в изначальное. Или метод почленного вычитания и сложения. Но наиболее легким и универсальным считается метод Гаусса. Он дает возможность решать уравнения с любым количеством неизвестных. Почему именно эта методика считается рациональной? Все просто. Матричный способ хорош тем, что здесь не требуется по несколько раз переписывать ненужные символы в виде неизвестных, достаточно проделать арифметические операции над коэффициентами - и получится достоверный результат.
Решением СЛАУ являются точки пересечения прямых на графиках функций. В наш высокотехнологический компьютерный век людям, которые тесно связаны с разработкой игр и прочих программ, необходимо знать, как решать такие системы, что они представляют и как проверить правильность получившегося результата. Наиболее часто программисты разрабатывают специальные программы-вычислители линейной алгебры, сюда входит и система линейных уравнений. Метод Гаусса позволяет высчитать все существующие решения. Также используются и другие упрощенные формулы и методики.
Такую систему можно решить только в том случае, если она совместима. Для понятности представим СЛАУ в виде Ax=b. Она имеет решение, если rang(A) равняется rang(A,b). В этом случае (A,b) - это матрица расширенного вида, которую можно получить из матрицы А, переписав ее со свободными членами. Выходит, что решить линейные уравнения методом Гаусса достаточно легко.
Возможно, некоторые обозначения не совсем понятны, поэтому необходимо рассмотреть все на примере. Допустим, есть система: x+y=1; 2x-3y=6. Она состоит всего из двух уравнений, в которых 2 неизвестные. Система будет иметь решение только в том случае, если ранг ее матрицы будет равняться рангу расширенной матрицы. Что такое ранг? Это число независимых строк системы. В нашем случае ранг матрицы 2. Матрица А будет состоять из коэффициентов, находящихся возле неизвестных, а в расширенную матрицу вписываются и коэффициенты, находящиеся за знаком «=».
Исходя из критерия совместимости по доказанной теореме Кронекера-Капелли, систему линейных алгебраических уравнений можно представить в матричном виде. Применяя каскадный метод Гаусса, можно решить матрицу и получить единственный достоверный ответ на всю систему. Если ранг обычной матрицы равняется рангу ее расширенной матрицы, но при этом меньше количества неизвестных, тогда система имеет бесконечное количество ответов.
Прежде чем переходить к решению матриц, необходимо знать, какие действия можно проводить над их элементами. Существует несколько элементарных преобразований:
Суть решения систем линейных однородных и неоднородных уравнений методом Гаусса в том, чтобы постепенно исключить неизвестные. Допустим, у нас есть система из двух уравнений, в которых две неизвестные. Чтобы их найти, необходимо проверить систему на совместимость. Уравнение методом Гаусса решается очень просто. Необходимо выписать коэффициенты, находящиеся возле каждого неизвестного в матричный вид. Для решения системы понадобится выписать расширенную матрицу. Если одно из уравнений содержит меньшее количество неизвестных, тогда на место пропущенного элемента необходимо поставить «0». К матрице применяются все известные методы преобразования: умножение, деление на число, прибавление соответствующих элементов рядов друг к другу и другие. Получается, что в каждом ряду необходимо оставить одну переменную со значением «1», остальные привести к нулевому виду. Для более точного понимания необходимо рассмотреть метод Гаусса на примерах.
Для начала возьмем простенькую систему алгебраических уравнений, в которой будет 2 неизвестных.
Перепишем ее в расширенную матрицу.
Чтобы решить данную систему линейных уравнений, требуется проделать всего две операции. Нам необходимо привести матрицу к каноническому виду, чтобы по главной диагонали стояли единицы. Так, переводя с матричного вида обратно в систему, мы получим уравнения: 1x+0y=b1 и 0x+1y=b2, где b1 и b2 - получившиеся ответы в процессе решения.
Как видим, наша система решена методом Жордана-Гаусса. Переписываем ее в необходимую форму: x=-5, y=7.
Предположим, что у нас есть более сложная система линейных уравнений. Метод Гаусса дает возможность высчитать ответ даже для самой, казалось бы, запутанной системы. Поэтому, чтобы более глубоко вникнуть в методику расчета, можно переходить к более сложному примеру с тремя неизвестными.
Как и в прежнем примере, переписываем систему в вид расширенной матрицы и начинаем приводить ее к каноническому виду.
Для решения этой системы понадобится произвести гораздо больше действий, чем в предыдущем примере.
Как видно, решение уравнений методом Гаусса довольно простое.
Некоторые более сложные системы уравнений можно решить методом Гаусса посредством компьютерных программ. Необходимо вбить в существующие пустые ячейки коэффициенты при неизвестных, и программа сама пошагово рассчитает необходимый результат, подробно описывая каждое действие.
Ниже описана пошаговая инструкция решения такого примера.
В первом действии в пустые ячейки вписываются свободные коэффициенты и числа при неизвестных. Таким образом, получается такая же расширенная матрица, которую мы пишем вручную.
И производятся все необходимые арифметические операции, чтобы привести расширенную матрицу к каноническому виду. Необходимо понимать, что не всегда ответ на систему уравнений - это целые числа. Иногда решение может быть из дробных чисел.
Метод Жордана-Гаусса предусматривает проверку правильности результата. Для того чтобы узнать, правильно ли посчитаны коэффициенты, необходимо всего-навсего подставить результат в изначальную систему уравнений. Левая сторона уравнения должна соответствовать правой стороне, находящейся за знаком "равно". Если ответы не совпадают, тогда необходимо пересчитывать заново систему или попробовать применить к ней другой известный вам метод решения СЛАУ, такой как подстановка или почленное вычитание и сложение. Ведь математика - это наука, которая имеет огромное количество различных методик решения. Но помните: результат должен быть всегда один и тот же, независимо от того, какой метод решения вы использовали.
Во время решения линейных систем уравнений чаще всего возникают такие ошибки, как неправильный перенос коэффициентов в матричный вид. Бывают системы, в которых отсутствуют в одном из уравнений некоторые неизвестные, тогда, перенося данные в расширенную матрицу, их можно потерять. В результате при решении данной системы результат может не соответствовать действительному.
Еще одной из главных ошибок может быть неправильное выписывание конечного результата. Нужно четко понимать, что первый коэффициент будет соответствовать первому неизвестному из системы, второй - второму, и так далее.
Метод Гаусса подробно описывает решение линейных уравнений. Благодаря ему легко произвести необходимые операции и найти верный результат. Кроме того, это универсальное средство для поиска достоверного ответа на уравнения любой сложности. Может быть, поэтому его так часто используют при решении СЛАУ.
Метод Гаусса прекрасно подходит для решения систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ). Он обладает рядом преимуществ по сравнению с другими методами:
Краткий обзор статьи.
Сначала дадим необходимые определения и введем обозначения.
Далее опишем алгоритм метода Гаусса для простейшего случая, то есть, для систем линейных алгебраических уравнений, количество уравнений в которых совпадает с количеством неизвестных переменных и определитель основной матрицы системы не равен нулю. При решении таких систем уравнений наиболее отчетливо видна суть метода Гаусса, которая заключается в последовательном исключении неизвестных переменных. Поэтому метод Гаусса также называют методом последовательного исключения неизвестных. Покажем подробные решения нескольких примеров.
В заключении рассмотрим решение методом Гаусса систем линейных алгебраических уравнений, основная матрица которых либо прямоугольная, либо вырожденная. Решение таких систем имеет некоторые особенности, которые мы подробно разберем на примерах.
Навигация по странице.
Рассмотрим систему из p линейных уравнений с n неизвестными (p может быть равно n ):
Где - неизвестные переменные, - числа (действительные или комплексные), - свободные члены.
Если 
, то система линейных алгебраических уравнений называется однородной
, в противном случае – неоднородной
.
Совокупность значения неизвестных переменных , при которых все уравнения системы обращаются в тождества, называется решением СЛАУ .
Если существует хотя бы одно решение системы линейных алгебраических уравнений, то она называется совместной , в противном случае – несовместной .
Если СЛАУ имеет единственное решение, то она называется определенной . Если решений больше одного, то система называется неопределенной .
Говорят, что система записана в координатной форме
, если она имеет вид
.
Эта система в матричной форме
записи имеет вид , где 
- основная матрица СЛАУ, - матрица столбец неизвестных переменных, - матрица свободных членов.
Если к матрице А
добавить в качестве (n+1)-ого
столбца матрицу-столбец свободных членов, то получим так называемую расширенную матрицу
системы линейных уравнений. Обычно расширенную матрицу обозначают буквой Т
, а столбец свободных членов отделяют вертикальной линией от остальных столбцов, то есть,
Квадратная матрица А называется вырожденной , если ее определитель равен нулю. Если , то матрица А называется невырожденной .
Следует оговорить следующий момент.
Если с системой линейных алгебраических уравнений произвести следующие действия
то получится эквивалентная система, которая имеет такие же решения (или также как и исходная не имеет решений).
Для расширенной матрицы системы линейных алгебраических уравнений эти действия будут означать проведение элементарных преобразований со строками:
Теперь можно переходить к описанию метода Гаусса.
Как бы мы поступили в школе, если бы получили задание найти решение системы уравнений 
.
Некоторые сделали бы так.
Заметим, что прибавив к левой части второго уравнения левую часть первого, а к правой части - правую, можно избавиться от неизвестных переменных x 2
и x 3
и сразу найти x 1
:
Подставляем найденное значение x 1 =1
в первое и третье уравнение системы:
Если умножить обе части третьего уравнения системы на -1
и прибавить их к соответствующим частям первого уравнения, то мы избавимся от неизвестной переменной x 3
и сможем найти x 2
:
Подставляем полученное значение x 2 =2
в третье уравнение и находим оставшуюся неизвестную переменную x 3
:
Другие поступили бы иначе.
Разрешим первое уравнение системы относительно неизвестной переменной x 1
и подставим полученное выражение во второе и третье уравнение системы, чтобы исключить из них эту переменную:
Теперь разрешим второе уравнение системы относительно x 2
и подставим полученный результат в третье уравнение, чтобы исключить из него неизвестную переменную x 2
:
Из третьего уравнения системы видно, что x 3 =3
. Из второго уравнения находим 
, а из первого уравнения получаем .
Знакомые способы решения, не правда ли?
Самое интересное здесь то, что второй способ решения по сути и есть метод последовательного исключения неизвестных, то есть, метод Гаусса. Когда мы выражали неизвестные переменные (сначала x 1 , на следующем этапе x 2 ) и подставляли их в остальные уравнения системы, мы тем самым исключали их. Исключение мы проводили до того момента, пока в последнем уравнении не осталась одна единственная неизвестная переменная. Процесс последовательного исключения неизвестных называется прямым ходом метода Гаусса . После завершения прямого хода у нас появляется возможность вычислить неизвестную переменную, находящуюся в последнем уравнении. С ее помощью из предпоследнего уравнения находим следующую неизвестную переменную и так далее. Процесс последовательного нахождения неизвестных переменных при движении от последнего уравнения к первому называется обратным ходом метода Гаусса .
Следует заметить, что когда мы выражаем x 1 через x 2 и x 3 в первом уравнении, а затем подставляем полученное выражение во второе и третье уравнения, то к такому же результату приводят следующие действия:
Действительно, такая процедура также позволяет исключить неизвестную переменную x 1
из второго и третьего уравнений системы:
Нюансы с исключением неизвестных переменных по методу Гаусса возникают тогда, когда уравнения системы не содержат некоторых переменных.
Например, в СЛАУ 
в первом уравнении отсутствует неизвестная переменная x 1
(иными словами, коэффициент перед ней равен нулю). Поэтому мы не можем разрешить первое уравнение системы относительно x 1
, чтобы исключить эту неизвестную переменную из остальных уравнений. Выходом из этой ситуации является перестановка местами уравнений системы. Так как мы рассматриваем системы линейных уравнений, определители основных матриц которых отличны от нуля, то всегда существует уравнение, в котором присутствует нужная нам переменная, и мы это уравнение можем переставить на нужную нам позицию. Для нашего примера достаточно поменять местами первое и второе уравнения системы 
, дальше можно разрешить первое уравнение относительно x 1
и исключить ее из остальных уравнений системы (хотя во втором уравнении x 1
уже отсутствует).
Надеемся, что суть Вы уловили.
Опишем алгоритм метода Гаусса.
Пусть нам требуется решить систему из n
линейных алгебраических уравнений с n
неизвестными переменными вида 
, и пусть определитель ее основной матрицы отличен от нуля.
Будем считать, что , так как мы всегда можем этого добиться перестановкой местами уравнений системы. Исключим неизвестную переменную x 1
из всех уравнений системы, начиная со второго. Для этого ко второму уравнению системы прибавим первое, умноженное на , к третьему уравнению прибавим первое, умноженное на , и так далее, к n-ому
уравнению прибавим первое, умноженное на . Система уравнений после таких преобразований примет вид
где , а 
.
К такому же результату мы бы пришли, если бы выразили x 1 через другие неизвестные переменные в первом уравнении системы и полученное выражение подставили во все остальные уравнения. Таким образом, переменная x 1 исключена из всех уравнений, начиная со второго.
Далее действуем аналогично, но лишь с частью полученной системы, которая отмечена на рисунке
Для этого к третьему уравнению системы прибавим второе, умноженное на , к четвертому уравнению прибавим второе, умноженное на , и так далее, к n-ому
уравнению прибавим второе, умноженное на . Система уравнений после таких преобразований примет вид
где , а 
. Таким образом, переменная x 2
исключена из всех уравнений, начиная с третьего.
Далее приступаем к исключению неизвестной x 3
, при этом действуем аналогично с отмеченной на рисунке частью системы
Так продолжаем прямой ход метода Гаусса пока система не примет вид
С этого момента начинаем обратный ход метода Гаусса: вычисляем x n из последнего уравнения как , с помощью полученного значения x n находим x n-1 из предпоследнего уравнения, и так далее, находим x 1 из первого уравнения.
Разберем алгоритм на примере.
Пример.
методом Гаусса.
Решение.
Коэффициент a 11
отличен от нуля, так что приступим к прямому ходу метода Гаусса, то есть, к исключению неизвестной переменной x 1
из всех уравнений системы, кроме первого. Для этого к левой и правой частям второго, третьего и четвертого уравнения прибавим левую и правую части первого уравнения, умноженные соответственно на , 
и :
Неизвестную переменную x 1
исключили, переходим к исключению x 2
. К левым и правым частям третьего и четвертого уравнений системы прибавляем левую и правую части второго уравнения, умноженные соответственно на 
и 
:
Для завершения прямого хода метода Гаусса нам осталось исключить неизвестную переменную x 3
из последнего уравнения системы. Прибавим к левой и правой частям четвертого уравнения соответственно левую и правую часть третьего уравнения, умноженную на 
:
Можно начинать обратный ход метода Гаусса.
Из последнего уравнения имеем 
,
из третьего уравнения получаем ,
из второго ,
из первого .
Для проверки можно подставить полученные значения неизвестных переменных в исходную систему уравнений. Все уравнения обращаются в тождества, что говорит о том, что решение по методу Гаусса найдено верно.
Ответ:
А сейчас приведем решение этого же примера методом Гаусса в матричной форме записи.
Пример.
Найдите решение системы уравнений методом Гаусса.
Решение.
Расширенная матрица системы имеет вид 
. Сверху над каждым столбцом записаны неизвестные переменные, которым соответствуют элементы матрицы.
Прямой ход метода Гаусса здесь предполагает приведение расширенной матрицы системы к трапецеидальному виду с помощью элементарных преобразований. Этот процесс схож с исключением неизвестных переменных, которое мы проводили с системой в координатной форме. Сейчас Вы в этом убедитесь.
Преобразуем матрицу так, чтобы все элементы в первом столбце, начиная со второго, стали нулевыми. Для этого к элементам второй, третьей и четвертой строк прибавим соответствующие элементы первой строки умноженные на , и на соответственно:
Далее полученную матрицу преобразуем так, чтобы во втором столбце все элементы, начиная с третьего стали нулевыми. Это будет соответствовать исключению неизвестной переменной x 2
. Для этого к элементам третьей и четвертой строк прибавим соответствующие элементы первой строки матрицы, умноженные соответственно на и :
Осталось исключить неизвестную переменную x 3
из последнего уравнения системы. Для этого к элементам последней строки полученной матрицы прибавим соответствующие элементы предпоследней строки, умноженные на :
Следует отметить, что эта матрица соответствует системе линейных уравнений
которая была получена ранее после прямого хода.
Пришло время обратного хода. В матричной форме записи обратный ход метода Гаусса предполагает такое преобразование полученной матрицы, чтобы матрица, отмеченная на рисунке
стала диагональной, то есть, приняла вид
где - некоторые числа.
Эти преобразования аналогичны преобразованиям прямого хода метода Гаусса, но выполняются не от первой строки к последней, а от последней к первой.
Прибавим к элементам третьей, второй и первой строк соответствующие элементы последней строки, умноженные на 
, на и на 
соответственно:
Теперь прибавим к элементам второй и первой строк соответствующие элементы третьей строки, умноженные на и на соответственно:
На последнем шаге обратного хода метода Гаусса к элементам первой строки прибавляем соответствующие элементы второй строки, умноженные на :
Полученная матрица соответствует системе уравнений 
, откуда находим неизвестные переменные.
Ответ:
ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ.
При использовании метода Гаусса для решения систем линейных алгебраических уравнений следует избегать приближенных вычислений, так как это может привести к абсолютно неверным результатам. Рекомендуем не округлять десятичные дроби. Лучше от десятичных дробей переходить к обыкновенным дробям.
Пример.
Решите систему из трех уравнений методом Гаусса 
.
Решение.
Отметим, что в этом примере неизвестные переменные имеют другое обозначение (не x 1 , x 2 , x 3
, а x, y, z
). Перейдем к обыкновенным дробям:
Исключим неизвестную x
из второго и третьего уравнений системы:
В полученной системе во втором уравнении отсутствует неизвестная переменная y
, а в третьем уравнении y
присутствует, поэтому, переставим местами второе и третье уравнения:
На этом прямой ход метода Гаусса закончен (из третьего уравнения не нужно исключать y , так как этой неизвестной переменной уже нет).
Приступаем к обратному ходу.
Из последнего уравнения находим 
,
из предпоследнего
из первого уравнения имеем
Ответ:
X = 10, y = 5, z = -20 .
Системы уравнений, основная матрица которых прямоугольная или квадратная вырожденная, могут не иметь решений, могут иметь единственное решение, а могут иметь бесконечное множество решений.
Сейчас мы разберемся, как метод Гаусса позволяет установить совместность или несовместность системы линейных уравнений, а в случае ее совместности определить все решения (или одно единственное решение).
В принципе процесс исключения неизвестных переменных в случае таких СЛАУ остается таким же. Однако следует подробно остановиться на некоторых ситуациях, которые могут возникнуть.
Переходим к самому важному этапу.
Итак, допустим, что система линейных алгебраических уравнений после завершения прямого хода метода Гаусса приняла вид 
и ни одно уравнение не свелось к (в этом случае мы бы сделали вывод о несовместности системы). Возникает логичный вопрос: «Что делать дальше»?
Выпишем неизвестные переменные, которые стоят на первом месте всех уравнений полученной системы:
В нашем примере это x 1
, x 4
и x 5
. В левых частях уравнений системы оставляем только те слагаемые, которые содержат выписанные неизвестные переменные x 1
, x 4
и x 5
, остальные слагаемые переносим в правую часть уравнений с противоположным знаком:
Придадим неизвестным переменным, которые находятся в правых частях уравнений, произвольные значения , где 
- произвольные числа:
После этого в правых частях всех уравнений нашей СЛАУ находятся числа и можно преступать к обратному ходу метода Гаусса.
Из последнего уравнений системы имеем , из предпоследнего уравнения находим , из первого уравнения получаем
Решением системы уравнений является совокупность значений неизвестных переменных
Придавая числам различные значения, мы будем получать различные решения системы уравнений. То есть, наша система уравнений имеет бесконечно много решений.
Ответ:
где - произвольные числа.
Для закрепления материала подробно разберем решения еще нескольких примеров.
Пример.
Решите однородную систему линейных алгебраических уравнений 
методом Гаусса.
Решение.
Исключим неизвестную переменную x
из второго и третьего уравнений системы. Для этого к левой и правой части второго уравнения прибавим соответственно левую и правую части первого уравнения, умноженные на , а к левой и правой части третьего уравнения - левую и правую части первого уравнения, умноженные на :
Теперь исключим y
из третьего уравнения полученной системы уравнений:
Полученная СЛАУ равносильна системе 
.
Оставляем в левой части уравнений системы только слагаемые, содержащие неизвестные переменные x
и y
, а слагаемые с неизвестной переменной z
переносим в правую часть:
