Решение систем линейных алгебраических уравнений



 

Рассмотрим систему трех линейных уравнений с тремя неизвестными:

.                           (1)

 

Если хотя бы одно из чисел  не равно нулю, то такая система называется неоднородной.Если же , то такая система называется однородной.

Решением системы (1) называется упорядоченная совокупность чисел , которая при подстановке в систему обращает все уравнения системы в верные равенства.

Если система имеет решение, то она называется совместной, если не имеет решения – то несовместной.Если система имеет единственное решение, то она называется определенной, если более одного решения, то – неопределенной.

 

Матричный метод решения СЛАУр

 Запишем систему линейных уравнений в матричной форме. Введем обозначения:

, , .

где А – матрица коэффициентов системы,

Х – вектор-столбец неизвестных,

В – вектор-столбец свободных членов.

 

Тогда систему (1) можно кратко записать в матричной форме .

Умножив обе части равенства слева на матрицу , получим

, но 

 

следовательно, . Эта формула дает решение системы (1) в матричной форме.


Пример 1

Решить систему  матричным методом.

Решение

Матрица этой системы ,

обратная матрица имеет вид

Применяя формулу , получим

Следовательно, , , .

 

Формулы Крамера для решения СЛАУр

 

Если определитель системы , то эта система имеет единственное решение, которое можно получить по формулам Крамера:

,

где

.

В знаменателях этих формул стоит определитель системы , а в числителях – определители, которые получаются из определителя системы  заменой коэффициентов при соответствующих неизвестных столбцом свободных членов.

 

Пример 2 

Решить систему   по формулам Крамера.

Решение

Формулы Крамера: . Вычислим определители:

 

,

, тогда

 

, , . Итак, , , .  


Контрольное задание № 3

В данном задании используются индивидуальные параметры: m–число букв в Фамилии студента, n–число букв в полном Имени студента.

 

1.1. Найти значение матричного многочлена , если , , .

1.2. Вычислить определитель по правилам треугольника и диагоналей и разложением по любой строке (или столбцу): .

1.3. Найти матрицу обратную к матрице  и проверить выполнение равенства .

1.4. Решить систему линейных алгебраических уравнений тремя способами: по формулам Крамера, с помощью обратной матрицы и методом Гаусса: .

 


 

Часть 4. Задача линейного программирования

Рассмотрим графический метод решения на следующем примере.

Задача №1. Для производства двух препаратов A и B химическое производство использует три вида сырья:

 

Виды сырья

Норма расхода сырья(кг/стандарт)

Общее количество сырья(кг)

А В
I II III 12 4 3 4 4 12 300 120 252
Прибыль от реализации 1 стандарта (усл.ед/станд) 30 40  

Необходимо составить план выпуска, при котором прибыль от реализации выпущенной продукции будет максимальна.

Обозначим х1-количество стандартов препарата А, х2-количество стандартов препаратаВ.

Целевая функция (общая прибыль) оптимизируется на максимум Q=30x1+40x2 max.

По каждому виду сырья составляются ограничения в форме неравенств, а на переменные накладывается условие неотрицательности:

Алгоритм графического решения ЗЛП:

1) строят прямые линии по условиям-ограничениям;

2) находят полуплоскости, определяемые каждым ограничением;

3) находят многоугольник решений (пересечение полуплоскостей);

4) строят систему параллельных линий Q=const, проходящих через многоугольник;

5) находят точку, в которой значение целевой функции Q максимально;

6) определяют оптимальный план (х1*2*) и значение целевой функцииQ для оптимального плана.

Решим задачу №1 графически согласно приведенному алгоритму:

- неравенства заменим на равенства

(3)
(2)
(1)

- строим соответствующие прямые; - определяем полуплоскости по отношению к началу координат О(0;0); - заштриховываем область пересечения полученных полуплоскостей; - строим вектор , который указывает направление перемещения прямой - перемещая прямую в направлении вектора , видим, что макс. значение целевая функция принимает в точке “B”

 

- определяем координаты точки В, решив систему:

х* = (12;18) – оптимальный план.

- максимальная прибыль: Qmax = 30 · 12 + 40 · 18 = 1080 усл. ед.).

Прямая Q=constможет пересекать допустимую область в точке, по лучу, по отрезку. Допустимая область не всегда является ограниченной областью.


Индивидуальное задание №4

Решить задачи с двумя переменными графическим методом (табл. 1) в соответствии со своим номером в списке группы.

Таблица 1. Варианты задания 1

Вариант Задача Вариант Задача
  1   6
  2   7
  3   8
  4   9
  5   10
  11   17
  12   18
  13   19
  14   20
  15   21
  16   22
  23   27
  24   28
  25   29
  26   30

 

 


Дата добавления: 2018-05-13; просмотров: 221; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:






Мы поможем в написании ваших работ!