-->
Рассмотрим систему линейных уравнений (СЛУ):
(1) |
Представим (1) в матричном виде:
Ax=0
|
(2) |
где A m×n матрица, x вектор столбец порядка n , 0 - нулевой вектор столбец порядка m.
СЛУ (1) (или (2)) называется однородной системой линейных уравнений, т.к. правая часть системы равна нулю.
Однородная система линейных уравнений всегда совместна, т.к. вектор 0 всегда является решением системы (1):
A·0≡0.
Это решение называется нулевым или тривиальным решением.
Возникают вопросы :
Если A n×n матрица и rank(A)=n, то нулевой вектор является единственным решением системы (1), в противном случае система имеет множество решений.
Пусть A m×n - матрица rankA=r. В общем случае можем предположить что r<n, r<m. Тогда r столбцов матрицы A линейно независимы. Для удобства записи предположим, что это первые r столбцы матрицы A. Переставляя строки матрицы можно добиться того, чтобы подматрица матрицы A порядка r×r, расположенная в левом верхнем углу, была невырожденной. Запишем систему (2) в блочном виде:
(3) |
где M - r×r - матрица, rang M=r.
Применяя метод исключения Гаусса для системы (3), получим:
(4) |
где M1 верхняя треугольная матрица, 0 - нулевые матрицы соответствующих порядков. Далее, применяя обратный ход исключения Гаусса, и, далее, разделив элементы каждой строки на ведущий элемент этой строки (если ведущий элемент существует) получим:
(5) |
где E - единичная матрица порядка r×r.
Рассмотрим матрицу
(6) |
где F2- r×(n-r) - матрица, En-r- единичная матрица порядка n-r, X - матрица порядка n×(n-r).
В уравнении (5) вместо x подставляя матрицу (6), получим:
(7) |
Таким образом, векторы столбцы матрицы X являются решением системы (2) (или (1)). Более того, эти векторы линейно независимы и их линейная комбинация также является решением (2).
Общее решение системы однородных линейных уравнений имеет следующий вид:
(8) |
гдe k - произвольный вектор столбец порядка n-r.
Общее решение системы однородных линейных уравнений можно также записать в следующем виде:
(9) |
где xi -i-ый вектор-столбец матрицы X, а ki -i-ая координата вектора k
Множество всех решений (8)(или (9)) образует ядро или нуль пространство матрицы A и обозначается через Ker (A) или N(A).
В начале этого параграфа мы предполагали, что линейные независимые r векторы столбцы расположены в начале матрицы A. В общем случае, если они расположены в произвольных местах, аналогично вышеизложенному, применяя метод Гаусса, затем обратный ход Гауссова исключения и, наконец , разделив элементы каждой строки на ведущий элемент этой строки (если ведущий элемент существует), получим
(10) |
Сделаем замену переменных:
(11) |
где P -матрица перестановок поядка n×n выбрана так, чтобы при подстановке (11) в (10) получили:
(12) |
где E - единичная матрица порядка r×r.
Аналогично вышеизложенному векторы столбцы матрицы X':
(13) |
образуют множесво всех решений однородной системы линейных уравнений (12).
Учитывая (11) получим:
Общее решение системы однородных линейных уравнений имеет следующий вид:
(14) |
гдe k - произвольный вектор столбец порядка n-r.
Общее решение системы однородных линейных уравнений можно также записать в следующем виде:
(15) |
где qi -i-ый вектор-столбец матрицы Q, а ki -i-ая координата вектора k
Если rank(A)=r, r<n, то система (2) имеет множество решений, отличных от нуля и общее решение можно представить в следующем виде:
x=(E−A+A)z, для ∀z∈Rn,
|
(16) |
где E —единичная матрица, A+ — псевдообратная к A матрица.
Для проверки подставим (16) в (2):
Ax=A(E−A+A)z=(A−AA+A)z=(A−A)z=0.
Ранг матрицы rank(E−A+A)=n-r. Следовательно столбцы матрицы E−A+A образуют множество всех решений системы (2).
Отметим, что r столбцов матрицы E−A+A линейно зависимы. Для исключения линейно зависимых столбцов можно сделать скелетное разложение. Тогда E−A+A=QS, где Q n×n−r - матрица rank(Q)=n−r, S n−r×n-матрица rank(S)=n−r. Тогда множество всех решений однородной системы линейных уравнений примет следующий вид:
где k=Sz.
Для решения однородной системы линейных уравнений пользуйтесь онлайн калькулятором который решает однородную систему по шагам и находит полное решение.