15.Однородные системы линейных уравнений
Определение 22. Система линейных уравнений называется однородной, если во всех ее уравнениях свободные члены равны нулю.
В общем случае однородная система (или система однородных уравнений) имеет вид
{a11x1+a12x2+...+a1nxn=0
{a21x1+a22x2+...+a2nxn=0
{…............................
{am1x1+am2x2+...+amnxn=0
Однородная система уравнений всегда совместна: действительно, набор значений неизвестных хi = 0 (i = l, 2, ...,n) удовлетворяет всем уравнениям системы. Это решение однородной системы называется нулевым, или тривиальным.
Решение системы однородных уравнений
Вопрос о существовании ненулевого решения однородной системы линейных уравнений (1.53) разрешает следующая теорема.
Теорема 1.7. Однородная система имеет ненулевое решение тогда и только тогда, когда ранг этой системы меньше числа ее неизвестных.
Из этой теоремы вытекают два важных следствия.
1. Если число уравнений однородной системы меньше числа ее неизвестных, то эта система имеет ненулевое решение.
Если в однородной системе число уравнений равно числу неизвестных, то она имеет ненулевое решение тогда и только тогда, когда
определитель матрицы системы равен нулю.
Теорема. Для того, чтобы однородная система была нетривиально совместна, необходимо и достаточно, чтобы ранг r матрицы системы был меньше числа неизвестных n.
- 1. Понитие n-мерного вектора, основные определения.
- 2. Операции над векторами
- 3.Линейная зависимость векторов
- 4. Базис и ранг системы векторов.
- 5. Матрица. Основные понятия и определения.
- 6. Линейные операции над матрицами
- 7.Операции над определителями
- 9. Понятие обратной матрицы
- 10. Ранг матрицы и системы векторов
- 11.Системы линейных алгебраических уравнений
- 12. Критерий совместимости слау (теорема Кронекера-Капелли)
- Теорема
- 15.Однородные системы линейных уравнений
- 16.Необходимое и достаточное условие существования нетривиального решения системы nxm:
- 17. Фундаментальная система решений
- 18.Общее решение системы уравнений в векторной форме:
- 19.Собственные значения и собственные векторы матрицы:
- 20. Ортогональная и ортонормированная система векторов.
- 21. Ортогонализация системы векторов.
- 22. Собственные векторы симметричной матрицы. Построение ортонормированного базиса.
- 32. Свойства взаимно-двойственных задач: