Lahendus tee seda kalkulaatoriga. Kirjutame välja laiendatud ja põhimaatriksid: 
Põhimaatriks A on eraldatud punktiirjoonega. Ülevalt kirjutame tundmatud süsteemid, pidades silmas süsteemi võrrandites olevate terminite võimalikku permutatsiooni. Laiendatud maatriksi auastme määramisel leiame samaaegselt põhimaatriksi auastme. Maatriksis B on esimene ja teine veerg võrdelised. Kahest proportsionaalsest veerust võib põhimolli langeda ainult üks, nii et liigutame näiteks esimese veeru vastasmärgiga katkendjoonest kaugemale. Süsteemi jaoks tähendab see terminite ülekandmist x 1-st võrrandite paremale poolele. 
Toome maatriksi kolmnurksesse vormi. Töötame ainult ridadega, kuna maatriksrea korrutamine nullist erineva arvuga ja süsteemi jaoks teisele reale liitmine tähendab võrrandi korrutamist sama arvuga ja liitmist teise võrrandiga, mis ei muuda süsteemi lahendust . Esimese reaga töötamine: korrutage maatriksi esimene rida (-3) ja lisage kordamööda teisele ja kolmandale reale. Seejärel korrutame esimese rea (-2)-ga ja lisame selle neljandale. 
Teine ja kolmas rida on proportsionaalsed, seetõttu saab neist ühe, näiteks teise, läbi kriipsutada. See on samaväärne süsteemi teise võrrandi kustutamisega, kuna see on kolmanda võrrandi tagajärg. 
Nüüd töötame teise reaga: korrutage see (-1)-ga ja lisage see kolmandale. 
Katkendlik moll on kõrgeima järguga (kõikidest võimalikest minoorsetest) ja nullist erinev (see võrdub põhidiagonaali elementide korrutisega) ja see moll kuulub nii põhimaatriksisse kui ka laiendatud maatriksisse, seega rangA = helinB = 3 .
Alaealine 
on põhiline. See sisaldab tundmatute x 2, x 3, x 4 koefitsiente, mis tähendab, et tundmatud x 2, x 3, x 4 on sõltuvad ja x 1, x 5 on vabad.
Teisendame maatriksi, jättes vasakule ainult põhimolli (mis vastab ülaltoodud lahendusalgoritmi punktile 4). 
Selle maatriksi koefitsientidega süsteem on samaväärne algse süsteemiga ja sellel on vorm
Tundmatute kõrvaldamise meetodil leiame: 
, ,
Saime relatsioonid, mis väljendavad sõltuvaid muutujaid x 2, x 3, x 4 läbi vabade x 1 ja x 5, ehk siis leidsime üldlahenduse: 
Andes vabadele tundmatutele suvalised väärtused, saame suvalise arvu konkreetseid lahendusi. Leiame kaks konkreetset lahendust:
1) olgu x 1 = x 5 = 0, siis x 2 = 1, x 3 = -3, x 4 = 3;
2) pane x 1 = 1, x 5 = -1, siis x 2 = 4, x 3 = -7, x 4 = 7.
Seega leidsime kaks lahendust: (0,1, -3,3,0) - üks lahendus, (1,4, -7,7, -1) - teine lahendus.
Näide 2. Uurige ühilduvust, leidke süsteemi üldine ja üks konkreetne lahendus 
Lahendus. Korraldame esimese ja teise võrrandi ümber nii, et esimeses võrrandis oleks ühik, ja kirjutame maatriksi B. 
Neljandas veerus saame nullid, töötades esimeses reas: 
Nüüd saate teise rea abil kolmanda veeru nullid: 
Kolmas ja neljas rida on proportsionaalsed, nii et ühe neist saab auastet muutmata läbi kriipsutada:
Korrutage kolmas rida (-2) ja lisage neljandale: 
Näeme, et põhi- ja laiendatud maatriksite auastmed on 4 ja järjestus langeb kokku tundmatute arvuga, seetõttu on süsteemil ainulaadne lahendus:
;
x 4 = 10- 3x 1 - 3x 2 - 2x 3 \u003d 11.
Näide 3. Kontrollige süsteemi ühilduvust ja leidke lahendus, kui see on olemas. 
Lahendus. Koostame süsteemi laiendatud maatriksi. 
Korraldage kaks esimest võrrandit ümber nii, et vasakus ülanurgas oleks 1:
Korrutades esimese rea (-1), lisame selle kolmandale: 
Korrutage teine rida (-2) ja lisage kolmandale: 
Süsteem on ebajärjekindel, kuna põhimaatriks sai nullidest koosneva rea, mis järjekoha leidmisel läbi kriipsutatakse ja viimane rida jääb laiendatud maatriksisse ehk r B > r A .
Harjutus. Uurige selle võrrandisüsteemi ühilduvust ja lahendage see maatriksarvutuse abil.
Lahendus
Näide. Tõesta süsteemi ühilduvust lineaarvõrrandid ja lahendada kahel viisil: 1) Gaussi meetodil; 2) Crameri meetod. (sisesta vastus kujul: x1,x2,x3)
Lahendus :doc :doc :xls
Vastus: 2,-1,3.
Näide. Antud on lineaarvõrrandi süsteem. Tõesta selle ühilduvust. Leidke süsteemi üldlahendus ja üks konkreetne lahendus.
Lahendus
Vastus: x 3 \u003d - 1 + x 4 + x 5; x 2 \u003d 1 - x 4; x 1 = 2 + x 4 - 3x 5
Harjutus. Leidke iga süsteemi jaoks üldised ja konkreetsed lahendused.
Lahendus. Uurime seda süsteemi Kroneckeri-Capelli teoreemi abil.
Kirjutame välja laiendatud ja põhimaatriksid:
| 1 | 1 | 14 | 0 | 2 | 0 |
| 3 | 4 | 2 | 3 | 0 | 1 |
| 2 | 3 | -3 | 3 | -2 | 1 |
| x 1 | x2 | x 3 | x4 | x5 |
Siin on maatriks A paksus kirjas.
Toome maatriksi kolmnurksesse vormi. Töötame ainult ridadega, kuna maatriksrea korrutamine nullist erineva arvuga ja süsteemi jaoks teisele reale liitmine tähendab võrrandi korrutamist sama arvuga ja liitmist teise võrrandiga, mis ei muuda süsteemi lahendust .
Korrutage esimene rida (3-ga). Korrutage 2. rida arvuga (-1). Lisame 2. rea esimesele:
| 0 | -1 | 40 | -3 | 6 | -1 |
| 3 | 4 | 2 | 3 | 0 | 1 |
| 2 | 3 | -3 | 3 | -2 | 1 |
Korrutage 2. rida arvuga (2). Korrutage 3. rida arvuga (-3). Liidame 3. rea teisele:
| 0 | -1 | 40 | -3 | 6 | -1 |
| 0 | -1 | 13 | -3 | 6 | -1 |
| 2 | 3 | -3 | 3 | -2 | 1 |
Korrutage 2. rida arvuga (-1). Lisame 2. rea esimesele:
| 0 | 0 | 27 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | -1 | 13 | -3 | 6 | -1 |
| 2 | 3 | -3 | 3 | -2 | 1 |
Valitud moll on kõrgeima järguga (võimalike mollide seas) ja erineb nullist (see võrdub vastastikuse diagonaali elementide korrutisega) ja see moll kuulub nii põhimaatriksisse kui ka laiendatud maatriksisse, seetõttu helin( A) = helin(B) = 3 Kuna põhimaatriksi auaste on võrdne laiendatud maatriksi auastmega, siis süsteem on koostööpõhine.
See alaealine on elementaarne. See sisaldab tundmatute x 1, x 2, x 3 koefitsiente, mis tähendab, et tundmatud x 1, x 2, x 3 on sõltuvad (põhilised) ja x 4, x 5 on vabad.
Teisendame maatriksi, jättes vasakule ainult põhimolli.
| 0 | 0 | 27 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | -1 | 13 | -1 | 3 | -6 |
| 2 | 3 | -3 | 1 | -3 | 2 |
| x 1 | x2 | x 3 | x4 | x5 |
27x3=
- x 2 + 13x 3 = - 1 + 3x 4 - 6x 5
2x 1 + 3x 2 - 3x 3 = 1 - 3x 4 + 2x 5
Tundmatute kõrvaldamise meetodil leiame:
Saime seosed, mis väljendavad sõltuvaid muutujaid x 1, x 2, x 3 kuni vaba x 4, x 5, st leidsime ühine otsus:
x 3 = 0
x2 = 1 - 3x4 + 6x5
x 1 = - 1 + 3x 4 - 8x 5
ebakindel, sest on rohkem kui üks lahendus.
Harjutus. Lahenda võrrandisüsteem.
Vastus:x 2 = 2 – 1,67 x 3 + 0,67 x 4
x 1 = 5 – 3,67 x 3 + 0,67 x 4
Andes vabadele tundmatutele suvalised väärtused, saame suvalise arvu konkreetseid lahendusi. Süsteem on ebakindel
Jätkame lineaarvõrrandisüsteemide käsitlemist. Siiani oleme kaalunud süsteeme, millel on unikaalne lahendus. Selliseid süsteeme saab lahendada mis tahes viisil: asendusmeetod("kool") Crameri valemite abil, maatriksmeetodil, Gaussi meetod. Praktikas on aga laialt levinud veel kaks juhtumit, kui:
1) süsteem on ebaühtlane (pole lahendusi);
2) süsteemil on lõpmatult palju lahendusi.
Nende süsteemide jaoks kasutatakse kõigist lahendusmeetoditest kõige universaalsemat - Gaussi meetod. Tegelikult viib vastuseni ka "kooli" meetod, kuid kõrgemas matemaatikas on tavaks kasutada Gaussi meetodit tundmatute järjestikuseks kõrvaldamiseks. Kes Gaussi meetodi algoritmiga kursis pole, palun tutvuge esmalt õppetunniga Gaussi meetod
Elementaarmaatriksiteisendused ise on täpselt samad, on erinevus lahenduse lõpus. Esiteks kaaluge paari näidet, kus süsteemil pole lahendusi (ebajärjekindlad).
Näide 1
Mis sulle selles süsteemis kohe silma hakkab? Võrrandite arv on väiksem kui muutujate arv. On olemas teoreem, mis ütleb: “Kui võrrandite arv süsteemis on väiksem kui muutujate arv, siis süsteem on kas ebaühtlane või sellel on lõpmatult palju lahendusi. Ja jääb üle vaid välja selgitada.
Lahenduse algus on üsna tavaline - kirjutame süsteemi laiendatud maatriksi ja elementaarsete teisenduste abil viime selle astmelisele kujule:
(1). Ülemises vasakpoolses astmes peame saama (+1) või (-1). Esimeses veerus selliseid numbreid pole, seega ridade ümberpaigutamine ei toimi. Üksus tuleb organiseerida iseseisvalt ja seda saab teha mitmel viisil. Me tegime nii. Esimesele reale lisame kolmanda rea, korrutatuna (-1).
(2). Nüüd saame esimeses veerus kaks nulli. Teisele reale lisage esimene rida, korrutatuna 3-ga. Kolmandale reale lisage esimene, korrutatuna 5-ga.
(3). Pärast teisenduse tegemist on alati soovitatav vaadata, kas saadud stringe on võimalik lihtsustada? Saab. Jagame teise rea 2-ga, saades samal ajal teisel sammul soovitud (-1). Jagage kolmas rida arvuga (-3).
(4). Lisage teine rida kolmandale reale. Tõenäoliselt pöörasid kõik tähelepanu halvale joonele, mis selgus elementaarsete ümberkujundamiste tulemusena:
. On selge, et see ei saa nii olla.
Tõepoolest, me kirjutame saadud maatriksi ümber
tagasi lineaarvõrrandi süsteemi juurde:
Kui elementaarteisenduste tulemusena vormi string , Kusλ on nullist erinev arv, siis on süsteem ebajärjekindel (lahendeid pole).
Kuidas salvestada ülesande lõppu? Peate üles kirjutama fraasi:
“Elementaarteisenduste tulemusena saadakse vormi string, kus λ ≠ 0 ". Vastus: "Süsteemil pole lahendusi (ebajärjekindel)."
Pange tähele, et sel juhul ei toimu Gaussi algoritmi vastupidist liikumist, pole lahendusi ja lihtsalt pole midagi leida.
Näide 2
Lahendage lineaarvõrrandi süsteem 
See on näide sõltumatu otsus. Täielik lahendus ja vastus tunni lõpus.
Jällegi tuletame meelde, et teie lahendusprotsess võib erineda meie lahendusprotsessist, Gaussi meetod ei sea üheselt mõistetavat algoritmi, protseduuri ja toimingud ise peate igal juhul iseseisvalt ära arvama.
Veel üks tehniline omadus lahendused: elementaarteisendusi saab peatada Korraga, niipea kui rida nagu , kus λ ≠ 0 . Vaatleme tingimuslikku näidet: oletame, et pärast esimest teisendust saame maatriksi
.
See maatriks ei ole veel taandatud astmeliseks vormiks, kuid täiendavaid elementaarseid teisendusi pole vaja, kuna on tekkinud vormi rida, kus λ ≠ 0 . Kohe tuleks vastata, et süsteem ei ühildu.
Kui lineaarvõrrandisüsteemil pole lahendusi, on see õpilasele peaaegu kingitus, sest saadakse lühike lahendus, mõnikord sõna otseses mõttes 2-3 sammuga. Kuid siin maailmas on kõik tasakaalus ja probleem, milles süsteemil on lõpmatult palju lahendusi, on lihtsalt pikem.
Näide 3:
Lahendage lineaarvõrrandi süsteem
Seal on 4 võrrandit ja 4 tundmatut, nii et süsteemil võib olla üks lahend, lahendeid ei tohi olla või võib olla lõpmatult palju lahendeid. Mis iganes see oli, kuid Gaussi meetod viib meid igal juhul vastuseni. See on selle mitmekülgsus.
Algus on jälle standardne. Kirjutame süsteemi laiendatud maatriksi ja toome selle elementaarsete teisenduste abil astmelisele kujule:
See on kõik ja sa kartsid.
(1). Pange tähele, et kõik esimeses veerus olevad numbrid jaguvad 2-ga, nii et ülemises vasakpoolses astmes oleme rahul ka kahekümnega. Teisele reale lisame esimese rea, korrutatuna (-4). Kolmandale reale lisame esimese rea, korrutatuna (-2). Neljandale reale lisame esimese rea, korrutatuna (-1).
Tähelepanu! Paljudel võib tekkida kiusatus neljandast reast lahutada esimene rida. Seda saab teha, kuid see pole vajalik, kogemus näitab, et arvutustes suureneb vea tõenäosus mitu korda. Lihtsalt lisame: neljandale reale lisame esimese rea, korrutatuna (-1) - täpselt!
(2). Viimased kolm rida on proportsionaalsed, kaks neist saab kustutada. Siin on jälle vaja näidata suurenenud tähelepanu, aga kas jooned on tõesti proportsionaalsed? Edasikindlustuse jaoks ei ole üleliigne teise rea korrutamine (-1) ja neljanda rea jagamine 2-ga, mille tulemuseks on kolm identset rida. Ja alles pärast seda eemaldage neist kaks. Elementaarteisenduste tulemusena taandatakse süsteemi laiendatud maatriks astmelisele kujule:
Märkmikus ülesande täitmisel on soovitav selguse huvides teha samad märkmed pliiatsiga.
Kirjutame vastava võrrandisüsteemi ümber: 
Süsteemi “tavaline” ainus lahendus siin ei haise. Halb rida kus λ ≠ 0, ka ei. Seega on see kolmas järelejäänud juhtum – süsteemil on lõpmatult palju lahendusi.
Süsteemi lõpmatu lahenduste hulk on lühidalt kirjas kujul nn süsteemi üldine lahendus.
Süsteemi üldlahenduse leiame Gaussi meetodi pöördliikumise abil. Lõpmatu lahenduste hulgaga võrrandisüsteemide puhul ilmnevad uued mõisted: "põhimuutujad" Ja "vabad muutujad". Esiteks määratleme, millised muutujad meil on põhilised ja millised muutujad - tasuta. Lineaaralgebra mõisteid pole vaja üksikasjalikult selgitada, piisab, kui meeles pidada, et selliseid on olemas baasmuutujad Ja vabad muutujad.
Põhimuutujad "istuvad" alati rangelt maatriksi astmetel. Selles näites on põhimuutujad x 1 ja x 3 .
Vabad muutujad on kõik allesjäänud muutujad, mis ei saanud sammugi. Meie puhul on neid kaks: x 2 ja x 4 - vabad muutujad.
Nüüd vajate Kõikbaasmuutujad väljendada ainult läbivabad muutujad. Gaussi algoritmi vastupidine liikumine toimib traditsiooniliselt alt üles. Süsteemi teisest võrrandist väljendame põhimuutujat x 3:
Nüüd vaadake esimest võrrandit: 
. Esiteks asendame sellega leitud väljendi:
Jääb üle põhimuutuja väljendada x 1 vabade muutujate kaudu x 2 ja x 4:
Tulemus on see, mida vajate - Kõik baasmuutujad ( x 1 ja x 3) väljendatud ainult läbi vabad muutujad ( x 2 ja x 4):
Tegelikult on üldine lahendus valmis:
.
Kuidas üldist lahendust kirja panna? Esiteks kirjutatakse vabad muutujad üldlahendusse “iseenesest” ja rangelt oma kohale. Sel juhul vabad muutujad x 2 ja x 4 tuleks kirjutada teisele ja neljandale positsioonile:
.
Saadud avaldised põhimuutujatele ja ilmselt tuleb kirjutada esimesse ja kolmandasse positsiooni:
Süsteemi üldlahendusest võib leida lõpmata palju eraotsused. See on väga lihtne. vabad muutujad x 2 ja x 4 nimetatakse nii, sest neid saab anda mis tahes lõplikud väärtused. Kõige populaarsemad väärtused on nullväärtused, kuna see on lihtsaim viis konkreetse lahenduse saamiseks.
Asendamine ( x 2 = 0; x 4 = 0) üldlahendisse, saame ühe konkreetsetest lahendustest:
või on konkreetne lahendus, mis vastab vabadele muutujatele väärtustega ( x 2 = 0; x 4 = 0).
Need on veel üks armas paar, asendame ( x 2 = 1 ja x 4 = 1) üldlahendusse:
, st (-1; 1; 1; 1) on veel üks konkreetne lahendus.
On lihtne näha, et võrrandisüsteemil on lõpmatult palju lahendusi kuna saame anda vabad muutujad ükskõik milline väärtused.
Iga konkreetne lahendus peab rahuldama igale süsteemi võrrand. See on lahenduse õigsuse “kiire” kontrollimise aluseks. Võtke näiteks konkreetne lahendus (-1; 1; 1; 1) ja asendage see algsüsteemis iga võrrandi vasakpoolsesse serva:
Kõik peab kokku saama. Ja mis tahes konkreetse lahendusega, mille saate, peaks kõik ka lähenema.
Rangelt võttes võib öelda, et teatud lahenduse kontrollimine mõnikord petab, s.t. mõni konkreetne lahendus võib rahuldada süsteemi iga võrrandit ja üldlahend ise leitakse tegelikult valesti. Seetõttu on esiteks üldlahenduse kontrollimine põhjalikum ja usaldusväärsem.
Kuidas kontrollida saadud üldlahendust 
?
See pole keeruline, kuid nõuab üsna pikka ümberkujundamist. Peame võtma väljendeid põhilised muutujad, antud juhul 
ja , ning asendage need süsteemi iga võrrandi vasakpoolsesse serva.
Süsteemi esimese võrrandi vasakul küljel:
Saadakse süsteemi algse esimese võrrandi parem pool.
Süsteemi teisest võrrandist vasakule:
Saadakse süsteemi algse teise võrrandi parem pool.
Ja edasi - süsteemi kolmanda ja neljanda võrrandi vasakpoolsesse ossa. See kontroll on pikem, kuid see tagab üldlahenduse 100% õigsuse. Lisaks tuleb mõne ülesande puhul kontrollida üldlahendust.
Näide 4:
Lahendage süsteem Gaussi meetodil. Leidke üldine lahendus ja kaks privaatset lahendust. Kontrollige üldist lahendust.
See on tee-seda-ise näide. Siin, muide, on võrrandite arv jällegi väiksem kui tundmatute arv, mis tähendab, et kohe on selge, et süsteem on kas vastuoluline või lõpmatu arvu lahendustega.
Näide 5:
Lahendage lineaarvõrrandi süsteem. Kui süsteemil on lõpmata palju lahendusi, leidke kaks konkreetset lahendust ja kontrollige üldist lahendust
Lahendus: Kirjutame üles süsteemi laiendatud maatriksi ja viime selle elementaarteisenduste abil astmelisele kujule:
(1). Lisage esimene rida teisele reale. Kolmandale reale lisame esimese rea korrutatuna 2-ga. Neljandale reale lisame esimese rea korrutatuna 3-ga.
(2). Kolmandale reale lisame teise rea, korrutatuna (-5). Neljandale reale lisame teise rea, korrutatuna (-7).
(3). Kolmas ja neljas rida on samad, kustutame ühe neist. Siin on selline kaunitar:
Põhimuutujad asuvad astmetel, seega on need põhimuutujad.
On ainult üks vaba muutuja, mis ei saanud sammu: .
(4). Tagurpidi liikumine. Põhimuutujaid väljendame vaba muutuja kaudu:
Kolmandast võrrandist:
Mõelge teisele võrrandile ja asendage leitud avaldis sellega:
, 
, ,
Mõelge esimesele võrrandile ja asendage leitud avaldised sellesse:
Seega üldlahendus ühe vaba muutujaga x 4:
Veel kord, kuidas see juhtus? vaba muutuja x 4 istub üksi oma õiguspärasel neljandal kohal. Saadud avaldised põhimuutujatele , on samuti omal kohal.
Kontrollime kohe üldist lahendust.
Asendame põhimuutujad , , iga süsteemi võrrandi vasakpoolsesse serva:
Saadakse võrrandite vastavad parempoolsed küljed, seega leitakse õige üldlahend.
Nüüd leitud üldlahendusest 
saame kaks konkreetset lahendust. Kõik muutujad on siin väljendatud singli kaudu vaba muutuja x 4 . Pole vaja pead murda.
Lase x 4 = 0, siis 
on esimene konkreetne lahendus.
Lase x 4 = 1, siis 
on veel üks konkreetne lahendus.
Vastus:Ühine otsus: . Privaatsed lahendused:
Ja .
Näide 6:
Leidke lineaarvõrrandisüsteemi üldlahend.
Oleme üldlahendust juba kontrollinud, vastust võib usaldada. Teie tegevus võib meie tegevussuunast erineda. Peaasi, et üldlahendused ühtiksid. Tõenäoliselt märkasid paljud lahendustes ebameeldivat momenti: väga sageli tuli Gaussi meetodi vastupidisel kulgemisel askeldada tavalised murrud. Praktikas on see tõsi, juhtumid, kus murde pole, on palju harvemad. Olge vaimselt ja mis kõige tähtsam - tehniliselt valmis.
Peatugem lahenduse tunnustel, mida lahendatud näidetes ei leitud. Süsteemi üldlahendus võib mõnikord sisaldada konstanti (või konstante).
Näiteks üldlahendus: . Siin on üks põhimuutujatest võrdne konstantse arvuga: . Selles pole midagi eksootilist, see juhtub. Ilmselgelt sisaldab iga konkreetne lahendus sel juhul viit esimesel kohal.
Harva, kuid on süsteeme, milles võrrandite arv rohkem kogust muutujad. Gaussi meetod töötab aga kõige raskemates tingimustes. Süsteemi laiendatud maatriks tuleks rahulikult viia standardalgoritmi järgi astmelisele kujule. Selline süsteem võib olla ebajärjekindel, sellel võib olla lõpmatult palju lahendusi ja kummalisel kombel võib sellel olla ainulaadne lahendus.
Kordame oma nõuannetes - selleks, et Gaussi meetodil süsteemi lahendamisel end mugavalt tunda, tuleks käsi täita ja lahendada vähemalt kümmekond süsteemi.
Lahendused ja vastused:
Näide 2:
Lahendus:Kirjutame üles süsteemi laiendatud maatriksi ja viime elementaarteisenduste abil astmelisele kujule.
Teostatud elementaarsed teisendused:
(1) Esimene ja kolmas rida on vahetatud.
(2) Esimene rida lisati teisele reale, korrutatuna (-6). Esimene rida lisati kolmandale reale, korrutatuna (-7).
(3) Teine rida lisati kolmandale reale, korrutatuna (-1).
Elementaarteisenduste tulemusena vormi string, Kus λ ≠ 0 .Seega on süsteem ebaühtlane.Vastus: lahendusi pole.
Näide 4:
Lahendus:Kirjutame süsteemi laiendatud maatriksi ja toome selle elementaarsete teisenduste abil astmelisele kujule:
Teostatud konversioonid:
(1). Esimene rida, mis on korrutatud 2-ga, lisati teisele reale. Esimene rida, mis on korrutatud 3-ga, lisati kolmandale reale.
Teise sammu jaoks pole üksust , ja teisendus (2) on suunatud selle saamisele.
(2). Teine rida lisati kolmandale reale, korrutatuna -3-ga.
(3). Teine ja kolmas rida vahetati (saadud -1 viidi teise sammu)
(4). Teine rida lisati kolmandale reale, korrutatuna 3-ga.
(5). Kahe esimese rea märk muudeti (korrutatud -1-ga), kolmas rida jagati 14-ga.
Tagurpidi liikumine:
(1). Siin on põhimuutujad (mis asuvad astmetel) ja on vabad muutujad (kes ei saanud sammu).
(2). Põhimuutujaid väljendame vabade muutujatena:
Kolmandast võrrandist: .
(3). Mõelge teisele võrrandile:, konkreetsed lahendused:
Vastus: Ühine otsus:
Keerulised numbrid
Selles jaotises tutvustame kontseptsiooni kompleksarv, kaaluge algebraline, trigonomeetriline Ja näita vormi kompleksarv. Samuti õpime tegema tehteid kompleksarvudega: liitmine, lahutamine, korrutamine, jagamine, astendamine ja juure eraldamine.
Arenguks kompleksarvud kõrgema matemaatika kursusest ei nõuta eriteadmisi ning materjal on kättesaadav isegi koolilapsele. Piisavalt, et saaks algebralised toimingud"tavaliste" numbritega ja pidage meeles trigonomeetriat.
Kõigepealt meenutagem "tavalisi" numbreid. Matemaatikas nimetatakse neid reaalarvude komplekt ja on tähistatud tähega R, või R (paks). Kõik reaalarvud asuvad tuttaval numbrireal:
Reaalarvude seltskond on väga värvikas – siin on täisarvud, murded ja irratsionaalarvud. Sel juhul vastab iga arvtelje punkt tingimata mõnele reaalarvule.
Kus x* - üks mittehomogeense süsteemi (2) lahendustest (näiteks (4)), (E−A + A) moodustab maatriksi tuuma (nullruumi). A.
Teeme maatriksi skeleti lagunemise (E−A + A):
E−A + A=Q S
Kus K n×n-r- järgu maatriks (Q) = n-r, S n-r×n-järgu maatriks (S)=n-r.
Seejärel saab (13) kirjutada järgmisel kujul:
x=x*+Qk, ∀ k ∈ R n-r .
Kus k=Sz.
Niisiis, üldine lahendusprotseduur pseudoinversset maatriksit kasutavaid lineaarvõrrandisüsteeme saab esitada järgmisel kujul:
- Arvutage pseudoinversne maatriks A + .
- Arvutame ebahomogeense lineaarvõrrandisüsteemi (2) konkreetse lahenduse: x*=A + b.
- Kontrollime süsteemi ühilduvust. Selleks arvutame AA + b. Kui AA + b≠b, siis on süsteem ebajärjekindel. Vastasel juhul jätkame protseduuri.
- vyssylyaem E−A+A.
- Skeleti lagunemise tegemine E−A + A=Q·S.
- Lahenduse loomine
x=x*+Qk, ∀ k ∈ R n-r .
Lineaarvõrrandisüsteemi lahendamine võrgus
Veebikalkulaator võimaldab leida lineaarvõrrandisüsteemi üldlahenduse koos üksikasjalike selgitustega.
Jaotis 5. LINEAARALGEBRA ELEMENTID
Lineaarvõrrandisüsteemid
Põhimõisted
Lineaarsete algebraliste võrrandite süsteem, sisaldavad T võrrandid ja P tundmatuid, nimetatakse vormisüsteemiks
kus on numbrid A ij ,
i=
,
j=
helistas koefitsiendid süsteemid, numbrid b i - tasuta liikmed. Leitakse number X P .
Sellist süsteemi on mugav kompaktina kirjutada maatriksvorm 
.
Siin on A süsteemi koefitsientide maatriks, nn põhimaatriks:
,
-tundmatute veeruvektor X j ,
on vabaliikmete veeruvektor b i .
Laiendatud süsteemi maatriks on maatriks 
süsteem, mida täiendab vabade terminite veerg
.
Otsus süsteemi nimetatakse P tundmatud väärtused X 1
=c 1
, X 2
=c 2
, ..., X P =c P ,
mille asendamisel muutuvad kõik süsteemi võrrandid tõelisteks võrdusteks. Süsteemi mis tahes lahenduse saab kirjutada maatriksveeruna 
.
Võrrandisüsteemi nimetatakse liigend kui sellel on vähemalt üks lahendus ja Sobimatu kui sellele lahendust pole.
Liigeste süsteemi nimetatakse teatud kui sellel on ainulaadne lahendus ja ebakindel kui sellel on rohkem kui üks lahendus. Viimasel juhul nimetatakse iga selle lahendust eraotsus süsteemid. Kõigi konkreetsete lahenduste hulka nimetatakse üldine lahendus.
Lahendage süsteem see tähendab, et tuleb välja selgitada, kas see ühildub või mitte. Kui süsteem on järjepidev, siis leidke selle üldine lahendus.
Neid kahte süsteemi nimetatakse samaväärne(ekvivalent), kui neil on sama üldlahendus. Teisisõnu, süsteemid on samaväärsed, kui iga lahendus neist ühele on lahendus teisele ja vastupidi.
Samaväärsed süsteemid saadakse eelkõige siis, kui elementaarsed teisendused süsteemi, eeldusel, et teisendusi tehakse ainult maatriksi ridadel.
Lineaarvõrrandisüsteemi nimetatakse homogeenne kui kõik vabad tingimused on võrdsed nulliga:
Homogeenne süsteem on alati järjepidev, kuna X 1 =x 2 =…=x P =0 on süsteemi lahendus. Seda lahendust nimetatakse null või triviaalne.
Lineaarvõrrandisüsteemide lahendamine
Olgu antud suvaline süsteem T lineaarvõrrandid P teadmata
1. teoreem(Kronecker-Cappelli). Lineaarsete algebraliste võrrandite süsteem on järjepidev siis ja ainult siis, kui laiendatud maatriksi auaste on võrdne põhimaatriksi astmega.
2. teoreem. Kui järjekindla süsteemi aste on võrdne tundmatute arvuga, siis on süsteemil unikaalne lahendus.
3. teoreem. Kui järjekindla süsteemi aste on väiksem kui tundmatute arv, siis on süsteemil lõpmatu arv lahendusi.
NÄIDE Kontrollige süsteemi ühilduvust 
Lahendus. 
,r(A)=1;
,
r(
)=2,
.
Seega r(A) r(
), seega on süsteem ebajärjekindel.
Mittemandunud lineaarvõrrandisüsteemide lahendus. Crameri valemid
Laske süsteemil P lineaarvõrrandid P teadmata
või maatriksi kujul A∙X=B.
Sellise süsteemi põhimaatriks A on ruut. Selle maatriksi determinanti nimetatakse süsteemi määraja. Kui süsteemi determinant on nullist erinev, siis süsteemi kutsutakse mitte-mandunud.
Leiame selle võrrandisüsteemi lahenduse ∆0 korral. korrutades vasakul oleva võrrandi А∙Х=В mõlemad pooled maatriksiga А 1 , saame А 1 ∙ A∙Х= A 1 ∙B. Kuna A - 1 ∙ A \u003d E ja E ∙ X \u003d X, siis X \u003d A - 1 ∙ B. Seda süsteemi lahendamise meetodit nimetatakse maatriks.
Maatriksmeetodist järgige Crameri valemid
, kus ∆ on süsteemi põhimaatriksi determinant ja ∆ i on determinant, mis saadakse determinandist ∆ asendamise teel i koefitsientide veerg vabade terminite veeru võrra.
NÄIDE Lahendage süsteem 
Lahendus. 
, 70, 
,
. Tähendab, X 1
=
, X 2
=
.
Lineaarvõrrandisüsteemide lahendamine Gaussi meetodil
Gaussi meetod seisneb tundmatute järjestikuses kõrvaldamises.
Olgu võrrandisüsteem
Gaussi lahendusprotsess koosneb kahest etapist. Esimesel etapil (edasisõit) vähendatakse süsteemi olekusse astus(eriti, kolmnurkne) meelt.
Kus k≤ n, a ii
0, i=
.
Koefitsiendid A ii helistas peamine süsteemi elemendid.
Teises etapis (tagurpidi liikumine) määratakse selle astmelise süsteemi tundmatud järjestikku.
Märkused:
Kui astmesüsteem osutub kolmnurkseks, s.o. k= n, siis on algsel süsteemil ainulaadne lahendus. Viimasest võrrandist leiame X P , leiame eelviimasest võrrandist X P 1 , siis süsteemi üles minnes leiame kõik muud tundmatud.
Praktikas on mugavam töötada süsteemi laiendatud maatriksiga, tehes selle ridadel kõik elementaarsed teisendused. See on mugav, et koefitsient A 11 oli võrdne 1-ga (korrastage võrrandid ümber või jagage A 11 1).
NÄIDE Lahendage süsteem Gaussi meetodil 
Lahendus. Süsteemi laiendatud maatriksi kohal toimuvate elementaarteisenduste tulemusena
~
~
~
~
algne süsteem vähendati astmeliseks: 
Seetõttu on süsteemi üldine lahendus: x 2 =5 x 4 13 x 3 3; x 1 =5 x 4 8 x 3 1.
Kui paneme näiteks X 3 =x 4 =0, siis leiame selle süsteemi ühe konkreetse lahenduse X 1 = 1, x 2 = 3, x 3 =0, x 4 =0.
Homogeensete lineaarvõrrandite süsteemid
Olgu lineaarsete homogeensete võrrandite süsteem antud
Ilmselgelt on homogeenne süsteem alati ühilduv, sellel on null (triviaalne) lahendus.
4. teoreem. Selleks, et homogeensete võrrandite süsteemil oleks nullist erinev lahend, on vajalik ja piisav, et selle põhimaatriksi aste oleks väiksem kui tundmatute arv, s.o. r< n.
5. teoreem. Homogeense süsteemi nimel P lineaarvõrrandid P tundmatutel on nullist erinev lahend, on vajalik ja piisav, et selle põhimaatriksi determinant oleks võrdne nulliga, s.t. ∆=0.
Kui süsteemis on nullist erinevad lahendid, siis ∆=0.
NÄIDE Lahendage süsteem 
Lahendus. 
,r(A)=2
,
n = 3. Sest r<
n,
siis on süsteemil lõpmatu arv lahendusi.
,
. See on, X 1
=
= 2x 3
, X 2
=
= 3x 3
- ühine otsus.
Panek X 3 =0, saame ühe konkreetse lahenduse: X 1 =0, x 2 =0, x 3 =0. Panek X 3 =1, saame teise konkreetse lahenduse: X 1 =2, x 2 =3, x 3 =1 jne.
Kontrollitavad küsimused
Mis on lineaarsete algebraliste võrrandite süsteem?
Selgitage järgmisi mõisteid: koefitsient, lõikekoht, põhi- ja laiendatud maatriksid.
Mis on lineaarvõrrandisüsteemid? Sõnastage Kronkeri-Capelli teoreem (lineaarvõrrandisüsteemi ühilduvuse kohta).
Loetle ja selgita lineaarvõrrandisüsteemide lahendamise meetodeid.
Definitsioon. Süsteem m võrrandid n tundmatuga sisse üldine vaade on kirjutatud järgmiselt:
Kus aij on koefitsiendid ja b i- püsiv.
Süsteemi lahendused on n numbrid, mis süsteemiga asendamisel muudavad iga võrrandi identiteediks.
Definitsioon. Kui süsteemil on vähemalt üks lahendus, nimetatakse seda ühilduvaks. Kui süsteemil pole lahendust, nimetatakse seda ebajärjekindlaks.
Definitsioon. Süsteemi nimetatakse kindlaks, kui sellel on ainult üks lahendus, ja määramatuks, kui sellel on rohkem kui üks lahendus.
Definitsioon. Lineaarvõrrandisüsteemi puhul maatriks
A = 
nimetatakse süsteemi maatriksiks ja maatriksiks
A*= 
nimetatakse süsteemi liitmaatriksiks
Definitsioon. Kui b 1 , b 2 , …, b m = 0, siis öeldakse, et süsteem on homogeenne. Kommenteeri. Homogeenne süsteem on alati järjepidev, sest on alati nulllahendus.
Süsteemide elementaarsed teisendused.
1. Ühe võrrandi mõlemale osale lisades teise võrrandi vastavad osad, korrutatuna sama arvuga, mis ei ole võrdne nulliga.
2. Võrrandite ümberpaigutamine kohtadesse.
3. Võrrandisüsteemist eemaldamine, mis on kõigi jaoks identiteedid X.
Crameri valemid.
See meetod on rakendatav ka ainult lineaarvõrrandisüsteemide puhul, kus muutujate arv langeb kokku võrrandite arvuga.
Teoreem. N võrrandisüsteem n tundmatuga
kui süsteemi maatriksi determinant ei ole võrdne nulliga, siis on süsteemil unikaalne lahend ja see lahend leitakse valemitega: x i = Kus D = koht A, A D i on süsteemi maatriksist veeru muutmise teel saadud maatriksi determinant i tasuta liikmete veerg b i.
D i = 
Näide. Leia võrrandisüsteemile lahendus: 
D \u003d \u003d 5 (4 - 9) + (2 - 12) - (3 - 8) \u003d -25 - 10 + 5 \u003d -30;
D 1 \u003d \u003d (28 - 48) - (42 - 32) \u003d -20 - 10 \u003d -30.
D 2 \u003d\u003d 5 (28-48) - (16-56) = -100 + 40 = -60.
D 3 = 5 (32 - 42) + (16 - 56) = -50 - 40 = -90.
Märkus 1. Kui süsteem on homogeenne, s.t. b i = 0, siis D¹0 jaoks on süsteemil ainulaadne nulllahendus x 1 \u003d x 2 \u003d ... \u003d x n \u003d 0.
Märkus 2. Kell D = 0 Süsteemil on lõpmatu arv lahendusi.
Pöördmaatriksmeetod.
Maatriksmeetod on rakendatav võrrandisüsteemide lahendamisel, kus võrrandite arv on võrdne tundmatute arvuga.
Olgu võrrandisüsteem antud: Teeme maatriksid:
A= 
- muutujate koefitsientide maatriks või süsteemimaatriks;
B = - vabaliikmete maatriks-veerg;
X = - maatriks - tundmatute veerg.
Siis saab võrrandisüsteemi kirjutada: A × X = B. Korrutage vasakul mõlemad pooled võrrandiga A -1: A -1 × A × X = A -1 × B alates A -1 × A \u003d E, See E × X \u003d A -1 × B, siis on järgmine valem tõene:
X \u003d A -1 × B
Seega on selle meetodi rakendamiseks vaja leida pöördmaatriks.
Näide. Lahendage võrrandisüsteem:
X = , B = , A =
Leidke pöördmaatriks A -1 .
D = det A = 5 (4-9) + 1 (2 - 12) - 1 (3 - 8) = -25 - 10 +5 = -30≠0 ⇒ pöördmaatriks on olemas.
M11 = ; M21 = ; M31 = ;
M12 = M22 = M32 =
M13 = M23 = M33 =
A -1 = 
;
Kontrollime:
A × A -1 = 
=E.
Leiame X-maatriksi.
X \u003d \u003d A -1 B \u003d × = 
.
Meil on süsteemsed lahendused: x=1; y = 2; z = 3.
4. Gaussi meetod.
Laske süsteemil m lineaarvõrrandid n teadmata:
Eeldusel, et süsteemis koefitsient a 11 erineb nullist (kui see nii ei ole, siis võrrand nullist erineva koefitsiendiga x 1). Teisendame süsteemi järgmiselt: jätame esimese võrrandi muutmata ja jätame tundmatu kõigist teistest võrranditest välja x 1, kasutades ülalkirjeldatud samaväärseid teisendusi.
Saadud süsteemis
,
eeldades, et (mida saab alati võrrandite sees olevaid võrrandeid või liikmeid ümber paigutades), jätame süsteemi kaks esimest võrrandit muutmata ja ülejäänud võrranditest, kasutades teist võrrandit, kasutades elementaarteisendusi, jätame tundmatu välja x 2. Äsja saadud süsteemis
tingimusel jätame kolm esimest võrrandit muutmata ja kõigist ülejäänutest, kasutades kolmandat võrrandit, välistavad elementaarteisendused tundmatu x 3 .
See protsess jätkub, kuni realiseerub üks kolmest võimalikust juhtumist:
1) kui selle tulemusena jõuame süsteemini, mille ühes võrrandis on kõigi tundmatute jaoks nullkoefitsiendid ja nullist erinev vaba liige, siis on algne süsteem ebajärjekindel;
2) kui teisenduste tulemusena saame kolmnurkkoefitsientide maatriksiga süsteemi, siis on süsteem ühilduv ja kindel;
3) kui saadakse astmeline koefitsientide süsteem (ja lõike 1 tingimus ei ole täidetud), siis on süsteem järjekindel ja ebamäärane.
Mõelge ruudusüsteemile :
(1)
Sellel süsteemil on koefitsient a 11 erineb nullist. Kui see tingimus ei oleks täidetud, siis selle saamiseks oleks vaja võrrandid ümber paigutada, asetades esikohale võrrandi, mille koefitsient on x 1 ei ole võrdne nulliga.
Teeme süsteemis järgmised teisendused:
1) sest a 11 ¹0, jätame esimese võrrandi muutmata;
2) kirjutame teise võrrandi asemele võrrandi, mis saadakse teisest võrrandist esimese korrutatud 4-ga lahutamisel;
3) kolmanda võrrandi asemel kirjutame kolmanda ja esimese vahe, korrutatuna 3-ga;
4) neljanda võrrandi asemel kirjutame neljanda ja esimese erinevuse, korrutatuna 5-ga.
Vastu võetud uus süsteem on samaväärne originaaliga ja kõigis võrrandites, välja arvatud esimene, on nullkoefitsiendid x 1 (see oli teisenduste 1–4 eesmärk): 
(2)
Ülaltoodud teisenduse ja kõigi edasiste teisenduste puhul ei tohiks kogu süsteemi täielikult ümber kirjutada, nagu äsja tehti. Algset süsteemi saab esitada maatriksina
. (3)
Maatriksit (3) nimetatakse laiendatud maatriks algse võrrandisüsteemi jaoks. Kui eemaldame laiendatud maatriksist vabade liikmete veeru, saame süsteemi koefitsientide maatriks, mida mõnikord nimetatakse lihtsalt süsteemi maatriks.
Süsteem (2) vastab suurendatud maatriksile
.
Teisendame selle maatriksi järgmiselt:
1) jätame kaks esimest rida muutmata, kuna element a 22 ei ole null;
2) kolmanda rea asemele kirjutame teise rea ja kahekordistunud kolmandiku vahe;
3) neljas rida asendatakse teise rea kahekordse ja neljanda rea vahega, mis on korrutatud 5-ga.
Tulemuseks on maatriks, mis vastab süsteemile, mille tundmatu x 1 on välistatud kõigist võrranditest, välja arvatud esimene ja tundmatu x 2 - kõigist võrranditest, välja arvatud esimene ja teine:
.
Nüüd kõrvaldame tundmatu x 3 neljandast võrrandist. Selleks teisendame viimase maatriksi järgmiselt:
1) kolm esimest rida jäetakse muutmata, alates a 33 ¹ 0;
2) neljas rida asendatakse kolmanda, korrutatud 39-ga, ja neljanda vahega: 
.
Saadud maatriks vastab süsteemile
. (4)
Selle süsteemi viimasest võrrandist saame x 4 = 2. Asendades selle väärtuse kolmanda võrrandiga, saame x 3 = 3. Nüüd järeldub teisest võrrandist, et x 2 = 1 ja esimesest - x 1 = -1. On ilmne, et saadud lahendus on unikaalne (kuna väärtus x 4, siis x 3 jne).
Definitsioon: Nimetagem ruutmaatriksit, mille põhidiagonaalis on nullist erinevad numbrid ja põhidiagonaali all nullid, kolmnurkne maatriks.
Süsteemi (4) koefitsiendimaatriks on kolmnurkmaatriks.
Kommentaar: Kui elementaarteisenduste abil saab ruutsüsteemi koefitsientide maatriksi taandada kolmnurkmaatriksiks, siis on süsteem järjepidev ja kindel.
Mõelge veel ühele näitele: 
. (5)
Teeme süsteemi laiendatud maatriksi järgmised teisendused:
1) jätta esimene rida muutmata;
2) teise rea asemele kirjutame teise rea ja esimese kahekordse vahe;
3) kolmanda rea asemel kirjutame kolmanda rea vahe ja kolmekordistame esimese;
4) neljas rida asendatakse neljanda ja esimese vahega;
5) viies rida asendatakse viienda ja kahekordse esimese rea vahega.
Teisenduste tulemusena saame maatriksi
.
Jättes selle maatriksi kaks esimest rida muutmata, taandame selle elementaarteisendustega järgmisele kujule:
.
Kui nüüd, järgides Gaussi meetodit, mida nimetatakse ka tundmatute järjestikuse kõrvaldamise meetodiks, kasutades kolmandat rida, viia koefitsiendid nullist nulli x 3 neljandas ja viiendas reas, siis pärast teise rea kõigi elementide jagamist 5-ga ja kolmanda rea kõigi elementide jagamist 2-ga saame maatriksi
.
Selle maatriksi kõik kaks viimast rida vastavad võrrandile 0 x 1 +0x 2 +0x 3 +0x 4 +0x 5 = 0. See võrrand on täidetud mis tahes arvude hulgaga x 1 ,x 2, ¼, x 5 ja tuleks süsteemist eemaldada. Seega on äsja saadud liitmaatriksiga süsteem samaväärne vormi suurendatud maatriksiga süsteemiga
. (6)
Selle maatriksi viimane rida vastab võrrandile
x 3 – 2x 4 + 3x 5 = -4. Kui teadmata x 4 ja x 5 andke suvalised väärtused: x 4 = Alates 1; x 5 = Alates 2, siis maatriksile (6) vastava süsteemi viimasest võrrandist saame x 3 = –4 + 2Alates 1 – 3Alates 2. Väljendite asendamine x 3 ,x 4 ja x 5 sama süsteemi teise võrrandisse, saame x 2 = –3 + 2Alates 1 – 2Alates 2. Nüüd saame esimesest võrrandist x 1 = 4 – Alates 1+ Alates 2. Süsteemi lõpplahendus on kujutatud vormis 
.
Vaatleme ristkülikukujulist maatriksit A, millel on veergude arv m suurem kui ridade arv n. Selline maatriks A helistame astus.
Ilmselgelt on maatriks (6) astmeline maatriks.
Kui võrrandisüsteemile samaväärsete teisenduste rakendamisel taandatakse vähemalt üks võrrand kujule
0x 1 + 0x 2 + ¼0 x n = bj (bj ¹ 0),
siis on süsteem ebajärjekindel või ebajärjekindel, kuna arvude komplekti pole x 1 , x 2, ¼, x n ei rahulda seda võrrandit.
Kui süsteemi laiendatud maatriksi teisendamisel taandatakse koefitsientide maatriks astmelisele kujule ja süsteem ei osutu ebajärjekindlaks, siis on süsteem järjepidev ja ebamäärane, st tal on lõpmatult palju lahendusi.
Viimases süsteemis saab kõik lahendused saada, andes parameetritele konkreetsed arvväärtused Alates 1 Ja Alates 2.
Definitsioon: Neid muutujaid, mille koefitsiendid on astmemaatriksi põhidiagonaalil (see tähendab, et need koefitsiendid on nullist erinevad), nimetatakse o peamine. Ülaltoodud näites on need tundmatud x 1 , x 2 , x 3 . Ülejäänud muutujaid nimetatakse alaealine.Ülaltoodud näites on need muutujad x 4 ja x 5 . Mitteesmastele muutujatele võib omistada mis tahes väärtuse või neid saab väljendada parameetrite kaudu, nagu on tehtud viimases näites.
Põhimuutujaid väljendatakse üheselt mittepõhimuutujatena.
Definitsioon: Kui mittepõhimuutujatele on antud kindlad arvväärtused ja põhimuutujaid väljendatakse nende kaudu, siis saadud lahendus nn. eraotsus.
Definitsioon: Kui mittepõhimuutujaid väljendada parameetritega, siis saadakse lahendus, mida nimetatakse üldine lahendus.
Definitsioon: Kui kõikidele mitteprimaarsetele muutujatele on antud nullväärtused, siis kutsutakse välja saadud lahendus põhilised.
Kommentaar: Sama süsteemi võib mõnikord taandada erinevateks põhimuutujate komplektideks. Nii saate näiteks maatriksis (6) 3. ja 4. veeru vahetada. Siis on peamised muutujad x 1 , x 2 ,x 4 ja alaealine - x 3 ja x 5 .
Definitsioon: Kui saadakse kaks erinevat põhimuutujate komplekti erinevatel viisidel lahenduse leidmiseks samale süsteemile, siis need komplektid sisaldavad tingimata sama arvu muutujaid, nn. süsteemi auaste.
Mõelge teisele süsteemile, millel on lõputult palju lahendusi: 
.
Teisendame süsteemi laiendatud maatriksi Gaussi meetodi abil:
.
Nagu näete, me ei saanud astmemaatriksit, kuid viimast maatriksit saab teisendada, vahetades kolmanda ja neljanda veeru: 
.
See maatriks on juba astmeline. Sellele vastaval süsteemil on kaks väiksemat muutujat - x 3 , x 5 ja kolm peamist - x 1 , x 2 , x 4 . Algse süsteemi lahendus on esitatud järgmisel kujul:
Siin on näide süsteemist, millel pole lahendust:
.
Teisendame süsteemi maatriksi Gaussi meetodi järgi:
.
Viimase maatriksi viimane rida vastab lahendamatule võrrandile 0x1 + 0x2 + 0x3 = 1. Seetõttu on algne süsteem ebajärjekindel.
Loeng number 3.
Teema: Vektorid. Skalaar, vektor ja vektorite segakorrutis
1. Vektori mõiste. Vektorite kollinaarsus, ortogonaalsus ja koplanaarsus.
2. Lineaarne operatsioon vektoritel.
3. Vektorite punktkorrutis ja selle rakendamine
4. vektorprodukt vektorid ja selle rakendamine
5. segatud toode vektorid ja selle rakendamine
1. Vektori mõiste.Vektorite kollinaarsus, ortogonaalsus ja komplanaarsus.
| |
Määramine: , ,
Definitsioon: Vektori vektori pikkus või moodul on arv, võrdne pikkusega vektorit esindav segment AB.
Definitsioon: Vektorit nimetatakse nulliks, kui vektori algus ja lõpp on samad.
Definitsioon:Ühikupikkusega vektorit nimetatakse ühikvektoriks. Definitsioon: Vektoreid nimetatakse kollineaarseteks, kui need asuvad samal sirgel või paralleelsel sirgel. ( || ).
Kommentaar:
1. Kollineaarsed vektorid võivad olla suunatud võrdselt või vastupidi.
2. Nullvektorit peetakse mis tahes vektori suhtes kollineaarseks.
Definitsioon: Kaks vektorit on võrdsed, kui nad on kollineaarsed,
neil on sama suund ja sama pikkus ( = )
