Matrici şi sisteme de ecuaţii liniare

Transcript

1 Matrici şi sisteme de ecuaţii liniare 1. Matrici şi determinanţi Reamintim aici câteva proprietăţi ale matricilor şi determinanţilor. Definiţia 1.1. Fie K un corp (comutativ) şi m, n N. O funcţie A : {1,..., m} {1,..., n} K s.n. matrice cu m linii, n coloane (sau de tip (m, n)) şi coeficienţi în K. Notaţia Notăm cu M m,n (K) mulţimea matricilor cu m linii, n coloane şi coeficienţi în K. Dacă m = n, atunci notăm M n (K) şi numim elementele acestei mulţimi matrici pătratice. 2. Dacă A M m,n (K), atunci se notează de obicei A(i, j) = a ij, iar matricea A este privită ca un tablou a a 1n A =... = [a ij ] 1 i m;1 j n = [a ij ] a m1... a mn Observaţia 1.3. Orice matrice A M m,n (K) poate fi privită ca: l A o coloană cu m vectori (linie) din K n : A = 1., unde l A i = (a i1,..., a in ); o linie cu n vectori coloană din K m : A = [c A 1,..., c A n ], unde c j = (a 1j,..., a mj ) t. Definiţia ) Dacă A = [a ij ] M mn (K) şi B = [b ij ] M mn (K), atunci adunarea matricilor A şi B este dată de A + B = [a ij + b ij ] M mn (K). 2) Dacă A = [a ij ] M mn (K) şi B = [b ij ] M n (K), atunci înmulţirea matricilor matricilor A şi B este dată de AB = [c ij ] M mp (K), unde c ij = n k=1 a ikb kj. 3) Dacă A = [a ij ] M mn (K) α K, atunci înmulţirea matricii A cu scalarul α este dată de αa = [αa ij ]. 1 l A m

2 2 MATRICI ŞI SISTEME DE ECUAŢII LINIARE Observaţia 1.5. Au loc următoarele proprietăţi: (M mn (K), +) este un grup abelian; Înmulţirea matricilor este asociativă (când poate fi efectuată) nu este comutativă! (M n (K), +, ) este un inel cu unitate. Unitatea inelului este: I n = = [δ ij], cu i {1,..., n}, δ ii = 1 şi i, j {1,..., n}, i j, δ ij = 0. (AB) t = B t A t, unde A t = [a ji ] notează transpusa matricii A = [a ij ]. Definiţia 1.6. Dacă A = [a ij ] M n (K), atunci numărul s.n. determinantul lui A. Example 1.7. n = 2 det(a) = σ S n ɛ(σ)a 1σ(1)... a nσ(n) Propoziţia 1.8. Proprietăţi ale determinanţilor-sinteză) 1) det(a) = det(a t ); 2) Dacă o linie (coloană) a matricii A este 0, atunci det(a) = 0; 3) Dacă σ S n, atunci det[a σ(i)j ] = det[a iσ(j) ] = ɛ(σ) det[a ij ]; 4) Dacă A M n (K) şi A este obţinută din A prin permutarea a două linii (coloane), atunci det(a) = det(a ); 5) Dacă în matricea A două linii (coloane) sunt egale, atunci det(a) = 0. 6) Dacă A = [a ij ] şi pentru un indice k, j {1,..., n}, a kj = a kj + a kj, atunci det(a) = det(a ) + det(a ), unde A = [a ij] şi A = [a ij] cu a ij = a ij pentru i k; 7) Dacă o linie (coloană) a matricii A este o combinaţie liniară de celelalte linii (coloane), atunci det(a) = 0. 8) Valoarea determinantului nu se modifică dacă adăugăm la o linie (coloană) o combinaţie liniară de celelalate linii (coloane).

3 2. RANGUL UNEI MATRICI 3 9) Dacă A, B M n (K) şi α K, atunci det(ab) = det(a) det(b) şi det(αa) = α n det(a). Dacă A este obţinută din A prin înmulţirea unei linii (coloane) cu α, atunci det(a ) = α det(a). 10) (complemenţi algebrici) Dacă A = [a ij ] M n (K) şi A ik reprezintă matricea obţinută din A prin scoaterea liniei i şi coloanei k, atunci Γ ik = ( 1) i+k det(a ik ) s.n. complemenul algebric ataşat coeficietului a ik. Au loc egalităţile: n det(a) = a ik Γ ik i=1 (dezvoltarea determinantului după coloana k); n det(a) = a ij Γ ij j=1 (dezvoltarea determinantului după linia i). 2. Rangul unei matrici Definiţia 2.1. Dacă A = [a ij ] M mn (K), p, q N şi 1 i 1 < i 2 < < i p m; 1 j 1 <... j q n sunt două şiruri strict crescătoare de numere naturale, atunci matricea a i1 j 1 a i1 j 2... a i1 j q a i2 j 1 a i2 j 2... a i2 j q [a il j k ] = a ip j 1 a ip j 2... a ip j q M pq(k) s.n. submatrice (de tip (p, q)) a matricii A. Un determinant al unei submatrici de tip (p, p) s.n. minor de grad p. Observaţia 2.2. Maricea A are C p mc q n submatrici de tip (p, q). Definiţia 2.3. Spunem că o matrice A are rangul r (şi notăm rang(a) = r) dacă A are un minor de grad r nenul şi toţi minorii de ordin superior lui r ataşaţi lui A sunt nuli. Teorema 2.4. Dacă A M mn (K), atunci rang(a) = rang[c A 1,..., c A n ] = rang[l A 1,..., l A m]

4 4 MATRICI ŞI SISTEME DE ECUAŢII LINIARE Dacă rang(a) = r, Corolarul 2.5. rang(a) = r dacă şi numai dacă A are un minor de grad r nenul şi orice minor de grad > r este nul. Observaţia 2.6. Teorema 2.4 ne arată că putem folosi algoritmul furnizat de lema substituţiei pentru determinarea rangului unei matrici. Example 2.7.

5 3. TRANSFORMĂRI ELEMENTARE 5 3. Transformări elementare Definiţia 3.1. Fie a = [v 1,..., v i,..., v j,..., v n ] un sistem de vectori din K-spaţiul vectorial V. Spunem că efectuăm o transformare elementară asupra sistemului a dacă îl modificăm într-unul din următoarele moduri: permutăm (intervertim) doi vectori din sistem, obţinând un sistem: a = [v 1,..., v j,..., v i,..., v n ] înmulţim un vector cu un scalar α 0, obţinând un sistem: a = [v 1,..., αv i,..., v j,..., v n ] adunăm la un vector din sistem un alt vector din sistem înmulţit cu un scalar α K, obţinând sistemul: a = [v 1,..., v i + αv j,..., v j,..., v n ] Propoziţia 3.2. Fie a un sistem de vectori din K-spaţiul vectorial V şi b un sistem de vectori obţinut din a prin aplicarea succesivă a unui număr finit de transformări elementare. Atunci a = b. Corolarul 3.3. Dacă a şi b sunt ca în propoziţia anterioară, atunci rang(a) = rang(b). Definiţia ) Fie A = [a ij ] = [c A 1,..., c A n ] = [l A 1,..., l A n ] M mn (K). Spunem că efectuăm o transformare elementară pe linii, respectiv coloane, asupra matricii A dacă modificăm matricea efectuând o transformare elementară asupra coloanelor, respectiv liniilor, sale. 2) Două matrici A, B M mn (K) sunt elementar echivalente (pe linii, respectiv coloane) dacă B este obţinută din A prin aplicarea succesivă a unui număr finit de transformări elementare numai asupra liniilor repectiv numai asupra coloanelor lui A. Definiţia 3.5. O matrice B = [b ij ] M mn (K) are o formă eşalon cu r linii (coloane) nenule dacă sunt îndeplinite condiţiile: (i) liniile (coloanele) r + 1, r + 2,... sunt nule;

6 6 MATRICI ŞI SISTEME DE ECUAŢII LINIARE (ii) dacă n 0 (i) repezintă numărul elementelor nule de la începutul liniei (coloanei) i, atunci 0 n 0 (1) < n 0 (2) < < n 0 (r). Dacă, în plus, 1 i r n 0 (i) = i 1, atunci B are o formă trapezoidală. O matrice din M mn cu formă trapezoidală cu n linii nenule s.n. matrice triunghiulară. Dacă singurele elemente posibil nenule din B sunt b 11,..., b rr, atunci spunem că B are formă diagonală. Example 3.6. Teorema 3.7. Orice matrice este elementar echivalentă cu o matrice eşalon. Aplicaţii. 1. Aflarea rangului unui sistem de vectori şi a unei baze a subspaţiului generat Fie V un K-s.v., e = [e 1,..., e n ] o bază a lui V şi a = [v 1,..., v m ] un sistem de vectori din V. scriem coordonatele vectorilor din a în

7 baza e: 4. SCHIMBAREA BAZEI UNUI SPAŢIU VECTORIAL 7 v 1 = (α 11,..., α 1n )e t,..., v m = (α m1,..., α mn )e t şi considerăm matricea A = [α ij ] M mn (K). Avem egaliatea (formală): v 1 α α 1n e 1 a t =. = = Ae t. v m α m1... α mn e n Fie B M mn (K) o matrice eşalon cu r linii nenule, echivalentă pe linii cu A, B = [l A 1,..., l A m] t. Teorema 3.8. a) rang(a) = r;. b) Sistemul de vectori [l A 1 e t,..., l A r e t ] este o bază pentru a. 2. Aflarea rangului unei matrici Corolarul 3.9. Dacă A este o matrice, elementar echivalentă pe linii cu o matrice eşalon cu r linii nenule, atunci rang(a) = r. Example Schimbarea bazei unui spaţiu vectorial Problema 4.1. Fie V un K-s.v. şi a = [v 1,..., v n ], b = [w 1,..., w n ] două baze din V. Să se găsească o formulă de calcul a coordonatelor unui vector x în baza b, atunci când ştim coordonale sale în baza a. Soluţie. Fie x = (α 1,..., α n )a t = (β 1,..., β n )b t. Scriem coordonatele vectorilor din a în baza b: v 1 = (α 11,..., α 1n )b t,..., v n = (α n1,..., α nn )b t

8 8 MATRICI ŞI SISTEME DE ECUAŢII LINIARE şi considerăm matricea A = [α ij ] M mn (K). Avem egaliatea (formală): v 1 α α 1n w 1 a t =. = = Ub t, v m α n1... α nn w n unde U = [α ij ] M n (K). Dacă x = (α 1,..., α n )a t = (β 1,..., β n )b t, atunci (α 1,..., α n )Ub t = (β 1,..., β n )b t, deci (β 1,..., β n ) = (α 1,..., α n )U. Definiţia 4.2. Matricea U construită anterior s.n. trecere de la baza a la baza b. Notaţia 4.3. Situaţia prezentată se notează: a U b. Am demonstrat matricea de Teorema 4.4. Dacă a şi b sunt baze ale K-s.v. V, a U b şi x = (α 1,..., α n )a t = (β 1,..., β n )b t, atunci (β 1,..., β n ) = (α 1,..., α n )U Teorema 4.5. Fie V un K-s.v. şi a, b şi c baze ale lui V. Dacă a U b, b U c, atunci a UV c a = Ub = UV c. Corolarul 4.6. Dacă a U b şi b U a, atunci UV = V U = I n 5. Matrici inversabile Definiţia 5.1. O matrice U M n (K) s.n. inverabilă dacă există V M n (K) astfel încât UV = V U = I n. În această situaţie V se notează cu U 1 şi s.n. inversa lui U. Corolarul 5.2. Dacă a U b şi b U a, atunci U şi V sunt inversabile şi V = U 1. Teorema 5.3. O matrice A M n (K) este inversabilă dacă şi numai dacă det(a) 0.

9 5. MATRICI INVERSABILE 9 Observaţia 5.4. Demontraţia teoremei anterioare ne furnizează o metodă de calcul a inversei unei matrici. Teorema 5.5. O matrice A M n (K) este inversabilă dacă şi numai dacă sistemul de vectori format din liniile (coloanele) sale reprezintă o bază a K-spaţiului vectorial K n. Observaţia 5.6. Este suficient să cerem ca sistemul de vectori să fie liniar independent.

10 10 MATRICI ŞI SISTEME DE ECUAŢII LINIARE Observaţia 5.7. Dacă A M n (K) este invesabilă, atunci A 1 este matricea de trecere de la baza canonică la baza [l A 1,..., l n A] (sau [c A 1,..., c n A]). Liniile (coloanele) matricii A 1 sunt date de cordonatele vectorilor din baza canonică în baza [l A 1,..., l n A] (respectiv [c A 1,..., c n A]). Metode de calcul pentru inversa unei matrici. II. Folosind lema substituţiei c A 1... c A n e 1... e n e t A I n ca 1. I n A 1 III. Folosind transformări elementare Dacă A este inversabilă atunci A I n. Metoda: [A I n ] [I n A 1 ] (se lucrează numai pe linii!) Example 5.8. c A n 6. Matricea unei aplicaţii liniare Fie U şi V două K-spaţii vectoriale, a = [a 1,..., a m bază în U şi b = [b 1,..., b n ] bază în V. Dacă f : U V este o aplicaţie liniară, calculăm coordonatele vectorilor f(a i ) în baza b: adică f(a 1 ) = (α 11,..., α 1n ) f(a m ) = (α m1,..., α mn ) ( ) f(a 1 ). f(a m ) = [α ij ] Definiţia 6.1. Matricea (α ij ) M mn (K) dată de formula ( ) s.n. matricea aplicaţiei liniare f în perechea de baze (a, b). Ea se notează cu [f] ab. Dacă U = V şi a = b, atunci notăm matricea corespunzătoare cu [f] a. Observaţia 6.2. Formula ( ) poate fi scrisă formal f(a t ) = [f] ab b t. b 1. b n b 1. b n b 1. b n,

11 6. MATRICEA UNEI APLICAŢII LINIARE 11 Reciproc, dacă A M mn (K), atunci!f : U V aplicaţie liniară astfel încât [f] ab = A. Aplicaţia f este construită cu condiţia ( ). Dacă x = (α 1,..., α m )a t, atunci f(x) = (α 1,..., α m )[f] ab b t. Observaţia 6.3. (α 1,..., α m )[f] ab reprezintă coordonatele lui f(x) în baza b. Propoziţia 6.4. (legătura între operaţii) Fie U, V şi W trei K-spaţii vectoriale în care sunt fixate bazele a, b, respectiv c. a) Dacă f, g : U V sunt aplicaţii liniare şi α K, atunci [f + g] ab = [f] ab + [g] ab, [αf] ab = α[f] ab. b) Dacă f : U V şi g : V W sunt aplicaţii liniare, atunci [g f] ac = [f] ab [g] bc. Propoziţia 6.5. (schimbarea bazei) Fie f : U V o aplicaţie liniară, a şi a baze în U, respectiv b şi b baze în V. Dacă a A a şi bb B, atunci [f] a b = A 1 [f] ab B.

12 12 MATRICI ŞI SISTEME DE ECUAŢII LINIARE Reamintim rang(f) = dim K (Im(f)), def(f) = dim K (Ker(f)). Propoziţia 6.6. Dacă f : U V este o aplicaţie liniară, a este bază în U şi b este bază în V, atunci def(f) = dim K (U) rang[f] ab. rang(f) = rang[f] ab, Example 6.7. f : R 4 R 3, f(x 1, x 2, x 3, x 4 ) = (x 1 +x 3 x 4, x 1 + 3x 2 x 3 + x 4, 2x 1 3x 2 + 2x 3 2x 4 ). 7. Vectori şi valori proprii Definiţia 7.1. Fie V un K-s.v. şi f : V V un endomorfism al lui V. Un vector x V \ {0} s.n. vector propriu ataşat lui f dacă există λ K astfel încât f(x) = λx. În aceste condiţii spunem că λ este o valoare proprie a lui f, corespunzătoare vectorului propriu x. Mulţimea Spec(f) = {λ K λ este valoare proprie pentru f} s.n. spectrul lui f. Propoziţia 7.2. Fie V un K-s.v. şi f : V V un endomorfism al lui V. Sunt adevărate afirmaţiile: a) Unui vector propriu îi corespunde o singură valoare proprie. b) Un sistem format din vectori proprii corespunzători la valori proprii distinte este liniar independent.

13 7. VECTORI ŞI VALORI PROPRII 13 c) Dacă λ Spec(f), atunci mulţimea V λ = {v V f(v) = λv} este un subspaţiu nenul al lui V şi f(v λ ) V λ. Observaţia 7.3. V λ = Ker(f λ1 V ) este mulţimea vectorilor proprii corespunzători lui λ la care se adaugă vectorul nul. Definiţia 7.4. Dacă λ Spec(f), atunci V λ s.n. subspaţiul vectorilor proprii ataşati lui λ. Numărul d λ = dim K (V λ ) s.n. multiplicitatea geometrică a lui λ. Definiţia 7.5. Fie V un K-s.v. cu dim K (V ) = n, b o bază în V şi f : V V un endomorfism al lui V. Polinomul P f (X) = det([f] b XI n ) s.n. polinomul caracteristic ataşat lui f. Teorema 7.6. Fie V un K-s.v. şi f : V V un endomorfism al lui V. a) Valoarea polinomului caracteristic P f (X) este idependentă de baza în care acesta se calculează. b) λ Spec(f) P f (λ) = 0.

14 14 MATRICI ŞI SISTEME DE ECUAŢII LINIARE Definiţia 7.7. Ordinul de multiplicitate a unei valori proprii λ ca rădăcină a polinomului caracteristic s.n. multiplicitatea algebrică a lui λ şi se noteaă cu m λ. Propoziţia d λ m λ dim K (V ). Observaţia 7.9. Teoria vectorilor şi valorilor proprii poate fi făcută şi pentru matrici pătratice, ţinând cont e faptul că orice matrice A M n (K) determină un endomorfism al K-spaţiului vectorial V. Definiţia Fie A M n (K). a) Polinomul P A (X) = det(a XI n ) s.n. polinomul caracteristic ataşat lui A. b) Un scalar λ K s.n. valoare proprie pentru A dacă P A (λ) = 0. Notăm cu Spec(A) mulţimea valorilor proprii ataşate lui A. c) Un n-uplu α = (α 1,..., α n ) K n \{0} s.n. vector propriu pentru A dacă α(a λi n ) = 0 pentru un λ K. d) Dacă λ Spec(f), atunci d A = n rang(a λi n ) s.n. multiplicitatea geometrică a lui A. m λ =ordinul de multiplicitate a rădăcinii λ pentru P A (X) s.n. multiplicitatea algebrică a lui λ. Definiţia Două matrici A, A M n (K) sunt asemenea dacă există B M n (K) a.i. A = B 1 AB Observaţia Două matrici asemenea au acelaşi polinom caracteristic. Definiţia Spunem că o matrice A M n (K) este simetrică dacă A = A t. Teorema Dacă A M n (R) este o matrice simetrică, atunci Spec(A) R.

15 8. ENDOMORFISME (MATRICI) DIAGONALIZABILE Endomorfisme (matrici) diagonalizabile Definiţia 8.1. Fie V un K-s.v. şi f : V V un endomorfism al lui V. Spunem că f este diagonalizabil dacă există o bază b a lui V astfel înât [f] b să fie diagonală. O matrice este diagonalizabilă dacă este asemenea cu o matrice diagonală. Teorema 8.2. Un endomorfism f al K-spaţiului vectorial V este diagonalizabil dacă şi numai dacă V are o bază formată din vectori proprii ai lui f. Teorema 8.3. Fie V un K-s.v. şi f : V V un endomorfism al lui V (A M n (K)). Următoarele afirmaţii sunt echivalente: a) f (respectiv A) este diagonalizabil. b) λ Spec(f), m λ = d λ. Observaţia 8.4. Ca să găsim forma diagonală trebuie să determinam o bază formată din vectori proprii. Procedeu practic de diagonalizare Pentru diagonalizare endomorfismului f : V V cu dim K (V ) = n, se parcurg următorii paşi: 1) Se fixează o bază b a lui V şi se determină matricea [f] b ; 2) Calculăm P f (X) şi determinăm Spec(f); 3) Se determină m λ, λ Spec(f). Dacă λ Spec(f) n, atunci f nu este diagonalizabil; Dacă λ Spec(f) = n, atunci se trece la 4); 4) Pentru fiecare λ Spec(f) calculăm d λ = n rang([f] b λi n );

16 16 MATRICI ŞI SISTEME DE ECUAŢII LINIARE Dacă λ a.i. m λ d λ, atunci f nu este diagonalizabil; Dacă λ, m λ d λ, atunci f este diagonalizabil şi se trece la pasul 5); 5) Pentru fiecare λ Spec(f) determinăm o bază a λ în V λ = Ker(f λ1 V ). 6) Reuniunea bazelor a λ este o bază în care f are forma diagonală. Observaţia 8.5. Pentru diagonalizarea matricilor se respectă paşii 2) 5) din algoritmul anterior. Pasul 6) se înlocuieşte cu: 6 ) Matricea care are pe linii vectorii determinaţi la pasul 5) are proprietatea: BAB 1 este matrice diagonală (A notează matricea iniţială). Example 8.6. A = Sisteme de ecuaţii liniare Definiţia 9.1. Fie K un corp comutativ. 1) Prin sistem de m ecuaţii liniare cu n necunoscute X 1,..., X n şi coeficienţi în K se înţelege un ansamblu de egalităţi formale (S) a 11 X 1 + a 12 X a 1n X n = b 1 a 21 X 1 + a 22 X a 2n X n = b 2, a ij, b i K. a m1 X 1 + a m2 X a mn X n = b m Dacă b 1 = = b n = 0, atunci spunem că (S) este un sistem omogen. 2) Un vector x = (x 1,..., x n ) K n este soluţie pentru (S) dacă înlocuind necunoscutele sistemului cu componentele vectorului X i := x i toate egalităţile ce se obţin sunt adevărate. 3) Sistemul (S) este compatibil dacă are cel puţin o soluţie şi este incompatibil dacă nu are soluţii. (S) este compatibil determinat dacă are exact o soluţie, iar dacă are cel puţin două suluţii, atunci spunem că este compatibil nedeterminat. Definiţia 9.2. Fiind dat un sistem (S), matricea A = (a ij ) s.n. a a 1n b 1 matricea sitemului (S). Matricea A e =.... s.n. a m1... a mn b m matricea extinsă ataşată lui (S). Observaţia 9.3. (Forma matriceală) Dacă A = [a ij ] este matricea sistemului (S), atunci sistemul poate i scris sub forma: (S) AX t = b t,

17 9. SISTEME DE ECUAŢII LINIARE 17 unde X = (X 1,... X n ) şi b = (b 1,..., b m ). Observaţia 9.4. (Forma vectorială) Dacă privim coloanele matricii A ca vectori coloană din K-spaţiul vectorial K n, atunci sistemul poate fi pus sub forma: (S)X 1 c A X n c A n = b t Teorema 9.5. (Kroneker-Capelli) Sistemul de ecutaţii liniare (S) este compatibil dacă şi numai dacă rang(a) = rang(a e ). Observaţia 9.6. Criteriul lui Rouché, studiat în liceu este o consecinţă a teoremei Kroneker-Capelli. Teorema 9.7. Soluţiile unui sistem omogen (S) cu n necunoscute formează un subspaţiu al K-spaţiului vectorial K n, de dimensiune n rang(a).

18 18 MATRICI ŞI SISTEME DE ECUAŢII LINIARE Corolarul 9.8. Un sistem omogen (S) are doar soluţia banală (0,..., 0) dacă şi numai dacă n = rang(a). Observaţia 9.9. Din demonstraţia teoremei se deduce că subspaţiul soluţiilor unui sistem omogen coincide cu nucleul aplicaţiei liniare f : K n K m cu [f] ee = A t, unde e şi e sunt bazele canonice. Prin urmare, pentru determinarea solţiilor unui sistem omogen se pot aplica metodele prezentate pentru determinarea nucleelor de aplicaţii liniare. Teorema Fie (S) AX t = b t un sistem de ecuaţii liniare şi (S 0 ) sistemul omogen AX t = 0 (obţinut prin înlocuirea coloanei b cu 0). Dacă x 0 este o soluţie particulară a lui (S) şi S 0 este mulţimea soluţiilor lui (S 0 ), atunci mulţimea soluţiilor sistemului (S) este S = x 0 + S 0 = {x 0 + y y S 0 }. 10. Rezolvarea sistemelor de ecuaţii liniare Teorema (Regula lui Cramer) Un sistem (S) AX t = b t cu n ecuaţii şi n necunoscute (adică A M n (K)) este compatibil determinat dacă şi numai dacă det(a) 0. În aceste condiţii soluţia este x = (x 1,..., x n ) cu x i = (det(a)) 1 det[c A 1,..., c A i 1, b t, c A i+1,..., c A n ], i {1,..., n}.

19 10. REZOLVAREA SISTEMELOR DE ECUAŢII LINIARE 19 Metode de rezolvare I. Metoda lui Cramer II. Folosind lema substituţiei Observaţia Este suficient să găsim o bază pentru spaţiul soluţiilor sistemului omogen (numit sistem fundamental de soluţii şi o soluţie particulară. Example Să se rezolve sistemul x 1 x 2 + 2x 3 + x 4 + 3x 5 = 2 x 1 x 2 + x 3 + x 4 + x 5 = 1 3x 1 + 2x 2 + x 3 4x 4 + 4x 5 = 3 III. Metoda lui Gauss Definiţia Spenem că două sisteme de ecuaţii liniare sunt echivalente dacă ambele sunt compatbile şi au aceleaşi soluţii sau dacă ambele sunt incompatibile. Teorema Dacă sistemele (S) şi (S ) au matricile extinse echivalente pe linii, atunci ele sunt echivalente.

20 20 MATRICI ŞI SISTEME DE ECUAŢII LINIARE Metoda lui Gauss constă în aducerea matricii extinse la o fomă eşalon şi rezolvarea sistemului care are ca matrice extinsă matricea eşalon obţinută. Example Ex. anterior Metoda lui Gauss-Jordan se bazează pa acelaşi principiu ca şi metda lui Gauss, cu diferenţa că se aduce matricea la o formă care este diagonală pe primele n coloane (corespunzătoare matricii sistemlui). Example a) Ex. anterior. Example Să se rezolve cu toate metodele studiate sistemele: 3x 1 + 4x 2 + x 3 + 2x 4 = 3 a) 6x 1 + 8x 2 + 2x 3 + 5x 4 = 7 9x x 2 + 3x x 4 = 13 3x 1 + 4x 2 + x 3 + 2x 4 = 3 b) 6x 1 + 8x 2 + 2x 3 + 5x 4 = 7 9x x 2 + 3x x 4 = 14