Lineáris egyenletrendszerek

Hasonló dokumentumok
Lineáris algebra 2. Filip Ferdinánd december 7. siva.banki.hu/jegyzetek

Lineáris algebra. (közgazdászoknak)

Diszkrét matematika II., 5. előadás. Lineáris egyenletrendszerek

3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

Lineáris egyenletrendszerek

LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK október 12. Irodalom A fogalmakat, definíciókat illetően két forrásra támaszkodhatnak: ezek egyrészt elhangzanak

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, szeptember 29.) Maróti Miklós

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Bázistranszformáció és alkalmazásai

A KroneckerCapelli-tételb l következik, hogy egy Bx = 0 homogén lineáris egyenletrendszernek

A lineáris algebra forrásai: egyenletrendszerek, vektorok

9. gyakorlat Lineáris egyenletrendszerek megoldási módszerei folyt. Néhány kiegészítés a Gauss- és a Gauss Jordan-eliminációhoz

1. Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere

Mátrixok 2017 Mátrixok

8. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, , oldal. 8. előadás Mátrix rangja, Homogén lineáris egyenletrendszer

1. Determinánsok. Oldjuk meg az alábbi kétismeretlenes, két egyenletet tartalmaz lineáris egyenletrendszert:

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

3. el adás: Determinánsok

7. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 7. előadás Elemi bázistranszformáció

Numerikus módszerek 1.

Bevezetés az algebrába 1

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

rank(a) == rank([a b])

Számelmélet (2017. február 8.) Bogya Norbert, Kátai-Urbán Kamilla

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

5. Előadás. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze március 6. 1 / 39

Lineáris algebra gyakorlat

Lineáris leképezések. 2. Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y) = (x + y, x 2 )

Szimplex módszer, szimplex tábla Példaként tekintsük a következ LP feladatot:

LINEÁRIS ALGEBRA (A, B, C) tematika (BSc) I. éves nappali programtervező informatikus hallgatóknak évi tanév I. félév

10. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 10. előadás Sajátérték, Kvadaratikus alak

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, mátrixegyenlet

Norma Determináns, inverz Kondíciószám Direkt és inverz hibák Lin. egyenletrendszerek A Gauss-módszer. Lineáris algebra numerikus módszerei

Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27

Rang, sajátérték. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach/ február 15

12. előadás. Egyenletrendszerek, mátrixok. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor

y + a y + b y = r(x),

9. Előadás. (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték április / 35

Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

vektor, hiszen ez nem skalárszorosa

1. A kétszer kettes determináns

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1

5 = hiszen és az utóbbi mátrix determinánsa a középs½o oszlop szerint kifejtve: 3 7 ( 2) = (példa vége). 7 5 = 8. det 6.

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

Lineáris algebra gyakorlat

Egyenes és sík. Wettl Ferenc Wettl Ferenc () Egyenes és sík / 16

összeadjuk 0-t kapunk. Képletben:

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

3. Egyenletek, egyenletrendszerek, egyenlőtlenségek

: s s t 2 s t. m m m. e f e f. a a ab a b c. a c b ac. 5. Végezzük el a kijelölt m veleteket a változók lehetséges értékei mellett!

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek

Mat. A2 3. gyakorlat 2016/17, második félév

Feladat: megoldani az alábbi egyenletrendszert: A x = b,

1. Geometria a komplex számsíkon

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, Leontyev-modell

Taylor-polinomok. 1. Alapfeladatok április Feladat: Írjuk fel az f(x) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját!

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek

Gauss elimináció, LU felbontás

Gazdasági matematika II. tanmenet

25 i, = i, z 1. (x y) + 2i xy 6.1

2. gyakorlat. A polárkoordináta-rendszer

Gauss-Seidel iteráció

0,424 0,576. f) P (X 2 = 3) g) P (X 3 = 1) h) P (X 4 = 1 vagy 2 X 2 = 2) i) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2 X 0 = 2) j) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2)

12 48 b Oldjuk meg az Egyenlet munkalapon a következő egyenletrendszert az inverz mátrixos módszer segítségével! Lépések:

8. Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II.

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

Bevezetés a számításelméletbe I. Zárthelyi feladatok október 19.

Bodó Bea, Somonné Szabó Klára Matematika 2. közgazdászoknak

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN

Analitikus térgeometria

Fejezetek a lineáris algebrából PTE-PMMK, Műszaki Informatika Bsc. Dr. Kersner Róbert

5. gyakorlat. Lineáris leképezések. Tekintsük azt a valós függvényt, amely minden számhoz hozzárendeli az ötszörösét!

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás

1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI

LINEÁRIS ALGEBRA.

Számelmélet. 1. Oszthatóság Prímszámok

Polinomok (el adásvázlat, április 15.) Maróti Miklós

Gyakorló feladatok. Agbeko Kwami Nutefe és Nagy Noémi

11. DETERMINÁNSOK Mátrix fogalma, műveletek mátrixokkal

MBNK12: Permutációk (el adásvázlat, április 11.) Maróti Miklós

1 p, c = p 1 és d = 4. Oldjuk meg az alábbi egyenletrendszert a c és d paraméterek minden értékére. x + 2z = 5 2x y = 8 3x + 6y + cz = d


Lineáris egyenletrendszerek. GAUSS ELIMINÁCIÓ (kiküszöbölés)

Végeselem modellezés alapjai 1. óra

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

MATEMATIKA FELADATGYŰJTEMÉNY

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

FELADATGY JTEMÉNY MATEMATIKA I. GYAKORLATHOZ KÉZI CSABA

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Lineáris programozás. Modellalkotás Grafikus megoldás Feladattípusok Szimplex módszer

Hajlított tartó elmozdulásmez jének meghatározása Ritz-módszerrel

Megoldás: Mindkét állítás hamis! Indoklás: a) Azonos alapú hatványokat úgy szorzunk, hogy a kitevőket összeadjuk. Tehát: a 3 * a 4 = a 3+4 = a 7

Átírás:

Lineáris egyenletrendszerek 1 Alapfogalmak 1 Deníció Egy m egyenletb l álló, n-ismeretlenes lineáris egyenletrendszer általános alakja: a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2 (1) a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n = b m Az egyenletrendszer felírható Ax = b formában is, ahol a 11 a 12 a 1n b 1 a 21 a 22 a 2n A =, b = b 2, x = x 1 x 2 a m1 a m2 a mn b m x m Az A mátrix az egyenletrendszer (együttható)mátrixa, az egyenletrendszer b vített mátrixa pedig a 11 a 12 a 1n b 1 a 21 a 22 a 2n b 2 (A b) = a m1 a m2 a mn b m A következ denícióban a lineáris egyenletrendszer megoldásának denícióját adjuk meg 2 Deníció Az (1) egyenletrendszer megoldásának nevezünk egy (c 1, c 2,, c n ) szám n- est (azaz vektor), ha azt az (1)-be visszahelyettesítve minden egyenl ség teljesül 3 Példa Az x 2y = 1 2x 3y = 7 egyenletrendszernek a (11, 5) vektor megoldása Egy egyenletrendszer láttán több kérdés is felmerül (teljesen) jogosan Megoldható-e? Ha igen, hány megoldása van? Ha esetleg végtelen sok megoldása van, akkor meg tudjuk adni az összeset A következ kben ezeket a kérdéseket fogjuk megválaszolni lineáris egyenletrendszerekre 1

2 Gauss-elimináció A Gauss-elimináció egy algoritmus, mellyel tetsz leges lineáris egyenletrendszernek megkapható az összes megoldása Az ereje abban rejlik, hogy egy lineáris egyenletrendszernek az egyenletei módosíthatók úgy, hogy az új egyenletek ugyanazt az információt hordozzák, mint a régiek 4 Deníció Egyenletrendszer elemi átalakításai (b vített mátrix elemi átalakításai): (1) Két egyenletet (sort) felcserélünk (2) Egy egyenletet (sort) megszorzunk egy tetsz leges nemnulla skalárral (3) Valamelyik egyenlethez (sort) hozzáadjuk egy másik egyenlet (sort) skalárszorosát (4) Ha az egyik egyenletben minden együttható és a jobb oldali konstans is nulla, akkor az egyenletet elhagyjuk (A csupa nulla sort elhagyjuk) Az tény, hogy ezzel tudjuk módosítani az egyenletrendszer alakját, de valamilyen célra is szükségünk van, mert egyébként vég nélkül alkalmazhatnánk az elemi átalakításokat A cél az, hogy az egyenletrendszer (mátrixa) lépcs s alakú legyen 5 Deníció Egy egyenletrendszer (mátrixa) lépcs s alakú, ha a b vített mátrixának 1 nincs csupa nulla sora és 2 minden sorának els nemnulla eleme hátrább van, mint a fölötte álló sor els nemnulla eleme 6 Tétel (Gauss-elimináció) Bármely nem azonosan nulla b vített mátrixú egyenletrendszer lépcs s alakra hozható elemi átalakításokkal, és ebb l az egyenletrendszer megoldása könnyen kiolvasható 7 Példa Az el z példa megoldása ezzel a módszerrel a következ képpen alakul: ( ) ( ) 1 2 1 1 2 1 2 3 7 0 1 5 : A 2 sorhoz hozzáadjuk az els sor ( 2)-szeresét A megoldás visszafejtése: Alsó sor: y = 5 Els sor: x 2y = 1 Ebbe behelyettesítjük az y = 5-öt, tehát x = 11 8 Példa Oldjuk meg a következ egyenletrendszert 2x + 3y 2z = 1 x + y 2z = 1 x 2y + z = 2 2x + 2y 3z = 4 2

(3) (6) 2 3 2 1 1 1 2 1 2 2 3 4 0 1 1 3 0 7 4 3 0 6 5 0 0 0 0 0 (1) (4) (7) 1 1 2 1 2 3 2 1 2 2 3 4 0 7 4 3 0 6 5 0 (2) (5) 0 1 1 3 2 3 2 1 2 2 3 4 (1) : 1 és 3 sor cseréje (2) : A 2 sorhoz hozzáadjuk az 1 sort (3) : A 3 sorhoz hozzáadjuk az 1 sor (-2)-szeresét A 4 sorhoz hozzáadjuk az 1 sor (-2)- szeresét (4) : A 2 sort megszorozzuk (-1)-gyel (5) : A 3 sorhoz hozzáadjuk a 2 sor (-7)-szeresét A 4 sorhoz hozzáadjuk a 2 sor (-6)- szorosát (6) : A 4 sorból levonjuk a 3 sort (7) : Elhagyjuk a 4 sort Megoldás visszafejtése: 11z = 18 = z = 18 11 y + z = 3 = y 18 18 = 3 = y = 3 + = 15 11 11 11 x 2y + z = 2 = x 2 ( ) ( ) 15 11 + 18 11 = 2 = x = 2 + 18 30 = 10 11 11 11 Megkaptuk az egyenletrendszer egyetlen megoldását: ( 10 11, 15 11, 18 11) Az el z mondatban az egyetlen szó ki van emelve Ugyanis honnan tudjuk, hogy nincs több? Ha jól megnézzük, akkor három lehetséges módon érhet véget az algoritmusunk 9 Tétel Ha az elemi átalakításokkal az (A b) egyenletrendszert (B d) lépcs s alakra hozzuk, akkor a következ valamelyike teljesül (1) A (B d) mátrix tartalmaz ellentmondó sort, azaz olyan sort, melyben a vonaltól balra minden együttható nulla, a jobboldali elem pedig nemnulla (2) A (B d) mátrix nem tartalmaz ellentmondó sort, és B négyzetes (3) A (B d) mátrix nem tartalmaz ellentmondó sort, és B-nek több oszlopa van, mint sora 3

10 Tétel Az el z tétel eredménye mellett a lineáris egyenletrendszernek a következ lehetséges megoldásai lehetnek (1) Az egyenletrendszernek nincs megoldása (2) Az egyenletrendszernek pontosan egy darab megoldása van (melyet a lépcs s alakból visszafejtve kaphatunk meg) (3) Az egyenletrendszernek végtelen sok megoldása van (melyet a lépcs s alakból visszafejtve kaphatunk meg) A végtelen sok megoldás esetében a lépcs s alakban van olyan változó (oszlop), mely nem tartalmazza egyik sornak sem az els nemnulla elemét Ez lehet séget teremt a változók osztályozására 11 Deníció Az (1) egyenletrendszer b vített mátrixának lépcs s alakjában a soronkénti els nem nulla elemek oszlopainak megfelel változókat kötött változóknak nevezzük 12 Deníció Az (1) egyenletrendszer nem kötött változóit szabad változóknak nevezzük 13 Példa Oldjuk meg a következ egyenletrendszert x + 2y + 3z = 4 5x + 6y + 7z = 8 9x + 10y + 11z = 12 13x + 14y + 15z = 16 (2) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 (1) (3) 1 2 3 4 0 4 8 12 0 8 16 24 0 12 24 36 ( 1 2 3 4 ) (1) : Az 1 sor (-5)-szörösét hozzáadom a 2 sorhoz Az 1 sor (-9)-szeresét hozzáadom a 3 sorhoz Az 1 sor (-13)-szorosát hozzáadom a 4 sorhoz (2) : A 2 sort elosztom (-4)-gyel A 3 sort elosztom (-8)-cal A 4 sort elosztom (-12)-vel (3) : A 3 sorból kivonom a 2 sort A 4 sorból kivonom a 2 sort Mivel csupa nulla sorokat kapunk, el is hagyjuk azokat Megoldás visszafejtése: A harmadik oszlopnak megfelel z változó szabad változó, tehát z R tetsz leges értéket felvehet 4

y + 2z = 3 = y = 3 2z x + 2y + 3z = 4 = x = 4 3z 2y = 4 3z 2(3 2z) = 4 3z 6 + 4z = 2 + z Megkaptuk az egyenletrendszer végtelen sok megoldását A képletbe behelyettesítve egy tetsz leges z értéket, megkapunk egy rögzített megoldást Az általános megoldás felírható alakban, ahol z R ( 2 + z, 3 2z, z) 14 Példa Oldjuk meg a következ egyenletrendszert (2) 4 4 5 6 7 7 8 10 x + y + 2z = 3 4x + 4y + 5z = 6 7x + 7y + 8z = 10 (1) 0 0 1 2 0 0 6 11 (3) 0 0 3 6 0 0 6 11 0 0 1 2 0 0 0 1 (1) : Az 1 sor (-4)-szeresét hozzáadjuk a 2 sorhoz Az 1 sor (-7)-szeresét hozzáadjuk a 3 sorhoz (2) : A második sort elosztom (-3)-mal (3) : A 3 sorhoz hozzáadom a 2 sor 6-szorosát Megoldás visszafejtése: Utolsó sor: 0 = 1 = Ellentmondás Azt kaptuk, hogy az egyenletrendszernek nincs megoldása Tehát összefoglalva az eddigi eredményeinket: 15 Tétel Bármely lineáris egyenletrenszernek 0, 1 vagy végtelen sok megoldása van Az egyenletrendszernek pontosan akkor nincs megoldása, ha a b vített mátrixának lépcs s alakjában van ellentmondó sor: ( 0 0 0 c ), ahol c 0 5

Az egyenletrendszernek pontosan akkor van végtelen sok megoldása, ha van szabad változója Az egyenletrendszernek pontosan akkor van egyetlen megoldása, ha a b vített mátrixának lépcs s alakjának ugyanannyi sora van, mint ahány ismeretlen, azaz nincs szabad változó 6