📜  矩阵和行列式的应用

📅  最后修改于: 2021-06-24 18:28:10             🧑  作者: Mango

矩阵和行列式的一种应用是,它可以用于求解两个或三个变量中的线性方程。矩阵和行列式还用于检查任何系统的一致性,无论它们是否一致。

使用矩阵逆解线性方程组

线性方程组的解可以使用矩阵的逆来求出。让等式为:

a 1 x + b 1 y + c 1 z = d 1

a 2 x r + b 2 y + c 2 z = d 2

a 3 x + b 3 y + c 3 z = d 3

这些方程可以使用矩阵表示如下

\begin{bmatrix} a_{1}x +b_{1}y+c_{1}z\\ a_{2}x +b_{2}y+c_{2}z \\ a_{3}x +b_{3}y+c_{3}z \end{bmatrix}= \begin{bmatrix} d_{1}\\ d_{2}\\ d_{3} \end{bmatrix}

此外,这可以写成

\begin{bmatrix} a_{1} & b_{1} &c_{1} \\ a_{2}& b_{2} & c_{2}\\ a_{3} & b_{3} & c_{3} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ y\\ z \end{bmatrix}= \begin{bmatrix} d_{1} \\ d_{2}\\ d_{3}  \end{bmatrix}

此外,该系统可以写成

轴= B

其中矩阵A包含未知变量的系数。

A = \begin{bmatrix} a_{1} & b_{1} &c_{1} \\ a_{2}& b_{2} & c_{2}\\ a_{3} & b_{3} & c_{3} \end{bmatrix}

矩阵X是包含未知变量的列矩阵。

X = \begin{bmatrix}x\\y\\z \end{bmatrix}

矩阵B也是一个列矩阵,它包含常量。

B = \begin{bmatrix} d_{1} \\ d_{2}\\ d_{3} \end{bmatrix}

因此,如上所述,线性方程组可以转换为矩阵形式,可以写成:

轴= B

如果A是非奇异矩阵,则存在A -1。

两边都乘以A -1

A -1轴= A -1 B

IX = A -1 B

X = A -1 B

这为未知变量提供了唯一的解决方案。该解决方案将是唯一的,因为任何非奇异矩阵都具有唯一的逆。

如果A是一个奇异矩阵,则A -1不存在。在这种情况下| A | = 0,因此您将不得不计算(adj A)B。

1.如果(adj A)B≠O,则线性方程组不存在任何东西,并且该系统将不一致。

2.如果(adj A)B = O,则线性方程组将具有零解或无穷多个解,这就是为什么该系统在没有任何解的情况下可能会不一致,或者在无穷多个时可能会保持一致的原因解决方案。

系统一致性

根据方程组拥有的解决方案数量,称其为一致或不一致。

  • 一致的系统:如果方程组具有解,则称其为一致的。
  • 不一致的系统:如果方程组不具有解决方案,则称其为不一致的。

样本问题

问题1.使用矩阵求解以下线性方程

2x + y = 3

2x + 3y = 6

解决方案:

问题2。说给定系统是否一致

x + 3y = 5

2x + 6y = 8

解决方案:

问题3:使用矩阵法求解线性方程组

x – y + 2z = 7

3x + 4y – 5z = -5

2x – y + 3z = 12

解决方案: