13.12.2012 Views

Lineāru vienādojumu sistēmas. Gausa metode.

Lineāru vienādojumu sistēmas. Gausa metode.

Lineāru vienādojumu sistēmas. Gausa metode.

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

Mana personīgā lapa – šeit.<br />

Adrese komentāriem: Karlis.Podnieks@lu.lv<br />

Algebra:<br />

Lineāru vienādojumu<br />

sistēmas<br />

Kārlis Podnieks, LU profesors<br />

Lekcijas<br />

This work is licensed under a Creative Commons License and is copyrighted © 2009-2012 by<br />

me, Karlis Podnieks.<br />

Literatūra<br />

[1] E-kursa materiāli (latviešu valodā).<br />

[2] A. G. Kurošs. Vispārīgās algebras kurss. Nauka, Maskava,<br />

1971 (vai cita gada izdevums). Pieejama tiešsaistē šeit (krievu<br />

valodā).<br />

[3] System of linear equations Wikipedia – ātram pārskatam, ja<br />

tēma jau zināma.<br />

[4] WolframAlpha Wikipedia – aprēķiniem tiešsaistē.<br />

Divi vienādojumi ar diviem nezināmajiem<br />

Visa tā lielā teorija, ko tūlīt studēsim, ir izaugusi no ļoti<br />

vienkārša uzdevuma.<br />

Atcerēsimies skolas laiku:<br />

2x+3y=5<br />

2x−3y=1<br />

Trīs <strong>metode</strong>s (var iznākt daļskaitļi):<br />

a) Metode: jautājiet WolframAlpha:<br />

{2x+3y=5, 2x−3y=1}<br />

{x+2y+3z=1, 2x+2y+z=3, 3x+3y+5z=4}<br />

b) "Izteikt x ar y":


x= 5−3y<br />

2<br />

;(5−3y)−3y=1 ; 4=6y ; y= 2<br />

3<br />

c) "Saskaitīt, lai pazūd": 4x=6 ; x= 3<br />

2<br />

Bet kāda tam jēga?<br />

; x= 3<br />

2 .<br />

2x −1 2<br />

; y= =<br />

3 3 .<br />

Kāpēc to ir vērts zināt un prast?<br />

1) Optimizācijas uzdevumi.<br />

Piemērs: no 50L spirta un 90L ūdens taisām divus maisījumus – 40% un 20%.<br />

Abu cena ir 1 Ls par 1L. Kā jārīkojas, lai nopelnītu visvairāk?<br />

Apzīmējam: x – pirmā maisījuma daudzums litros, y – otrā. Tātad mums ir<br />

jāatrod skaitļi x, y ar vislielāko x+y, kam izpildās divi nosacījumi:<br />

0.4x+0.2y≤50;<br />

0.6x+0.8y≤90.<br />

[Bilde no WolframAlpha: {0.4x+0.2y=50, 0.6x+0.8y=90}, ar taisnes<br />

x+y=C bīdīšanu.]<br />

Uzdevuma atrisinājums būs punkts, kurā krustojas taisnes 0.4x+0.2y=50,<br />

0.6x+0.8y=90, t.i. lineāru vienādojumu sistēmas atrisinājums.<br />

Reālos optimizācijas uzdevumos mainīgo skaits ir lielāks – pat simtos un<br />

tūkstošos. Tad ir jārisina attiecīgi lielākas vienādojumu sistēmas.<br />

2) Dator-modelēšanas uzdevumi.<br />

Piemērs: PKikusts.EXE – programma, kas modelē gāzes molekulu kustību. Kā<br />

tādu uzrakstīt?<br />

Trīs situācijas (atceramies skolu...)<br />

x+5y=1<br />

x+5y=3<br />

Nav neviena atrisinājuma. Kāpēc? Sauksim to par<br />

nesavietojamu (pretrunīgu, nekonsistentu) vienādojumu<br />

sistēmu.<br />

2x+3y=5<br />

2x−3y=1


Ir tikai viens atrisinājums: x=3/2; y=2/3. Sauksim to par<br />

savietojamu un noteiktu sistēmu.<br />

3x−y=1<br />

6x−2y=2<br />

Bezgalīgi daudz atrisinājumu: x=t; y=3t−1. Kāpēc? Sauksim to<br />

par savietojamu un nenoteiktu sistēmu. Pavisam nenoteikta<br />

jau nu tā nav...<br />

3 vienādojumi, 3 nezināmie<br />

(a) x+2y+3z=1;<br />

(b) 2x+2y+z=3;<br />

(c) 3x+3y+5z=4.<br />

Metode: jautājiet WolframAlpha:<br />

{x+2y+3z=1, 2x+2y+z=3, 3x+3y+5z=4}<br />

Metode "izteikt un ievietot"...<br />

Metode "izdalīt, pareizināt un atņemt" – izslēdzam vispirms x,<br />

tad – y:<br />

d) (b−2a) −2y−5z=1;<br />

e) (c−3a) −3y−4z=1.<br />

f) (d/−2) y+ 5<br />

2<br />

z=− 1<br />

2 ;<br />

g) (e+3f) (−4+3 5 3<br />

)z=1−<br />

2 2<br />

h) (g/(7/2)) z=− 1<br />

7 ;<br />

y=− 1 5<br />

−<br />

2 2<br />

z=− 1<br />

7 ;<br />

; jeb 7<br />

2<br />

z=− 1<br />

2 ;<br />

x=1 −2y −3z= 12<br />

7 .<br />

Šo metodi sauc arī par <strong>Gausa</strong> metodi jeb


izslēgšanas metodi (Gaussian Elimination). Šo metodi ir<br />

visvieglāk vispārināt, t.i. piemērot 4 un vairāku vienādojumu<br />

sistēmām – un “iemācīt” datoram!<br />

Carl Friedrich Gauss Wikipedia (1777-1855) – viens no visu laiku<br />

izcilākajiem matemātiķiem.<br />

Droši vien, pats Kārlis Frīdrihs Gauss nemaz tik ļoti nepriecātos, uzzinot, ka<br />

viņam piedēvē tik vienkāršu metodi, kas pie tam ķīniešiem bija zināma jau 2. gs.<br />

pmē. (sk. Gaussian Elimination Wikipedia )<br />

<strong>Gausa</strong> <strong>metode</strong>:<br />

uzlabotā tehnikā uz tāfeles<br />

Risinot sistēmas ar lielāku nezināmo skaitu, vienādojumu<br />

pārrakstīšana kļūst apgrūtinoša. Taču bez tās var iztikt:<br />

(a) x+2y+3z=1;<br />

(b) 2x+2y+z=3;<br />

(c) 3x+3y+5z=4.<br />

1 2 3 1<br />

2 2 1 3<br />

3 3 5 4<br />

−> atņemam (b)−2(a) un (c)−3(a)<br />

1 2 3 1<br />

0 −2 −5 1<br />

0 −3 −4 1<br />

> dalām (b) ar −2<br />

1 2 3 1<br />

0 1 5/2 −1/2<br />

0 −3 −4 1


piekaitām (c)+3(b)<br />

1 2 3 1<br />

0 1 5/2 −1/2<br />

0 0 7/2 −1/2<br />

> dalām (c) ar 7/2<br />

1 2 3 1<br />

0 1 5/2 −1/2<br />

0 0 1 −1/7<br />

Ievērojiet, ka iegūtā tabula ir “trīsstūrveida”. Esam ieguvuši<br />

ekvivalentu sistēmu:<br />

x+2y+3z=1 ;<br />

y+ 5<br />

2<br />

z=− 1<br />

2 ;<br />

z=− 1<br />

7 ,<br />

no kuras viegli atrodam nezināmo vērtības:<br />

z=− 1<br />

7 ;<br />

y=− 1 5<br />

−<br />

2 2<br />

z=− 1<br />

7 ;<br />

x=1 −2y −3z= 12<br />

7 .<br />

s vienādojumi, n nezināmie<br />

Kā vispārīgā veidā pierakstīt s lineārus vienādojumus ar n<br />

nezināmajiem?<br />

ax+by=c;<br />

dx+ey=f.<br />

Būs jāpierod pie jauniem apzīmējumiem:


a 11 x 1 +a 12 x 2 =b 1 ;<br />

a 21 x 1 +a 22 x 2 =b 2 .<br />

Lasām "a viens viens", nevis<br />

"a vienpadsmit", utt.<br />

a 11 x 1 +a 12 x 2 +a 13 x 3 =b 1 ;<br />

a 21 x 1 +a 22 x 2 +a 23 x 3 =b 2 ;<br />

a 31 x 1 +a 32 x 2 +a 33 x 3 =b 3 .<br />

Daži no koeficientiem var būt nulles, piemēram:<br />

a 11 x 1 +a 12 x 2 +a 13 x 3 =b 1 ;<br />

.......... a 22 x 2 +a 23 x 3 =b 2 ;<br />

.................... a 33 x 3 =b 3 .<br />

Šeit a 21 = a 31 = a 32 = 0.<br />

Sekojot šiem paraugiem, uzrakstiet paši vispārīgu 4<br />

vienādojumu sistēmu ar 4 nezināmajiem.<br />

Tagad vispārīgais gadījums –<br />

s vienādojumi, n nezināmie:<br />

a 11 x 1 +a 12 x 2 + ... + a 1n x n =b 1 ;<br />

a 21 x 1 +a 22 x 2 + ... + a 2n x n =b 2 ;<br />

...<br />

a s1 x 1 +a s2 x 2 + ... + a sn x n =b s .<br />

Koeficients a ij (i-tais vienādojums, j-ais koeficients – pie x j ).<br />

Brīvais loceklis b i .<br />

Pie šiem apzīmējumiem būs jāpierod.


<strong>Gausa</strong> <strong>metode</strong> vispārīgajā gadījumā<br />

Kā to izstāstīt? Un kā to noprogrammēt?<br />

No piemēriem mēs jau zinām, ka <strong>Gausa</strong> <strong>metode</strong> ir veidota no<br />

šādiem elementāriem soļiem:<br />

a) Izdalām vienādojuma abas puses ar kādu<br />

skaitli C (kas nav nulle).<br />

b) No viena vienādojuma V 1 atņemam otru V 2 ,<br />

pareizinātu ar kādu skaitli D, un rezultātu<br />

V 1 −D∙V 2 liekam V 1 vietā.<br />

Ko darīt, ja šajā operācijā rodas vienādojums 0=0?<br />

Piemērs: x+y=1; 2x+2y=2.<br />

Tad operāciju b) nemaz neizpildām, bet vienādojumu V 1<br />

vienkārši atmetam. Kāpēc tā? Piemērs: x+y=1; 2x+2y=2.<br />

Ko darīt, ja šajā operācijā rodas vienādojums 0=1 vai tml.?<br />

Piemērs: x+y=1; 2x+2y=3.<br />

Tad vienādojumi V 1 un V 2 nav savietojami, un tāpēc nav<br />

savietojama arī visa sistēma. Tad tālāk vairāk nekas nav jādara.<br />

Dažos gadījumos nākas izmantot vēl divas vienkāršas<br />

operācijas:<br />

c) Divus vienādojumus apmainīt vietām.<br />

d) Divus nezināmos apmainīt vietām.<br />

Piemērs:<br />

0x+2y+3z=4,<br />

2x+3y+4z=5,<br />

3x+4y+5z=6.<br />

Divi varianti: vai nu pārvietojam vienādojumus


2x+3y+4z=5,<br />

0x+2y+3z=4,<br />

3x+4y+5z=6,<br />

vai arī pārvietojam nezināmos:<br />

2y+0x+3z=4,<br />

3y+2x+4z=5,<br />

4y+3x+5z=6.<br />

[Vienādojumu sistēmās visos vienādojumos nezināmos ir<br />

pieņemts sakārtot vienādā secībā.]<br />

Ar operāciju c) un d) palīdzību mēs vienmēr varam panākt, ka<br />

sistēmas kreisajā augšējā stūrī ir nezināmais ar<br />

nenulles koeficientu. Tālāk, šim koeficientam arī lietosim<br />

operāciju a).<br />

Vienādojumu skaits sistēmā operācijās a), b),<br />

c), d) nemainās vai samazinās.<br />

Vienādojumu sistēmas atrisinājums sakārtota skaitļu virkne:<br />

(c 1 , c 2 , ..., c n ), ko ieliekot (x 1 , x 2 , ..., x n ) vietā, visi s<br />

vienādojumi izpildās.<br />

Jēdziens par ekvivalentām vienādojumu sistēmām (abām der<br />

vai neder vieni un tie paši atrisinājumi).<br />

Lemma. Ja lineāru vienādojumu sistēma S 2 ir<br />

iegūta no sistēmas S 1 ar operāciju a), b), c), d)<br />

palīdzību (jebkurā secībā, arī ar<br />

atkārtojumiem), tad abas sistēmas ir<br />

ekvivalentas.<br />

Pierādījums. Matemātikas cienītājiem – pavisam viegls.<br />

Trīsstūrveida un trapecveida sistēmas.


Piemērs trīsstūrveida sistēmai (visi diagonāles<br />

koeficienti ir 1, sistēmas pēdējā vienādojumā ir viens<br />

nezināmais):<br />

x 1 +a 12 x 2 +a 13 x 3 =b 1 ; ← a 11 = 1;<br />

.......... x 2 +a 23 x 3 =b 2 ; ← a 21 = 0; a 22 = 1;<br />

.................... x 3 =b 3 ; ← a 31 =a 32 = 0; a 33 = 1.<br />

x+2y+3z=7;<br />

0x+y+2z=4;<br />

0x+0y+z=3.<br />

Trīsstūrveida sistēmai ir tieši viens atrisinājums, ko var ļoti<br />

viegli aprēķināt.<br />

Piemērs trapecveida sistēmai (visi diagonāles<br />

koeficienti ir 1, bet sistēmas pēdējā vienādojumā ir vairāk par<br />

vienu nezināmo):<br />

x 1 +a 12 x 2 +a 13 x 3 =b 1 ; ← a 11 = 1;<br />

.......... x 2 +a 23 x 3 =b 2 ; ← a 21 = 0; a 22 = 1.<br />

Pat ja a 23 = 0, tad x 3 varam ņemt patvaļīgu vērtību, bet x 2 var būt tikai viena<br />

vērtība b 2 . Tātad arī šai gadījumā sistēmai būs bezgalīgi daudz atrisinājumu.<br />

x+2y+3z=7;<br />

0x+y+2z=4.<br />

Trapecveida sistēmai jebkura gadījumā ir bezgalīgi daudz<br />

atrisinājumu, ko var viegli aprēķināt.<br />

Trīsstūrveida un trapecveida sistēmu apvienotā definīcija –<br />

ABĀM:<br />

a) visiem i, j, ja i>j, tad koeficients a ij =0;<br />

b) kā arī visiem i: a ii =1.


Kā <strong>Gausa</strong> <strong>metode</strong> darbojas vispārīgajā<br />

gadījumā?<br />

Rakstām programmu datoram:<br />

Ja vajag, vienādojumus pārkārtojam: sākumā ar operācijām c) vai d) izbīdām<br />

kreisajā augšējā stūrī vienādojumu vai nezināmo x i , pie kura koeficients nav<br />

nulle.<br />

Tad pirmajam vienādojumam izpildām operāciju a), lai koeficients pie x i kļūtu<br />

vienāds ar 1.<br />

Tad vairākkārt izpildām operāciju b), izslēdzot x i no otrā, trešā utt.<br />

vienādojumiem. Pēc tam pirmo vienādojumu “atliekam malā”.<br />

Tālāk, ja vajag, ar c), d) izbīdām diagonāles otrajā vietā vienādojumu vai<br />

nezināmo x j , pie kura koeficients nav nulle.<br />

Utt.<br />

Katrā tādā solī vienādojumu un nezināmo skaits samazinās par 1. Tā turpinām,<br />

līdz vienādojumi un/vai nezināmie izbeidzas, un operācijas a, b, c, d lietot vairs<br />

nav iespējams.<br />

Kāds var būt <strong>Gausa</strong> <strong>metode</strong>s rezultāts?<br />

Darbojoties ar <strong>Gausa</strong> metodi, darbu nobeidzot, ir iespējami<br />

tikai 3 varianti.<br />

1.variants – beigās rodas trīsstūris:<br />

...<br />

..... x 3 + 3x 4 + 2x 5 = 6;<br />

............. x 4 + 2x 5 = 3;<br />

...................... x 5 = 2.<br />

Un vairāk vienādojumu nav. Tad risinām "atpakaļ":<br />

x 5 =2; x 4 = –1; x 4 =5; utt.<br />

Tātad saskaņā ar mūsu Lemmu, šai gadījumā sākotnējai<br />

sistēmai ir viens un tikai viens atrisinājums (savietojama un<br />

noteikta sistēma).


2.variants – beigās rodas trapece.<br />

...<br />

.... x 3 + 2x 4 + x 5 = 4<br />

............. x 4 +3x 5 = 5<br />

Un vairāk vienādojumu nav. Tad risinām "atpakaļ":<br />

x 5 =t; x 4 =5−3t; utt.<br />

Tātad saskaņā ar mūsu Lemmu, šai gadījumā sākotnējai<br />

sistēmai ir bezgalīgi daudz atrisinājumu (savietojama un<br />

nenoteikta sistēma). Kā izskatās nenoteiktas sistēmas<br />

atrisinājumu formulas vispārīgajā gadījumā?<br />

3.variants – darbs beidzies (operācijas a, b, c, d lietot vairs nav<br />

iespējams), bet aiz pēdējā iegūtā “normālā” vienādojuma (kam<br />

pirmā nezināmā koeficients ir 1) ir palikuši vēl viens vai vairāki<br />

vienādojumi.<br />

Tad visi šie palikušie vienādojumi ir formā 0=h (ja kreisajā<br />

puse būtu palicis kaut viens nenulles koeficients, tad mēs to<br />

varētu apstrādāt ar operācijām c, d, a).<br />

Ja visos palikušajos vienādojumos h=0, tad tos visus var<br />

atmest, un mēs nonākam pie 1. vai 2.varianta.<br />

Ja kādā no palikušajiem vienādojumiem h≠0, tad tas ir<br />

neizpildāms vienādojums. Tad saskaņā ar mūsu Lemmu, šai<br />

gadījumā sistēmai nav neviena atrisinājuma (nesavietojama<br />

sistēma).<br />

Piemērs: ...........0 = 1; ← neizpildāms.<br />

Esam pierādījuši teorēmu:<br />

Teorēma. Jebkuru savietojamu lineāru<br />

vienādojumu sistēmu ar <strong>Gausa</strong> <strong>metode</strong>s<br />

palīdzību var pārveidot ekvivalentā<br />

trīsstūrveida vai trapecveida sistēmā.


Nesavietojamai sistēmai, <strong>Gausa</strong> <strong>metode</strong>s darba<br />

laikā parādās vienādojums 0=h, kur h≠0.<br />

Vienādojumu skaits un nezināmo skaits<br />

Secinājumi no <strong>Gausa</strong> <strong>metode</strong>s:<br />

1) Ja s=n (vienādojumu ir tikpat cik nezināmo)<br />

tad ir iespējami visi varianti: sistēma vai nu ir<br />

nesavietojama, vai arī atrisinājumu skaits ir<br />

viens vai bezgalīgi daudz. Kāpēc?<br />

2) Ja sn (vienādojumu ir vairāk nekā<br />

nezināmo) tad tajā ir vismaz s−n atkarīgu<br />

vienādojumu! Kāpēc? Piemērs – 5 v. un 4 n. Ir<br />

iespējami visi varianti: sistēma vai nu ir<br />

nesavietojama, vai arī atrisinājumu skaits ir<br />

viens vai bezgalīgi daudz.<br />

Homogēnas sistēmas<br />

Definīcija: visi brīvie locekļi ir nulles.<br />

x+2y+3z=0;<br />

2x+2y+z=0;<br />

3x+3y+5z=0.<br />

Nulles atrisinājums homogēnai sistēmai der vienmēr: (0, 0, 0),<br />

t.i. tās vienmēr ir savietojamas.<br />

Ja lietojam <strong>Gausa</strong> metodi, kas var iznākt? Trīsstūris (tad der


tikai nulles atrisinājums) vai trapece (tad sistēmai ir arī<br />

bezgalīgi daudz nenulles atrisinājumu). Kāpēc?<br />

Datoriķiem: <strong>Gausa</strong> <strong>metode</strong>i<br />

nepieciešamais programmas darbības laiks<br />

Sk. Gaussian Elimination Wikipedia .<br />

Ja n lineāru vienādojumu sistēmu ar n nezināmajiem risina ar<br />

<strong>Gausa</strong> metodi, tad pavisam iznāk izpildīt aptuveni n 2 dalīšanas<br />

operāciju, aptuveni n 3 reizināšanas un aptuveni n 3 atņemšanas<br />

operāciju.<br />

Uzdevums (i-iespēja). Saskaitiet precīzāk operācijas, kas<br />

jāizpilda, risinot s vienādojumu sistēmu ar n nezināmajiem.<br />

Jāiegūst 3 formulas.<br />

Tas nozīmē, ka izmantojot datorus, ar <strong>Gausa</strong><br />

metodi var sekmīgi risināt sistēmas, kurās ir<br />

līdz tūkstotim vienādojumu un nezināmo.<br />

Bet ja vienādojumu skaits sniedzas miljonos,<br />

tad būs jāizmanto citas <strong>metode</strong>s. Par tām sk. to pašu<br />

Gaussian Elimination Wikipedia .<br />

Datoriķiem: vēl viena problēma...<br />

Gaussian Elimination Wikipedia – te varat izlasīt par vēl vienu<br />

problēmu:<br />

<strong>Gausa</strong> metodē atņemšanas operācijas mijas ar dalīšanām.<br />

Piemērs:<br />

x+y=1;<br />

x+1,001y=2;<br />

Atņemot no otrā vienādojuma pirmo:<br />

0,001y=1;


y=1000; x=−999.<br />

Ja 1,001 būtu radies noapaļošanas rezultātā, t.i. īstenībā tur ir<br />

skaitlis no 1,0005 līdz 1,0015, tad īstā y vērtība ir robežās no<br />

666,7 līdz 2000. Tāpēc korektāk būtu par rezultātu uzskatīt<br />

nevis y=1000, bet gan:<br />

y≈ 666,7+2000<br />

≈1333 ; x≈−1332 .<br />

2<br />

Ja atņemšanas rezultātā rodas ļoti mazs skaitlis, ar kuru pēc<br />

tam ir jādala, tad tas stipri palielina rēķināšanas kļūdas.<br />

Tāpēc,programmējot praktiskai lietošanai, <strong>Gausa</strong> metodi vajag<br />

vēl vairāk pilnveidot... Kā?

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!