Metoda eliminacji Gaussa – algorytm rozwiązywania układów równań liniowych [1] , obliczania rzędu macierzy , obliczania macierzy odwrotnej , obliczania wartości wyznacznika oraz wyznaczenia rozkładu LU [2] , wykorzystujący operacje elementarne ; jego nazwa pochodzi od nazwiska matematyka niemieckiego Carla Friedricha Gaussa .
Obliczając rząd macierzy metodą Gaussa, należy za pomocą operacji elementarnych na wierszach sprowadzić macierz do macierzy schodkowej . Wtedy wszystkie niezerowe wiersze są liniowo niezależne i można łatwo odczytać rząd macierzy.
Przykładowo: macierz
A
{\displaystyle A}
poprzez dokonanie operacji elementarnych:
A
=
[
1
−
1
2
2
2
−
2
1
0
−
1
2
1
−
2
2
−
1
4
0
]
∼
{\displaystyle A={\begin{bmatrix}1&-1&2&2\\2&-2&1&0\\-1&2&1&-2\\2&-1&4&0\end{bmatrix}}\sim }
odjęcia wielokrotności 1. wiersza od 2., 3. i 4. wiersza,
∼
[
1
−
1
2
2
0
0
−
3
−
4
0
1
3
0
0
1
0
−
4
]
∼
{\displaystyle \sim {\begin{bmatrix}1&-1&2&2\\0&0&-3&-4\\0&1&3&0\\0&1&0&-4\end{bmatrix}}\sim }
zamiany 2. i 3. wiersza,
∼
[
1
−
1
2
2
0
1
3
0
0
0
−
3
−
4
0
1
0
−
4
]
∼
{\displaystyle \sim {\begin{bmatrix}1&-1&2&2\\0&1&3&0\\0&0&-3&-4\\0&1&0&-4\end{bmatrix}}\sim }
odjęcia wiersza 2. od wiersza 4.
∼
[
1
−
1
2
2
0
1
3
0
0
0
−
3
−
4
0
0
−
3
−
4
]
∼
{\displaystyle \sim {\begin{bmatrix}1&-1&2&2\\0&1&3&0\\0&0&-3&-4\\0&0&-3&-4\end{bmatrix}}\sim }
odjęcia 3. wiersza od 4. wiersza
∼
[
1
−
1
2
2
0
1
3
0
0
0
−
3
−
4
0
0
0
0
]
{\displaystyle \sim {\begin{bmatrix}1&-1&2&2\\0&1&3&0\\0&0&-3&-4\\0&0&0&0\end{bmatrix}}}
sprowadzono do macierzy schodkowej. Rząd tej macierzy łatwo odczytać, bowiem jest on równy liczbie jej „schodków”, czyli liczbie wierszy pomniejszonej o liczbę wierszy zerowych. W tym przypadku rząd macierzy
A
{\displaystyle A}
równy jest 3.
Rozwiązywanie układów równań liniowych [ edytuj | edytuj kod ]
Rozwiązując układ
m
{\displaystyle m}
równań liniowych z
n
{\displaystyle n}
niewiadomymi , należy za pomocą operacji elementarnych wyłącznie na wierszach (można zamieniać kolumny miejscami) sprowadzić macierz rozszerzoną układu równań liniowych do postaci schodkowej . Następnie należy rozstrzygnąć istnienie rozwiązań układu z pomocą twierdzenia Kroneckera-Capellego . Jeżeli układ nie jest sprzeczny , to zbiór rozwiązań układu wyjściowego jest równy zbiorowi rozwiązań układu reprezentowanego przez powstałą schodkową macierz rozszerzoną.
Układ wyjściowy:
{
x
1
−
x
2
+
2
x
3
+
2
x
4
=
0
2
x
1
−
2
x
2
+
x
3
=
1
−
x
1
+
2
x
2
+
x
3
−
2
x
4
=
1
2
x
1
−
x
2
+
4
x
3
=
2
{\displaystyle \left\{{\begin{matrix}x_{1}&-&x_{2}&+&2x_{3}&+&2x_{4}&=0\\2x_{1}&-&2x_{2}&+&x_{3}&&&=1\\-x_{1}&+&2x_{2}&+&x_{3}&-&2x_{4}&=1\\2x_{1}&-&x_{2}&+&4x_{3}&&&=2\end{matrix}}\right.}
Macierz rozszerzona tego układu:
U
=
[
1
−
1
2
2
2
−
2
1
0
−
1
2
1
−
2
2
−
1
4
0
|
0
1
1
2
]
{\displaystyle U=\left[\left.{\begin{matrix}1&-1&2&2\\2&-2&1&0\\-1&2&1&-2\\2&-1&4&0\end{matrix}}\right|{\begin{matrix}0\\1\\1\\2\end{matrix}}\right]}
Sprowadzając do postaci schodkowej (za pomocą operacji kolejno: odjęcia wielokrotności 1. wiersza od 2., 3. i 4. wiersza, zamienienia 2. i 3. wiersza, odjęcia 2. wiersza od 4. wiersza, odjęciu 3. wiersza od 4. wiersza):
U
∼
[
1
−
1
2
2
0
0
−
3
−
4
0
1
3
0
0
1
0
−
4
|
0
1
1
2
]
∼
[
1
−
1
2
2
0
1
3
0
0
0
−
3
−
4
0
1
0
−
4
|
0
1
1
2
]
∼
∼
[
1
−
1
2
2
0
1
3
0
0
0
−
3
−
4
0
0
−
3
−
4
|
0
1
1
1
]
∼
[
1
−
1
2
2
0
1
3
0
0
0
−
3
−
4
0
0
0
0
|
0
1
1
0
]
{\displaystyle U\sim \left[\left.{\begin{matrix}1&-1&2&2\\0&0&-3&-4\\0&1&3&0\\0&1&0&-4\end{matrix}}\right|{\begin{matrix}0\\1\\1\\2\end{matrix}}\right]\sim \left[\left.{\begin{matrix}1&-1&2&2\\0&1&3&0\\0&0&-3&-4\\0&1&0&-4\end{matrix}}\right|{\begin{matrix}0\\1\\1\\2\end{matrix}}\right]\sim \atop \sim \left[\left.{\begin{matrix}1&-1&2&2\\0&1&3&0\\0&0&-3&-4\\0&0&-3&-4\end{matrix}}\right|{\begin{matrix}0\\1\\1\\1\end{matrix}}\right]\sim \left[\left.{\begin{matrix}1&-1&2&2\\0&1&3&0\\0&0&-3&-4\\0&0&0&0\end{matrix}}\right|{\begin{matrix}0\\1\\1\\0\end{matrix}}\right]}
Rząd macierzy głównej
[
1
−
1
2
2
0
1
3
0
0
0
−
3
−
4
0
0
0
0
]
{\displaystyle {\begin{bmatrix}1&-1&2&2\\0&1&3&0\\0&0&-3&-4\\0&0&0&0\end{bmatrix}}}
jest równy 3, czyli równy rzędowi macierzy rozszerzonej
[
1
−
1
2
2
0
1
3
0
0
0
−
3
−
4
0
0
0
0
|
0
1
1
0
]
{\displaystyle \left[\left.{\begin{matrix}1&-1&2&2\\0&1&3&0\\0&0&-3&-4\\0&0&0&0\end{matrix}}\right|{\begin{matrix}0\\1\\1\\0\end{matrix}}\right]}
oraz mniejszy od liczby szukanych niewiadomych. Z twierdzenia Kroneckera-Capellego wynika, że układ ma nieskończenie wiele rozwiązań zależnych od jednego parametru. Rozwiązujemy układ:
{
x
1
−
x
2
+
2
x
3
+
2
x
4
=
0
x
2
+
3
x
3
=
1
−
3
x
3
−
4
x
4
=
1
{\displaystyle {\begin{cases}x_{1}-x_{2}+2x_{3}+2x_{4}=0\\x_{2}+3x_{3}=1\\-3x_{3}-4x_{4}=1\end{cases}}}
Przyjmując parametr
t
{\displaystyle t}
za
x
4
{\displaystyle x_{4}}
i rozwiązując układ od dołu, uzyskujemy:
x
4
=
t
{\displaystyle {\begin{matrix}x_{4}=t\end{matrix}}}
x
3
=
−
1
3
(
1
+
4
x
4
)
=
−
4
3
t
−
1
3
{\displaystyle {\begin{matrix}x_{3}=-{\frac {1}{3}}\left(1+4x_{4}\right)=-{\frac {4}{3}}t-{\frac {1}{3}}\end{matrix}}}
x
2
=
1
−
3
x
3
=
1
+
3
(
4
3
t
+
1
3
)
=
4
t
+
2
{\displaystyle {\begin{matrix}x_{2}=1-3x_{3}=1+3\left({\frac {4}{3}}t+{\frac {1}{3}}\right)=4t+2\end{matrix}}}
x
1
=
x
2
−
2
x
3
−
2
x
4
=
4
t
+
2
−
2
(
−
4
3
t
−
1
3
)
−
2
t
=
14
3
t
+
8
3
{\displaystyle {\begin{matrix}x_{1}=x_{2}-2x_{3}-2x_{4}=4t+2-2\left(-{\frac {4}{3}}t-{\frac {1}{3}}\right)-2t={\frac {14}{3}}t+{\frac {8}{3}}\end{matrix}}}
Zatem rozwiązaniem układu są czwórki:
(
14
3
t
+
8
3
,
4
t
+
2
,
−
4
3
t
−
1
3
,
t
)
,
{\displaystyle \left({\frac {14}{3}}t+{\frac {8}{3}},\ 4t+2,\ -{\frac {4}{3}}t-{\frac {1}{3}},\ t\right),}
gdzie
t
{\displaystyle t}
jest dowolnym elementem z ciała , w którym szuka się rozwiązania (na przykład,
R
{\displaystyle \mathbb {R} }
).
Obliczanie macierzy odwrotnej [ edytuj | edytuj kod ]
Aby obliczyć macierz odwrotną macierzy nieosobliwej o stopniu
n
{\displaystyle n}
należy, za pomocą operacji elementarnych wyłącznie na wierszach , sprowadzić macierz blokową
[
A
|
I
]
{\displaystyle \left[\left.A\right|I\right]}
do postaci
[
I
|
B
]
.
{\displaystyle \left[\left.I\right|B\right].}
Powstała macierz
B
{\displaystyle B}
jest szukaną macierzą odwrotną do macierzy
A
.
{\displaystyle A.}
Symbolicznie można zapisać:
[
A
|
I
]
∼
[
I
|
A
−
1
]
{\displaystyle \left[\left.A\right|I\right]\sim \left[\left.I\right|A^{-1}\right]}
Wyjściowa macierz:
A
=
[
7
4
3
2
]
{\displaystyle A={\begin{bmatrix}7&4\\3&2\end{bmatrix}}}
Jej wyznacznik jest równy 2, czyli macierz odwrotna istnieje. Macierz blokowa
[
A
|
I
]
{\displaystyle \left[\left.A\right|I\right]}
ma postać:
[
A
|
I
]
=
[
7
4
3
2
|
1
0
0
1
]
{\displaystyle \left[\left.A\right|I\right]=\left[\left.{\begin{matrix}7&4\\3&2\end{matrix}}\right|{\begin{matrix}1&0\\0&1\end{matrix}}\right]}
Wykonując następujące operacje elementarne na wierszach:
(1) W2 – 3/7·W1 (od drugiego wiersza odjąć pomnożony przez 3/7 wiersz pierwszy),
(2) 1/7·W1 (pierwszy wiersz pomnożyć przez 1/7),
(3) 7/2·W2 (drugi wiersz pomnożyć przez 7/2),
(4) W1 – 4/7·W2 (od pierwszego wiersza odjąć pomnożony przez 4/7 wiersz drugi);
przedstawione poniżej:
∼
[
7
4
3
−
3
7
⋅
7
2
−
3
7
⋅
4
|
1
0
0
−
3
7
1
−
3
7
⋅
0
]
=
[
7
4
0
2
7
|
1
0
−
3
7
1
]
∼
{\displaystyle \sim \left[\left.{\begin{matrix}7&4\\3-{\frac {3}{7}}\cdot 7&2-{\frac {3}{7}}\cdot 4\end{matrix}}\right|{\begin{matrix}1&0\\0-{\frac {3}{7}}&1-{\frac {3}{7}}\cdot 0\end{matrix}}\right]=\left[\left.{\begin{matrix}7&4\\0&{\frac {2}{7}}\end{matrix}}\right|{\begin{matrix}1&0\\-{\frac {3}{7}}&1\end{matrix}}\right]\sim }
∼
[
1
4
7
0
1
|
1
7
0
−
3
2
7
2
]
∼
{\displaystyle \sim \left[\left.{\begin{matrix}1&{\frac {4}{7}}\\0&1\end{matrix}}\right|{\begin{matrix}{\frac {1}{7}}&0\\-{\frac {3}{2}}&{\frac {7}{2}}\end{matrix}}\right]\sim }
← po operacjach (2) i (3)
∼
[
1
−
4
7
⋅
0
4
7
−
4
7
⋅
1
0
1
|
1
7
+
4
7
⋅
3
2
0
−
4
7
⋅
7
2
−
3
2
7
2
]
=
[
1
0
0
1
|
1
−
2
−
3
2
7
2
]
=
[
I
|
A
−
1
]
{\displaystyle \sim \left[\left.{\begin{matrix}1-{\frac {4}{7}}\cdot 0&{\frac {4}{7}}-{\frac {4}{7}}\cdot 1\\0&1\end{matrix}}\right|{\begin{matrix}{\frac {1}{7}}+{\frac {4}{7}}\cdot {\frac {3}{2}}&0-{\frac {4}{7}}\cdot {\frac {7}{2}}\\-{\frac {3}{2}}&{\frac {7}{2}}\end{matrix}}\right]=\left[\left.{\begin{matrix}1&0\\0&1\end{matrix}}\right|{\begin{matrix}1&-2\\-{\frac {3}{2}}&{\frac {7}{2}}\end{matrix}}\right]=\left[\left.I\right|A^{-1}\right]}
lub w inny sposób (w 3. operacjach elementarnych):
(1) W1 – 2·W2 (od pierwszego wiersza odjąć pomnożony przez 2 wiersz drugi),
(2) W2 – 3·W1 (od drugiego wiersza odjąć pomnożony przez 3 wiersz pierwszy);
(3) 1/2·W2 (wiersz drugi pomnożyć przez 1/2);
otrzymujemy macierz:
[
1
−
2
−
3
2
7
2
]
,
{\displaystyle {\begin{bmatrix}1&-2\\-{\frac {3}{2}}&{\frac {7}{2}}\end{bmatrix}},}
która jest macierzą odwrotną do macierzy wyjściowej.
Wektory i działania na nich
Układy wektorów i ich macierze
Wyznaczniki i miara układu wektorów
Przestrzenie liniowe
Odwzorowania liniowe i ich macierze
Diagonalizacja
Iloczyny skalarne
Pojęcia zaawansowane
Pozostałe pojęcia
Powiązane dyscypliny
Znani uczeni