Решение системы уравнений методом Гаусса.

Использование определителей при большом числе уравнений (неизвестных) приводит к большим по объему вычислениям. Существенные преимущества дает метод Гаусса, заключающийся в последовательном исключении неизвестных, позволяющем привести систему к так называемому ступенчатому виду.

Процесс нахождения коэффициентов ступенчатой (треугольной) системы называется обычно прямым ходом, а процесс нахождения значений неизвестных – обратным ходом.

Можно (и целесообразно) приводить к ступенчатому виду не саму систему уравнений, а расширенную матрицу системы с контрольным столбцом.

Контрольный столбец, каждый элемент которого равен сумме элементов соответствующей строки, вводят для проверки правильности преобразования.

(При линейных преобразованиях матрицы соответствующие операции выполняются над всеми элементами ее. При этом каждый элемент контрольного столбца остается равным сумме всех других элементов соответствующей строки преобразованной матрицы). Напомним, что переход к эквивалентной матрице обозначают: ~.

Пример:

(В первом преобразовании умножаем первую строку на –2 и складываем со второй, умножаем первую на –1 и складываем с третьей, умножаем первую на –3 и складываем с четвертой. Во втором – умножаем на –3 третью строку и прибавляем к ней вторую, умножаем на – 3/4 четвертую строку и прибавляем к ней вторую. В третьем преобразовании умножаем третью строку на – 2/5 и прибавляем результат к четвертой. В четвертом – умножаем на 5/9 четвертую строку).

Полученная матрица позволяет записать преобразованную систему

и последовательно определить неизвестные: х4 = 4; х3 = 3; х2 = 2; х1 = 1. Аналогично преобразования выполняются при любой размерности системы. Если система определена, то

ступенчатая система оказывается треугольной (последнее уравнение содержит одно неизвестное). В неопределенной системе (число неизвестных больше числа уравнений) последнее уравнение содержит больше одной неизвестной.

Если система несовместна (не имеет решений), то после приведения к ступенчатому виду в ней окажется хотя бы одно уравнение вида 0 = 1.

Метод Гаусса удобен и при решении однородных систем уравнений. Рассмотрим систему Составим расширенную матрицу системы и линейно преобразуем её:

В (1) преобразовании умножаем первую строку на 2 и складываем с третьей, во (2) преобразовании вычитаем из третьей строки вторую, в (3) преобразовании отбрасываем третью (состоящую из нулей) строку.

Легко видеть, что ранг матрицы системы (см. раздел 1.4.3) r = 2.

Выделив число неизвестных, равное рангу матрицы, назовём их базисными неизвестными, а остальные - свободными неизвестными системы. Через последние выражаются базисные неизвестные.

В нашем случае преобразованная система запишется в виде: Приняв за базисные неизвестные и перенесём их направо: . Обозначив и

получим откуда

Примечание:

Методы Гаусса и Крамера являются прямыми методами, приводящими, если не совершать вычислительной погрешности, к точному решению. Однако:

1. Метод Гаусса требует существенно меньшего ( раз; n – порядок системы) объёма арифметических операций по сравнению с методом Крамера.

2. Метод Гаусса, в отличие от метода Крамера, позволяет оперировать счастью уравнений системы и алгоритм преобразований «по Гауссу» много проще алгоритма по Крамеру. Недостаток метода Гаусса- в накоплении погрешностей вычисления от шага к шагу, из-за чего метод Гаусса практически не применяется для систем с более чем 1000 неизвестных.

Контрольные вопросы.

1) В чём состоит сущность метода Гаусса для исследования и решения системы линейных уравнений? Опишите схему его применения.