Системы уравнений получили широкое применение в экономической отрасли при математическом моделировании различных процессов. Например, при решении задач управления и планирования производства, логистических маршрутов (транспортная задача) или размещения оборудования.

Системы уравнения используются не только в области математики, но и физики, химии и биологии, при решении задач по нахождению численности популяции.

Системой линейных уравнений называют два и более уравнения с несколькими переменными, для которых необходимо найти общее решение. Такую последовательность чисел, при которых все уравнения станут верными равенствами или доказать, что последовательности не существует.

Линейное уравнение

Уравнения вида ax+by=c называют линейными. Обозначения x, y - это неизвестные, значение которых надо найти, b, a - коэффициенты при переменных, c - свободный член уравнения.
Решение уравнение путем построение его графика будет иметь вид прямой, все точки которой являются решением многочлена.

Виды систем линейных уравнений

Наиболее простыми считаются примеры систем линейных уравнений с двумя переменными X и Y.

F1(x, y) = 0 и F2(x, y) = 0, где F1,2 - функции, а (x, y) - переменные функций.

Решить систему уравнений - это значит найти такие значения (x, y), при которых система превращается в верное равенство или установить, что подходящих значений x и y не существует.

Пара значений (x, y), записанная в виде координат точки, называется решением системы линейных уравнений.

Если системы имеют одно общее решение или решения не существует их называют равносильными.

Однородными системами линейных уравнений являются системы правая часть которых равна нулю. Если правая после знака "равенство" часть имеет значение или выражена функцией, такая система неоднородна.

Количество переменных может быть гораздо больше двух, тогда следует говорить о примере системы линейных уравнений с тремя переменными или более.

Сталкиваясь с системами школьники предполагают, что количество уравнений обязательно должно совпадать с количеством неизвестных, но это не так. Количество уравнений в системе не зависит от переменных, их может быть сколь угодно много.

Простые и сложные методы решения систем уравнений

Не существует общего аналитического способа решения подобных систем, все методы основаны на численных решениях. В школьном курсе математики подробно описаны такие методы как перестановка, алгебраическое сложение, подстановка, а так же графический и матричный способ, решение методом Гаусса.

Основная задача при обучении способам решения - это научить правильно анализировать систему и находить оптимальный алгоритм решения для каждого примера. Главное не вызубрить систему правил и действий для каждого способа, а понять принципы применения того или иного метода

Решение примеров систем линейных уравнений 7 класса программы общеобразовательной школы довольно простое и объяснено очень подробно. В любом учебнике математике этому разделу отводится достаточно внимания. Решение примеров систем линейных уравнений методом Гаусса и Крамера более подробно изучают на первых курсах высших учебных заведений.

Решение систем методом подстановки

Действия метода подстановки направлены на выражение значения одной переменной через вторую. Выражение подставляется в оставшееся уравнение, затем его приводят к виду с одной переменной. Действие повторяется в зависимости от количества неизвестных в системе

Приведем решение примера системы линейных уравнений 7 класса методом подстановки:

Как видно из примера, переменная x была выражена через F(X) = 7 + Y. Полученное выражение, подставленное во 2-е уравнение системы на место X, помогло получить одну переменную Y во 2-е уравнении. Решение данного примера не вызывает трудностей и позволяет получить значение Y. Последний шаг это проверка полученных значений.

Решить пример системы линейных уравнений подстановкой не всегда возможно. Уравнения могут быть сложными и выражение переменной через вторую неизвестную окажется слишком громоздким для дальнейших вычислений. Когда неизвестных в системе больше 3-х решение подстановкой также нецелесообразно.

Решение примера системы линейных неоднородных уравнений:

Решение с помощью алгебраического сложения

При поиске решении систем методом сложения производят почленное сложение и умножение уравнений на различные числа. Конечной целью математических действий является уравнение с одной переменной.

Для применений данного метода необходима практика и наблюдательность. Решить систему линейных уравнений методом сложения при количестве переменных 3 и более непросто. Алгебраическое сложение удобно применять когда в уравнениях присутствуют дроби и десятичные числа.

Алгоритм действий решения:

1. Умножить обе части уравнения на некое число. В результате арифметического действия один из коэффициентов при переменной должен стать равным 1.
2. Почленно сложить полученное выражение и найти одно из неизвестных.
3. Подставить полученное значение во 2-е уравнение системы для поиска оставшейся переменной.

Способ решения введением новой переменной

Новую переменную можно вводить, если в системе требуется найти решение не более чем для двух уравнений, количество неизвестных тоже должно быть не больше двух.

Способ используется, чтобы упростить одно из уравнений, вводом новой переменной. Новое уравнение решается относительно введенной неизвестной, а полученное значение используется для определения первоначальной переменной.

Из примера видно, что введя новую переменную t удалось свести 1-е уравнение системы к стандартному квадратному трехчлену. Решить многочлен можно отыскав дискриминант.

Необходимо найти значение дискриминанта по известной формуле: D = b2 - 4*a*c, где D - искомый дискриминант, b, a, c - множители многочлена. В заданном примере a=1, b=16, c=39, следовательно, D=100. Если дискриминант больше нуля, то решений два: t = -b±√D / 2*a, если дискриминант меньше нуля, то решение одно: x= -b / 2*a.

Решение для полученных в итоге системы находят методом сложения.

Наглядный метод решения систем

Подходит для систем с 3-мя уравнениями. Метод заключается в построении на координатной оси графиков каждого уравнения, входящего в систему. Координаты точек пересечения кривых и будут общим решением системы.

Графический способ имеет ряд нюансов. Рассмотрим несколько примеров решения систем линейных уравнений наглядным способом.

Как видно из примера, для каждой прямой было построено две точки, значения переменной x были выбраны произвольно: 0 и 3. Исходя из значений x, найдены значения для y: 3 и 0. Точки с координатами (0, 3) и (3, 0) были отмечены на графике и соединены линией.

Действия необходимо повторить для второго уравнения. Точка пересечения прямых является решением системы.

В следующем примере требуется найти графическое решение системы линейных уравнений: 0,5x-y+2=0 и 0,5x-y-1=0.

Как видно из примера, система не имеет решения, потому что графики параллельны и не пересекаются на всем своем протяжении.

Системы из примеров 2 и 3 похожи, но при построении становится очевидно, что их решения разные. Следует помнить, что не всегда можно сказать имеет ли система решение или нет, всегда необходимо построить график.

Матрица и ее разновидности

Матрицы используются для краткой записи системы линейных уравнений. Матрицей называют таблицу специального вида, заполненную числами. n*m имеет n - строк и m - столбцов.

Матрица является квадратной, когда количество столбцов и строк равно между собой. Матрицей - вектором называется матрица из одного столбца с бесконечно возможным количеством строк. Матрица с единицами по одной из диагоналей и прочими нулевыми элементами называется единичной.

Обратная матрица - это такая матрица при умножении на которую исходная превращается в единичную, такая матрица существует только для исходной квадратной.

Правила преобразования системы уравнений в матрицу

Применительно к системам уравнений в качестве чисел матрицы записывают коэффициенты и свободные члены уравнений, одно уравнение - одна строка матрицы.

Строка матрицы называется ненулевой, если хотя бы один элемент строки не равен нулю. Поэтому если в каком-либо из уравнений количество переменных разнится, то необходимо на месте отсутствующей неизвестной вписать нуль.

Столбцы матрицы должны строго соответствовать переменным. Это означает что коэффициенты переменной x могут быть записаны только в один столбец, например первый, коэффициент неизвестной y - только во второй.

При умножении матрицы все элементы матрицы последовательно умножаются на число.

Варианты нахождения обратной матрицы

Формула нахождения обратной матрицы довольно проста: K -1 = 1 / |K|, где K -1 - обратная матрица, а |K| - определитель матрицы. |K| не должен быть равен нулю, тогда система имеет решение.

Определитель легко вычисляется для матрицы "два на два", необходимо лишь помножить друг на друга элементы по диагонали. Для варианта "три на три" существует формула |K|=a 1 b 2 c 3 + a 1 b 3 c 2 + a 3 b 1 c 2 + a 2 b 3 c 1 + a 2 b 1 c 3 + a 3 b 2 c 1 . Можно воспользоваться формулой, а можно запомнить что необходимо взять по одному элементу из каждой строки и каждого столбца так, чтобы в произведении не повторялись номера столбцов и строк элементов.

Решение примеров систем линейных уравнений матричным методом

Матричный способ поиска решения позволяет сократить громоздкие записи при решении систем с большим количеством переменных и уравнений.

В примере a nm - коэффициенты уравнений, матрица - вектор x n - переменные, а b n - свободные члены.

Решение систем методом Гаусса

В высшей математике способ Гаусса изучают совместно с методом Крамера, а процесс поиска решения систем так и называется метод решения Гаусса - Крамера. Данные способы используют при нахождении переменных систем с большим количеством линейных уравнений.

Метод Гаусса очень похож на решения с помощью подстановок и алгебраического сложения, но более систематичен. В школьном курсе решение способом Гаусса применяется для систем из 3 и 4 уравнений. Цель метода состоит в приведении системы к виду перевернутой трапеции. Путем алгебраических преобразований и подстановок находится значение одной переменной в одном из уравнении системы. Второе уравнение представляет собой выражение с 2-мя неизвестными, ну а 3 и 4 - соответственно с 3-мя и 4-мя переменными.

После приведения системы к описанному виду, дальнейшее решение сводится к последовательной подстановке известных переменных в уравнения системы.

В школьных учебниках для 7 класса пример решения методом Гаусса описан следующим образом:

Как видно из примера, на шаге (3) было получено два уравнения 3x 3 -2x 4 =11 и 3x 3 +2x 4 =7. Решение любого из уравнений позволит узнать одну из переменных x n .

Теорема 5, о которой упоминается в тексте, гласит что если одно из уравнений системы заменить равносильным, то полученная система будет также равносильна исходной.

Метод Гаусса труден для восприятия учеников средней школы, но является одним из наиболее интересных способов для развития смекалки детей, обучающихся по программе углубленного изучения в математических и физических классах.

Для простоты записи вычислений принято делать следующим образом:

Коэффициенты уравнений и свободные члены записываются в виде матрицы, где каждая строка матрицы соотносится с одним из уравнений системы. отделяет левую часть уравнения от правой. Римскими цифрами обозначаются номера уравнений в системе.

Сначала записывают матрицу, с которой предстоит работать, затем все действия проводимые с одной из строк. Полученную матрицу записывают после знака "стрелка" и продолжают выполнять необходимые алгебраические действия до достижения результата.

В итоге должна получиться матрица в которой по одной из диагоналей стоят 1, а все другие коэффициенты равны нулю, то есть матрицу приводят к единичному виду. Нельзя забывать производить вычисления с цифрами обеих частей уравнения.

Данный способ записи менее громоздкий и позволяет не отвлекаться на перечисление многочисленных неизвестных.

Свободное применение любого способа решения потребует внимательности и определенного опыта. Не все методы имеют прикладной характер. Какие-то способы поиска решений более предпочтительны в той иной области деятельности людей, а другие существуют в целях обучения.

Системы линейных уравнений. Лекция 6.

Системы линейных уравнений.

Основные понятия.

Система видa

называется системой - линейных уравнений с неизвестными .

Числа , , называются коэффициентами системы .

Числа , называются свободными членами системы , – переменными системы . Матрица

называется основной матрицей системы , а матрица

– расширенной матрицей системы . Матрицы - столбцы

И - соответственно матрицами свободных членов и неизвестных системы . Тогда в матричной форме систему уравнений можно записать в виде . Решением системы называется значений переменных , при подстановке которых, все уравнения системы обращаются в верные числовые равенства. Всякое решение системы можно представить в виде матрицы - столбца . Тогда справедливо матричное равенство .

Система уравнений называется совместной если она имеет хотя бы одно решение и несовместной если не имеет ни одного решения.

Решить систему линейных уравнений это значит выяснить совместна ли она и в случае совместности найти её общее решение.

Система называется однородной если все её свободные члены равны нулю. Однородная система всегда совместна, так как имеет решение

Теорема Кронекера – Копелли.

Ответ на вопрос существования решений линейных систем и их единственности позволяет получить следующий результат, который можно сформулировать в виде следующих утверждений относительно системы линейных уравнений с неизвестными

(1)

Теорема 2 . Система линейных уравнений (1) совместна тогда и только тогда когда ранг основной матрицы равен рангу расширенной (.

Теорема 3 . Если ранг основной матрицы совместной системы линейных уравнений равен числу неизвестных, то система имеет единственное решение.

Теорема 4 . Если ранг основной матрицы совместной системы меньше числа неизвестных, то система имеет бесконечное множество решений.

Правила решения систем.

3. Находят выражение главных переменных через свободные и получают общее решение системы.

4. Придавая свободным переменным произвольные значения получают все значения главных переменных.

Методы решения систем линейных уравнений.

Метод обратной матрицы.

причем , т. е. система имеет единственное решение. Запишем систему в матричном виде

где , , .

Умножим обе части матричного уравнения слева на матрицу

Так как , то получаем , откуда получаем равенство для нахождения неизвестных

Пример 27. Методом обратной матрицы решить систему линейных уравнений

Решение. Обозначим через основную матрицу системы

.

Пусть , тогда решение найдем по формуле .

Вычислим .

Так как , то и система имеет единственное решение. Найдем все алгебраические дополнения

, ,

, ,

, ,

, ,

Таким образом

.

Сделаем проверку

.

Обратная матрица найдена верно. Отсюда по формуле , найдем матрицу переменных .

.

Сравнивая значения матриц, получим ответ: .

Метод Крамера.

Пусть дана система линейных уравнений с неизвестными

причем , т. е. система имеет единственное решение. Запишем решение системы в матричном виде или

Обозначим

. . . . . . . . . . . . . . ,

Таким образом, получаем формулы для нахождения значений неизвестных, которые называются формулами Крамера .

Пример 28. Решить методом Крамера следующую систему линейных уравнений .

Решение. Найдем определитель основной матрицы системы

.

Так как , то , система имеет единственное решение.

Найдем остальные определители для формул Крамера

,

,

.

По формулам Крамера находим значения переменных

Метод Гаусса.

Метод заключается в последовательном исключении переменных.

Пусть дана система линейных уравнений с неизвестными.

Процесс решения по методу Гаусса состоит из двух этапов:

На первом этапе расширенная матрица системы приводится с помощью элементарных преобразований к ступенчатому виду

,

где , которой соответствует система

После этого переменные считаются свободными и в каждом уравнении переносятся в правую часть.

На втором этапе из последнего уравнения выражается переменная , полученное значение подставляется в уравнение. Из этого уравнения

выражается переменная . Этот процесс продолжается до первого уравнения. В результате получается выражение главных переменных через свободные переменные .

Пример 29. Решить методом Гаусса следующую систему

Решение. Выпишем расширенную матрицу системы и приведем ее к ступенчатому виду

.

Так как больше числа неизвестных, то система совместна и имеет бесконечное множество решений. Запишем систему для ступенчатой матрицы

Определитель расширенной матрицы этой системы, составленный из трех первых столбцов не равен нулю, поэтому его считаем базисным. Переменные

Будут базисными а переменная – свободной. Перенесем ее во всех уравнениях в левую часть

Из последнего уравнения выражаем

Подставив это значение в предпоследнее второе уравнение, получим

откуда . Подставив значения переменных и в первое уравнение, найдем . Ответ запишем в следующем виде

Многие практические задачи сводятся к решению систем алгебраических уравнений 1–й степени или, как их обычно называют, систем линœейных уравнений. Мы научимся решать любые такие системы, не требуя даже, чтобы число уравнений совпадало с числом неизвестных.

В общем виде система линœейных уравнений записывается так:

Здесь числа a ij – коэффициенты системы, b i – свободные члены, x i – символы неизвестных . Очень удобно ввести матричные обозначения: – основная матрица системы, – матрица–столбец свободных членов, – матрица–столбец неизвестных. Тогда систему можно записать так: AX =B или, подробнее:

В случае если в левой части этого равенства выполнить умножение матриц по обычным правилам и приравнять элементы полученного столбца к элементам В , то мы придём к первоначальной записи системы.

Пример 14 . Запишем одну и ту же систему линœейных уравнений двумя разными способами:

Система линœейных уравнений принято называть совместной , в случае если у неё есть хотя бы одно решение, и несовместной, если решений нет.

В нашем примере система совместна, столбик является её решением:

Это решение можно записать и без матриц: x =2, y =1 . Систему уравнений будем называть неопределённой , в случае если она имеет более одного решения, и определённой, если решение единственно.

Пример 15 . Система является неопределœенной. К примеру являются ее решениями. Читатель может найти и много других решений этой системы.

Научимся решать системы линœейных уравнений сначала в частном случае. Систему уравнений АХ =В будем называть крамеровской , в случае если её основная матрица А – квадратная и невырожденная. Другими словами, в крамеровской системе число неизвестных совпадает с числом уравнений и .

Теорема 6. (Правило Крамера). Крамеровская система линœейных уравнений имеет единственное решение, задаваемое формулами:

где – определитель основной матрицы, – определитель, полученный из D заменойi –го столбика столбиком свободных членов.

Замечание. Крамеровские системы можно решать и по–другому, с помощью обратной матрицы. Запишем такую систему в матричном виде: AX =В . Так как , то существует обратная матрицаА –1 . Умножаем матричное равенство на А –1 слева: А –1 АХ =А –1 В . Так как А –1 АХ =ЕХ =Х , то решение системы найдено: Х = А –1 В .Такой способ решения будем называть матричным . Ещё раз подчеркнём, что он годится только для крамеровских систем – в других случаях обратная матрица не существует. Разобранные примеры применения матричного метода и метода Крамера читатель найдёт ниже.

Изучим, наконец, общий случай – систему m линœейных уравнений с n неизвестными. Для её решения применяется метод Гаусса , который мы рассмотрим подробно.Для произвольной системы уравненийАХ =В выпишем расширенную матрицу. Так принято называть матрица, которая получится, в случае если к основной матрице А справа дописать столбец свободных членов В :

Как и при вычислении ранга, с помощью элементарных преобразований строк и перестановок столбцов будем приводить нашу матрицу к трапецевидной форме. При этом, конечно, соответствующая матрице система уравнений изменится, но будет равносильна исходной (ᴛ.ᴇ. будет иметь те же решения). В самом делœе, перестановка или сложение уравнений не изменят решений. Перестановка столбцов – тоже: уравнения x 1 +3x 2 +7x 3 =4 и x 1 +7x 3 +3x 2 =4, конечно, равносильны. Нужно только записывать, какой неизвестной соответствует данный столбец. Столбец свободных членов не переставляем – его обычно в матрице отделяют от других пунктиром. Возникающие в матрице нулевые строки можно не писать.

Пример 1 . Решить систему уравнений:

Решение. Выпишем расширенную матрицу и приведем её к трапецевидной форме. Знак ~ теперь будет означать не только совпадение рангов, но и равносильность соответствующих систем уравнений.

~ . Поясним выполненные действия.

Действие 1 . Ко 2–й строке прибавили 1–ю, умножив ее на (–2). К 3–й и 4–й строкам прибавили 1–ю, умножив ее на (–3). Цель этих операций – получить нули в первом столбике, ниже главной диагонали.

Действие 2. Так как на диагональном месте (2,2) оказался0 , пришлось переставить 2–й и 3–й столбики. Чтобы запомнить эту перестановку, написали сверху обозначения неизвестных.

Действие 3. K 3–й строке прибавили 2–ю, умножив ее на (–2). К 4–й строке прибавили 2–ю. Цель – получить нули во втором столбике, ниже главной диагонали.

Действие 4. Нулевые строчки можно убрать.

Итак, матрица приведена к трапецевидной форме. Ее ранг r =2 . Неизвестные х 1 , х 3 – базисные; х 2 , х 4 – свободные. Придадим свободным неизвестным произвольные значения:

х 2 = a , х 4 = b.

Здесь a, b бывают любыми числами. Теперь из последнего уравнения новой системы

x 3 +x 4 = –3

находим х 3: х 3 = –3 –b. Поднимаясь вверх, из первого уравнения

х 1 +3х 3 +2х 2 +4х 4 = 5

находим х 1: х 1 =5 –3(–3 –b) –2a –4b = 14 –2a –b .

Записываем общее решение:

x 1 =14 –2a –b, x 2 =a, x 3 =–3 –b, x 4 =b.

Можно записывать общее решение в виде матрицы–столбца:

При конкретных значениях a и b , можно получать частные решения. К примеру, приa =0, b =1 получим: – одно из решений системы.

Замечания. В алгоритме метода Гаусса мы видели (случай 1), что несовместность системы уравнений связана с несовпадением рангов основной и расширенной матриц. Приведём без доказательства следующую важную теорему.

Теорема 7 (Кронекера – Капелли) . Система линœейных уравнений совместна тогда и только тогда, когда ранг основной матрицы равен рангу расширенной матрицы системы.

Системы линейных уравнений - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Системы линейных уравнений" 2017, 2018.

- СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ

Чтобы его строки (либо столбцы) были линейно зависимы. Пусть дана система, содержащая mлинейных уравнений сnнеизвестными: 5.1. Введем следующие обозначения. 5.2., - матрица системы - ее расширенная матрица. - столбец свободных членов. - столбец неизвестных. Если... .

- П.1. Сведение системы линейных уравнений к задаче

нелинейной оптимизации (ЗНО) и наоборот. Постановка задачи ЗНО: Найти (8.1) минимум или максимум в некоторой области D. Как мы помним из мат. анализа, следует приравнять частные производные к нулю. Таким образом, ЗНО (8.1) свели к СНУ (8.2) (8.2) n нелинейных уравнений. ... .

- Неоднородные системы линейных уравнений

Лекция 15 Рассмотрим неоднородную систему (16) Если соответствующие коэффициенты однородной системы (7) равны соответствующим коэффициентам неоднородной системы (16), то однородная система (7) называется соответствующей неоднородной системе (16). Теорема. Если... [читать подробнее] .

-

7.1 Однородные системы линейных уравнений. Пусть дана однородная система линейных уравнений (*) Предположим, что набор чисел - какое-то решение этой системы. Тогда набор чисел тоже является решением. Это проверяется непосредственной подстановкой в уравнения системы.... .

- Структура множества решений системы линейных уравнений

Таблица 3 Этапы моторного развития ребенка Этап Возраст Показатели моторного развития момент рождения до 4 мес Формирование контроля над положением головы и возможности ее свободной ориентации в пространстве 4-6 месяцев освоение начальной... .

- Системы линейных уравнений (СЛУ). Решение системы линейных уравнений. Элементарные преобразования СЛУ. Элементарные преобразования матрицы.

Определение 1. Система линейных уравнений вида (1) , где, поле, называется системой m линейных уравнений с n неизвестными над полем, - коэффициенты при неизвестных, - свободные члены системы (1). Определение 2.Упорядоченная n-ка (), где, называется решением системы линейных... .

С n неизвестными это система вида:

где a ij и b i (i=1,…,m; b=1,…,n) - некоторые известные числа, а x 1 ,…,x n - неизвестные числа. В обозначении коэффициентов a ij индекс i определяет номер уравнения, а второй j - номер неизвестного, у которого расположен этот коэффициент.

Однородная система - когда все свободные члены системы равны нулю (b 1 = b 2 = … = b m = 0 ), обратная ситуация — неоднородная система .

Квадратная система - когда число m уравнений равняется числу n неизвестных.

Решение системы — совокупность n чисел c 1 , c 2 , …, c n , таких, что подстановка всех c i вместо x i в систему превращает все её уравнения в тождества .

Совместная система - когда у системы есть хоть бы 1-но решение, и несовместная система , когда у системы нет решений.

У совместной системы такого вида (как приведен выше, пусть она будет (1)) может быть одно либо больше решений.

Решения c 1 (1) , c 2 (1) , …, c n (1) и c 1 (2) , c 2 (2) , …, c n (2) совместной системы типа (1) будут различными , когда не выполняется даже 1-но из равенств:

c 1 (1) = c 1 (2) , c 2 (1) = c 2 (2) , …, c n (1) = c n (2) .

Совместная система типа (1) будет определённой , когда у нее есть только одно решение; когда у системы есть хотя бы 2 разных решений, она становится недоопределённой . Когда уравнений больше, чем неизвестных, система является переопределённой .

Коэффициенты при неизвестных записываются как матрица:

Она называется матрицей системы .

Числа, которые стоят в правых частях уравнений, b 1 ,…,b m являются свободными членами .

Совокупность n чисел c 1 ,…,c n является решением этой системы, когда все уравнения системы обращаются в равенство после подставки в них чисел c 1 ,…,c n вместо соответствующих неизвестных x 1 ,…,x n .

При решении системы линейных уравнений могут возникнуть 3 варианта:

1. У системы есть только одно решение.

2. У системы есть нескончаемое число решений. Например , . Решением этой системы будут все пары чисел, которые отличаются знаком.

3. У системы нет решений. Например , , если бы решение существовало, то x 1 + x 2 равнялось бы в одно время 0 и 1.

Методы решения систем линейных уравнений.

Прямые методы дают алгоритм, по которому находится точное решение СЛАУ (систем линейных алгебраических уравнений). И если бы точность была абсолютной, они бы нашли его. Реальная электро-вычислительная машина, конечно, работает с погрешностью, поэтому решение будет приблизительным.