Когда уравнение имеет бесконечное множество корней
Перейти к содержимому

Когда уравнение имеет бесконечное множество корней

  • автор:

Когда уравнение имеет бесконечное множество корней. Корень уравнения — ознакомительная информация

В алгебре существует понятие двух видов равенств — тождества и уравнения. Тождества — это такие равенства, которые выполнимы при любых значениях букв, в них входящих. Уравнения — это тоже равенства, но выполнимы они лишь при некоторых значениях входящих в них букв.

Буквы по условию задачи обычно бывают неравноправными. Это значит, что одни из них могут принимать любые допустимые значения, называемые коэффициентами (или параметрами), другие же — их называют неизвестными — принимают значения, которые необходимо найти в процессе решения. Как правило, неизвестные величины обозначают в уравнениях буквами, последними в (x.y.z и т.д.), либо такими же буквами, но с индексом (х 1 ,х 2 , и т.д.), а известные коэффициенты — первыми буквами того же алфавита.

По количеству неизвестных выделяют уравнения с одним, двумя и несколькими неизвестными. Таким образом, все значения неизвестных, при которых решаемое уравнение превращается в тождество, называются решениями уравнений. Уравнение можно считать решенным в том случае, если найдены все его решения или доказано, что оно таковых не имеет. Задание «решить уравнение» на практике встречается часто и означает, что нужно отыскать корень уравнения.

Определение : корнями уравнения называются те значения неизвестных из области допустимых, при которых решаемое уравнение превращается в тождество.

Алгоритм решения абсолютно всех уравнений одинаков, и смысл его заключается в том, чтобы с помощью математических преобразований данное выражение привести к более простому виду.
Уравнения, которые имеют одинаковые корни, в алгебре называются равносильными.

Простейший пример: 7х-49=0, корень уравнения х=7;
х-7=0, аналогично, корень х=7, следовательно, уравнения равносильные. (В частных случаях равносильные уравнения могут совсем не иметь корней).

Если корень уравнения одновременно является корнем другого, более простого уравнения, полученного из исходного путем преобразований, то последнее называется следствием предыдущего уравнения.

Если их двух уравнений одно является следствием другого, то они считаются равносильными. Еще их называют эквивалентными. Приведенный выше пример это иллюстрирует.

Решение даже самых простых уравнений на практике нередко вызывает сложности. В результате решения можно получить один корень уравнения, два и более, даже бесконечное количество — зависит это от вида уравнений. Есть и такие, у которых нет корней, они называются неразрешимыми.

Примеры:
1) 15х -20=10; х=2. Это единственный корень уравнения.
2) 7х — y=0. Уравнение имеет бесконечное множество корней, так как у каждой переменной может быть бесчисленное количество значений.
3) х 2 = — 16. Число, возведенное во вторую степень, всегда дает положительный результат, поэтому невозможно отыскать корень уравнения. Это и есть одно из неразрешимых уравнений, о которых говорилось выше.

Правильность решения проверяется подстановкой найденных корней вместо букв и решением получившегося примера. Если тождество соблюдается, решение верное.

Получив общее представление о равенствах , и познакомившись с одним из их видов — числовыми равенствами , можно начать разговор еще об одном очень важном с практической точки зрения виде равенств — об уравнениях. В этой статье мы разберем, что такое уравнение , и что называют корнем уравнения. Здесь мы дадим соответствующие определения, а также приведем разнообразные примеры уравнений и их корней.

Навигация по странице.

Что такое уравнение?

Целенаправленное знакомство с уравнениями обычно начинается на уроках математики во 2 классе. В это время дается следующее определение уравнения :

Уравнение – это равенство, содержащее неизвестное число, которое надо найти.

Неизвестные числа в уравнениях принято обозначать с помощью маленьких латинских букв, например, p , t , u и т.п., но наиболее часто используются буквы x , y и z .

Таким образом, уравнение определяется с позиции формы записи. Иными словами, равенство является уравнением, когда подчиняется указанным правилам записи – содержит букву, значение которой нужно найти.

Приведем примеры самых первых и самых простых уравнений. Начнем с уравнений вида x=8 , y=3 и т.п. Чуть сложнее выглядят уравнения, содержащие вместе с числами и буквами знаки арифметических действий, например, x+2=3 , z−2=5 , 3·t=9 , 8:x=2 .

Разнообразие уравнений растет после знакомства со – начинают появляться уравнения со скобками, например, 2·(x−1)=18 и x+3·(x+2·(x−2))=3 . Неизвестная буква в уравнении может присутствовать несколько раз, к примеру, x+3+3·x−2−x=9 , также буквы могут быть в левой части уравнения, в его правой части, или в обеих частях уравнения, например, x·(3+1)−4=8 , 7−3=z+1 или 3·x−4=2·(x+12) .

Дальше после изучения натуральных чисел происходит знакомство с целыми, рациональными, действительными числами, изучаются новые математические объекты: степени, корни, логарифмы и т.д., при этом появляются все новые и новые виды уравнений, содержащие эти вещи. Их примеры можно посмотреть в статье основные виды уравнений , изучающиеся в школе.

В 7 классе наряду с буквами, под которыми подразумевают некоторые конкретные числа, начинают рассматривать буквы, которые могут принимать различные значения, их называют переменными (смотрите статью ). При этом в определение уравнения внедряется слово «переменная», и оно становится таким:

Уравнением называют равенство, содержащее переменную, значение которой нужно найти.

Например, уравнение x+3=6·x+7 – уравнение с переменной x , а 3·z−1+z=0 – уравнение с переменной z .

На уроках алгебры в том же 7 классе происходит встреча с уравнениями, содержащими в своей записи не одну, а две различные неизвестные переменные. Их называют уравнениями с двумя переменными. В дальнейшем допускают присутствие в записи уравнений трех и большего количества переменных.

Уравнения с одной, двумя, тремя и т.д. переменными – это уравнения, содержащие в своей записи одну, две, три, … неизвестные переменные соответственно.

Например, уравнение 3,2·x+0,5=1 – это уравнение с одной переменной x , в свою очередь уравнение вида x−y=3 – это уравнение с двумя переменными x и y . И еще один пример: x 2 +(y−1) 2 +(z+0,5) 2 =27 . Понятно, что такое уравнение – это уравнение с тремя неизвестными переменными x , y и z .

Что такое корень уравнения?

С определением уравнения непосредственно связано определение корня этого уравнения. Проведем некоторые рассуждения, которые нам помогут понять, что такое корень уравнения.

Допустим, перед нами находится уравнение с одной буквой (переменной). Если вместо буквы, входящей в запись этого уравнения, подставить некоторое число, то уравнение обратиться в числовое равенство. Причем, полученное равенство может быть как верным, так и неверным. Например, если вместо буквы a в уравнение a+1=5 подставить число 2 , то получится неверное числовое равенство 2+1=5 . Если же мы в это уравнение подставим вместо a число 4 , то получится верное равенство 4+1=5 .

На практике в подавляющем большинстве случаев интерес представляют такие значения переменной, подстановка которых в уравнение дает верное равенство, эти значения называют корнями или решениями данного уравнения.

Корень уравнения – это такое значение буквы (переменной), при подстановке которого уравнение обращается в верное числовое равенство.

Отметим, что корень уравнения с одной переменной также называют решением уравнения. Другими словами, решение уравнения и корень уравнения – это одно и то же.

Поясним это определение на примере. Для этого вернемся к записанному выше уравнению a+1=5 . Согласно озвученному определению корня уравнения, число 4 есть корень этого уравнения, так как при подстановке этого числа вместо буквы a получаем верное равенство 4+1=5 , а число 2 не является его корнем, так как ему отвечает неверное равенство вида 2+1=5 .

На этот момент возникает ряд естественных вопросов: «Любое ли уравнение имеет корень, и сколько корней имеет заданное уравнение»? Ответим на них.

Существуют как уравнения, имеющие корни, так и уравнения, не имеющие корней. Например, уравнение x+1=5 имеет корень 4 , а уравнение 0·x=5 не имеет корней, так как какое бы число мы не подставили в это уравнение вместо переменной x , мы получим неверное равенство 0=5 .

Что касается числа корней уравнения, то существуют как уравнения, имеющие некоторое конечное число корней (один, два, три и т.д.), так и уравнения, имеющие бесконечно много корней. Например, уравнение x−2=4 имеет единственный корень 6 , корнями уравнения x 2 =9 являются два числа −3 и 3 , уравнение x·(x−1)·(x−2)=0 имеет три корня 0 , 1 и 2 , а решением уравнения x=x является любое число, то есть, оно имеет бесконечное множество корней.

Пару слов стоит сказать о принятой записи корней уравнения. Если уравнение не имеет корней, то обычно так и пишут «уравнение не имеет корней», или применяют знак пустого множества ∅. Если уравнение имеет корни, то их записывают через запятую, или записывают как элементы множества в фигурных скобках. Например, если корнями уравнения являются числа −1 , 2 и 4 , то пишут −1 , 2 , 4 или . Допустимо также записывать корни уравнения в виде простейших равенств. Например, если в уравнение входит буква x , и корнями этого уравнения являются числа 3 и 5 , то можно записать x=3 , x=5 , также переменной часто добавляют нижние индексы x 1 =3 , x 2 =5 , как бы указывая номера корней уравнения. Бесконечное множество корней уравнения обычно записывают в виде , также при возможности используют обозначения множеств натуральных чисел N , целых чисел Z , действительных чисел R . Например, если корнем уравнения с переменной x является любое целое число, то пишут , а если корнями уравнения с переменной y является любое действительное число от 1 до 9 включительно, то записывают .

Для уравнений с двумя, тремя и большим количеством переменных, как правило, не применяют термин «корень уравнения», в этих случаях говорят «решение уравнения». Что же называют решением уравнений с несколькими переменными? Дадим соответствующее определение.

Решением уравнения с двумя, тремя и т.д. переменными называют пару, тройку и т.д. значений переменных, обращающую это уравнение в верное числовое равенство.

Покажем поясняющие примеры. Рассмотрим уравнение с двумя переменными x+y=7 . Подставим в него вместо x число 1 , а вместо y число 2 , при этом имеем равенство 1+2=7 . Очевидно, оно неверное, поэтому, пара значений x=1 , y=2 не является решением записанного уравнения. Если же взять пару значений x=4 , y=3 , то после подстановки в уравнение мы придем к верному равенству 4+3=7 , следовательно, эта пара значений переменных по определению является решением уравнения x+y=7 .

Уравнения с несколькими переменными, как и уравнения с одной переменной, могут не иметь корней, могут иметь конечное число корней, а могут иметь и бесконечно много корней.

Пары, тройки, четверки и т.д. значений переменных часто записывают кратко, перечисляя их значения через запятую в круглых скобках. При этом записанные числа в скобках соответствуют переменным в алфавитном порядке. Поясним этот момент, вернувшись к предыдущему уравнению x+y=7 . Решение этого уравнения x=4 , y=3 кратко можно записать как (4, 3) .

Наибольшее внимание в школьном курсе математики, алгебры и начал анализа уделяется нахождению корней уравнений с одной переменной. Правила этого процесса мы очень подробно разберем в статье решение уравнений .

  • Математика . 2 кл. Учеб. для общеобразоват. учреждений с прил. на электрон. носителе. В 2 ч. Ч. 1 / [М. И. Моро, М. А. Бантова, Г. В. Бельтюкова и др.] — 3-е изд. — М.: Просведение, 2012. — 96 с.: ил. — (Школа России). — ISBN 978-5-09-028297-0.
  • Алгебра: учеб. для 7 кл. общеобразоват. учреждений / [Ю. Н. Макарычев, Н. Г. Миндюк, К. И. Нешков, С. Б. Суворова]; под ред. С. А. Теляковского. — 17-е изд. — М. : Просвещение, 2008. — 240 с. : ил. — ISBN 978-5-09-019315-3.
  • Алгебра: 9 класс: учеб. для общеобразоват. учреждений / [Ю. Н. Макарычев, Н. Г. Миндюк, К. И. Нешков, С. Б. Суворова]; под ред. С. А. Теляковского. — 16-е изд. — М. : Просвещение, 2009. — 271 с. : ил. — ISBN 978-5-09-021134-5.

После того, как мы изучили понятие равенств, а именно один из их видов – числовые равенства, можно перейти к еще одному важному виду – уравнениям. В рамках данного материала мы объясним, что такое уравнение и его корень, сформулируем основные определения и приведем различные примеры уравнений и нахождения их корней.

Понятие уравнения

Обычно понятие уравнения изучается в самом начале школьного курса алгебры. Тогда оно определяется так:

Уравнением называется равенство с неизвестным числом, которое нужно найти.

Принято обозначать неизвестные маленькими латинскими буквами, например, t , r , m др., но чаще всего используются x , y , z . Иными словами, уравнение определяет форма его записи, то есть равенство будет уравнением только тогда, когда будет приведен к определенному виду – в нем должна быть буква, значение которое надо найти.

Приведем несколько примеров простейших уравнений. Это могут быть равенства вида x = 5 , y = 6 и т.д., а также те, что включают в себя арифметические действия, к примеру, x + 7 = 38 , z − 4 = 2 , 8 · t = 4 , 6: x = 3 .

После того, как изучено понятие скобок, появляется понятие уравнений со скобками. К ним относятся 7 · (x − 1) = 19 , x + 6 · (x + 6 · (x − 8)) = 3 и др. Буква, которую надо найти, может встречаться не один раз, а несколько, как, например, в уравнении x + 2 + 4 · x − 2 − x = 10 . Также неизвестные могут быть расположены не только слева, но и справа или в обеих частях одновременно, например, x · (8 + 1) − 7 = 8 , 3 − 3 = z + 3 или 8 · x − 9 = 2 · (x + 17) .

Далее, после того, как ученики знакомятся с понятием целых, действительных, рациональных, натуральных чисел, а также логарифмами, корнями и степенями, появляются новые уравнения, включающие в себя все эти объекты. Примерам таких выражений мы посвятили отдельную статью.

В программе за 7 класс впервые возникает понятие переменных. Это такие буквы, которые могут принимать разные значения (подробнее см. в статье о числовых, буквенных выражениях и выражениях с переменными). Основываясь на этом понятии, мы можем дать новое определение уравнению:

Уравнение – это равенство, включающее в себя переменную, значение которой нужно вычислить.

То есть, к примеру, выражение x + 3 = 6 · x + 7 – это уравнение с переменной x , а 3 · y − 1 + y = 0 – уравнение с переменной y .

В одном уравнении может быть не одна переменная, а две и более. Их называют соответственно уравнениями с двумя, тремя переменными и др. Запишем определение:

Уравнениями с двумя (тремя, четырьмя и более) переменными называют уравнения, которые включают в себя соответствующее количество неизвестных.

К примеру, равенство вида 3 , 7 · x + 0 , 6 = 1 является уравнением с одной переменной x , а x − z = 5 – уравнением с двумя переменными x и z . Примером уравнения с тремя переменными может быть выражение x 2 + (y − 6) 2 + (z + 0 , 6) 2 = 26 .

Корень уравнения

Когда мы говорим об уравнении, сразу возникает необходимость определиться с понятием его корня. Попробуем объяснить, что оно означает.

Нам дано некое уравнение, включающее в себя одну переменную. Если мы подставим вместо неизвестной буквы число, то уравнение станет числовым равенством – верным или неверным. Так, если в уравнении a + 1 = 5 мы заменим букву числом 2 , то равенство станет неверным, а если 4 , то получится верное равенство 4 + 1 = 5 .

Нас больше интересуют именно те значения, с которыми переменная обратится в верное равенство. Они и называются корнями или решениями. Запишем определение.

Корнем уравнения называют такое значение переменной, которое обращает данное уравнение в верное равенство.

Корень также можно назвать решением, или наоборот – оба эти понятия означают одно и то же.

Возьмем пример для пояснения этого определения. Выше мы приводили уравнение a + 1 = 5 . Согласно определению, корнем в данном случае будет 4 , потому что при подстановке вместо буквы оно дает верное числовое равенство, а двойка не будет решением, поскольку ей отвечает неверное равенство 2 + 1 = 5 .

Сколько корней может иметь одно уравнение? Любое ли уравнение имеет корень? Ответим на эти вопросы.

Уравнения, не имеющие ни одного корня, тоже существуют. Примером может быть 0 · x = 5 . Мы можем подставить в него бесконечно много разных чисел, но ни одно из них не превратит его в верное равенство, поскольку умножение на 0 всегда дает 0 .

Также бывают уравнения, имеющие несколько корней. У них может быть как конечное, так и бесконечно большое количество корней.

Так, в уравнении x − 2 = 4 есть только один корень – шесть, в x 2 = 9 два корня ­­– три и минус три, в x · (x − 1) · (x − 2) = 0 три корня – нуль, один и два, в уравнении x=x корней бесконечно много.

Теперь поясним, как правильно записывать корни уравнения. Если их нет, то мы так и пишем: «уравнение корней не имеет». Можно также в этом случае указать знак пустого множества ∅ . Если корни есть, то пишем их через запятую или указываем как элементы множества, заключив в фигурные скобки. Так, если у какого-либо уравнения есть три корня — 2 , 1 и 5 , то пишем — 2 , 1 , 5 или < - 2 , 1 , 5 >.

Допускается запись корней в виде простейших равенств. Так, если неизвестная в уравнении обозначена буквой y , а корнями являются 2 и 7 , то мы пишем y = 2 и y = 7 . Иногда к буквам добавляются нижние индексы, например, x 1 = 3 , x 2 = 5 . Таким образом мы указываем на номера корней. Если решений у уравнения бесконечно много, то мы записываем ответ как числовой промежуток или используем общепринятые обозначения: множество натуральных чисел обозначается N , целых ­– Z , действительных – R . Скажем, если нам надо записать, что решением уравнения будет любое целое число, то мы пишем, что x ∈ Z , а если любое действительное от единицы до девяти, то y ∈ 1 , 9 .

Когда у уравнения два, три корня или больше, то, как правило, говорят не о корнях, а о решениях уравнения. Сформулируем определение решения уравнения с несколькими переменными.

Решение уравнения с двумя, тремя и более переменными – это два, три и более значения переменных, которые обращают данное уравнение в верное числовое равенство.

Поясним определение на примерах.

Допустим, у нас есть выражение x + y = 7 , которое представляет из себя уравнение с двумя переменными. Подставим вместо первой единицу, а вместо второй двойку. У нас получится неверное равенство, значит, эта пара значений не будет решением данного уравнения. Если же мы возьмем пару 3 и 4 , то равенство станет верным, значит, мы нашли решение.

Такие уравнения тоже могут не иметь корней или иметь бесконечное их количество. Если нам надо записать два, три, четыре и более значений, то мы пишем их через запятую в круглых скобках. То есть в примере выше ответ будет выглядеть как (3 , 4) .

На практике чаще всего приходится иметь дело с уравнениями, содержащими одну переменную. Алгоритм их решения мы подробно рассмотрим в статье, посвященной решению уравнений.

Если вы заметили ошибку в тексте, пожалуйста, выделите её и нажмите Ctrl+Enter

Когда система линейных уравнений имеет бесконечное множество решений

Решение системы уравнений методом Гаусса. Бесконечное множество решений

Когда система линейных уравнений имеет бесконечное множество решений

Системой m линейных уравнений с n неизвестными называется система вида

где aij и bi (i=1,…,m; b=1,…,n) – некоторые известные числа, а x1,…,xn – неизвестные. В обозначении коэффициентов aij первый индекс iобозначает номер уравнения, а второй j – номер неизвестного, при котором стоит этот коэффициент.

Коэффициенты при неизвестных будем записывать в виде матрицы , которую назовём матрицей системы.

Числа, стоящие в правых частях уравнений, b1,…,bm называются свободными членами.

Совокупность n чисел c1,…,cn называется решением данной системы, если каждое уравнение системы обращается в равенство после подстановки в него чисел c1,…,cn вместо соответствующих неизвестных x1,…,xn.

Наша задача будет заключаться в нахождении решений системы. При этом могут возникнуть три ситуации:

  1. Система может иметь единственное решение.
  2. Система может иметь бесконечное множество решений. Например, . Решением этой системы является любая пара чисел, отличающихся знаком.
  3. И третий случай, когда система вообще не имеет решения. Например, , если бы решение существовало, то x1 + x2 равнялось бы одновременно нулю и единице.

Система линейных уравнений, имеющая хотя бы одно решение, называется совместной. В противном случае, т.е. если система не имеет решений, то она называется несовместной.

Рассмотрим способы нахождения решений системы.

МАТРИЧНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ

Матрицы дают возможность кратко записать систему линейных уравнений. Пусть дана система из 3-х уравнений с тремя неизвестными:

Рассмотрим матрицу системы и матрицы столбцы неизвестных и свободных членов

т.е. в результате произведения мы получаем левые части уравнений данной системы. Тогда пользуясь определением равенства матриц данную систему можно записать в виде

или короче AX=B.

Здесь матрицы A и B известны, а матрица X неизвестна. Её и нужно найти, т.к. её элементы являются решением данной системы. Это уравнение называют матричным уравнением.

Пусть определитель матрицы отличен от нуля |A| ≠ 0. Тогда матричное уравнение решается следующим образом. Умножим обе части уравнения слева на матрицу A -1 , обратную матрице A: . Поскольку A -1 A = E и EX = X, то получаем решение матричного уравнения в виде X = A -1 B.

Заметим, что поскольку обратную матрицу можно найти только для квадратных матриц, то матричным методом можно решать только те системы, в которых число уравнений совпадает с числом неизвестных. Однако, матричная запись системы возможна и в случае, когда число уравнений не равно числу неизвестных, тогда матрица A не будет квадратной и поэтому нельзя найти решение системы в виде X = A -1 B.

Примеры. Решить системы уравнений.

Найдем матрицу обратную матрице A.

Таким образом, x = 3, y = – 1.

Решите матричное уравнение: XA+B=C, где

Выразим искомую матрицу X из заданного уравнения.

Найдем матрицу А -1 .

Решите матричное уравнение AX+B=C, где

Из уравнения получаем .

Рассмотрим систему 3-х линейных уравнений с тремя неизвестными:

Определитель третьего порядка, соответствующий матрице системы, т.е. составленный из коэффициентов при неизвестных,

называется определителем системы.

Составим ещё три определителя следующим образом: заменим в определителе D последовательно 1, 2 и 3 столбцы столбцом свободных членов

Тогда можно доказать следующий результат.

Теорема (правило Крамера). Если определитель системы Δ ≠ 0, то рассматриваемая система имеет одно и только одно решение, причём

Доказательство. Итак, рассмотрим систему 3-х уравнений с тремя неизвестными. Умножим 1-ое уравнение системы на алгебраическое дополнение A11 элемента a11, 2-ое уравнение – на A21 и 3-е – на A31:

Сложим эти уравнения:

Рассмотрим каждую из скобок и правую часть этого уравнения. По теореме о разложении определителя по элементам 1-го столбца

Далее рассмотрим коэффициенты при x2:

Аналогично можно показать, что и .

Наконец несложно заметить, что

Таким образом, получаем равенство: .

Аналогично выводятся равенства и , откуда и следует утверждение теоремы.

Таким образом, заметим, что если определитель системы Δ ≠ 0, то система имеет единственное решение и обратно. Если же определитель системы равен нулю, то система либо имеет бесконечное множество решений, либо не имеет решений, т.е. несовместна.

Примеры. Решить систему уравнений

Решите систему уравнений при различных значениях параметра p:

Система имеет единственное решение, если Δ ≠ 0.

  1. При
  2. При p = 30 получаем систему уравнений которая не имеет решений.
  3. При p = –30 система принимает вид и, следовательно, имеет бесконечное множество решений x=y,y Î R.

Ранее рассмотренные методы можно применять при решении только тех систем, в которых число уравнений совпадает с числом неизвестных, причём определитель системы должен быть отличен от нуля. Метод Гаусса является более универсальным и пригоден для систем с любым числом уравнений. Он заключается в последовательном исключении неизвестных из уравнений системы.

Вновь рассмотрим систему из трёх уравнений с тремя неизвестными:

Первое уравнение оставим без изменения, а из 2-го и 3-го исключим слагаемые, содержащие x1. Для этого второе уравнение разделим на а21 и умножим на –а11, а затем сложим с 1-ым уравнением. Аналогично третье уравнение разделим на а31 и умножим на –а11, а затем сложим с первым. В результате исходная система примет вид:

Теперь из последнего уравнения исключим слагаемое, содержащее x2. Для этого третье уравнение разделим на , умножим на и сложим со вторым. Тогда будем иметь систему уравнений:

Отсюда из последнего уравнения легко найти x3, затем из 2-го уравнения x2 и, наконец, из 1-го – x1.

При использовании метода Гаусса уравнения при необходимости можно менять местами.

Часто вместо того, чтобы писать новую систему уравнений, ограничиваются тем, что выписывают расширенную матрицу системы:

и затем приводят её к треугольному или диагональному виду с помощью элементарных преобразований.

К элементарным преобразованиям матрицы относятся следующие преобразования:

  1. перестановка строк или столбцов;
  2. умножение строки на число, отличное от нуля;
  3. прибавление к одной строке другие строки.

Примеры: Решить системы уравнений методом Гаусса.

Вернувшись к системе уравнений, будем иметь

Выпишем расширенную матрицу системы и сведем ее к треугольному виду.

Вернувшись к системе уравнений, несложно заметить, что третье уравнения системы будет ложным, а значит, система решений не имеет.

Разделим вторую строку матрицы на 2 и поменяем местами первый и третий столбики. Тогда первый столбец будет соответствовать коэффициентам при неизвестной z, а третий – при x.

Вернемся к системе уравнений.

Из третьего уравнения выразим одну неизвестную через другую и подставим в первое.

Таким образом, система имеет бесконечное множество решений.

Видео: 15. Однородная система линейных уравнений / фундаментальная система решений Скачать

15. Однородная система линейных уравнений / фундаментальная система решений

Исследование СЛАУ. Общие сведения

В данной статье мы расскажем о методах, видах, условиях и определениях исследований решений систем линейных уравнений, что такое метод Кронекера-Капели, а также приведем примеры.

Видео: 14. Метод Гаусса решения систем линейных уравнений ( бесконечное множество решений ). Часть 3 Скачать

14. Метод Гаусса решения систем линейных уравнений ( бесконечное множество решений ). Часть 3

Общие сведения (определения, условия, методы, виды)

Системы линейных алгебраических уравнений с n неизвестными могут иметь:

  • единственное решение;
  • бесконечное множество решение (неопределенные СЛАУ);
  • ни одного решения (несовместные СЛАУ).

Система x + y + z = 1 2 x + 2 y + 2 z = 3 не имеет решений, поэтому она несовместна.

Система x + y = 1 2 x + 7 y = — 3 имеет единственное решение x = 2 ; y = 1 .

Система x + y = 1 2 x + 2 y = 2 3 x + 3 y = 3 имеет бесконечное множество решений x = t y = 1 — t при — ∞ t ∞ .

Перед решением системы уравнений необходимо исследовать систему, т.е. ответить на следующие вопросы:

  • Совместна ли система?
  • Если система совместна, то, какое количество решений она имеет — одно или несколько?
  • Как найти все решения?

Если система малоразмерна при m = n , то ответить на поставленные вопросы можно при помощи метода Крамера:

  • если основной определитель системы, то система совместна и имеет единственное решение, которое вычисляется методом Крамера;
  • если, и один из вспомогательных определителей, то система не является совместной, т.е. не имеет решений;
  • если и все, и один из коэффициентов СЛАУ, то система не является определенной и имеет бесконечное множество решений.

Видео: Система уравнений имеет бесконечное множество решений | Системы уравнений | Алгебра 1 Скачать

Система уравнений имеет бесконечное множество решений | Системы уравнений | Алгебра 1

Ранг матрицы и его свойства

Бывают случаи, которые выбиваются из представленных вариантов решения СЛАУ, например, линейные уравнения с большим количеством уравнений и неизвестных.

Для такого варианта решения существует ранг матрицы, который представляет собой алгоритм действий в случае решения системы матрицы, когда

В математике выделяют следующие подходы к определению ранга матрицы:

  • при помощи понятия линейной зависимости/независимости строк/столбцов матрицы. Ранг равен максимальному количеству независимых строк (столбцов) матрицы
  • при помощи понятия минора матрицы в качестве наивысшего порядка минора, который отличается от нуля. Минор матрицы порядка k — определитель k-го порядка, составленный из элементов, которые стоят на пересечении вычеркиваемых k-строк и k-столбцов матрицы;
  • при помощи метода Гаусса. По завершении прямого хода ранг матрицы равняется количеству ненулевых строк.

Обозначение ранга матрицы: r ( A ) , r g ( A ) , r A .

Свойства ранга матрицы:

  1. квадратная невырожденная матрица обладает рангом, который отличается от нуля;
  2. если транспонировать матрицу, то ранг матрицы не изменяется;
  3. если поменять местами 2 параллельные строки или 2 параллельных столбца, ранг матрицы не изменяется;
  4. при удалении нулевого столбца или строки ранг матрицы не изменяется;
  5. ранг матрицы не изменяется, если удалить строку или столбец, которые являются линейной комбинацией других строк;
  6. при умножении все элементов строки/столбца на число k н е р а в н о н у л ю ранг матрицы не изменяется;
  7. ранг матрицы не больше меньшего из ее размеров: r ( А ) ≤ m i n ( m ; n ) ;
  8. когда все элементы матрицы равны нулю, то только тогда r ( A ) = 0 .

А 1 = 1 1 1 2 2 2 3 3 3 , B 1 = 1 0 0 0 0 0

r ( A 1 ) = 1 , r ( B 1 ) = 1

А 2 = 1 2 3 4 0 5 6 7 0 0 0 0 ; В 2 = 1 1 3 1 2 1 4 3 1 2 5 0 5 4 13 6

Видео: Когда система уравнений имеет бесконечное множество решений . Скачать

Когда система уравнений имеет бесконечное множество решений .

VMath

Инструменты сайта

Основное

Навигация
Информация
Действия

Видео: Система уравнений не имеет решений или имеет бесчисленное множество решений Скачать

Система уравнений не имеет решений или имеет бесчисленное множество решений

Системы линейных уравнений

Обозначим через $ mathbb A_ $ любое из множеств $ mathbb Q_, mathbb R_ $ или $ mathbb C_ $.

Примеры систем уравнений над $ mathbb R $.

Относительно числа $ m_ $ уравнений не делается ни какого предположения: оно может быть меньше, больше или равно числу переменных $ n_ $. Если $ m_>n $ то система называется переопределенной. Решением системы уравнений называется любой набор значений переменных $ x_1=alpha_,dots, x_n = alpha_n $, обращающий каждое из уравнений в истинное равенство. Система называется совместной если она имеет хотя бы одно решение и несовместной в противном случае.

Можно доказать (см. результаты ☟ НИЖЕ ), что все возможности для произвольной системы ограничиваются следующими вариантами:

1. система совместна и имеет единственное решение;

2. cистема совместна и имеет бесконечное множество решений;

3. cистема несовместна.

При этом все решения будут находиться в том же множестве $ mathbb A_ $, что и коэффициенты системы.

Видео: Математика без Ху!ни. Метод Гаусса. Совместность системы. Ранг матрицы. Скачать

Математика без Ху!ни. Метод Гаусса. Совместность системы. Ранг матрицы.

Матричная форма записи

Видео: Алгебраическое определение количества решений системы линейных уравнений | Алгебра I Скачать

Алгебраическое определение количества решений системы линейных уравнений | Алгебра I

Исключение переменных (метод Гаусса)

метода достаточно проста.

Ответ. $ x_=1/4, x_2=-5/8, x_3=-5/8 $.

Теперь осталось формализовать изложенную идею метода (сформулировав допустимые правила действия над уравнениями — те, что в принципе, очевидны из здравого смысла ), а также исследовать возможные последствия его применения к системам общего вида.

Исключение переменных

Элементарными преобразованиями системы л.у. называются преобразования следующих трех типов:

1. перестановка двух уравнений;

2. умножение обеих частей уравнения на любое отличное от нуля число;

3. прибавление к одному уравнению любого другого, умноженного на произвольное число: пара уравнений $$ begin a_x_1 +a_x_2+ ldots+a_x_n &=&b_j,\ a_x_1 +a_x_2+ ldots+a_x_n &=&b_k end $$ заменяется парой $$ begin (a_+ a_) x_1 &+ (a_+ a_) x_2 &+ ldots &+ (a_+ a_) x_n &=&b_j + b_k, , \ a_x_1 &+a_x_2&+ ldots &+a_x_n &=&b_k , . end $$

Теорема. Любое элементарное преобразование системы л.у. переводит эту систему в ей эквивалентную, т.е. имеющую то же множество решений, что и исходная.

Задача. С помощью элементарных преобразований привести систему л.у. к наиболее простому виду: такому, из которого легко было бы установить множество решений.

Предположим, что первое уравнение системы содержит явно неизвестную $ x_ $, т.е. $ a_^ ne 0 $. Исключим эту неизвестную из всех оставшихся уравнений. С этой целью вычтем из второго уравнения первое, домноженное на $ a_/a_^ $. Получим $$left(a_- frac a_ right)x_2 + dots + left(a_- frac a_ right)x_n = b_2 — frac b_1 , $$ Аналогичное преобразование — вычитание из третьего уравнения системы первого, умноженного на $ a_/a_^ $, позволяет исключить $ x_ $ из этого уравнения, т.е. заменить его на $$left(a_- frac a_ right)x_2 + dots + left(a_- frac a_ right)x_n = b_3 — frac b_1 . $$ Продолжаем процесс далее. В конечном итоге исключаем $ x_ $ из всех уравнений кроме первого: $$ left< begin a_x_1 &+a_x_2&+ ldots&+a_x_n &=b_1,\ &a_^x_2&+ ldots&+a_^x_n &=b_2^,\ &dots & & & dots \ &a_^x_2&+ ldots&+a_^x_n &=b_m^. end right. npu begin a_^ &= & displaystyle a_ — frac ,\ b_j^ &= & displaystyle b_j — frac . end $$ Полученная система эквивалентна исходной системе, однако она имеет более простой вид: в ней выделилась подсиcтема $$ left< begin a_^x_2&+ ldots&+a_^x_n &=b_2^,\ dots & & & dots \ a_^x_2&+ ldots&+a_^x_n &=b_m^, end right. $$ которая не зависит от переменной $ x_ $. К этой новой подсистеме можно применить те же рассуждения, что и к исходной системе, поставив теперь целью исключение переменной $ x_ $.

Понятно, что процесс исключения может быть продолжен и далее. Теперь посмотрим, где он может прерваться. Может так случиться, что очередная, $ ell_ $-я подсистема имеет коэффициент $ a_^ $ равным нулю, что не позволит алгоритму идти дальше — т.е. исключить переменную $ x_^ $ из оставшихся уравнений (в принципе, такое могло случиться уже на первом шаге, если бы коэффициент $ a_^ $ был бы равен нулю). Возможные варианты дальнейших действий:

1. если хотя бы один коэффициент при $ x_^ $ в одном из оставшихся уравнений отличен от нуля: $ a_^ne 0^ $, то это уравнение переставляется с $ ell_ $-м;

2. если при всех $ jge ell^ $ коэффициенты $ a_^ $ равны нулю, то переменная $ x_^ $ не входит ни в одно оставшееся уравнение, и можно перейти к исключению переменной $ x_^ $.

Поскольку число переменных конечно, то алгоритм исключения должен завершиться за конечное число шагов. Чем он может завершиться? Окончательная система должна иметь вид: $$ left< begin a_x_1 +&a_x_2&+ ldots& +a_x_& +a_ x_&+ ldots + & a_x_n &=b_1,\ &a_^x_2&+ ldots& +a_^ x_& +a_^ x_&+ ldots + & a_^ x_n &=b_2^,\ & & ddots & & & & & dots \ & & & a_ <>^x_ & + a_ ^x_& + ldots + & a_ ^x_n &=b_^, \ & & & & & & 0 &=b_^, \ & & & & & & dots & \ & & & & & & 0 &=b_^, \ end right. $$ при $ le n_ $. Заметим, что все коэффициенты этой системы будут принадлежать тому же множеству, что и коэффициенты исходной системы.

Предположение . Мы будем считать, что каждое из первых $ _ $ уравнений системы содержит в своей левой части хотя бы одну переменную с ненулевым коэффициентом.

Процесс получения системы такого вида из исходной системы уравнений называется прямым ходом метода Гаусса.

Исторический комментарий о Гауссе ☞ ЗДЕСЬ.

Установление множества решений

Теорема. Если хотя бы одно из чисел $ b_^,dots , b_^ $ отлично от нуля, то исходная система линейных уравнений будет несовместной.

Для простоты мы будем иллюстрировать наши рассуждения на системах л.у. над $ mathbb R_ $, в этом же множестве искать решения. Каждое из преобразований метода Гаусса будем обозначать $ to_ $.

Пример. Решить систему л.у.

Ответ. Система несовместна.

Пусть теперь $ b_^=0,dots, b_^=0 $. Возможны два случая: $ =n_ $ и $ предположения , имеем $ a_^ ne 0 $. Но тогда, поскольку система является конечной стадией прямого хода метода Гаусса, то и все коэффициенты $ a_^, dots, a_^, a_ $ должны быть отличны от нуля — в противном случае метод Гаусса не остановился бы на системе такого вида; он называется треугольным: Из последнего уравнения системы можно однозначно установить значение $ x_ $: $$x_n=b_n^ big/ a_^ .$$ Далее, подставляя это значение в $ (n-1) $-е уравнение системы, выражаем $ x_ $: $$ x_= frac< a_^>= frac< b_^ — a_^ b_n^ Big/ a_^> < a_^>. $$ Подставляем полученные значения для $ x_ $ и $ x_ $ в $ (n-2)_ $-е уравнение системы, выражаем $ x_ $, и т.д., в конце концов приходим к первому уравнению, из которого выражаем $ x_ $ если ранее уже получены выражения для $ x_2,dots,x_ $.

Теорема. Если прямой ход метода Гаусса заканчивается треугольной системой, т.е. $ mathfrak r = n_ $ и $ b_^=0,dots, b_^=0 $, то исходная система линейных уравнений имеет единственное решение.

Пример. Решить систему л.у.

Ответ. $ x_1=1,, x_=2,, x_3=-2 $ .

Исследуем теперь случай $ 1) : На основании предположения , в $ $-м уравнении этой системы имеется хотя бы один ненулевой коэффициент в левой части, пусть $ a_ <>^ne 0 $ — первый из них. Если $ =n $, то из этого уравнения однозначно определится $ x_ $ $$ x_n=alpha_n = b_^ big/ a_ ^ . $$ Если же $ предположения , в этом уравнении имеется хотя бы один ненулевой коэффициент в левой части; пусть $ a_^ne 0_ $ — первый из них. Поскольку мы преположили, что система является конечной стадией прямого хода метода Гаусса, то $ по крайней мере две переменные, значения которых еще не были зафиксированы на предыдущих шагах. Это следует из предположения, что число уравнений $ _ $ меньше числа неизвестных $ n_ $. Такое уравнение допускает бесконечное число решений, любое из которых в ходе дальнейших шагов может быть «доделано» до решения системы.

Теорема. Если прямой ход метода Гаусса заканчивается трапециевидной системой, т.е. $ mathfrak r 2) матрицы $ A_ $ (третьего порядка). Понятие определителя распространяется и на квадратные матрицы бóльших порядков; образно говоря, определитель — это функция элементов матрицы, отвечающая за единственность решения системы уравнений.

Дальнейший матричный анализ метода Гаусса ☞ ЗДЕСЬ.

Видео: Неоднородная система линейных уравнений Скачать

Неоднородная система линейных уравнений

Формулы Крамера

Рассмотрим систему линейных уравнений с квадратной матрицей $ A_ $, т.е. такую, у которой число уравнений совпадает с числом неизвестных.

Теорема. Cистема

$$ leftимеет единственное решение тогда и только тогда, когда определитель матрицы этой системы отличен от нуля: $$ left| begin a_ & a_ & dots & a_ \ a_ & a_ & dots & a_ \ dots &&& dots \ a_ & a_ & dots & a_ end right| ne 0 . $$ В этом случае решение можно вычислить по формулами Крамера 3) : $$ x_k =frac quad npu quad kin . $$ Для получения значения $ x_ $ в числитель ставится определитель, получающийся из $ det A_ $ заменой его $ k_ $-го столбца на столбец правых частей ( здесь $ | $ означает конкатенацию).

Доказательство ☞ ЗДЕСЬ

Пример. Решить систему уравнений

Решение системы линейных уравнений с квадратной матрицей $ A_ $ является непрерывной функцией коэффициентов этой системы при условии, что $ det A_ ne 0 $.

Кроме того, формулы Крамера начинают конкурировать по вычислительной эффективности с методом Гаусса в случае систем, зависящих от параметра. Подробнее ☞ ЗДЕСЬ.

Еще один способ решения системы основан на построении обратной матрицы: $$ AX= quad Rightarrow quad X=A^ . $$ Этот способ малоэффективен при фиксированных числовых $ A_ $ и $ _ $.

Найти достаточное условие существования общего решения систем уравнений:

$$ A_1 X = _1 quad u quad A_2 Y = _2 , $$ при квадратных матрицах $ A_1 $ и $ A_2 $ одинакового порядка.

Видео: Когда система имеет бесконечное количество решений Скачать

Когда система имеет бесконечное количество решений

Теорема Кронекера-Капелли

Матрица, получающаяся конкатенацией матрицы $ A_ $ и столбца правых частей $ _ $ $$ [ A| ] = left( begin a_ & a_ & dots & a_ & b_1 \ a_ & a_ & dots & a_ & b_2 \ dots &&& & dots \ a_ & a_ & dots & a_ & b_m end right)_ $$ называется расширенной матрицей системы линейных уравнений $ AX= $.

Теорема [Кронекер, Капелли]. Система $ AX= $ совместна тогда и только тогда, когда ранг матрицы этой системы совпадает с рангом ее расширенной матрицы:

$$ operatorname, A = operatorname, [ A| ] . $$ При выполнении этого условия, система имеет единственное решение, если число неизвестных $ n_ $ совпадает с общим значением ранга $ mathfrak r_ $, и бесконечное множество решений, если $ n_ $ больше этого значения.

Доказательство необходимости. Пусть существует решение $ x_1=alpha_1,dots,x_n=alpha_n $ системы, тогда $$alpha_1 A_+dots+alpha_n A_= ,$$ т.е. столбец $ $ линейно выражается через столбцы $ A_,dots,A_ $. Но тогда $$ operatorname =operatorname .$$ Следовательно $ operatorname, A = operatorname, [ A| ] $.

Доказательство достаточности проводится в следующем пункте. ♦

Пример. Исследовать совместность системы уравнений

Решение. В этом примере число уравнений совпадает с числом неизвестных. Это обстоятельство несколько облегчает рассуждения. Обратимся к замечанию из предыдущего пункта: система л.у. с числом уравнений, совпадающем с числом неизвестных, как правило, совместна. Тогда попробуем установить условия, обеспечивающие противоположное свойство — несовместность. Оно, фактически, единственно: за все отвечает определитель системы $ det A_ $. Если он отличен от нуля — система совместна. $$det A = left| begin &1&1&1 \ 1&&1&1 \ 1&1&&1 \ 1&1&1& end right|= left| begin (-1) &(1-)&0&0 \ 0&(-1)&(1-)&0 \ 0&0&(-1)&(1-) \ 1&1&1& end right| =(-1)^3 left| begin 1 &-1&0&0 \ 0&1&-1&0 \ 0&0&1&-1 \ 1&1&1& end right|= $$ $ =(-1)^3(+3) $. По теореме Крамера при $ ne 1 $ и при $ ne -3 $ решение системы единственно: $$x_1=x_2=x_3=x_4=1/(+3) .$$

Осталось исследовать критические случаи: $ =1_ $ и $ = -3 $: определитель системы обращается в нуль, но система может оказаться совместной. Придется вычислять ранги, но, к счастью, уже числовых матриц (а не зависящих от параметра, как исходная!). При $ = 1_ $ имеем $$ operatorname left( begin 1 &1&1&1 \ 1&1&1&1 \ 1&1&1&1 \ 1&1&1&1 end right)= operatorname left( begin 1&1&1&1&1 \ 1&1&1&1&1 \ 1&1&1&1&1 \ 1&1&1&1&1 end right)=1 , $$ и система совместна. Она эквивалентна единственному уравнению $$x_1+x_2+x_3+x_4=1 ,$$ которое имеет бесконечно много решений.

При $ = -3 $: $$ operatorname left( begin -3 &1&1&1 \ 1&-3&1&1 \ 1&1&-3&1 \ 1&1&1&-3 end right)=3,quad operatorname left( begin -3 &1&1&1&1 \ 1&-3&1&1&1 \ 1&1&-3&1&1 \ 1&1&1&-3&1 end right)=4 $$ и система несовместна.

Ответ. Система несовместна при $ = -3 $; она имеет бесконечное множество решений при $ = 1_ $ и единственное решение при $ notin $.

Система однородных уравнений

Пример. Найти условие, при котором три точки плоскости с координатами $ (x_1,y_1), (x_2,y_2) $ и $ (x_3,y_) $ лежат на одной прямой.

Доказать, что для совместности системы

An elementary treatise on determinants

в следующей формулировке.

Теорема. Для того чтобы система $ n_ $ неоднородных уравнений была совместна, необходимо и достаточно, чтобы порядок наибольшего отличного от нуля минора был одинаков в расширенной и нерасширенной матрице системы.

Додсон — один из самых знаменитых математиков мира. Назовите его псевдоним.

Ответ ☞ ЗДЕСЬ

Видео: ФСР. Система однородных уравнений. Общее решение Скачать

ФСР. Система однородных уравнений. Общее решение

Общее решение

Пусть выполнено условие теоремы Кронекера-Капелли: $ operatorname (A)=operatorname[Amid mathcal B ] =mathfrak $. По определению ранга матрицы, в матрице $ A $ существует минор порядка $ mathfrak $, отличный от нуля; этот же минор останется и минором расширенной матрицы $ [ Amid mathcal B ] $. Пусть, для определенности, ненулевой минор находится в левом верхнем углу матрицы 4) : $$ Delta = Aleft( begin 1 & 2 & dots & mathfrak \ 1 & 2 & dots & mathfrak end right) = left| begin a_ & a_ & dots & a_ \ a_ & a_ & dots & a_ \ dots &&& dots \ a_ & a_ & dots & a_ end right| ne 0 . $$ Тогда первые $ mathfrak $ строк матрицы $ A $ линейно независимы, а остальные будут линейно выражаться через них. Это же утверждение будет справедливо и для строк матрицы $ [Amid mathcal B] $. Умножая первые $ mathfrak $ уравнений системы на соответствующие числа и складывая их, получим любое оставшееся уравнение. Таким образом, система уравнений может быть заменена эквивалентной ей системой из первых $ mathfrak $ уравнений: $$ left< begin a_x_1+dots+a_x_&+a_x_+ dots +a_x_n&=&b_1, \ dots & & & dots \ a_x_1+dots+a_x_& +a_x_+dots +a_x_n&=&b_mathfrak end right. quad iff quad A^ X=^ $$ Если $ mathfrak=n $, то матрица $ A^ $ квадратная. По предположению $ det A^ ne 0 $. По теореме Крамера решение такой системы единственно.

Пусть теперь $ mathfrak произвольных фиксированных значениях $ x_,dots,x_n $: $$ x_j=frac< left| begin a_ & dots &a_ &left[ b_1-(a_x_+dots +a_x_n) right] &a_& dots &a_ \ dots &&&dots&&& dots \ a_ & dots &a_ & left[ b_- (a_x_+dots +a_x_n) right] &a_& dots &a_ end right| > $$ $$ mbox jin . $$ Таким образом, в этом случае система имеет бесконечное множество решений. Используя свойство линейности определителя по столбцу (см. свойство 5 ☞ ЗДЕСЬ ), формулы можно переписать в виде $$ x_j=beta_j + gamma_x_+dots+gamma_x_n npu jin . $$ Здесь $$ beta_j =frac left| begin a_ & dots &a_ & b_1 &a_& dots &a_ \ vdots &&&vdots&&& vdots \ a_ & dots &a_ & b_ &a_& dots &a_ end right|, , $$ $$ gamma_ = -frac left| begin a_ & dots &a_ & a_ &a_& dots &a_ \ vdots &&&vdots&&& vdots \ a_ & dots &a_ & a_ &a_& dots &a_ end right| . $$ Эти формулы называются общим решением системы $ A X=mathcal B $. Участвующие в них переменные $ x_,dots,x_n $ называются основными (или свободными), а $ x_1,dots,x_ $ — зависимыми. Решение, получающееся из общего решения фиксированием значений основных переменных, называется частным решением системы уравнений.

Пример. Исследовать совместность и найти общее решение системы уравнений:

Решение проведем двумя способами, соответствующими двум способам вычисления ранга матрицы. Вычисляем сначала ранг матрицы $ A $ по методу окаймляющих миноров: $$ |2| ne 0,quad left| begin 2 & 1 \ 6 & 2 end right| ne 0, quad left| begin 2 & 1 & 2 \ 6 & 2 & 4 \ 4 & 1 & 1 end right|=2 ne 0 , $$ а все миноры, окаймляющие последний, равны нулю. Итак, $ operatorname (A) =3 $. Для нахождения ранга расширенной матрицы $ [Amid mathcal B] $ достаточно проверить окаймление найденного ненулевого минора третьего порядка с помощью элементов взятых из столбца правых частей. Имеется всего один такой минор, и он равен нулю. Следовательно $ operatorname[ Amid mathcal B ] =3 $, система совместна, и имеет бесконечное множество решений.

Ненулевой минор третьего порядка (базисный минор) находится в первой, второй и четвертых строках, что означает линейную независимость соответствующих уравнений. Третье уравнение линейно зависит от остальных, и может быть отброшено. Далее, указанный базисный минор образован коэффициентами при $ x_1,x_3 $ и $ x_4 $. Следовательно оставшиеся уравнения могут быть разрешены относительно этих переменных, т.е. они — зависимые, а $ x_2 $ и $ x_5 $ — основные. Использование формулы дает общее решение $$ begin x_1&=&frac -x_2frac -x_5frac =-frac+fracx_2+fracx_5, \ & & \ x_3&=&frac -x_2frac -x_5frac=3-4x_5, \ & & \ x_4 &=&frac -x_2frac -x_5frac = 0. end $$ Решим теперь ту же задачу, воспользовавшись методом Гаусса исключения переменных в системе линейных уравнений: $$ left< begin 2x_1&-x_2&+x_3&+2x_4&+3x_5&=&2, \ &&x_3&+2x_4&+4x_5&=&3, \ &&&x_4&&=&0 end right. $$ Используя обратный ход метода Гаусса, снова приходим к полученным формулам.

Ответ. Общее решение системы: $ x_1=1/2 (x_2+x_5-1), x_3=3-4,x_5, x_4=0 $.

Проанализируем теперь полученные общие формулы для общего решения. В этих формулах $ beta_j $ представляет решение системы, получаемое при $ x_=0,dots,x_n=0 $. Величины же коэффициентов $ gamma_ $ вовсе не зависят от правых частей системы и будут одинаковыми при любых значениях $ b_1,dots,b_m $. В частности, если $ b_1=0,dots,b_m=0 $, то в формулах величины $ beta_j $ обращаются в нуль и эти формулы превращаются в $$ x_j=gamma_x_+dots+gamma_x_n npu jin . $$

Вывод. Формула общего решения системы $ A X=mathcal B $: $$ x_j=beta_j + gamma_x_+dots+gamma_x_n npu jin $$ состоит из двух частей: слагаемые, не содержащие свободных переменных, определяют частное решение неоднородной системы: $$ x_1= beta_1,dots, x_= beta_,x_=0,dots,x_n=0 ; $$ оставшиеся после их отбрасывания формулы задают общее решение системы $ AX=mathbb O $. Этот результат обобщается в следующей теореме.

Теорема. Общее решение системы уравнений $ A X=mathcal B $ представимо в виде суммы какого-то частного решения этой системы и общего решения соответствующей однородной системы $ A X=mathbb O $.

Доказательство тривиально если система $ A X=mathcal B $ имеет единственное решение. Если же решений бесконечно много, то выбрав какое-то одно частное $ X=X_1 $ мы получаем, что любое другое частное решение $ X=X_2 $ должно быть связано с первым соотношением $$ A(X_2-X_1)=mathbb O , $$ т.е. разность частных решений неоднородной системы обязательно является решением однородной системы уравнений $ AX=mathbb O $. ♦

Теперь посмотрим как можно описать общее решение однородной системы.

Система однородных уравнений

Задача ставится о поиске нетривиального решения. Оно не всегда существует. Так, к примеру, если матрица $ A_ $ системы — квадратная и имеет ненулевой определитель, то, согласно теореме Крамера, нетривиальных решений у однородной системы нет. Теорема Кронекера-Капелли утверждает, что условие $ det (A_) = 0 $ является и достаточным для существования нетривиального решения.

Теорема 1. Для того, чтобы система однородных уравнений с квадратной матрицей $ A_ $ имела нетривиальное решение необходимо и достаточно, чтобы $ det (A_) = 0 $.

Для произвольной (не обязательно квадратной) матрицы $ A_ $ имеет место следующий общий результат.

Теорема 2. Если $ operatorname (A)=mathfrak r 5) $ A_^ $.

Теорема 3. Множество решений системы однородных уравнений образует линейное подпространство пространства $ mathbb A^ $. Размерность этого подпространства равна $ n-mathfrak r $, а фундаментальная система решений образует его базис.

Пусть матрица системы $ AX=mathbb O $ квадратная и

$$ operatorname (A) =n_-1 , .$$ Доказать, что если ненулевой минор матрицы порядка $ n_-1 $ соответствует какому-нибудь элементу $ j_ $-й строки, то система алгебраических дополнений к элементам $ a_,dots,a_^ $ этой строки составляет ФСР для $ AX=mathbb O_ $. Например, для системы $$ left< begin a_x_1 +a_x_2+a_x_3&=0,\ a_x_1 +a_x_2+a_x_3&=0 end right. $$ ФСР состоит из решения $$ x_1=left| begin a_ & a_ \ a_ & a_ end right| , x_2=-left| begin a_ & a_ \ a_ & a_ end right| , x_3=left| begin a_ & a_ \ a_ & a_ end right| , $$ если только хотя бы один из миноров отличен от нуля.

Теперь обсудим способы нахождения ФСР.

1. Первый из них получается из общего метода решения системы линейных уравнений, рассмотренного в предыдущем пункте. Так же, как и в том пункте, сделаем упрощающее обозначения предположение, что зависимыми переменными являются первые $ x_,dots,x_ $, т.е. общее решение задается формулами $$ x_j=gamma_x_+dots+gamma_x_n npu jin . $$ Иными словами, вектор столбец $$ X=left(begin gamma_x_+dots+gamma_x_n \ gamma_x_+dots+gamma_x_n \ vdots \ gamma_x_+dots+gamma_x_n \ x_ \ x_ \ vdots \ x_ endright) $$ будет решением однородной системы при любых наборах значений основных переменных $ x_,dots,x_ $. Представим этот вектор в виде суммы векторов: $$ =x_ underbrace < left(begin gamma_\ gamma_ \ vdots \ gamma_ \ 1 \ 0 \ vdots \ 0 endright)>_ + x_ underbrace \ gamma_ \ vdots \ gamma_ \ 0 \ 1 \ vdots \ 0 endright)>_+dots+ x_ underbrace _ . $$ Таким образом, любое решение однородной системы представимо в виде линейной комбинации $ n_- mathfrak r $ фиксированных решений. Именно эти решения и можно взять в качестве ФСР — их линейная независимость очевидна (единицы в нижних частях каждого вектора $ X_ $ расположены на разных местах, и ни какая линейная комбинация столбцов $ < X_1,dots,X_>$ не сможет обратить их одновременно в нуль).

Оформим этот способ построения ФСР в теорему:

Теорема 4. Если система уравнений $ AX=mathbb O $ имеет структуру матрицы $ A_ $ вида:

$$ A = left[ E_ mid P_ right] , $$ то ее ФСР состоит из столбцов матрицы $$ left[ begin — P^ \ hline E_ end right] . $$

Пример. Найти ФСР для системы уравнений

2. Этот способ напоминает вычисление обратной матрицы методом приписывания единичной матрицы. Транспонируем матрицу $ A_ $ системы и припишем к ней справа единичную матрицу порядка $ n_ $: $$ left[ A^ | E_n right] = left(begin a_ & a_ & dots & a_ & 1 & 0 & 0 & dots & 0 \ a_ & a_ & dots & a_ & 0 & 1 & 0 & dots & 0 \ a_ & a_ & dots & a_ & 0 & 0 & 1 & dots & 0 \ vdots & & & vdots & vdots & & & ddots & vdots \ a_ & a_ & dots & a_ & 0 & 0 & 0 & dots & 1 end right) ; $$ здесь $ |_ $ означает конкатенацию. Получившуюся матрицу элементарными преобразованиями строк приводим к форме: $$ left( begin hat A & K \ mathbb O & L end right) = left(begin color & * & * & dots & * & * & * & * & * & * & * & dots & * \ 0 & color & * & dots & * & * & * & * & * & * & * & dots & * \ 0 & 0 & color & dots & * & * & * & * & * & * & * & dots & * \ vdots & & & ddots & & vdots & & & vdots & & & & vdots \ 0 & 0 & dots & & 0 & color & * & * & * & * & * & dots & * \ hline 0 & 0 & dots & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & Box & Box & Box & dots & Box \ vdots & & & & & vdots & & & vdots & & & & vdots \ 0 & 0 & dots & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & Box & Box & Box & dots & Box end right) begin left.begin \ \ \ \ \ endright> mathfrak r \ left. begin \ \ \ endright> n — mathfrak r end . $$ Элементы трапециевидной матрицы $ hat A $, обозначенные $ color $, могут быть равны нулю, но $ operatorname(hat A)= mathfrak r_ $. В этом случае строки матрицы $ L_ $, образовавшейся в правом нижнем углу (ее элементы обозначены $ Box $), составляют ФСР для системы $ AX=mathbb O $.

Пример. Найти ФСР для системы уравнений

$$ left(begin 1 & -3 & 1 & -8 & 6 & 1 \ 2 & -1 & 1 & -7 & 5 & & 1 \ 1 & 2 & 3 & 4 & 5 & & & 1 \ 3 & -4 & 2 & -15 & 11 &&&& 1 \ -1 & 1 & 1 & 6 & 0 &&&&& 1 \ 2 & -1 & 3 & -5 & 9 &&&&&& 1 end right)_ $$ к трапециевидной форме с помощью элементарных преобразований строк: $$ rightarrow left(begin 1 & -3 & 1 & -8 & 6 & 1 \ 0 & 5 & -1 & 9 & -7 &-2 & 1 \ 0 & 5 & 2 & 12 & -1 &-1 &0 & 1 \ 0 & 5 & -1 & 9 & -7 &-3&0&0& 1 \ 0 & -2 & 2 & -2 & 6 &1&0&0&0& 1 \ 0 & 5 & 1 & 11 & -3 &-2&0&0&0&0& 1 end right)rightarrow $$ $$ rightarrow left(begin 1 & -3 & 1 & -8 & 6 & 1 \ 0 & 5 & -1 & 9 & -7 &-2 & 1 \ 0 & 0 & 3 & 3 & 6 &1 &-1 & 1 \ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 &-1&-1&0& 1 \ 0 & 0 & 8/5 & 8/5 & 16/5 &1/5&2/5&0&0& 1 \ 0 & 0 & 2 & 2 & 4 &0&-1&0&0&0& 1 end right)rightarrow $$ $$ rightarrow left(begin 1 & -3 & 1 & -8 & 6 & 1 \ 0 & 5 & -1 & 9 & -7 &-2 & 1 \ 0 & 0 & 3 & 3 & 6 &1 &-1 & 1 \ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 &-1&-1&0& 1 \ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 &-1/3&14/15&-8/15&0& 1 \ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 &-2/3&-1/3&-2/3&0& 0 & 1 end right) $$

3. Еще один способ построения ФСР основан на теореме Гамильтона-Кэли.

Теорема. Пусть матрица системы $ AX=mathbb O $ квадратная и $ operatorname (A) = $. Тогда характеристический полином матрицы $ A_ $ имеет вид:

Пример. Найти ФСР для системы уравнений

Решение. Здесь $$ A= left( begin 1 & 1 & -1 & -1 \ 2 & 3 & 1 & -2 \ 0 & 0 & 0 & 0 \ 0 & 0 & 0 & 0 end right), quad det (A-lambda E) = lambda^2(lambda^2-4lambda+1), $$ $$ A^2-4A+E= left( begin 0 & 0 & 4 & 1 \ 0 & 0 & -3 & 0 \ 0 & 0 & 1 & 0 \ 0 & 0 & 0 & 1 end right) $$

Блок-схемы зависимости множества решений системы уравнений $ AX= mathcal B $ от комбинации чисел $ n, mathfrak r $ ☞ ЗДЕСЬ.

Видео: Системы с бесконечным множеством решений Скачать

Системы с бесконечным множеством решений

Геометрическая интерпретация

Теорема. Общее решение системы уравнений $ A X=mathcal B $ представимо в виде суммы какого-то частного решения этой системы и общего решения соответствующей однородной системы $ A X=mathbb O $.

Координаты произвольной точки плоскости $ a_1x_1+a_2x_2+a_3x_3=0 $ задаются соотношениями $$ left( begin x_1 \ x_2 \ x_3 end right)=tX_1+uX_2 . $$ Векторы пространства $ vec $ и $ vec $ являются базисными векторами плоскости — любой вектор $ vec $, лежащий в плоскости, через них выражается и они линейно независимы. Но $ X_ $ и $ X_ $ определяют фундаментальную систему решений однородного уравнения. Таким образом, мы получили геометрическую интерпретацию для ФСР: она задает базисные векторы плоскости, проходящей через начало координат.

Когда система линейных уравнений имеет бесконечное множество решений

Теперь рассмотрим систему из двух уравнений: $$ left+ fracx_3 , quad x_2= frac- fracx_3 . $$ В этих формулах переменная $ x_ $ принимает любое значение, а значения переменных $ x_ $ и $ x_ $ линейно выражаются через $ x_ $. Общее решение фактически задает прямую в параметрическом виде: координаты произвольной ее точки определяются формулами $$ left( begin x_1 \ x_2 \ x_3 end right)=X_0+tX_1 , $$ где вектор $$ quad X_0 = left(frac , frac, 0right)^ $$ задает координаты точки, лежащей на прямой (т.е. принадлежащей пересечению плоскостей), а вектор $$ X_1= left(frac, — frac, 1 right)^ $$ является направляющим для прямой. С тем же успехом мы могли бы взять в качестве направляющего вектор, получающийся растяжением $ X_ $: $$ tilde X_1 = left(left|begin a_ & a_ \ a_ & a_ end right|, — left|begin a_ & a_ \ a_ & a_ end right|, left|begin a_ & a_ \ a_ & a_ end right| right)^ . $$ Очевидно, что любой из векторов $ X_ $ или $ tilde X_1 $ задает фундаментальную систему решений однородной системы уравнений 10) $$ left

Мы рассмотрели пока только случай пересекающихся плоскостей в пространстве. Его можно считать общим, т.е. случаем «как правило»: две случайным образом выбранные плоскости в $ mathbb R^ $ пересекаться будут. Исследуем теперь исключительный случай — параллельности плоскостей. Исключительность этого случая может быть проверена и аналитикой. Для несовместности системы из двух уравнений необходимо, чтобы ранг ее матрицы $$ left( begin a_ & a_ & a_ \ a_ & a_ & a_ end right) $$ оказался меньшим $ 2_ $. Это равносильно тому, что все миноры второго порядка этой матрицы обращаются в нуль: $$ left| begin a_ & a_ \ a_ & a_ end right|=0, left| begin a_ & a_ \ a_ & a_ end right| =0, left| begin a_ & a_ \ a_ & a_ end right|=0 . $$ Эти условия можно переписать в виде $$ frac=frac=frac ; $$ и, если обозначить общую величину последний отношений через $ tau_ $, то получаем: $$ (a_,a_,a_)=tau (a_,a_,a_) . $$ Если вспомнить, что каждый из этих наборов коэффициентов задает вектор $ vec $ в $ mathbb R^ $, перпендикулярный соответствующей плоскости, то, в самом деле, плоскости, определяемые уравнениями, оказываются параллельными. Пересекаться они, как правило, не будут: для пересечения необходимо, чтобы расширенная матрица системы $$ left( begin a_ & a_ & a_ & b_1 \ a_ & a_ & a_ & b_2 end right) $$ имела ранг меньший $ 2_ $. Это возможно только при условии когда коэффициенты правых частей удовлетворяют соотношению $$ b_1 = tau b_2 $$ при величине $ tau_ $ определенной выше. При выполнении этого условия второе уравнение получается из первого домножением на $ tau_ $ и соответствующие плоскости попросту совпадают.

Теорема Кронекера-Капелли в этом случае не нужна — нет, она остается справедливой! — но проверка условия на ранги матриц тривиальна: они оба равны $ 3_ $. Если же указанный определитель обращается в нуль, то этот факт эквивалентен тому, что три строки определителя линейно зависимы. Например, возможно, что строка $ (a_,a_, a_) $ может быть представлена в виде линейной комбинации первых двух строк. Вспомним геометрический смысл этих строк: они задают координаты векторов, перпендикулярных соответствующим плоскостям. Если система уравнений $$ left $ и $ vec $ при $ A^= (a_,a_, a_) $ и $ A^= (a_,a_, a_) $ перпендикулярны этой прямой; любая их комбинация также перпендикулярна этой прямой, а, следовательно, плоскость $$ a_x_1 +a_x_2+a_x_3 =b_3 $$ будет ей параллельна.

Когда система линейных уравнений имеет бесконечное множество решений

Статья не закончена!

Видео: Система линейных уравнений. Общее решение. Метод Гаусса Скачать

Система линейных уравнений. Общее решение. Метод Гаусса

Ортогональность

Геометрические соображения из предыдущего пункта могут быть обобщены на случай когда размерности рассматриваемых пространств увеличиваются, и мы говорим о точках и векторах многомерных пространств. В последующих пунктах нам потребуются понятия линейной оболочки, линейного пространства, размерности, базиса и координат применительно к векторам-столбцам или векторам-строкам. Их можно найти ☞ ЗДЕСЬ.

С другой стороны, к той же задаче решения системы уравнений, в предыдущем ПУНКТЕ мы подошли с другой стороны. Первое из уравнений системы $$ 3,x_1+4,x_2-x_3=2 $$ можно интерпретировать так: скалярное произведение векторов $ vec $ и $ vec<> $ равно фиксированному числу $ 2_ $. Здесь вектора рассматриваются в пространстве строк $ mathbb R_^ $; считается, что каждый вектор имеет начало в начале координат $ mathbf O=[0,0,0] $, а конец — в точке с координатами $ [3,4,-1] $ или, соответственно, $ [x_1,x_2,x_3] $. Если скалярное произведение векторов обозначать скобками $ langle mbox rangle $, то систему уравнений можно переписать в виде $$ langle vec , vec<> rangle=2, langle vec , vec<> rangle=1 quad npu quad A^ = [3,4,-1], A^=[1,-2,3] $$ — строках матрицы $ A_ $. И задачу решения такой системы понимать в смысле: найти координаты всех векторов-строк $ [x_1,x_2,x_3] $ которые обеспечат нам заданные значения скалярных произведений с двумя фиксированными векторами.

Геометрическая интерпретация еще более упрощается если рассмотреть случай однородной системы уравнений. Так, решить систему уравнений $$ left < begin 3x_1&+4x_2&-x_3&=0, \ x_1&-2x_2&+3x_3&=0 end right. $$ означает подобрать вектор $ vec<>$ перпендикулярный (ортогональный) одновременно обоим векторам $ vec $ и $ vec $. Очевидно, что таких векторов в $ mathbb R^ $ бесконечно много — найдя хотя бы один такой вектор $ vec<> $, другие получим его растяжением: $ alpha cdot vec<> $ остается перпендикулярным векторам $ vec $ и $ vec $ при $ forall alpha in mathbb R $.

Все эти геометрические соображения обобщаются в произвольное пространство $ mathbb R_^ $ строк или столбцов, состоящих из $ n_ $ вещественных чисел (компонент). Для этого приходится обобщать понятие скалярного произведения. В общем случае оно вводится аксиоматически (и, более того, в одном и том же множестве может быть определено разными способами, см. ☞ ЕВКЛИДОВО ПРОСТРАНСТВО ). Мы сейчас не будем залезать так глубоко в эту аксиоматику, а просто определим скалярное произведение двух строк $ X=[x_1,x_2,dots,x_n] $ и $ Y=[y_1,y_2,dots,y_n] $ формулой $$ langle X,Y rangle=x_1y_1+x_2y_2+dots+x_ny_n $$ и продекларируем без обоснований, что все привычные нам по случаям $ mathbb R^ $ и $ mathbb R^ $ свойства скалярного произведения будут выполнены.

В терминах скалярного произведения, задачу решения системы линейных уравнений можно переформулировать как поиск строки $ X=[x_1,x_2,dots,x_n] $, ортогональной всем строкам матрицы $ A_ $: $$ langle A^,X rangle=0, langle A^,X rangle=0,dots, langle A^,X rangle=0 . $$ Множество таких строк образует линейное подпространство пространства $ mathbb R_^ $, это подпространство является ортогональным дополнением линейной оболочки $ mathcal L ( A^, A^,dots, A^ ) $ в пространстве $ mathbb R_^ $. Это подпространство называется нуль-пространством матрицы или ядром матрицы $ A_ $ и обозначается 12) $ er (A) $. Фундаментальная система решений системы $ AX=mathbb O $ составляет базис этого подпространства. Для произвольного линейного пространства количество векторов его базиса называется размерностью пространства и обозначается $ operatorname $. Во введенных обозначениях теорема из ☞ ПУНКТА переформулируется так:

Теорема. $ operatorname left( er (A) right)=n- mathfrak r $, где $ n_ $ — количество столбцов матрицы $ A_ $, а $ mathfrak r=operatorname (A) $ — ее ранг.

�� Видео

Теорема о количестве решений системы линейных уравнений Скачать

Когда говорят что уравнение имеет бесконечно много корней на множестве действительных чисел, то.

Когда говорят, что уравнение имеет бесконечно много корней на множестве действительных чисел, то имеют в виду, что множество корней уравнения, которое вы решаете на множестве действительных чисел, бесконечно.

Пример.
Уравнение sin(x/pi) = 0 имеет бесконечно много корней на множестве действительных чисел, множество его корней — это множество всех целых чисел. Это бесконечное множество.

——
Теперь офф-топик, он для школьника слегка крутоват, но суть его в том, что (формальное) определение бесконечного множества в математике существует, хоть интуитивно вы прекрасно понимаете, какое множество конечно, а какое — бесконечно.

Определение.
Множество X, являющееся подмножеством множества Y, называется _собственным_ подмножеством Y, если X ≠ Y.

Определение.
Множество называется бесконечным, если его можно взаимно-однозначно отобразить на собственное подмножество.

Определение.
Множество называется конечным, если оно не является бесконечным.

Только не глотать!Мастер (2277) 5 лет назад

Дядюшка Кантор допускает повторение одинаковых элементов, в качестве решения уравнения это катит не всегда.

Тадасана Гений (76838) Где допускает? Обычному множеству элемент либо принадлежит, либо не принадлежит, принадлежать 2 раза, но не 3, он не может. Если нужно построить определение мультимножества, отобразите просто обычное в N ∪ < 0 >

Значит она часто совпадает с осью ОХ и бесконечна.

Ни то, ни другое. Имеется в виду, что есть бесконечно много действительных чисел, являющихся корнями уравнения, но это совершенно не обязаны быть ВСЕ действительные числа. Например, уравнение sin x = 1 имеет бесконечно много корней, но это далеко не все действительные числа.

Решение квадратного уравнения

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

Решение квадратного уравнения
Вообщем задание. Написать программу для решения квадратного уравнения, где инкапсулированный метод.

Решение квадратного уравнения
ввести с клавиатуры коэффициенты квадратного уравнения a,b,c.напечатать корни x1 и x2 или сообщение.

Решение квадратного уравнения
ax2+bx+c=0 решение зависит от значения дискриминанта D=b2-4ac :  D > 0, 2 разных корня;.

Решение квадратного уравнения
Программа меняет корни Х1 и Х2 местами. вместо -1 2 выводит 2 -1 #include <iostream> #include.

Эксперт С++

13518 / 10765 / 6417
Регистрация: 18.12.2011
Сообщений: 28,745
553 / 361 / 206
Регистрация: 27.11.2014
Сообщений: 1,049

Даны действительные коэффициенты a, b, c. Решите уравнение ax2 + bx + c = 0 и выведите все его корни.

Формат входных данных
Вводятся три действительных числа.
Формат выходных данных
Если данное уравнение не имеет корней, выведите число 0. Если уравнение имеет один корень, выведите число 1, а затем этот корень. Если уравнение имеет два корня, выведите число 2, а затем два корня в порядке возрастания. Если уравнение имеет бесконечно много корней, выведите число 3.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
#include #include int main() { double a,b,c; std::cin >> a>> b>> c; std::cout  std::fixed  std::showpoint; std::cout.precision(6); if(a){ double d=b*b-4*a*c; if(d>0){ if (a>0) std::cout 2 " " (-b-std::sqrt(d))/(2*a)  " " (-b+std::sqrt(d))/(2*a); else std::cout 2 " "  (-b+std::sqrt(d))/(2*a)  " " (-b-std::sqrt(d))/(2*a); }else if(d==0) std::cout 1 " "  (-b)/(2*a); else std::cout  0; }else if(b) std::cout 1 " "  -c/b; else if(c) std::cout 0; else std::cout 3; return 0; }

Эксперт С++

13518 / 10765 / 6417
Регистрация: 18.12.2011
Сообщений: 28,745

ture, форматируйте код аккуратнее.
Например, у Вас практически не видно, что есть блок проверки на равенство нулю переменной a.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
#include #include int main() { double a,b,c; std::cout"Enter a b c :"; std::cin >> a>> b>> c; std::cout  std::fixed  std::showpoint; std::cout.precision(6); if(a) { double d=b*b-4*a*c; double ba=-b/(2.0*a); if(d>0) { double sd=std::sqrt(d)/(2.0*a); std::cout "2 "; if (a>0) std::cout  ba-sd  " " ba+sd; else std::cout  ba+sd  " " ba-sd; }else if(d==0) std::cout "1 "  ba; else std::cout  "0"; }else if(b) std::cout "1 "  -c/b; else if(c) std::cout "0"; else std::cout "3"; std::coutstd::endl; system("pause"); return 0; }

87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
Помогаю со студенческими работами здесь

Решение квадратного уравнения
что тут не правильно? #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <iostream> using.

Решение квадратного уравнения
как можно решить следующее уравнение: x=(a+b)*(a+b)*(a+b)-7.4*a*a*b+4*a+6 при любых значениях а и.

Решение квадратного уравнения
Здравствуйте. Тут такое дело, что дали написать программку с использованием классов решения.

Решение квадратного уравнения
Всем доброго время суток. Написать программу для решения квадратного уравнения общего вида.

Или воспользуйтесь поиском по форуму:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *