Giải Pháp Của Ma Trận Bằng Phương Pháp Gauss Jordan. Giải Hệ Phương Trình Tuyến Tính Bằng Phương Pháp Gauss

--- Bài mới hơn ---

  • Phương Pháp Đơn Giản Để Giải Zlp. Phương Pháp Gauss
  • 8 Bí Quyết Chinh Phục Và Phương Pháp Học Tốt Môn Ngữ Văn
  • Phương Pháp Học Anh Văn Hiệu Quả Nhất
  • Phương Pháp Học Anh Văn Giao Tiếp Hiệu Quả Thông Qua Bài Hát
  • ✅ Phương Pháp Học Autocad Hiệu Quả ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
  • Chủ đề 7 “CÁC HỆ THỐNG THIẾT BỊ ĐẠI SỐ TUYẾN TÍNH. PHƯƠNG PHÁP GAUSS – JORDAN. “

    (Kỷ luật học tập “Giới thiệu về Đại số tuyến tính và Hình học Giải tích”)

    CÁC HỆ THỐNG THIẾT BỊ ĐẠI SỐ TUYẾN TÍNH. PHƯƠNG PHÁP GAUSS – JORDAN. Các khái niệm cơ bản

    Một phương trình với n biến được gọi là tuyến tínhnếu tất cả các biến ( x 1 , x 2 , … x n ) được đưa vào nó ở mức độ 1. Dạng tổng quát của một phương trình như vậy được viết chính thức như sau:

    =b.

    Bằng cách giải phương trình tuyến tính (*),,…,) giá trị của các biến, khi được thay thế vào phương trình (tức là khi x j được thay bằng với tất cả jtừ 1do n biến nó thành bản sắc. Chúng tôi nhấn mạnh rằng nghiệm của một phương trình có n biến luôn là một bộ n số và mỗi bộ n số như vậy là một điều phán quyết. Rõ ràng, nếu ít nhất một hệ số của các biến không bằng 0 thì phương trình (*) có nghiệm. Nếu không, nghiệm chỉ tồn tại với b u003d 0 và đây là tất cả các bộ n số tùy ý.

    Xét đồng thời m phương trình có dạng (*), tức là hệ thốngm phương trình đại số tuyến tính vớin biến… Cho mỗi phương trình thứ i, i u003d 1,2,…, m, được cho bởi các hệ số của các biến a i 1, a i 2,…, a in và một số hạng tự do b i, tức là có hình thức

    Khi đó, ở dạng tổng quát, hệ gồm m phương trình đại số tuyến tính với n biến có thể được viết dưới dạng:

    ………………………………………………………………………………

    …………………………………………………

    hoặc, giống nhau,

    =b tôi , tôi = 1,…, m.

    Nếu tất cả các số hạng tự do đều bằng 0, thì hệ thống (1) được gọi là đồng nhất, I E. có hình thức

    = 0,tôi = 1,…, m, (1 0 )

    nếu không thì – không đồng nhất… Hệ thống (1 0 ) là một trường hợp đặc biệt của hệ thống chung (1) .

    Bằng cách giải hệ phương trình (1) được gọi là một tập hợp có thứ tự ( ,,…,) giá trị của các biến, khi được thay thế vào các phương trình của hệ (1) (tức là khi x j được thay bằng , j u003d 1,…, n) tất cả chuyển đổi các phương trình này thành danh tính, tức là

    u003d b i với mọi i u003d 1,…, m.

    Hệ phương trình (1) được gọi là chung,nếu cô ấy có ít nhất một giải pháp. Nếu không, hệ thống được gọi là không nhất quán.

    Tập hợp tất cả các nghiệm của hệ phương trình (1) sẽ được gọi là nhiều giải pháp của nó và ký hiệu X b (X 0 nếu hệ là thuần nhất). Nếu hệ thống không nhất quán, thì X b u003d .

    Nhiệm vụ chính của lý thuyết về hệ phương trình đại số tuyến tính là tìm xem liệu hệ (1) có nhất quán hay không và nếu có thì mô tả tập hợp tất cả các nghiệm của nó. Có những phương pháp phân tích các hệ thống như vậy cho phép bạn mô tả tập hợp tất cả các giải pháp trong trường hợp các hệ thống chung hoặc để đảm bảo rằng chúng không tương thích với nhau. Một phương pháp phổ biến như vậy là phương pháp loại bỏ hoàn toàn tuần tự các ẩn số hoặc phương phápGauss – Jordanmà chúng ta sẽ nghiên cứu chi tiết.

    Trước khi tiếp tục mô tả phương pháp Gauss – Jordan, chúng tôi trình bày một số định nghĩa và phát biểu hữu ích cho những gì sau đây.

    Hai hệ phương trình được gọi là tương đương nếu họ có cùng một tập hợp các giải pháp. Nói cách khác, mọi giải pháp cho hệ thống này là giải pháp cho hệ thống khác và ngược lại. Tất cả các hệ thống không tương thích được coi là tương đương.

    Các định nghĩa về sự tương đương và tập nghiệm của các hệ có dạng (1) ngay lập tức hàm ý tính đúng đắn của các khẳng định sau đây, mà chúng ta xây dựng thành một định lý.

    Định lý 1.Nếu hệ (1) chứa một phương trình với sốk, 1k m, như vậy màa kj = 0 jsau đó

    Tính hợp lệ của các khẳng định của định lý trở nên hiển nhiên nếu chúng ta nhận thấy rằng phương trình thứ k có dạng

    Định lý 2.Nếu ta thêm vào một phương trình của hệ (1) một phương trình khác cùng hệ, nhân với một số bất kỳ, thì ta được một hệ phương trình tương đương với hệ ban đầu.

    Chứng cớ. Ví dụ, chúng ta hãy nhân phương trình thứ hai của hệ (1) với một số và thêm nó vào phương trình đầu tiên. Kết quả của phép biến đổi này, chúng ta thu được hệ (1 ‘), trong đó tất cả các phương trình, bắt đầu từ phương trình thứ hai, không thay đổi và phương trình thứ nhất có dạng sau

    = b 1 + b 2 .

    Rõ ràng, nếu một số bộ ( ,,…,) của các giá trị của biến biến tất cả các phương trình của hệ (1) thành đồng nhất, sau đó nó biến tất cả các phương trình của hệ (1 ‘) thành đồng nhất. Ngược lại, nghiệm (x ‘1, x’ 2,…, x ‘j,…, x’ n) của hệ (1 ‘) cũng là nghiệm của hệ (1), vì hệ (1) nhận được từ hệ (1’) sử dụng một phép biến đổi tương tự, khi phương trình thứ hai của hệ (1 ‘) được thêm vào phương trình thứ nhất của hệ (1’), nhân với số (- ).

    Phát biểu sau đây được chứng minh theo cách tương tự.

    Định lý 2 ‘. Phép nhân một phương trình tùy ý của hệ (1) với bất kỳ số nào khác 0 biến hệ (1) thành một hệ phương trình tương đương.

    Định lý 2 và 2 ‘cho hai loại biến đổi, hệ thống nào (1) đã phải chịu, trong khi vẫn còn tương đương:

    và) phép nhân (hoặc chia) một phương trình tùy ý của hệ (1) với bất kỳ số nào khác 0;

    b) cộng (hoặc trừ) với một phương trình của một phương trình khác, nhân với một số.

    Các phép biến đổi a) và b) như vậy được gọi là biến đổi cơ bản hệ phương trình (1).

    Nếu các phép biến đổi cơ bản được áp dụng cho hệ phương trình (1) nhiều lần, thì hệ quả hiển nhiên cũng sẽ tương đương với hệ phương trình ban đầu.

    Hệ phương trình (1) có thể được viết dưới dạng bảng:

    Một bảng số hình chữ nhật bao gồm các hệ số a ij cho các ẩn số của hệ (1) được gọi là ma trận hệ thống (1) và được ký hiệu là A (nó chứa m hàng và n cột), cột các thành viên tự do được ký hiệu là b. Một bảng hình chữ nhật bao gồm các hệ số a ij cho các ẩn số và từ một cột các số hạng tự do b của hệ thống (1) được gọi là ma trận mở rộnghệ thống (1) và được ký hiệu là (nó chứa m hàng và (n + 1) cột), tức là u003d (A, b). Trong hàng thứ i của ma trận chứa tất cả nổi danh các tham số đặc trưng cho phương trình thứ i của hệ (1), i u003d 1,…, m. Cột thứ j của ma trận A chứa tất cả các hệ số của x j chưa biết xảy ra trong hệ (1).

    Các số a ij được gọi là yếu tố ma trận A. Phần tử a ij nằm ở hàng thứ i và trong cột thứ j của ma trận A. Thông thường người ta nói rằng phần tử a ij là ở ngã tưtôi – dòng oh vàj – cột thứ của ma trậnA. Nếu tất cả các phần tử của một hàng (cột) của ma trận A (trừ một) đều bằng 0 và một phần tử khác không bằng một, thì một hàng (cột) như vậy được gọi là Độc thân (Độc thân).

    Các phép biến đổi cơ bản sau đây của bảng (2) tương ứng với các phép biến đổi cơ bản của hệ (1):

    và) phép nhân (hoặc chia) tất cả các phần tử của một hàng tùy ý trong bảng (2) với bất kỳ số nào khác 0,

    b) cộng (hoặc trừ) với một dòng (từng phần tử) của dòng khác, nhân với một số.

    Phương pháp loại bỏ hoàn toàn tuần tự các ẩn số (Phương pháp Gauss-Jordan)

    Kết quả của bất kỳ biến đổi cơ bản nào, chúng tôi nhận được bàn mới, trong đó thay vì dòng mà họ đã thêm vào (hoặc nhân với bất kỳ số nào khác 0), hãy viếtdòng mớivà các dòng còn lại (kể cả dòng đã được thêm vào) được viết không thay đổi… Bảng mới tương ứng với hệ phương trình, hệ thống ban đầu tương đương.

    Áp dụng các phép biến đổi cơ bản, bảng (2) và theo đó, hệ thống (1) có thể được đơn giản hóa để việc giải hệ ban đầu trở nên dễ dàng. Phương pháp được đề xuất dựa trên điều này.

    Phương pháp loại bỏ hoàn toàn liên tiếp các ẩn số, hoặc phương pháp Gauss-Jordan, là một phương pháp phổ biến để phân tích bất kỳ hệ phương trình đại số tuyến tính nào (chưa được biết trước, tương thích hay không tương thích). Nó cho phép bạn giải quyết các hệ thống chung hoặc xác minh tính không nhất quán của các hệ thống không nhất quán.

    Lưu ý sự khác biệt cơ bản giữa phương pháp được đề xuất để giải hệ phương trình đại số tuyến tính so với phương pháp giải một phương trình bậc hai chuẩn. Nó được giải bằng cách sử dụng các công thức nổi tiếng, trong đó các ẩn số được biểu diễn thông qua các hệ số của phương trình. Trong trường hợp hệ phương trình đại số tuyến tính tổng quát, chúng ta không có công thức nào như vậy và sử dụng để tìm nghiệm phương pháp lặp lại, hoặc là phương pháp lặp lại, hoặc là phương pháp lặp lại… Các phương pháp như vậy không xác định công thức, mà là một chuỗi các hành động.

    Phương pháp Gauss – Jordan là một triển khai tuần tự của chuỗi các bước lớn cùng loại (hoặcsự lặp lại). Phương pháp lặp cụ thể này là một trong nhiều phương pháp lặp được đề xuất bởi cho nghiệm của hệ phương trình đại số tuyến tính dạng (1). Nó bao gồm giai đoạn đầu, giai đoạn chính và giai đoạn cuối cùng… Giai đoạn chính chứa lặp đi lặp lại lần lặp là tập hợp các hành động cùng kiểu.

    Giai đoạn đầu tiên bao gồm việc xây dựng bảng I (0) của biểu mẫu (2) và sự lựa chọn trong đó yếu tố hàng đầu– bất kỳ nonzero nàohệ số cho các biến từ bảng (2). Cột và hàng tại giao điểm đặt trụ được gọi là dẫn đầu… (Cho phần tử a i 0 j 0 được chọn. Khi đó i 0 là hàng đầu, j 0 là cột đứng đầu.) Chuyển đến màn hình chính. Lưu ý rằng trục xoay thường được gọi là dễ dãi.

      Chuyển đổi cột hàng đầu (tức là cột chứa phần tử tổng hợp) thành đơn vịvới 1 ở vị trí của trục bằng cách tuần tự trừ đi hàng đầu (tức là hàng chứa phần tử đứng đầu) nhân với một số số từ các hàng còn lại trong bảng. Chinh no hàng đầu được chuyển đổi bằng cách chia nó thành phần tử bởi trục quay.

      Một bảng mới I (k) được viết, (k là số lặp), trong đó tất cả các cột từng dẫn đầu đều là cột duy nhất.

      Kiểm tra xem có thể chọn trong bảng I (k) hay không phần tử hàng đầu (phân giải) mới.Theo định nghĩa thì nó là bất kỳ phần tử nào khác không nằm ở giao điểm của một hàng và một cột vẫn còn.

    Sân khấu chính gồm các dãy lặp cùng kiểu với các số k u003d 1, 2,…. Hãy để chúng tôi mô tả chi tiết các bước lặp của phương pháp Gauss – Jordan.

    Khi bắt đầu mỗi lần lặp, một bảng I nhất định có dạng (2) được biết đến; phần tử đứng đầu (phân giải) và theo đó, cột đứng đầu và hàng đứng đầu được chọn trong đó. Ngoài ra, có thông tin về những hàng và cột đã từng ở dẫn đầu. (Vì vậy, ví dụ: sau giai đoạn đầu, tức là ở lần lặp 1, I (0) đã biết, phần tử đứng đầu (phân giải) a i 0 j 0 và i 0 là hàng đầu, j 0 là cột dẫn đầu.)

    Nếu lựa chọn như vậy là có thể, thì cột và hàng, tại giao điểm có phần tử đứng đầu (cho phép), được gọi là dẫn đầu… Sau đó, phép lặp được lặp lại với một bảng mới I (k), tức là các bước từ 1 đến 3 được lặp lại với một bảng I (k) mới. Trong trường hợp này, một bảng mới I (k +1) được xây dựng.

    Nếu không thể chọn một phần tử tổng hợp mới, sau đó tiến hành bước cuối cùng.

    Giai đoạn cuối cùng. Để thực hiện r lặp lại, thu được bảng I (r), bao gồm ma trận các hệ số cho các biến A (r) và một cột các số hạng tự do b (r), và trong đó không thể chọn một trục mới, tức là phương pháp đã dừng… Lưu ý rằng phương pháp bắt buộco sẽ dừng lại cho số bước hữu hạn từ r không được lớn hơn min (m, n).

    Các tùy chọn để dừng phương pháp là gì? Ý bạn là gì “không thể chọn một trục mới”? Điều này có nghĩa là sau lần lặp thứ r trong ma trận A (r) của một hệ thống mới tương đương với hệ thống (1),

    a) tất cả các dòng A (r) đều dẫn đầu, tức là mỗi dòng chứa một và chính xác một đơn vị, không còn đứng ở dòng nào khác,

    b) có các chuỗi trong A (r), chỉ bao gồm các số không.

    Hãy xem xét các tùy chọn này.

    a) Trong trường hợp này r u003d m, m n. Bằng cách sắp xếp lại các hàng và đánh số lại các biến (tức là sắp xếp lại các cột), chúng ta có thể biểu diễn bảng I (r) là

    Chúng tôi nhấn mạnh rằng trong bảng (3) mỗi biến có số i không vượt quá r chỉ xảy ra trong một hàng. Bảng (3) tương ứng với một hệ phương trình tuyến tính có dạng

    x 1 +

    u003d b (r) 1,

    x 2 +

    u003d b (r) 2,

    ………………………, (4)

    x r +

    u003d b (r) r,

    trong đó mỗi biến với số i, không cao cấpr, được biểu diễn duy nhất dưới dạng các biến x r + 1,…, x n, các hệ số của ma trận a (r) ij, j u003d r + 1,…, n và số hạng tự do b (r) i được trình bày trong bảng (3). Trên các biến x r +1 , … , x n không chồng chéo không hạn chế, I E. họ đang có thể nhận bất kỳ giá trị nào. Do đó, một giải pháp tùy ý cho hệ thống được mô tả bởi bảng (3), hoặc, tương tự, một giải pháp tùy ý cho hệ thống (4), hoặc, tương tự, một nghiệm tùy ý cho hệ thống (1) có dạng

    x i u003d b (r) i – a (r) ij x j, i u003d 1,…, r u003d m; x j – bất kỳ với j u003d (r + 1),…, n. (số năm)

    Sau đó, tập hợp các giải pháp cho hệ thống (1) có thể được viết dưới dạng

    X b u003d (x u003d (x 1, …, x n): x i u003d b (r) i – a (r) ij x j với i u003d 1,…, r u003d m; x j – bất kỳ với j u003d (r + 1),…, n.).

    Nếu b (r) k tương ứng bằng 0, thì phương trình thứ k là thừa và có thể bị loại bỏ. Loại bỏ tất cả các phương trình như vậy, chúng ta thấy rằng hệ (1) tương đương với hệ từ r phương trình với n biến, được viết sau r bước bằng bảng có dạng (3), trong đó tất cả các hàng đều đứng đầu. Như vậy, chúng ta đã đến trường hợp a) đã xét ở trên và có thể viết ra một nghiệm ở dạng (5).

    Phương pháp Gauss – Jordan được mô tả đầy đủ. Mỗi số lần lặp lại hữu hạn hệ phương trình đại số tuyến tính sẽ được giải (nếu nó tương thích) hoặc hiển nhiên là nó không tương thích (nếu nó thực sự không tương thích).

    Các biến tương ứng với các phần tử đứng đầu (cho phép)hoặc đứng trong các cột đầu tiên, theo thói quen gọi căn bảnvà phần còn lại của các biến là miễn phí.

    1) Khi chúng ta bắt đầu giải một hệ thống bằng phương pháp Gauss-Jordan, chúng ta có thể không biết liệu hệ thống này có nhất quán hay không. Phương pháp Gauss – Jordan cho một số lần lặp hữu hạn r sẽ trả lời câu hỏi này. Trong trường hợp là một hệ thống chung, giải pháp chung của hệ thống ban đầu được viết ra trên cơ sở của bảng cuối cùng. Trong trường hợp này số lượng biến cơ bản nhất thiết phải bằng số r của lần lặp cuối cùng, tức là số lần lặp được thực hiện. Số r luôn không vượt quá min (m, n), với m là số phương trình trong hệ, và n số lượng biến hệ thống. Nếu r< n, sau đó (n r) bằng số biến tự do.

    2) Khi ghi lại một quyết định chung không cần thiết đánh số lại các biến như đã làm để dễ hiểu khi mô tả Giai đoạn cuối cùng. Đây là để hiểu rõ hơn.

    3) Khi giải hệ (1) bằng phương pháp Gauss – Jordan căn bản các biến sẽ chỉ là các biến tương ứng với các cột mà tại một số lần lặp lại hoạt động như dẫn đầu và ngược lại, nếu tại một số lần lặp, cột đóng vai trò là cột đứng đầu, thì biến tương ứng nhất thiết sẽ nằm trong số các biến cơ bản.

    4) Nếu nghiệm tổng quát của hệ (1) chứa ít nhất một biến tự do, thì hệ này có vô số nghiệm riêng nhưng nếu không có biến tự do thì hệ có nghiệm duy nhất trùng với nghiệm chung.

    5) Các phần tử hàng đầu có thể được chọn trong mỗi lần lặp theo một cách khác nhau. Điều quan trọng duy nhất là đây là các hệ số khác không ở giao điểm của một hàng và một cột, mà trước đây không đứng đầu. Nhiều lựa chọn các yếu tố hàng đầu có thể cho các mục khác nhau nhiều giải pháp. Nhưng, bản thân tập hợp các giải pháp là giống nhau cho bất kỳ bản ghi nào.

    Hãy để chúng tôi giải thích phương pháp bằng cách sử dụng các ví dụ.

    Ví dụ I. Giải hệ phương trình đại số tuyến tính sau

    bằng phương pháp loại bỏ hoàn toàn ẩn số liên tiếp (phương pháp Gauss – Jordan).

    Giai đoạn đầu tiên. Đầu tiên, chúng ta viết hệ phương trình (6) ở dạng thuận tiện hơn – dưới dạng bảng I (0).

    Đối với mỗi hệ phương trình tuyến tính, chúng tôi gán ma trận mở rộng thu được bằng cách tham gia ma trận cột thành viên miễn phí:

    Jordan – phương pháp Gauss áp dụng cho giải pháp hệ thống mphương trình tuyến tính với n các loài chưa biết:

    Phương pháp này bao gồm thực tế là với sự trợ giúp của các phép biến đổi cơ bản, hệ phương trình được rút gọn thành một hệ phương trình tương đương với một ma trận của một loại nhất định.

    Chúng tôi thực hiện các phép biến đổi cơ bản sau trên các hàng của ma trận mở rộng:

    1. hoán vị của hai dòng;

    2. nhân một chuỗi với bất kỳ số nào khác 0;

    3. thêm vào một dòng một dòng khác nhân với một số;

    4. loại bỏ hàng rỗng (cột).

    Ví dụ 2.11. Giải hệ phương trình tuyến tính bằng phương pháp Jordan – Gauss:

    ) X 1 + X 2 + 2X 3 u003d -1

    2X 1 – X 2 + 2X 3 u003d -4

    4X 1 + X 2 + 4X 3 u003d -2

    Giải pháp: Hãy tạo một ma trận mở rộng:

    Lặp lại 1

    Chọn một phần tử làm phần tử hướng dẫn. Hãy chuyển đổi cột đầu tiên thành một. Để làm điều này, hãy thêm dòng đầu tiên vào dòng thứ hai và thứ ba, nhân với (-2) và (-4), tương ứng. Chúng tôi nhận được ma trận:

    Điều này hoàn thành lần lặp đầu tiên.

    Chọn phần tử hướng dẫn. Từ đó ta chia dòng thứ hai cho -3. Sau đó, chúng tôi nhân hàng thứ hai tương ứng với (-1) và 3, rồi cộng nó vào hàng thứ nhất và thứ ba tương ứng. Chúng tôi nhận được ma trận

    Chọn phần tử hướng dẫn. Từ đó ta chia dòng thứ ba cho (-2). Chuyển đổi cột thứ ba thành một. Để thực hiện việc này, hãy nhân hàng thứ ba với (-4/3) và (-2/3), rồi cộng nó vào hàng thứ nhất và thứ hai, tương ứng. Chúng tôi nhận được ma trận

    Sau khi hoàn thành giải pháp, ở giai đoạn huấn luyện, cần thực hiện kiểm tra bằng cách thay thế các giá trị tìm được vào hệ thống ban đầu, các giá trị này sẽ chuyển thành các giá trị bằng nhau.

    b) X 1 – X 2 + X 3 – X 4 u003d 4

    X 1 + X 2 + 2X 3 + 3X 4 u003d 8

    2X 1 + 4X 2 + 5X 3 + 10X 4 u003d 20

    2X 1 – 4X 2 + X 3 – 6X 4 u003d 4

    Giải pháp: Ma trận mở rộng trông giống như:

    Áp dụng các phép biến đổi cơ bản, chúng ta nhận được:

    Hệ ban đầu tương đương với hệ phương trình sau:

    X 1 – 3X 2 – 5X 4 u003d 0

    2X 2 + X 3 + 4X 4 u003d 4

    Hai hàng cuối cùng của ma trận A (2) phụ thuộc tuyến tính.

    Định nghĩa.Hàng ma trận e 1 , e 2 ,…, e m được gọi là phụ thuộc tuyến tính nếu đồng thời có các số không bằng 0 sao cho kết hợp tuyến tính của các hàng ma trận bằng hàng 0:

    Ở đâu 0 u003d (0, 0 … 0). Các hàng ma trận là độc lập tuyến tính khi kết hợp của các chuỗi này bằng 0 nếu và chỉ khi tất cả các hệ số bằng 0.

    Trong đại số tuyến tính, khái niệm thứ hạng của ma trận từ nó đóng một vai trò rất quan trọng trong việc giải hệ phương trình tuyến tính.

    Định lý 2.3 (về hạng của ma trận). Thứ hạng của ma trận bằng số lượng tối đa các hàng hoặc cột độc lập tuyến tính của nó, qua đó tất cả các hàng (cột) khác của nó được biểu diễn tuyến tính.

    Xếp hạng ma trận A (2) bằng 2, bởi vì số hàng độc lập tuyến tính tối đa trong nó là 2 (đây là hai hàng đầu tiên của ma trận).

    Định lý 2.4 (Kronecker – Capeli). Hệ phương trình tuyến tính là nhất quán và chỉ khi hạng của ma trận của hệ bằng hạng của ma trận mở rộng của hệ này.

    1. Nếu thứ hạng của ma trận của hệ thống tương thích bằng số biến, tức là r u003d n thì hệ có nghiệm duy nhất.

    2. Nếu hạng của ma trận của hệ thống nhỏ hơn số biến, tức là r< n, то система неопределённая и имеет бесконечное множество решений.

    Trong trường hợp này, hệ thống có 4 biến và hạng của nó là 2, do đó, nó có vô số nghiệm.

    Định nghĩa.Để cho được r< n, r biến x 1 , x 2 ,…, x r được gọi là căn bảnnếu định thức của ma trận các hệ số của chúng ( cơ sở nhỏ) là nonzero. Nghỉ ngơi n – r các biến được gọi là miễn phí.

    Định nghĩa.Phán quyết hệ thống trong đó tất cả n – r các biến miễn phí bằng 0, được gọi là căn bản.

    Hệ thống chung m phương trình tuyến tính với nbiến ( m< n ) có vô số nghiệm, trong đó có vô số nghiệm cơ bản, không vượt quá, ở đâu.

    Trong trường hợp của chúng tôi, tức là hệ thống có không quá 6 giải pháp cơ bản.

    Giải pháp chung là:

    X 1 u003d 3X 2 + 5X 4

    X 3 u003d 4 – 2X 2 – 4X 4

    Hãy lấy một giải pháp cơ bản khác. Đối với điều này, chúng tôi lấy X 3 và X 4 là ẩn số miễn phí. Hãy biểu diễn các ẩn số X 1 và X 2 thông qua các ẩn số X 3 và X 4:

    X 1 u003d 6 – 3 / 2X 2 – X 4

    X 2 u003d 2 – 1 / 2X 3 – 2X 4.

    Khi đó nghiệm cơ bản có dạng: (6, 2, 0, 0).

    Ví dụ 2.12. Giải quyết hệ thống:

    X 1 + 2X 2 – X 3 u003d 7

    2X 1 – 3X 2 + X 3 u003d 3

    4X 1 + X 2 – X 3 u003d 16

    Giải pháp: Ta biến đổi ma trận mở rộng của hệ thống

    Vì vậy, phương trình tương ứng với hàng thứ ba của ma trận cuối cùng là không nhất quán – dẫn đến sai đẳng thức 0 u003d -1, do đó, hệ thống này không nhất quán. Kết luận này cũng có thể nhận được nếu chúng ta nhận thấy rằng hạng của ma trận hệ thống là 2, trong khi hạng của ma trận mở rộng của hệ thống là 3.

    4. Phương pháp Jordan-Gauss.

    Như bạn đã biết, hệ phương trình đại số tuyến tính có thể có một nghiệm, nhiều nghiệm hoặc hệ không nhất quán. Với các phép biến đổi cơ bản của các phần tử của ma trận của hệ thống, các trường hợp này được phát hiện như sau:

    1. Trong quá trình loại bỏ, vế trái của phương trình bậc I của hệ biến mất, và vế phải bằng một số nào đó khác 0. những, cái đó. 02 + u003d bc0.

    Điều này có nghĩa là hệ thống không có nghiệm, vì không có giá trị nào của ẩn số có thể thỏa mãn phương trình bậc I;

    2. Vế trái và vế phải của phương trình bậc I biến mất. Điều này có nghĩa là phương trình thứ I là một tổ hợp tuyến tính của các phương trình khác, nó được thỏa mãn bởi bất kỳ nghiệm nào tìm được của hệ, vì vậy nó có thể bị loại bỏ. Trong hệ, số ẩn số lớn hơn số phương trình và do đó, hệ đó có nhiều nghiệm;

    3. Sau khi dùng tất cả các phương trình để loại bỏ ẩn số ta thu được nghiệm của hệ.

    Do đó, mục tiêu cuối cùng của phép biến đổi Jordan-Gauss là thu được từ một hệ thống tuyến tính đã cho

    a11x1 + a12x2 +… + a1nxn u003d b1, n + 1

    am1x1 + am2x2 +… + amnxn u003d bm.n + 1

    Ở đây x1, x2,…, xn là các ẩn số cần xác định. a11, a12,…, amn là các hệ số của hệ – và b1, b2,… bm – các số hạng tự do – được giả định là đã biết. Chỉ số của các hệ số (aij) của hệ thống cho biết các số của phương trình (i) và ẩn số (j) mà tại đó hệ số này tương ứng.

    Hệ (1) được gọi là thuần nhất nếu tất cả các số hạng tự do của nó bằng 0 (b1 u003d b2 u003d… u003d bm u003d 0), ngược lại nó là không thuần nhất.

    Hệ (1) được gọi là bình phương nếu số m phương trình bằng số n ẩn số.

    Lời giải cho hệ (1) là một tập hợp n số c1, c2,…, cn, sao cho việc thay thế mỗi ci thay cho xi trong hệ (1) biến tất cả các phương trình của nó thành đồng nhất.

    Hệ thống (1) được gọi là nhất quán nếu nó có ít nhất một giải pháp và không tương thích nếu nó không có giải pháp.

    Một hệ thống liên kết dạng (1) có thể có một hoặc nhiều nghiệm.

    Các nghiệm c1 (1), c2 (1),…, cn (1) và c1 (2), c2 (2),…, cn (2) của một hệ đồng dạng (1) được gọi là khác nếu có ít nhất một trong các bằng :

    c1 (1) u003d c1 (2), c2 (1) u003d c2 (2),…, cn (1) u003d cn (2).

    Một hệ thống liên kết dạng (1) được gọi là xác định nếu nó có một nghiệm duy nhất; nếu nó có ít nhất hai nghiệm khác nhau, thì nó được gọi là vô thời hạn. Nếu có nhiều phương trình hơn ẩn số, nó được gọi là quá xác định.

    Hãy giải các hệ phương trình sau:

    Chúng tôi viết nó dưới dạng ma trận 3 × 4, trong đó cột cuối cùng là một điểm chặn:

    Hãy làm như sau:

    · Thêm vào dòng 2: -4 * Dòng 1.

    · Thêm vào dòng 3: -9 * Dòng 1.

    · Thêm vào dòng 3: -3 * Dòng 2.

    Chia dòng 2 cho -2

    · Thêm vào dòng 1: -1 * Dòng 3.

    · Thêm vào dòng 2: -3/2 * Dòng 3.

    · Thêm vào dòng 1: -1 * Dòng 2.

    Tính chất 1. Định thức sẽ không thay đổi giá trị của nó nếu các phần tử tương ứng của một hàng (cột) song song được thêm vào tất cả các phần tử của bất kỳ hàng (cột) nào của ma trận, nhân với một tùy ý và cùng một số. Tính chất 2. Khi hoán đổi bất kỳ hai cột hoặc hàng nào của ma trận, định thức của nó đổi dấu thành ngược lại và giá trị tuyệt đối của định thức không đổi.

    Ở cột bên phải, chúng tôi nhận được giải pháp:

    .

    Gia tốc hội tụ của quá trình xấp xỉ được quan sát thấy trong phương pháp của Newton. 5. Phương pháp tiếp tuyến (Phương pháp Newton) Phương pháp tiếp tuyến gắn liền với tên tuổi của I. Newton là một trong những phương pháp số hữu hiệu để giải phương trình. Ý tưởng đằng sau phương pháp này rất đơn giản. Lấy điểm xuất phát x0 và viết phương trình tiếp tuyến của đồ thị hàm số f (x): y u003d f (x0) + f ¢ (x) (x-x0) (1.5) Đồ thị …

    Giải pháp từ các phương pháp tính toán số. Để xác định gốc của phương trình, không cần kiến u200bu200bthức về lý thuyết của các nhóm Abel, Galois, Lie, v.v. và không cần thuật ngữ toán học đặc biệt: vành, trường, iđêan, đẳng cấu, v.v. Để giải một phương trình đại số bậc n, bạn chỉ cần có khả năng giải phương trình bậc hai và lấy nghiệm nguyên từ một số phức. Rễ có thể được xác định từ …

    … “biểu hiện” chỉ trong quá trình biến đổi. Chúng tôi sẽ xem xét tính hiển nhiên và “tính che giấu” của biến mới bằng cách sử dụng các ví dụ cụ thể trong chương thứ hai của tác phẩm này. 2. Khả năng sử dụng phương pháp thay thế ẩn số khi giải phương trình đại số Trong chương này, chúng tôi sẽ trình bày các khả năng sử dụng phương pháp thay thế ẩn số khi giải phương trình đại số ở dạng chuẩn và không chuẩn …

    phương pháp Gauss – Jordan là một trong những phương pháp nổi tiếng và được sử dụng rộng rãi nhất để giải hệ phương trình tuyến tính. Phương pháp ma trận và phương pháp Cramer có nhược điểm là chúng không đưa ra câu trả lời trong trường hợp detA u003d 0, nhưng chỉ xác định được một nghiệm duy nhất khi detA không bằng 0. Một nhược điểm khác là số lượng phép tính toán học trong các phương pháp này tăng mạnh với tăng số phương trình. Phương pháp Gauss thực tế không có những nhược điểm này.

    Thuật toán phương pháp Gaussian

    1. Dựa trên hệ phương trình tuyến tính, ta lập ma trận mở rộng của hệ;
    2. Ta đưa ma trận về dạng “tam giác”;
    3. Chúng tôi xác định cấp bậc của ma trận chính và ma trận mở rộng, và trên cơ sở này, chúng tôi đưa ra kết luận về tính tương thích của hệ thống và số lượng các giải pháp khả thi;
    4. Nếu hệ có nghiệm duy nhất, ta thực hiện phép thay thế nghịch đảo và tìm, nếu hệ có tập nghiệm: ta biểu diễn các biến cơ bản dưới dạng biến có thể nhận giá trị tùy ý;

    Để đưa ma trận mở rộng ban đầu về dạng tam giác, chúng ta sử dụng hai tính chất sau của các định thức:

    Dựa trên các tính chất này của định thức, chúng tôi sẽ soạn một thuật toán để chuyển ma trận thành dạng tam giác:

    1. Xét dòng i (bắt đầu bằng dòng đầu tiên). Nếu phần tử a i i bằng 0, chúng ta hoán đổi hàng thứ i và thứ i + của ma trận. Trong trường hợp này, dấu hiệu của định thức sẽ thay đổi thành ngược lại. Nếu 1 1 không phải là số khác, hãy chuyển sang bước tiếp theo;
    2. Đối với mỗi hàng j, bên dưới hàng thứ i, chúng ta tìm giá trị của hệ số K j u003d a j i / a i i;
    3. Chúng ta tính lại các phần tử của tất cả các hàng j nằm bên dưới hàng i hiện tại bằng cách sử dụng các hệ số thích hợp theo công thức: a j k new u003d a j k -K j * a i k; Sau đó, chúng ta quay lại bước đầu tiên của thuật toán và xem xét hàng tiếp theo cho đến khi chúng ta đến hàng i u003d n-1, trong đó n là số chiều của ma trận A
    4. Trong ma trận tam giác kết quả, chúng tôi tính tích của tất cả các phần tử của đường chéo chính Pa i i, sẽ là định thức;

    Nói cách khác, bản chất của phương pháp có thể được xây dựng như sau. Chúng ta cần làm cho tất cả các phần tử của ma trận nằm dưới đường chéo chính bằng 0. Đầu tiên chúng ta lấy các số không trong cột đầu tiên. Để thực hiện điều này, chúng ta tuần tự trừ dòng đầu tiên, nhân với số chúng ta cần (sao cho khi trừ chúng ta nhận được số 0 trong phần tử đầu tiên của dòng) từ tất cả các dòng bên dưới. Sau đó, chúng ta làm tương tự đối với hàng thứ hai để lấy các số không ở cột thứ hai bên dưới đường chéo chính của ma trận. Và tiếp tục như vậy cho đến khi chúng ta đi đến dòng áp chót.

    Ngày xửa ngày xưa, nhà toán học người Đức Wilhelm Jordan (chúng tôi đang phiên âm sai từ tiếng ĐứcJordan trong vai Jordan) ngồi giải các hệ phương trình tiếp theo. Anh ấy thích làm điều đó và trong thời gian rảnh, anh ấy đã cải thiện kỹ năng của mình. Nhưng rồi cũng đến lúc anh cảm thấy nhàm chán với tất cả các phương pháp giải và phương pháp Gauss kể cả…

    Giả sử một hệ có ba phương trình, ba ẩn số được đưa ra, và ma trận mở rộng của nó được viết. Trong trường hợp phổ biến nhất, các bước tiêu chuẩn được thực hiện và cứ như vậy hàng ngày…. Điều tương tự – như cơn mưa tháng mười một vô vọng.

    Xua tan khao khát một thời cách khác Giảm ma trận về dạng bậc: hơn nữa, nó hoàn toàn tương đương và có thể không thuận tiện chỉ do nhận thức chủ quan. Nhưng sớm muộn gì mọi thứ cũng trở nên nhàm chán…. Và sau đó tôi nghĩ F trong khoảng rdan – tại sao phải bận tâm đến điều ngược lại của thuật toán Gaussian? Không phải dễ dàng hơn để có ngay câu trả lời với sự trợ giúp của các phép biến đổi sơ cấp bổ sung?

    … vâng, điều này chỉ xảy ra cho tình yêu u003d)

    Chà, và thật tuyệt vời nếu nó hoạt động thứ tự giảm dần của yếu tố quyết định.

    Như mọi người đã hiểu, phương pháp Gauss-Jordan là một sửa đổi phương pháp Gauss và chúng ta sẽ gặp nhau ở các màn tiếp theo với việc triển khai ý tưởng chính đã được nói ở trên. Ngoài ra, trong số ít các ví dụ của bài viết này, ứng dụng quan trọng nhất đã được bao gồm: tìm ma trận nghịch đảo bằng cách sử dụng các phép biến đổi cơ bản.

    Nếu không có thêm lời khuyên:

    Giải hệ thống bằng phương pháp Gauss-Jordan

    Phán quyết: đây là nhiệm vụ đầu tiên của bài Phương pháp Gauss cho hình nộm, nơi chúng tôi đã biến đổi ma trận mở rộng của hệ thống 5 lần và đưa nó về dạng bậc:

    Bây giờ thay vì đảo ngược các phép biến đổi cơ bản bổ sung phát huy tác dụng. Đầu tiên, chúng ta cần lấy các số không tại các vị trí sau: ,

    và sau đó là một số 0 khác ở đây: .

    Một trường hợp lý tưởng về mặt đơn giản:

    (6) Dòng thứ ba được thêm vào dòng thứ hai. Dòng thứ ba đã được thêm vào dòng đầu tiên.

    (7) Dòng thứ hai nhân với -2 được thêm vào dòng đầu tiên.

    Tôi không thể cưỡng lại việc minh họa hệ thống cuối cùng:

    Câu trả lời:

    Tôi cảnh báo độc giả chống lại tâm trạng run rẩy – đây là ví dụ demo đơn giản nhất. Phương pháp Gauss-Jordan có các kỹ thuật cụ thể riêng và không phải là các phép tính thuận tiện nhất, vì vậy hãy điều chỉnh để thực hiện nghiêm túc.

    Tôi không muốn nghe có vẻ phân loại hay cầu kỳ, nhưng trong phần lớn các nguồn thông tin mà tôi đã thấy, các vấn đề điển hình được coi là cực kỳ tồi tệ – bạn cần phải có bảy nhịp và dành nhiều thời gian / căng thẳng cho một giải pháp khó xử với các phân số. Qua nhiều năm thực hành, tôi đã cố gắng đánh bóng, tôi sẽ không nói rằng kỹ thuật tốt nhất, nhưng hợp lý và khá dễ dàng có sẵn cho tất cả những ai sở hữu các phép toán số học:

    Giải hệ phương trình tuyến tính bằng phương pháp Gauss-Jordan.

    Phán quyết: Phần đầu tiên của bài tập quen thuộc:

    (1) Dòng đầu tiên nhân với -1 được thêm vào dòng thứ hai. Dòng thứ ba được thêm vào dòng thứ nhất nhân với 3. Dòng đầu tiên được thêm vào dòng thứ tư, nhân với -5.

    (2) Dòng thứ hai chia 2, dòng thứ ba chia 11, dòng thứ tư chia 3.

    (3) Dòng thứ hai và dòng thứ ba tỷ lệ thuận, dòng thứ ba đã bị loại bỏ. Dòng thứ hai được thêm vào dòng thứ tư, nhân với -7

    (4) Dòng thứ ba được chia cho 2.

    Rõ ràng, hệ thống có vô số giải pháp, và nhiệm vụ của chúng ta là đưa ma trận mở rộng của nó về dạng .

    Làm thế nào để tiếp tục? Trước hết, cần lưu ý rằng chúng ta đã mất một phép biến đổi cơ bản ngon lành – hoán vị hàng. Chính xác hơn, bạn có thể sắp xếp lại chúng, nhưng không có ích lợi gì trong việc này (chúng tôi chỉ thực hiện các hành động không cần thiết). Và sau đó, bạn nên tuân thủ các mô hình sau:

    Ghi chú: thuật ngữ “cơ sở” có ý nghĩa và khái niệm đại số cơ sở hình học Nó không có gì để làm với nó!

    Tìm thấy bội số chung nhỏ nhất các số trong cột thứ ba (1, -1 và 3), tức là – số nhỏ nhất chia hết cho 1, -1 và 3. Trong trường hợp này, tất nhiên, nó là “ba”. Hiện nay trong cột thứ ba, chúng ta cần lấy các số có cùng môđun và những cân nhắc này xác định phép biến đổi thứ 5 của ma trận:

    (5) Hàng đầu tiên được nhân với -3, hàng thứ hai được nhân với 3. Nói chung, hàng đầu tiên cũng có thể được nhân với 3, nhưng sẽ không thuận tiện cho bước tiếp theo. Bạn nhanh chóng quen với những điều tốt đẹp:

    (6) Dòng thứ ba được thêm vào dòng thứ hai. Dòng thứ ba đã được thêm vào dòng đầu tiên.

    (7) Cột thứ hai có hai giá trị khác không (24 và 6) và một lần nữa chúng ta cần lấy các số modulo giống nhau… Trong trường hợp này, mọi thứ diễn ra khá tốt – bội số nhỏ nhất của 24 và cách hiệu quả nhất là nhân hàng thứ hai với -4.

    (Rõ ràng là ma trận nghịch đảo phải tồn tại)

    (8) Dòng thứ hai được thêm vào dòng đầu tiên.

    (9) Lần chạm cuối cùng: dòng đầu tiên được chia cho -3, dòng thứ hai được chia cho -24 và dòng thứ ba được chia cho 3. Hành động này được thực hiện CUỐI CÙNG! Không có phân số sớm!

    Kết quả của các phép biến đổi cơ bản, một hệ thống ban đầu tương đương đã thu được:

    Chúng ta có thể đơn giản thể hiện các biến cơ bản dưới dạng biến tự do:

    và viết:

    Câu trả lời: quyết định chung:

    Trong các ví dụ như vậy, việc áp dụng thuật toán được xem xét thường hợp lý nhất, vì chuyển động ngược lại phương pháp Gauss thường đòi hỏi các phép tính phân số tốn thời gian và khó chịu.

    Đối với một giải pháp độc lập:

    Tìm một giải pháp cơ bản bằng cách sử dụng các phép biến đổi cơ bản

    Công thức của bài toán này giả định việc sử dụng phương pháp Gauss-Jordan, và trong dung dịch mẫu, ma trận được giảm xuống dạng chuẩn với các biến cơ bản. Tuy nhiên, hãy luôn ghi nhớ rằng các biến khác có thể được chọn làm biến cơ bản… Vì vậy, ví dụ, nếu các số trong cột đầu tiên là cồng kềnh, thì việc đưa ma trận về dạng (biến cơ bản) hoặc ở dạng (biến cơ bản), hoặc thậm chí cho biểu mẫu với các biến cơ bản. Ngoài ra còn có các tùy chọn khác.

    Nhưng tất cả đều giống nhau, đây là những trường hợp cực đoan – bạn không nên gây sốc cho giáo viên một lần nữa với kiến u200bu200bthức, kỹ thuật giải và hơn thế nữa, bạn không nên đưa ra kết quả Jordan kỳ lạ như … Tuy nhiên, có thể khó để loại bỏ cơ sở không điển hình khi trong ma trận ban đầu, chẳng hạn, trong cột thứ 4, có hai số không sẵn sàng.

    Nếu một cặp đột nhiên được tìm thấy trong ma trận kích thước mở rộng phụ thuộc tuyến tính thì bạn nên cố gắng đưa nó về dạng thông thường với các biến cơ bản. Một ví dụ về quyết định như vậy là trong Ví dụ số 7 của bài báo trên hệ phương trình tuyến tính thuần nhất, với chỗ ấy một cơ sở khác được chọn.

    Chúng tôi tiếp tục cải thiện kỹ năng của mình đối với vấn đề được áp dụng sau:

    Làm thế nào để tìm nghịch đảo của ma trận bằng phương pháp Gaussian?

    Thông thường, điều kiện được xây dựng theo cách viết tắt, nhưng về bản chất, thuật toán Gauss-Jordan cũng hoạt động ở đây. Một phương pháp tìm kiếm dễ dàng hơn ma trận nghịch đảo cho một ma trận vuông mà chúng ta đã xem xét từ lâu trong bài học tương ứng, và trong tiết trời cuối thu khắc nghiệt, các học sinh đã nắm được cách giải thành thạo.

    Tóm tắt các hành động sắp tới như sau: đầu tiên, bạn nên viết ma trận vuông song song với ma trận nhận dạng:. Sau đó, sử dụng các phép biến đổi cơ bản, cần có được ma trận đơn vị ở bên trái, trong khi (không đi vào chi tiết lý thuyết) ma trận nghịch đảo được vẽ ở bên phải. Giải pháp trông giống như sau:

    Hãy tìm ma trận nghịch đảo cho ma trận bằng cách sử dụng các phép biến đổi sơ cấp. Để làm điều này, chúng tôi sẽ viết nó trong một đội với ma trận đơn vị và “hai con ngựa” đua:

    (1) Dòng đầu tiên nhân với -3 được thêm vào dòng thứ hai.

    (2) Dòng thứ hai được thêm vào dòng đầu tiên.

    (3) Dòng thứ hai được chia cho -2.

    Câu trả lời:

    Kiểm tra câu trả lời từ bài học ví dụ đầu tiên Làm cách nào để tìm nghịch đảo của ma trận?

    Nhưng đó là một nhiệm vụ hấp dẫn khác – trên thực tế, giải pháp này tốn thời gian và công sức hơn nhiều. Thông thường, bạn sẽ được trình bày với ma trận ba nhân ba:

    Phán quyết: thêm ma trận nhận dạng và bắt đầu thực hiện các phép biến đổi, theo thuật toán “bình thường” phương pháp Gauss:

    (1) Dòng đầu tiên và dòng thứ ba được đảo ngược. Thoạt nhìn, việc hoán vị các hàng có vẻ bất hợp pháp, nhưng trên thực tế, bạn có thể sắp xếp lại chúng – kết quả là bên trái chúng ta cần lấy ma trận nhận dạng và bên phải chúng ta sẽ “cưỡng chế” lấy chính xác ma trận (bất kể chúng ta có sắp xếp lại các dòng trong quá trình giải hay không)… Lưu ý rằng ở đây thay vì hoán vị, bạn có thể sắp xếp “sixes” trong cột đầu tiên (bội số phổ biến nhất (LCM) của 3, 2 và 1)… Giải pháp LCM đặc biệt hữu ích khi không có “cái nào” trong cột đầu tiên.

    (2) Hàng thứ nhất được thêm vào hàng thứ 2 và thứ 3, nhân với -2 và -3, tương ứng.

    (3) Hàng thứ 2 được thêm vào hàng thứ 3, nhân với -1

    Phần thứ hai của giải pháp được thực hiện theo sơ đồ đã biết ở đoạn trước: các hoán vị hàng trở nên vô nghĩa, và chúng tôi tìm thấy bội số chung nhỏ nhất của các số trong cột thứ ba (1, -5, 4): 20. Có một thuật toán nghiêm ngặt để tìm LCM, nhưng thường có đủ lựa chọn. Không sao cả nếu bạn lấy một số lớn hơn chia hết cho 1, -5 và 4, chẳng hạn như số 40. Sự khác biệt sẽ nằm trong các phép tính phức tạp hơn.

    Nói về máy tính. Để giải quyết vấn đề, không có gì đáng xấu hổ khi trang bị cho mình một chiếc máy tính vi mô – có những con số đáng kể ở đây, và sẽ rất khó chịu nếu mắc một lỗi tính toán.

    (4) Dòng thứ ba nhân với 5, dòng thứ hai nhân 4, dòng thứ nhất nhân “trừ hai mươi”:

    (5) Dòng thứ ba được thêm vào dòng thứ nhất và thứ hai.

    (6) Dòng thứ nhất và dòng thứ ba đã chia cho 5, dòng thứ hai nhân với -1.

    (7) Bội số chung nhỏ nhất của các số khác không ở cột thứ hai (-20 và 44) là 220. Hàng đầu tiên nhân với 11, hàng thứ hai nhân 5.

    (8) Dòng thứ hai được thêm vào dòng đầu tiên.

    (9) Dòng đầu tiên được nhân với -1, dòng thứ hai được chia “lùi” cho 5.

    Giải pháp và câu trả lời: Ví dụ 3: Phán quyết: chúng tôi viết ra ma trận mở rộng của hệ thống và sử dụng các phép biến đổi cơ bản, chúng tôi thu được giải pháp cơ bản:Ví dụ 6: Phán quyết: tìm ma trận nghịch đảo bằng cách sử dụng các phép biến đổi cơ bản:Ví dụ 7: Phán quyết: tìm ma trận nghịch đảo bằng phương pháp Gauss-Jordan:

    (1) Hàng thứ 3 được thêm vào dòng thứ 1 và thứ 4.

    (2) Dòng đầu tiên và dòng thứ tư được đảo ngược.

    (3) Dòng thứ nhất được thêm vào dòng thứ hai. Dòng đầu tiên nhân với 2 được thêm vào dòng thứ 3:

    (4) Hàng thứ 2 được cộng với hàng thứ 3, nhân với -2. Dòng thứ 2 được thêm vào dòng thứ 4.

    (5) Hàng thứ 4, nhân với -1, được thêm vào dòng thứ nhất và thứ ba.

    (6) Dòng thứ hai nhân với -1, dòng thứ ba nhân với -2.

    Câu trả lời:

    (1) Hàng thứ nhất nhân với -15, hàng thứ hai nhân với 3, hàng thứ ba nhân với 5.

    (2) Dòng đầu tiên được thêm vào dòng thứ 2 và 3.

    (3) Dòng đầu tiên được chia cho -15, dòng thứ hai được chia bởi -3, dòng thứ ba được chia bởi -5.

    (4) Hàng thứ hai nhân với 7, hàng thứ ba nhân với -9.

    (5) Dòng thứ hai được thêm vào dòng thứ ba.

    (6) Dòng thứ hai được chia cho 7.

    (7) Hàng thứ nhất nhân với 27, hàng thứ hai nhân với 6, hàng thứ ba nhân với -4.

    (8) Dòng thứ ba được thêm vào dòng thứ nhất và dòng thứ hai.

    (9) Dòng thứ ba được chia cho -4. Dòng thứ hai nhân với -1 được thêm vào dòng đầu tiên.

    (10) Dòng thứ hai được chia cho 2.

    (11) Mỗi u200bu200bdòng được chia cho 27.

    Kết quả là:

    Câu trả lời:

    (1) Dòng thứ nhất và dòng thứ hai được đảo ngược.

    (2) Dòng đầu tiên nhân với -2 được thêm vào dòng thứ hai. Dòng thứ ba được thêm vào dòng đầu tiên nhân với 5.

    (3) Dòng thứ ba đã chia hết cho 3.

    (4) Hàng thứ hai cộng với hàng thứ ba, nhân với 2.

    (5) Dòng thứ ba được chia cho 7.

    (6) Bội số nhỏ nhất của cột thứ 3 (-3, 5, 1) là 15. Hàng thứ nhất nhân với 5, hàng thứ hai nhân với -3 và hàng thứ ba nhân với 15.

    (7) Dòng thứ ba đã được thêm vào dòng đầu tiên. Dòng thứ ba đã được thêm vào dòng thứ hai.

    (8) Dòng thứ nhất chia cho 5, dòng thứ hai chia cho -3, dòng thứ ba chia cho 15.

    (9) Bội số nhỏ nhất của các số khác không ở cột thứ 2 (-2 và 1) là: 2. Nhân hàng thứ hai với 2

    (10) Dòng thứ hai được thêm vào dòng đầu tiên.

    (11) Dòng thứ hai được chia cho 2.

    Chúng tôi biểu thị các biến cơ bản dưới dạng các biến tự do:

    Câu trả lời: quyết định chung:

    (10) Bây giờ trên đường chéo chính của ma trận bên trái, bạn nên lấy bội số chung nhỏ nhất của đường chéo (44, 44 và 4). Rõ ràng là con số này là 44. Dòng thứ ba được nhân với 11.

    (11) Chia mỗi hàng cho 44. Hành động này được thực hiện sau cùng!

    Vậy nghịch đảo của ma trận là:

    Về nguyên tắc, việc giới thiệu và loại bỏ -th là những hành động không cần thiết, nhưng điều này được yêu cầu bởi giao thức của nhiệm vụ.

    Câu trả lời:

    Những người tiên tiến có thể rút ngắn giải pháp phần nào, nhưng tôi phải cảnh báo bạn rằng, việc vội vàng ở đây đầy rủi ro mắc sai lầm TĂNG LÊN.

    Một nhiệm vụ tương tự cho một giải pháp độc lập:

    Tìm ma trận nghịch đảo bằng phương pháp Gauss-Jordan.

    Mẫu gần đúng của nhiệm vụ ở cuối trang. Và vì lợi ích của việc “không trôi qua với các bài hát”, tôi đã thực hiện giải pháp theo phong cách đã được đề cập – độc quyền thông qua LCM của các cột mà không có hoán vị hàng đơn và các phép biến đổi nhân tạo bổ sung. Theo ý kiến u200bu200bcủa tôi, kế hoạch này, nếu không phải là nhất, thì một trong những kế hoạch đáng tin cậy nhất.

    Đôi khi, rất tiện lợi khi sử dụng một giải pháp ngắn gọn hơn của “chủ nghĩa hiện đại”, như sau: trong bước đầu tiên, mọi thứ vẫn như bình thường: .

    Ở bước thứ hai, bằng kỹ thuật gấp khúc (thông qua LCM của các số của cột thứ 2), hai số không được sắp xếp cùng một lúc trong cột thứ hai: … Đặc biệt khó có thể chống lại hành động này nếu các con số của cùng một mô-đun được vẽ ở cột thứ 2, ví dụ, cùng một “cái” thông thường.

    Và cuối cùng, trong bước thứ ba, chúng ta nhận được các số không cần thiết trong cột thứ ba theo cách tương tự: .

    Đối với số chiều, trong hầu hết các trường hợp, cần phải giải quyết ma trận “ba nhân ba”. Tuy nhiên, thỉnh thoảng có một phiên bản nhẹ của vấn đề với ma trận hai x hai và khó … – đặc biệt là đối với tất cả độc giả của trang web:

    Tìm ma trận nghịch đảo bằng các phép biến đổi cơ bản

    Đây là một bài tập từ bài kiểm tra toán và vật lý của chính tôi trong đại số, … ơ, khóa học đầu tiên của tôi ở đâu u003d) 15 năm trước (lá không chuyển sang màu vàng một cách đáng ngạc nhiên), Tôi đã làm điều đó trong 8 bước, và bây giờ – chỉ 6! Nhân tiện, ma trận rất sáng tạo – ngay từ bước đầu tiên, một số giải pháp hấp dẫn đã có thể nhìn thấy. Phiên bản sau của tôi nằm ở cuối trang.

    Và một mẹo cuối cùng – sau những ví dụ như vậy, thể dục cho mắt và một số bản nhạc hay để thư giãn rất hữu ích u003d)

    --- Bài cũ hơn ---

  • Phân Phối Chuẩn Trong Thống Kê Và Ý Nghĩa Trong Thực Tế, Giáo Dục
  • Đọc Câu 16: Nêu Cách Chia Mảnh, Đánh Số, Ghi Số Liệu Bản Đồ Gauss
  • Hệ Tọa Độ Gauss Và Những Ứng Dụng Của Hệ Tọa Độ Gauss
  • Nhận Xét Của Các Bạn Học Viên Về Cách Giảng Dạy Tại Tester Việt Trong Bài Kiểm Tra Cuối Khóa.
  • Kinh Nghiệm Trong Đánh Giá Và Phương Pháp Giảng Dạy Đại Học
  • Giải Các Hệ Phương Trình Tuyến Tính

    --- Bài mới hơn ---

  • Canslim Là Gì? Hướng Dẫn Lọc Cổ Phiếu Theo Phương Pháp Canslim
  • Cộng Đồng Đầu Tư Tăng Trưởng Canslim
  • 5 Cách Dạy Con Của Người Nhật Để Trẻ Biết Vâng Lời Và Lễ Phép
  • Phương Pháp Giáo Dục Stem Là Gì Và Được Áp Dụng Như Thế Nào?
  • Chia Sẻ Bí Quyết Luyện Thành Công Nếp Ăn Ngủ Easy 3 Cho Bé 0
  • Giải pháp của một hệ phương trình tuyến tính là việc tìm ra các biến không xác định đi vào các phương trình, sự thay thế làm cho hệ thống bằng nhau.

    Hệ phương trình tuyến tính có thể được giải quyết theo nhiều cách khác nhau, ví dụ, phương pháp Kramer hoặc phương pháp Gaus hoặc theo các cách khác. Sử dụng dịch vụ của chúng tôi, bạn có thể nhận các giải pháp trực tuyến miễn phí với các hành động và giải thích từng bước. Máy tính của chúng tôi cũng sẽ hữu ích nếu bạn cần kiểm tra tính toán của riêng bạn.

    Xuất số thập phân

    , số vị trí thập phân:

    Giải pháp:

    • Mô tả
    • Cách sử dụng

    Dịch vụ trực tuyến của chúng tôi cho phép chúng tôi giải quyết các hệ thống các phương trình đại số tuyến tính bằng nhiều cách:

    • bằng phương pháp của Cramer (quy tắc của Cramer)
    • phương pháp ma trận nghịch đảo
    • bằng phương pháp Gauss-Montante (thuật toán Bareys)
    • bằng phương pháp Gauss (phương pháp loại bỏ các biến số)
    • bằng phương pháp Gauss-Jordan (phương pháp loại bỏ hoàn toàn những thứ chưa biết)

    Trong trường hợp này, dịch vụ cung cấp một loạt các giải pháp, không chỉ là câu trả lời.

    Ngoài ra, bạn có thể kiểm tra hệ thống phương trình cho tính tương thích.

    • Sử dụng các dấu hiệu + để xác định số lượng yêu cầu của các biến trong phương trình. Nếu phương trình của bạn không bao gồm bất kỳ unknowns, sau đó chỉ cần để trống các lĩnh vực (trống).
    • Trong các tế bào, chỉ định các hệ số (giá trị) cho unknowns. Nếu dữ liệu nguồn được thiết lập để x1, x2 và như vậy, trong tế bào trước khi tiết lộ những điều không biết, chỉ định 1.
    • Giá trị của những thứ chưa biết có thể là:

      • số nguyên: 7, -3, 0
      • thập phân (hữu hạn và định kỳ) phân số: 7/8, 6.13, -1.3(56), 1.2e-4
      • biểu thức số học: 1/2+3*(6-4), (6-y)/x^3, 2^0.5

    • Sau đó nhấp chuột vào nút với tên của phép toán học cần thiết.
    • Các giá trị trong các kết quả giải pháp có thể được kéo bằng chuột đến trường dữ liệu nguồn.

    --- Bài cũ hơn ---

  • Quy Tắc Crammer Là Gì?
  • Kỹ Thuật Chiết Pha Rắn
  • Bài Học Từ Bác Sĩ Hiromi Shinya Về Phương Pháp Ăn Uống Và Sức Khỏe
  • Thực Đơn Ăn Uống Được Bác Sĩ Nhật Bản Khuyên Thực Hiện Hằng Ngày
  • Chế Độ Ăn Uống Hiromi Shinya Giúp Đẩy Lùi Ung Thư Như Thế Nào?
  • Tài Liệu Phương Pháp Lặp Đơn Và Phương Pháp Newton Kantorovich Giải Hệ Phương Trình Phi Tuyến Tính

    --- Bài mới hơn ---

  • 2 Cách Replay, Phát Lặp Lại Video Youtube Tự Động
  • 570 Ms Công Cụ Giải Toán Bằng Phương Pháp Lặp
  • Tính Căn Bậc 2 Theo Phương Pháp Newton
  • Học Từ Vựng Hiệu Quả Bằng Phương Pháp Lặp Tự Nhiên
  • Phương Pháp Đo Góc Bằng Như Thế Nào?
  • BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2 PHẠM ANH NGHĨA PHƯƠNG PHÁP LẶP ĐƠN VÀ PHƯƠNG PHÁP NEWTON – KANTOROVICH GIẢI HỆ PHƯƠNG TRÌNH PHI TUYẾN LUẬN VĂN THẠC SĨ TOÁN HỌC HÀ NỘI, 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2 PHẠM ANH NGHĨA PHƯƠNG PHÁP LẶP ĐƠN VÀ PHƯƠNG PHÁP NEWTON – KANTOROVICH GIẢI HỆ PHƯƠNG TRÌNH PHI TUYẾN Chuyên ngành: Toán Giải Tích Mã số: 60 46 01 02 LUẬN VĂN THẠC SĨ TOÁN HỌC Người hướng dẫn khoa học: chúng tôi KHUẤT VĂN NINH HÀ NỘI, 2022 – 1 – LỜI CẢM ƠN Luận văn được hoàn thành tại trường Đại học sư phạm Hà Nội 2 dưới sự hướng dẫn của thầy giáo chúng tôi Khuất Văn Ninh. Sự giúp đỡ và hướng dẫn tận tình của thầy trong suốt quá trình thực hiện luận văn này đã giúp tác giả rất nhiều trong cách tiếp cận một vấn đề mới. Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn, kính trọng sâu sắc nhất đối với thầy. Tác giả cũng trân trọng cảm ơn Ban Giám hiệu trường Đại học sư phạm Hà Nội 2, Phòng Sau đại học, các thầy cô giáo trong nhà trường, các thầy cô giáo dạy cao học chuyên ngành Toán Giải tích đã giúp đỡ, tạo điều kiện thuận lợi cho tác giả trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận văn. Hà Nội, tháng 11 năm 2022 Tác giả Phạm Anh Nghĩa – 2 – LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan luận vănThạc sĩ chuyên ngành Toán Giải tích với đề tài: ” Phương pháp lặp đơn và phương pháp Newton – Kantorovich giải hệ phương trình phi tuyến” là công trình nghiên cứu của riêng tác giả dưới sự hướng dẫn của chúng tôi Khuất Văn Ninh. Trong suốt quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận văn, tác giả đã kế thừa thành quảkhoa học của các nhà khoa học với sự trân trọng và biết ơn. Hà Nội, tháng 11 năm 2022 Tác giả Phạm Anh Nghĩa – 3 – MỤC LỤC Mở đầu…………………………………………………………………….. 5 Chương 1. Một số kiến thức chuẩn bị……………………………………… 7 1.1. Không gian metric, nguyên lý ánh xạ co…………………………… 7 1.1.1. Không gian metric…………………………………………….. 7 1.1.2. Nguyên lý ánh xạ co…………………………………………….. 18 1.2. Không gian Banach………………………………………………. 20 1.3. Phép tính vi phân trong không gian Banach……………………… 23 Chương 2. Phương pháp lặp đơn, phương pháp Newton – Kantorovich giải hệ phương trình phi tuyến…………………………………………….. 29 2.1.Phương pháp lặp đơn giải hệ phương trình phi tuyến……………………. 29 2.1.1. Phương pháp lặp đơn giải phương trình phi tuyến…………….. ..29 2.1.2. Phương pháp lặp đơn giải hệ phương trình phi tuyến………….. 37 2.2. Phương pháp Newton – Kantorovich giải hệ phương trình phi tuyến………………………………………………………………………. 45 2.2.1. Phương pháp Newton – Kantorovich giải phương trình toán tử phi tuyến ……………………………………………………………………….. 45 2.2.2. Phương pháp Newton – Kantorovich giải hệ phương trình phi tuyến trong n ……………………………………………………………… 51 2.3. Sự kết hợp của phương pháp lặp đơn và phương pháp Newton – Kantorovich giải hệ phương trình phi tuyến ………………………………. 56 Chương 3. Ứng dụng…………………………………………………….. 61 3.1. Giải hệ phương trình phi tuyến ………………………………….. 61 3.1.1. Phương pháp lặp đơn giải hệ phương trình phi tuyến …………. 61 3.1.2. Phương pháp Newton – Kantorovich giải hệ phương trình phi tuyến ……………………………………………………………………….. 64 – 4 – 3.2. Lập trình trên Maple giải số hệ phương trình phi tuyến…………… 75 Kết luận………………………………………………………………………………………….. 88 Tài liệu tham khảo……………………………………………………………………………. 89 – 5 – MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Như chúng ta đã biết khi giải số phương trình vi phân, phương trình tích phân thường dẫn đến giải hệ phương trình phi tuyến; có nhiều vấn đề, nhiều bài toán trong khoa học tự nhiên, trong kỹ thuật, kinh tế cũng có thể dẫn đến việc nghiên cứu nghiệm của hệ phương trình. Hệ phương trình thường có dạng tổng quát A.x  f (1), trong đó A là các toán tử đi từ không gian định chuẩn  n vào không gian định chuẩn  n . Trong thực tế người ta khó tìm được nghiệm chính xác của hệ phương trình . Vì vậy việc giải xấp xỉ hệ phương trình (1) là một vấn đề được quan tâm nghiên cứu. Có nhiều phương pháp giải xấp xỉ phương trình đã được đề xuất và sử dụng như : Phương pháp lặp,phương pháp Newton và các mở rộng, phương pháp biến phân ….Người ta xét đến những đặc thù của toán tử Ađể chọn phương pháp xây dựng nghiệm xấp xỉ của phương trình. Phương pháp lặp dựa trên nguyên lí ánh xạ co Banach là phương pháp thường được sử dụng để chứng minh sự tồn tại nghiệm của phương trình và tìm nghiệm xấp xỉ thông qua phép lặp đơn. Để sử dụng phương pháp này người ta phải đưa phương trình (1) về dạng x = Bx trên một hình cầu đóng nào đó hoặc trên toàn không gian  n , sao cho nghiệm của phương trình (1) là điểm bất động của ánh xạ B. Bước tiếp theo là tìm điểm bất động của ánh xạ đó. Nguyên lí điểm bất động cũng chỉ ra cách tìm xấp xỉ điểm bất động. Phương pháp Newton và các mở rộng của nó như Newton – Raphson, Newton – Kantorovich cho ta cách tìm nghiệm xấp xỉ của một phương trình phi tuyến thông qua việc giải những phương trình tuyến tính. Phương pháp Newton và các mở rộng có ưu điểm là bậc hội tụ cao, tuy nhiên phải biết thông tin về một hình cầu đủ nhỏ chứa nghiệm. – 6 – Với mong muốn tìm hiểu và nghiên cứu sâu hơn về các phương pháp giải xấp xỉ hệ phương trình (1), nên em đã chọn đề tài : ” Phương pháp lặp đơn và phương pháp Newton – Kantorovich giải hệ phương trình phi tuyến” để thực hiện luận văn của mình. 2. Mục đích nghiên cứu Luận văn trình bày một số phương pháp giải hệ phương trình đó là phương pháp lặp đơn, phương pháp Newton – Kantorovich, sự kết hợp của hai phương pháp đó trong giải phương trình trong tập số thực  và hệ phương trình phi tuyến trong không gian  n . Ứng dụng giải một số phương trình và hệ phương trình cụ thể. 3. Nhiệm vụ nghiên cứu Nghiên cứu phương pháp lặp đơn, phương pháp Newton – Kantorovich giải phương trình và hệ phương trình phi tuyến. 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu – Đối tượng nghiên cứu: Phương pháp giải hệ phương trình phi tuyến. – Phạm vi nghiên cứu: Phương pháp lặp đơn, phương pháp Newton – Kantorovich, sự kết hợp của hai phương pháp đó hệ phương trình phi tuyến trong không gian  n ; ứng dụng vào giải các phương trình và hệ phương trình cụ thể. 5. Phương pháp nghiên cứu – Vận dụng các kiến thức, phương pháp của Giải tích hàm, Giải tích số và áp dụng phần mềm Maple trong tính toán và vẽ đồ thị . 6. Dự kiến đóng góp của đề tài Hệ thống lại phương pháp lặp đơn và phương pháp Newton – Kantorovich giải phương trình và hệ phương trình phi tuyến. Áp dụng giải một số hệ phương trình phi tuyến cụ thể. – 7 – CHƯƠNG I MỘT SỐ KIẾN THỨC CHUẨN BỊ 1.1 Không gian metric, nguyên lý ánh xạ co 1.1.1.Không gian metric Định nghĩa 1.1.1. Xét một tập hợp X   cùng với một ánh xạ d : X  X   thoả mãn các tiên đề sau đây: 1) d  x, y   0,(x, y  X) , d  x, y  0  x  y ( tiên đề đồng nhất); 2) d  x, y   d  y, x  ,(x, y  X) ( tiên đề đối xứng); 3) d  x, y   d  x, z   d  z, y  ,  x, y, z  X  ( tiên đề tam giác). Khi đó tập hợp X cùng với ánh xạ d gọi là một không gian metric. Ánh xạ d gọi là một metric trên X , số d  x, y  gọi là khoảng cách giữa hai phần tử x, y . Các phần tử của X gọi là các điểm; các tiên đề 1), 2), 3) gọi là hệ tiên đề metric. Không gian metric được kí hiệu là X   X,d  . Định nghĩa 1.1.2. Cho không gian metric X   X,d  . Một tập con bất kỳ X0   của tập hợp X cùng với metric d trên X lập thành một không gian metric. Không gian metric X 0   X 0 , d  gọi là không gian metric con của không gian metric đã cho. Ví dụ 1.1.1. Với hai phần tử bất kỳ x,y ∈ℝ ta đặt: d  x, y   x  y (1.1.1) Từ tính chất của giá trị tuyệt đối trong tập hợp số thực ℝ, suy ra hệ thức (1.1.1)xác định một metric trên  , không gian tương ứng được ký hiệu là 1 .Ta gọi metric (1.1.1) là metric tự nhiên trên  . – 8 – Ví dụ 1.1.2. Với hai phần tử bất kỳ x   x1 , x 2 ,…, x k  , y   y1 , y2 ,…, yk  thuộc không gian véc tơ thực k chiều  k ( k là số nguyên dương nào đó) ta đặt: k d  x, y   x 2 j  y j  (1.1.2) j1 Dễ dàng thấy hệ thức (1.1.2) thoả mãn các tiên đề 1), 2) về metric. Để kiểm tra hệ thức (1.1.2) thoả mãn tiên đề 3) về metric, trước hết ta chứng minh bất đẳng thức Cauchy – Bunhiacopski: Với 2k số thực a j ,bj ,  j  1, 2,…, k  ta có k k Thật vậy k  a 2j .  a jb j  j1 j1 b j1 2 j (1.1.3) k  k k k k k k k 2 0     a i b j  a jbi     a i2 b2j  2 a i bi a jb j   a 2j bi2 i 1  j1 i 1 j1 i 1 j1  i1 j1 2  k  k   k   2   a 2j    b 2j   2   a j b j    j1   j1   j1 Từ đó suy ra bất đẳng thức (1.1.3). Với 3 véc tơ bất kỳ x   x1 , x 2 ,…, x k  , y   y1 , y2 ,…, yk  , z   z1 , z2 ,…, zk  thuộc  k ta có : 2 k 2 k d  x, y     x j  y j     x j  z j    z j  y j   j1 k j1 2 k k j1 j1 2    x j  z j   2  x j  z j  z j  y j     z j  y j  j1 = d2  x, z   2d  x, z  d  z, y   d2  z, y  2   d  x, z   d  z, y    d  x, y   d  x, z   d  z, y  Do đó hệ thức (1.1.2) thoả mãn tiên đề 3) về metric. – 9 – Vì vậy hệ thức (1.1.2) xác định một metric trên không gian  k . Không gian metric tươg ứng vẫn ký hiệu là  k và thường gọi là không gian Euclide, còn metric (1.1.2) gọi là metric Euclide.  Ví dụ chúng tôi ký hiệu  2 là tập tất cả các số thực hoặc phức x  x n n 1 sao 2  cho chuỗi số dương  x n hội tụ . n 1   Với hai dãy số bất kỳ x  x n n 1 , y  yn n 1 ta đặt  d  x, y   x 2 n  yn (1.1.4) n 1 Hệ thức (1.1.4) xác định một ánh xạ d :  2   2   . Thật vậy, với mọi n  1, 2,… ta có 2 2 2  2 x n  yn  x n2  2x n .yn  y2n  x n  2 x n . yn  yn  2 x n  yn 2  Do đó mọi số p dương đều có 2 p  n 1 Suy ra p 2 p 2 2   x n  y n  2 x n  2 y n  2 x n  2 y n n 1 2   n 1 2  n 1 2 n 1 2 x n  2 y n  x n  y n  2 n 1 n 1 n 1 Nghĩa là chuỗi số trong vế phải của hệ thức (1.1.4) hội tụ. Dễ dàng thấy hệ thức (1.1.4) thoả mãn các tiên đề 1), 2) về metric.    Với ba dãy số bất kỳ x  x n n 1 , y  yn n 1 , z  zn n 1 thuộc  2 và với số p nguyên dương tuỳ ý ta có: p 1 2 p   2  x n  yn     x n  z n  z n  yn  n 1   n 1  2 1 2    – 10 – 1 1 2 2  p  p 2 2   x n  z n     z n  y n  .   n 1   n 1 Cho p   ta được  1 2 1 2   1 2    2 2 2 d(x, y)    x n  y n     x n  z n     z n  y n   d  x, z   d  z, y   n 1   n 1   n 1  Do đó hệ thức (1.1.4)thoả mãn tiên đề 3) về metric. Vì vậy hệ thức (1.1.4) xác định một metric trên  2 . Không gian metric tương ứng vẫn ký hiệu là  2 . Không gian metric  2 đôi khi còn gọi là không gian Euclide vô hạn chiều. Ví dụ 1.1.4. Ta ký hiệu C a ,b  là tập tất cả các hàm số giá trị thực xác định và liên tục trên đoạn a,b ,    a  b   . Với hai hàm số bất kỳ x  t  , y  t   Ca,b ta đặt d  x, y   max x  t   y  t  . (1.1.5) atb Vì các hàm x  t  , y  t  liên tục trên đoạn a,b , nên hàm số x  t   y  t  cũng liên tục trên đoạn a,b .Do đó hàm số này đạt giá trị lớn nhất trên đoạn a,b . Suy ra hệ thức (1.1.5) xác định một ánh xạ từ Ca ,b   Ca ,b   . Dễ dàng thấy ánh xạ (1.1.5) thoả mãn các tiên đề về metric. Không gian metric tương ứng vẫn kí hiệu là C a ,b  . Ví dụ 1.1.5. Ta ký hiệu L a ,b  là tập tất cả các hàm số giá trị thực và khả tích Lebesgue trên đoạn a,b .Với hai hàm số bất kỳ x  t  , y  t   La ,b ta đặt b d  x, y    x  t   y  t  dt a Hệ thức (1.1.6) xác định một ánh xạ từ L a ,b   L a ,b    . (1.1.6) – 11 – Với hai hàm số bất kỳ x  t  , y  t   La ,b ta có b x  t   y  t   0, t   a, b  d  x, y    x  t   y  t   0 a b d  x, y  0   x  t   y  t   0 a  x  t   y  t   0 h.k.n trên  a,b  x  t   y  t  h.k.n trên  a, b. Vì tích phân Lebesgue của một hàm số không thay đổi khi ta thay đổi giá tri của hàm số đó trên tập có độ đo Lebesgue bằng 0, nên trong không gian La, b ta đồng nhất hai hàm số khi chúng chỉ khác nhau trên một tập có độ đo Lebesgue bằng 0. Nhờ đó ánh xạ (1.1.6) thoả mãn tiên đề 1) về metric. Dựa vào các tính chất của tích phân Lebesgue dễ dàng suy ra ánh xạ (1.1.6) thoả mãn các tiên đề 2), 3) về metric. Vì vậy ánh xạ (1.1.6) xác định một metric trên tập L a ,b  . Không gian tương ứng vẫn ký hiệu là L a ,b  . Định nghĩa chúng tôi không gian metric X   X,d  ,dãy điểm xn   X , điểm x 0  X . Dãy điểm x n  gọi là hội tụ tới điểm x 0 trong không gian X khi n  , nếu   0, n0  N* , n  n0 , d(xn ,x0 )   . x n  x 0 hay xn  xo (n ) Kí hiệu: xlim  Điểm x o còn gọi là giới hạn của dãy x n  trong không gian X. Ví dụ 1.1.6. Sự hội tụ của một dãy điểm x n  trong không gian 1 là sự hội tụ của dãy số thực đã biết trong giải tích toán học. Ví dụ 1.1.7. Sự hội tụ của một dãy điểm trong không gian Eukleides  k tương đương với sự hội tụ theo toạ độ. – 12 – Thật vậy, giả sử dãy điểm x  n    x1 n  , x 2n  ,…, x kn   , n  1, 2,… hội tụ tới điểm x   x1 , x 2 ,…, x k  trong  k . Theo định nghĩa ,   0, n0  * , n  n0 , ta có:  k    x   x  d xn , x  n j 2 j  j1 Suy ra x jn   x j  , n  n 0 , j  1, 2,3,…, k (1.1.7) Các bất đẳng thức (1.1.7) chứng tỏ , với mỗi j  1, 2,…, k dãy số thực x jn   hội tụ tới số thực x j khi n  . Sự hội tụ đó được gọi là sự hội tụ theo toạ độ . Ngược lại, giả sử dãy điểm x  n    x1 n  , x 2n  ,…, x kn   , n  1, 2,… hội tụ theo toạ độ 0 , với mỗi j  1, 2,…, k , tới điểm x   x1, x 2 ,…, x k  . Theo định nghĩa ,  n j  * , n  n j , x jn   x j   . n n Đặt n0  max n1, n 2 ,…, n k  , thì n  n0 , x j  x j    x jn   x j  2  k 2 ,  j  1, 2,…, k    x jn   x j n j1   2  , j  1, 2,…, k n k  2    x   x  n j j 2   , n  n0 . j1 Do đó dãy điểm đã cho hội tụ theo metric Euclide của không gian  k . Ví dụ 1.1.8. Sự hội tụ của một dãy điểm trong không gian C a ,b  tương đương với sự hội tụ đều của dãy hàm liên tục trên đoạn a,b . Thật vậy, giả sử dãy hàm  x n  t    Ca,b hội tụ tới hàm x  t  trong không gian C a ,b  . Theo định nghĩa   0, n 0  N* , n  n 0 , d  x n , x   max x n  t   x  t    atb Suy ra : xn  t   x  t   , n  n0 , t  a,b (1.1.8) – 13 – Các bất đẳng thức (1.1.8) chứng tỏ dãy hàm số liên tục  x n  t   hội tụ đều tới hàm số x  t  trên đoạn  a, b. Ngược lại, giả sử hàm số  x n  t    Ca,b hội tụ đều tới hàm số x  t  trên đoạn a, b , nghĩa là x  t   Ca,b . Theo định nghĩa sự hội tụ đều của dãy hàm   0,  n 0  N * , n  n 0 ,  t   a, b  , x n  t   x  t    x n  t   x  t   , n  n 0 Suy ra: max a t b Hay : d  x n , x   , n  n 0 Do đó dãy số  x n  t   hội tụ tới hàm số x  t  theo metric của không gian C a ,b  . Ví dụ 1.1.9. Sự hội tụ của dãy điểm trong không gian metric rời rạc X  (X, d) tương đương với sự hội tụ của dãy dừng. Thật vậy, giả sử dãy điểm xn   X hội tụ đến điểm x trong không gian X. * Theo định nghĩa,   0,   1, n0  N , n  n0 ,d  x n , x   . Suy ra d  x n , x   0, n  n0  x n  x, n  n 0 . Dãy điểm như thế gọi là dãy dừng. * Ngược lại, dãy điểm xn   X là dãy dừng, nghĩa là n0  N , n  n0 , xn  xn 0 , thì hiển nhiên dãy đó hội tụ theo metric của không gian X . Định nghĩa 1.1.4. Cho không gian metric X   X,d  , a  X , r  0 , Tập hợp S(a, r)  x  X : d  x, a   r được gọi là hình cầu mở tâm a, bán kính r. Tập hợp S'(a, r)  x  X : d  x, a   r được gọi là hình cầu đóng tâm a, bán kính r. Mỗi hình cầu mở S(a, r) được gọi là một lân cận của phần tử a trong X . – 14 – Định nghĩa chúng tôi hai không gian metric X  (X,d1 ) , Y  (Y,d2 ). Ánh xạ f : X  Y được gọi là liên tục tại điểm x0  X nếu như   0,   0 , sao cho x  X thoả mãn d1(x, x0 )   thì d2 (f (x),f (x0 ))   . Hay nói cách khác Ánh xạ f : X  Y gọi là liên tục tại điểm xo  X , nếu với lân cận cho trước tuỳ ý Uf (x )  S y0 ,    Y của điểm y0  f  x 0  trong Y 0 tìm được lân cận Vx  S x0 ,  của điểm x 0 trong X sao cho f(Vx )  Uy . 0 0 0 Định nghĩa 1.1.6. Ánh xạ f : X  Y gọi là liên tục tại điểm x0  X nếu với mọi dãy điểm xn   X hội tụ tới điểm x 0 trong X kéo theo dãy điểm  f (x n )  hội tụ tới điểm f  x0  trong Y. x n  x 0 và f  x  là hàm liên tụctại điểm x0  X thì Như vậy nếu: nlim  lim f  x n   f  x 0  . n  Định nghĩa 1.1.7.Ánh xạ f gọi là liên tục trên tập A  X nếu ánh xạ f liên tục tại mọi điểm x  A. Khi A  X thì ánh xạ f gọi là liên tục. Định nghĩa 1.1.8. Ánh xạ f gọi là liên tục đều trên tập A  X nếu   0,   0 sao cho  x, x ‘  A thoả mãn d1 (x, x ‘)   thì d2 (f (x),f (x ‘))  . Định nghĩa 1.1.9.Một dãy điểm x n  trong không gian metric X   X,d  gọi lim d(x n , xm )  0 Nghĩa là   0 , là một dãy Cauchy hay dãy cơ bản nếu: m,n  n0 * sao cho d(x n , x m )  , n, m  n0 ( Rõ ràng mọi dãy hội tụ đều là dãy Cauchy). Định nghĩa 1.1.10.Không gian metric X= (X,d) là một không gian đầy (hay đủ) nếu mọi dãy cơ bản trong không gian này đều hội tụ. – 15 – Ví dụ 1.1.10.Không gian metric 1 là không gian đầy, điều đó suy ra từ tiêu chuẩn Cauchy về sự hội tụ của dãy số thực đã biết trong giải tích toán học. Ví dụ 1.1.11. Không gian  k là không gian đầy. Thật vậy, giả sử x  n    x1 n  , x 2n  ,…, x kn   , n  1, 2,… là dãy cơ bản tuỳ ý trong không gian Euclide  k . Theo định nghĩa dãy cơ bản,    0, n 0  N* , m, n  n 0 , d x   , x   x j   x j n m n m k    hay   x    x   n j m j 2  j1 (1.1.9)  , m, n  n 0 , j  1, 2, …, k Các bất đẳng thức (1.1.9) chứng tỏ, với mỗi j  1, 2,…, k , dãy  x jn   là dãy số thực cơ bản, nên phải tồn tại giới hạn: lim x jn   x j , ( j  1, 2,…, k). n  Đặt x   x1, x 2 ,…, x k  , ta nhận được dãy x  n     k đã cho hội tụ theo toạ độ tới x . Nhưng sự hội tụ trong không gian Euclide  k tương đương với sự hội tụ theo toạ độ, nên dãy cơ bản x  n   đã cho hội tụ tới x trong không gian  k . Vậy không gian Euclide  k là không gian đầy. Ví dụ 1.1.12. Không gian C a ,b  là không gian đầy. Thật vậy, giả sử  x n  t   là dãy cơ bản tuỳ ý trong không gian C a ,b  , theo định nghĩa dãy cơ bản:     0 ,  n 0  N * ,  m, n  n 0 , d x  n  , x  m   max x n  t   x m  t    a tb  x n  t   x m  t   , m, n  n0 , t  a, b . (1.1.10) Các bất đẳng thức (1.1.10) chứng tỏ , với mỗi t cố định tuỳ ý thuộc đoạn a,b , dãy  x n  t   là dãy số thực cơ bản , nên phải tồn tại giới hạn – 16 – lim x n  t   x  t  , t  a, b n Ta nhận được hàm số x  t  xác định trên đoạn a,b . Vì các đẳng thức (1.1.10) không phụ thuộc t, nên qua giới hạn trong các đẳng thức này khi n  ta được: x n  t   x  t   , n  n 0 , t  a, b  (1.1.11) Các bất đẳng thức (1.1.11) chứng tỏ dãy hàm số  x n  t    Ca,b hội tụ đều tới hàm số x  t  trên đoạn  a,b nên x  t   Ca,b . Nhưng sự hội tụ trong không gian C a ,b  tương đương với sự hội tụ đều của dãy hàm liên tục trên đoạn a,b , nên dãy cơ bản  x n  t   đã cho hội tụ tới x  t  trong không gian C  a ,b  . Vậy C a ,b  là không gian đầy. Ví dụ 1.1.13. Không gian  2 là không gian đầy. Thật vậy, giả sử x  n    x1 n  , x 2n  ,…, x kn   , n  1, 2,… là dãy cơ bản tuỳ ý trong  2 , theo định nghĩa dãy cơ bản :      x   x     0, n 0  N* , m, n  n 0 , d x  n  , x  m   n k m k 2  . k 1 Suy ra p   x   x m k n k k 1 x k   x k n m  2  , m, n  n 0 , p  1, 2,… (1.1.12)  , m, n  n 0 , k  1, 2,… (1.1.13) Các bất đẳng thức (1.1.13) chứng tỏ, với mỗi k cố định tuỳ ý dãy  x kn   là dãy số cơ bản, nên phải tồn tại giới hạn: nlim  xkn    x k , k  1, 2,…  – 17 – Đặt x   x1 , x 2 ,…, x k ,…   x k  . Vì các bất đẳng thức (1.1.12) không phụ thuộc vào p , nên có thể cho qua giới hạn trong các bất đẳng thức này khi m   ta được: p  x   x n k 2  , n  n 0 , p  1, 2,… k k 1 (1.1.14) Tiếp tục cho qua giới hạn trong các bất đẳng thức (1.1.14) khi p   ta được  2  xkn   x k  , n  n0 Mặt khác k 1  2 x k  x k  x kn   x kn  2  x n k (1.1.15)  x k  x kn  2  2 2  2 x kn   2 x kn   x k ,  k, n  1, 2,… (1.1.16) Từ các bất đẳng thức (1.1.15), (1.1.16) suy ra: p  p 2 k 1 k 1   p 2 2 x k  2 x kn1   2 x kn1   x k k 1  n1   2 x k k 1 2 2   n1   2 k 1  2  2 x k  x k  2 x kn1   2 2 , với n1  n 0 k 1 2   x k  2 x k 1   2 2 , với n1  n 0 k 1 n k 1 Do đó dãy x   x k   2 .Các bất đẳng thức (1.1.15) chứng tỏ, dãy cơ bản  x   đã cho hội tụ tới x  trong không gian  n 2 Vì vậy không gian  2 là không gian đầy. 2 . – 18 – 1.1.2. Nguyên lý ánh xạ co Định nghĩa 1.1.11. Cho không gian metric X  (X, d) .Ánh xạ A : X  X được gọi là ánh xạ co nếu tồn tại số α, 0    1 sao cho: d(Ax1,Ax2 )  d(x1, x2 ), x1 , x 2  X. Định lý 1.1.1.( Nguyên lý Banach về ánh xạ co) Mọi ánh xạ co A từ không gian metric đầy X  (X, d) vào chính nó đều có một điểm bất động duy nhất, nghĩa là tồn tại duy nhất một điểm x*  X sao cho Ax*  x* ; điểm x* là giới hạn của dãy x n  được xây dựng bởi công thức: x n  Ax n 1 , x 0 tuỳ ý, x 0  X và công thức đánh giá sai số d(x n , x * )  d(x n , x * )  n d(x1 , x 0 ), n  1, 2,… 1   d(x n , x n 1 ) , n  1, 2,… 1  Trong đó  là hệ số co của ánh xạ co A. Chứng minh. Lấy một điểm bất kỳ x0  X . Xây dựng dãy x n  xác định bởi công thức: x n  Ax n 1 , n  1, 2,… Ta được d(x2 , x1 )  d(Ax1,Ax0 )  d(x1, x0 )  d(Ax0 , x0 ) 2 d(x 3 , x 2 )  d(Ax 2 , Ax1 )  d(x 2 , x1 )   d(Ax 0 , x 0 ) … n d(x n 1 , x n )  d(Ax n , Ax n 1 )  d(x n , x n 1 )  …   d(Ax 0 , x 0 ) ,với n  1, 2, … Từ đó ta suy ra  n, p  1, 2,… ta có

    --- Bài cũ hơn ---

  • Học Từ Vựng Bằng Phương Pháp Lặp Lại Ngắt Quãng
  • Phương Pháp Lặp Lại Ngắt Quãng: Đọc Nhanh, Hiểu Sâu, Nhớ Lâu
  • Hạch Toán Và Sơ Đồ Kế Toán Hàng Hóa Theo Phương Pháp Kktx
  • Kế Toán Tổng Hợp Nguyên Vật Liệu Theo Phương Pháp Kê Khai Thường Xuyên
  • Phân Biệt Phương Pháp Kê Khai Thường Xuyên Và Kiểm Kê Định Kỳ
  • Phương Pháp Lặp Giải Hệ Phương Tuyến Tính Số Chiếu Lớn

    --- Bài mới hơn ---

  • Chuong 2 Dai So Tuyen Tinh 2
  • Cách Chia Đa Thức Bằng Lược Đồ Hoocner Hay
  • Phương Pháp Quản Lý Tiền Jars Cho Cá Nhân
  • Phương Pháp Lặp Trong Giải Toán Bằng Máy Tính Casio
  • Just In Time (Jit): Không Tồn Kho, Không Chờ Đợi, Không Chi Phí
  • BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

    TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2

    VŨ THỊ VUI

    PHƯƠNG PHÁP LẶP GIẢI HỆ PHƯƠNG TRÌNH TUYẾN TÍNH

    SỐ CHIỀU LỚN

    LUẬN VĂN THẠC SĨ TOÁN HỌC

    Hà Nội – 2022

    BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

    TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2

    VŨ THỊ VUI

    PHƯƠNG PHÁP LẶP GIẢI HỆ PHƯƠNG TRÌNH TUYẾN TÍNH

    SỐ CHIỀU LỚN

    Chuyên ngành: Toán giải tích

    Mã số: 60 46 01 02

    LUẬN VĂN THẠC SĨ TOÁN HỌC

    Người hướng dẫn khoa học:

    TS. Hà Bình Minh

    Hà Nội – 2022

    Lời cảm ơn

    Luận văn được hoàn thành tại trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2 dưới

    sự hướng dẫn của thầy giáo TS. Hà Bình Minh. Sự giúp đỡ và hướng

    dẫn tận tình, nghiêm túc của thầy trong suốt quá trình thực hiện luận văn

    này đã giúp tôi trưởng thành hơn rất nhiều trong cách tiếp cận một vấn

    đề mới. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn, lòng kính trọng sâu sắc nhất đối với

    thầy.

    Tôi xin trân trọng cảm ơn Ban giám hiệu trường Đại học Sư phạm Hà

    Nội 2, phòng Sau đại học, các thầy cô giáo trong nhà trường đã giúp đỡ,

    tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong suốt quá trình học tập.

    Tôi xin chân thành cảm ơn gia đình, người thân, bạn bè đã giúp đỡ,

    động viên và tạo điều kiện thuận lợi để tôi hoàn thành khóa học Thạc sĩ

    cũng như hoàn thành luận văn này.

    Hà Nội, ngày 09 tháng 06 năm 2022

    Tác giả

    Vũ Thị Vui

    Lời cam đoan

    Luận văn được hoàn thành tại trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2 dưới

    sự hướng dẫn của TS. Hà Bình Minh.

    Tôi xin cam đoan luận văn là công trình nghiên cứu của riêng tôi.

    Trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận văn tôi đã kế thừa

    những thành quả khoa học của các nhà khoa học và đồng nghiệp với sự

    trân trọng và biết ơn.

    Tôi xin cam đoan rằng các thông tin trích dẫn trong luận văn đã được

    chỉ rõ nguồn gốc.

    Hà Nội, ngày 09 tháng 06 năm 2022

    Tác giả

    Vũ Thị Vui

    i

    i

    Mở đầu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    1

    Chương 1. Một số phương pháp lặp cổ điển . . . . . . . . . . . . . . .

    3

    1.1. Phương pháp Jacobi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    3

    1.1.1. Giới thiệu phương pháp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    3

    1.1.2. Điều kiện hội tụ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    5

    1.1.3. Ví dụ số minh họa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    6

    1.2. Phương pháp Gauss – Seidel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    8

    1.2.1. Giới thiệu phương pháp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    8

    1.2.2. Điều kiện hội tụ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    9

    1.2.3. Ví dụ số minh họa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    11

    Chương 2. Các phương pháp Krylov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    14

    2.1. Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    14

    2.2. Phương pháp Gradient liên hợp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    16

    2.2.1. Giới thiệu phương pháp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    16

    2.2.2. Ví dụ số minh họa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    21

    2.3. Phương pháp GMRES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    22

    2.3.1. Giới thiệu phương pháp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    22

    2.3.2. Ví dụ số minh họa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    25

    2.4. Phương pháp QMR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    27

    2.4.1. Giới thiệu phương pháp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    27

    2.4.2. Ví dụ số minh họa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    32

    2.5. Phương pháp Bi-CGSTAB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    34

    2.5.1. Giới thiệu phương pháp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    34

    2.5.2. Ví dụ số minh họa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    37

    ii

    Chương 3. Ứng dụng của phương pháp lặp . . . . . . . . . . . . . . .

    39

    3.1. Ứng dụng trong giải phương trình Poisson . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    39

    3.2. Ví dụ số minh họa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    41

    Kết luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    43

    Tài liệu tham khảo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    44

    Phụ lục . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

    45

    1

    Mở đầu

    1. Lí do chọn đề tài

    Nhiều bài toán trong thực tế đòi hỏi phải giải hệ phương trình tuyến

    tính cỡ lớn có dạng Ax b, trong đó A là ma trận có số chiều lớn và

    thưa (tức là chỉ có một số ít các phần tử khác 0). Chẳng hạn, những hệ

    phương trình này xuất hiện ta giải bài toán biên của phương trình đạo

    hàm riêng bằng các phương pháp rời rạc hóa, như phương pháp sai phân

    hoặc phương pháp phần tử hữu hạn. Những phương pháp cổ điển để giải

    hệ phương trình tuyến tính, chẳng hạn như phương pháp khử Gauss, sẽ

    rất khó có thể áp dụng để giải những hệ này. Lý do là vì phương pháp khử

    Gauss được áp dụng cho ma trận đặc và khi áp dụng cho ma trận thưa sẽ

    làm cho số phép toán trở nên rất lớn, không thể thực hiện nổi đối với máy

    tính thông thường. Hơn nữa, số lượng bộ nhớ sử dụng cho phương pháp

    Gauss cũng trở nên rất lớn.

    Với những lý do nêu trên, phương pháp lặp giải hệ phương trình tuyến

    tính cỡ lớn được nghiên cứu từ lâu. Theo phương pháp này, bắt đầu từ

    một vector khởi tạo xp0q , ta sẽ sinh ra một dãy các vector

    xp0q

    Ñ xp1q Ñ xp2q Ñ . . .

    hội tụ đến nghiệm x. Quá trình sinh vector xpk 1q từ vector xpkq sử dụng

    phép nhân ma trận A với một vector nào đó. Phép nhân này rất tiết kiệm

    do A là ma trận thưa và chỉ cần số ít bộ nhớ để lưu trữ. Hai phương pháp

    lặp được biết đến nhiều nhất theo hướng này là phương pháp Jacobi và

    phương pháp Gauss-Seidel.

    Bên cạnh đó, một lớp các phương pháp lặp được phát triển trong thời

    gian gần đây là lớp các phương pháp Krylov. Đặc trưng của lớp các phương

    pháp này quá trình lặp sẽ hội tụ đến nghiệm chính xác sau một số hữu hạn

    bước lặp. Cụ thể, quá trình lặp sẽ cho nghiệm xpkq sẽ là xấp xỉ tốt nhất

    2

    nghiệm của hệ Ax b trong không gian Krylov k chiều. Một số phương

    pháp lặp thuộc lớp này phải kể đến là: phương pháp gradient liên hợp của

    Hestenes và Stiefel (1952) cho hệ tuyến tính có ma trận A đối xứng xác

    định dương; phương pháp GMRES của Saad và Schultz (1986); phương

    pháp QMR của Freund và Nachtigal (1991); và phương pháp Bi-CGSTAB

    của van der Vorst (1992).

    2. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu

    Khảo cứu một số phương pháp lặp dùng để giải hệ phương trình tuyến

    tính cỡ lớn, và áp dụng để nghiệm số cho phương trình đạo hàm riêng.

    3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

    Hệ phương trình tuyến tính cỡ lớn, phương trình vi phân đạo hàm riêng.

    4. Phương pháp nghiên cứu

    Sử dụng các phương pháp giải số, ngôn ngữ lập trình MATLAB,…

    5. Đóng góp mới của đề tài

    Áp dụng phương pháp lặp để giải hệ phương trình tuyến tính cỡ lớn, sau

    đó lập trình, thực hiện các phương pháp này bằng phần mềm MATLAB.

    3

    CHƯƠNG 1

    Một số phương pháp lặp cổ điển

    Nội dung của chương này được tham khảo chủ yếu từ các tài liệu , mục

    8.7.

    2.1. Giới thiệu

    Xét hệ phương trình tuyến tính

    Ax b,

    với A là ma trận thực không suy biến. Bắt đầu từ một vector xp0q , phương

    pháp Krylov sẽ sinh ra một dãy các vector

    xp0q

    Ñ xp1q Ñ Ñ xpmq,

    tiến tới nghiệm chính xác xpmq

    m ¤ n.

    x : A1b sau nhiều nhất m bước, với

    Các Phương pháp Krylov: sử dụng phép lặp để sinh ra dãy txpkq u

    thỏa mãn

    xpkq

    P xp0q

    Kk prp0q , Aq, với mọi k

    1, 2, . . . ,

    trong đó Kk prp0q , Aq là không gian Krylov được định nghĩa như sau:

    Kk prp0q , Aq : spanrrp0q , Arp0q , . . . , Ak1 rp0q s, k

    1, 2, . . .

    --- Bài cũ hơn ---

  • Dây Chuyền Máy Làm Giò Chả
  • Những Phương Pháp Giúp Chả Lụa Tự Làm Trở Nên Dai Ngon Hơn
  • Học Cách Làm Chả Lụa Ngon, Giòn Dai, Không Hàn The
  • Bạn Đã Biết Gì Về Phương Pháp In Chuyển Nhiệt Và In Lưới?
  • Các Phương Pháp In Ấn Kỹ Thuật Trên Vải Lụa
  • Phương Pháp Đơn Giản Để Giải Zlp. Phương Pháp Gauss

    --- Bài mới hơn ---

  • 8 Bí Quyết Chinh Phục Và Phương Pháp Học Tốt Môn Ngữ Văn
  • Phương Pháp Học Anh Văn Hiệu Quả Nhất
  • Phương Pháp Học Anh Văn Giao Tiếp Hiệu Quả Thông Qua Bài Hát
  • ✅ Phương Pháp Học Autocad Hiệu Quả ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
  • Phương Pháp Học Autocad Hiệu Quả Cho Người Mới
  • Các phép biến đổi trên được thực hiện một cách thuận tiện trong các bảng đặc biệt gọi là bảng đơn giản.

    Các khối sau được phân bổ trong một bảng simplex:

    Hãy viết lời giải cho vấn đề của ví dụ từ Phần 3.3 trong bảng đơn giản:

    Tất cả dữ liệu ban đầu có trong điều kiện toán học của bài toán được chuyển sang bảng đơn giản đầu tiên. Loại bỏ các biến tự do, chúng tôi nhận được một kế hoạch tham khảo

    Trong hàng cuối cùng của bảng đơn giản đầu tiên, chúng tôi viết tiêu chí ở dạng ẩn

    Chúng tôi loại trừ biến cơ bản x 4 khỏi tiêu chí này, đưa tiêu chí về dạng

    Để có giải pháp tối ưu, tất cả các ước tính phải không âm

    Giải pháp không tối ưu vì có xếp hạng tiêu cực.

    Các ước tính có thể được tính toán bằng công thức. Tích là vectơ hiện tại của ma trận điều kiện, sau đó ước lượng của biến tự do có thể được tính như là tích vô hướng của vectơ hệ số đối với các biến cơ bản bằng vectơ hiện tại của ma trận điều kiện trừ đi hệ số của hàm mục tiêu cho biến này. Vì vậy, chúng tôi nhận được giá trị

    Cột giải quyết là cột có ước tính nhỏ nhất (nếu nhiệm vụ là tối đa). Và để chọn dòng phân giải, bạn cần tìm trong số tất cả các dòng, biến mà từ đó, giảm dần, nhanh chóng chuyển về 0.

    Kết quả là, chúng tôi nhận được rằng cột phân giải là và hàng phân giải là. Điều này có nghĩa là một biến rời khỏi danh sách các biến cơ bản và một biến đi vào.

    Giải pháp không tối ưu vì có đánh giá âm -2.

    Giải pháp là tối ưu, bởi vì tất cả các điểm đều lớn hơn 0. Rõ ràng là không thể tăng được.

    Quy tắc xây dựng bảng Simplex

    Một bảng đơn giản được xây dựng cho một giải pháp tham chiếu.

    Hãy để các giải pháp tham khảo. Bảng simplex cho giải pháp này là

    Ma trận cơ sở B u003d (A 1, A 2, … A m)

    · Đối với các biến cơ bản, ma trận hiện tại là đơn vị.

    • · Bất kỳ cột nào.
    • · Véc tơ của các phần bên phải của các ràng buộc.
    • Các ước lượng cho các biến tự do không bằng 0

    Trong ô phía dưới bên phải – giá trị của tiêu chí

    Các bước của phương pháp Simplex

    • 1. Kiểm tra tính năng tối ưu ()
    • 2. Nếu vậy thì giải pháp không phải là tối ưu. Sau đó chọn cột có số điểm tối thiểu. Hãy gọi nó là giải quyết.
    • 3. Hàng phân giải được chọn theo tỷ lệ tối thiểu của các thành viên tự do với hệ số dương của cột phân giải. Biến cơ sở được thể hiện từ dòng này nằm ngoài danh sách biến cơ sở. Những, cái đó. x k đi ra ngoài và x s đi vào.

      4. Bảng đơn giản hiện tại được chuyển đổi theo quy tắc sau:

        Dòng phân giải được chia thành phần tử phân giải:
    • · Cột phân giải được thay thế bằng một cột duy nhất.
    • Tất cả các phần tử khác của bảng simplex có thể được tính toán lại theo quy tắc hình tứ giác:

    Một tứ giác được xây dựng trên đường chéo nối phần tử được tìm kiếm với phần tử đang phân giải. Khi đó giá trị mới của phần tử bằng giá trị trước đó trừ tích của các phần tử trên đường chéo đối diện chia cho phần tử phân giải.

    Hoặc, giá trị mới của một phần tử bằng tích của các phần tử trên đường chéo chính trừ đi tích của các phần tử trên đường chéo đối diện và tất cả giá trị này chia cho phần tử phân giải.

    Chúng ta hãy xem xét lời giải của LPP theo phương pháp đơn giản và trình bày nó trong mối quan hệ với bài toán tối đa hóa.

    1. Theo điều kiện của bài toán, mô hình toán học của nó được vẽ ra.

    2. Mô hình đã biên dịch được chuyển sang dạng chuẩn. Trong trường hợp này, cơ sở với kế hoạch tham khảo ban đầu có thể được phân biệt.

    3. Mô hình chính tắc của bài toán được viết dưới dạng một bảng đơn giản sao cho tất cả các số hạng tự do đều không âm. Nếu kế hoạch cơ sở ban đầu được chọn, thì hãy chuyển sang bước 5.

    Bảng Simplex: phù hợp với hệ phương trình hạn chế và hàm mục tiêu ở dạng biểu thức được giải quyết so với cơ sở ban đầu. Dòng ghi các hệ số của hàm mục tiêu F được gọi là dòng F hay dòng của hàm mục tiêu.

    4. Tìm thiết kế tham chiếu ban đầu bằng cách thực hiện các phép biến đổi simplex với các phần tử có độ phân giải dương tương ứng với các quan hệ simplex tối thiểu, và không tính đến dấu hiệu của các phần tử của hàng F. Nếu trong quá trình biến đổi gặp phải một chuỗi 0, tất cả các phần tử của chúng, ngoại trừ số hạng tự do, đều là số không, thì hệ phương trình hạn chế của bài toán là không tương thích. Nếu tồn tại một hàng 0 mà ngoài số hạng tự do không có phần tử dương nào khác thì hệ phương trình có giới hạn không có nghiệm không âm.

    Việc giảm hệ thống (2.55), (2.56) đến một cơ sở mới sẽ được gọi là một phép biến đổi đơn giản. Nếu phép biến đổi simplex được coi là một phép toán đại số chính thức, thì có thể lưu ý rằng do kết quả của phép toán này, các vai trò được phân phối lại giữa hai biến có trong một hệ thống hàm tuyến tính nhất định: một biến từ phụ thuộc sang độc lập và biến kia, ngược lại, từ độc lập sang phụ thuộc. Một phép toán như vậy được gọi là bước khử Jordan trong đại số.

    5. Kế hoạch cơ sở ban đầu được tìm thấy được điều tra để có tính tối ưu:

    a) nếu không có phần tử âm nào trong hàng F (ngoài số hạng tự do) thì thiết kế là tối ưu. Nếu không có số 0, thì phương án tối ưu là phương án duy nhất; nếu có ít nhất một số 0 thì có vô hạn phương án tối ưu;

    b) nếu hàng F chứa ít nhất một phần tử âm, tương ứng với một cột gồm các phần tử không dương, thì<

    c) nếu có ít nhất một phần tử âm trong hàng F và có ít nhất một phần tử dương trong cột của nó, thì chúng ta có thể chuyển sang một phương án tham chiếu mới, gần với phương án tối ưu hơn. Để làm điều này, cột đã chỉ định phải được chỉ định là cho phép, bằng quan hệ đơn giản tối thiểu để tìm chuỗi cho phép và thực hiện một phép biến đổi đơn giản. Kiểm tra lại kế hoạch tham chiếu kết quả để có tính tối ưu. Quá trình được mô tả được lặp lại cho đến khi có được phương án tối ưu hoặc cho đến khi vấn đề không thể giải quyết được.

    Cột các hệ số cho một biến được bao gồm trong cơ sở được gọi là phân giải. Do đó, việc chọn biến được đưa vào cơ sở (hoặc chọn cột phân giải) bởi phần tử âm của hàng F, chúng ta đảm bảo hàm F tăng.

    Khó hơn một chút để xác định biến bị loại trừ khỏi cơ sở. Để thực hiện điều này, quan hệ của các phần tử tự do với các phần tử tích cực của cột phân giải được thực hiện (quan hệ như vậy được gọi là đơn giản) và trong số đó tìm thấy quan hệ nhỏ nhất, xác định dòng (phân giải) chứa biến bị loại trừ. Việc lựa chọn biến được loại trừ khỏi cơ sở (hoặc lựa chọn đường phân giải), theo quan hệ đơn giản tối thiểu, đảm bảo, như đã được thiết lập, tính tích cực của các thành phần cơ sở trong kế hoạch tham chiếu mới.

    Trong bước 3 của thuật toán, giả định rằng tất cả các phần tử của cột thành viên tự do là không âm. Yêu cầu này là không cần thiết, nhưng nếu nó được đáp ứng, thì tất cả các phép biến đổi simplex tiếp theo chỉ được thực hiện với các phần tử phân giải tích cực, thuận tiện cho tính toán. Nếu có số âm trong cột thành viên tự do, thì phần tử phân giải được chọn như sau:

    1) xem qua một hàng tương ứng với một số hạng tự do phủ định, ví dụ, một hàng t, và chọn bất kỳ phần tử phủ định nào trong đó, và cột tương ứng được coi là cột cho phép (chúng tôi giả định rằng các ràng buộc của vấn đề là tương thích);

    2) tạo thành tỷ lệ giữa các phần tử của cột các phần tử tự do với các phần tử tương ứng của cột phân giải có cùng dấu (quan hệ đơn giản);

    3) quan hệ đơn giản nhất được chọn. Nó sẽ xác định đường phân giải. Ví dụ: p -string;

    4) tại giao điểm của cột và hàng phân giải, phần tử phân giải được tìm thấy. Nếu phần tử của chuỗi y đang phân giải, thì sau khi biến đổi simplex, phần tử tự do của chuỗi này sẽ trở thành số dương. Nếu không, bước tiếp theo là tham chiếu lại chuỗi t. Nếu bài toán có thể giải được, thì sau một số bước nhất định trong cột số hạng tự do sẽ không còn phần tử phủ định nào.

    Tìm kế hoạch tham chiếu ban đầu, dạng chuẩn của LPP

    Ý tưởng cải tiến tuần tự của giải pháp đã hình thành cơ sở của một phương pháp phổ quát để giải các bài toán lập trình tuyến tính – phương pháp simplex hoặc phương pháp cải tiến tuần tự của phương án.

    Phương pháp simplex lần đầu tiên được đề xuất bởi nhà khoa học Mỹ J. Danzig vào năm 1949, nhưng ngay từ năm 1939, những ý tưởng của phương pháp này đã được phát triển bởi nhà khoa học Nga L.V. Kantorovich.

    Phương pháp simplex, cho phép giải bất kỳ bài toán lập trình tuyến tính nào, là phổ biến. Hiện tại, nó được sử dụng để tính toán trên máy tính, tuy nhiên, các ví dụ đơn giản sử dụng phương pháp simplex có thể được giải bằng tay.

    Để thực hiện phương pháp simplex – cải tiến nhất quán của giải pháp – cần phải nắm vững ba yếu tố cơ bản:

    Một phương pháp để xác định bất kỳ giải pháp cơ bản có thể chấp nhận ban đầu cho một vấn đề;

    Quy tắc chuyển đổi sang giải pháp tốt nhất (chính xác hơn, không phải là giải pháp tồi tệ nhất);

    Tiêu chí để kiểm tra tính tối ưu của giải pháp tìm được.

    Để sử dụng phương pháp simplex, bài toán lập trình tuyến tính phải được rút gọn về dạng chuẩn, tức là hệ thống các ràng buộc cần được biểu diễn dưới dạng phương trình.

    Tài liệu mô tả đầy đủ chi tiết: tìm kế hoạch cơ sở ban đầu (giải pháp cơ sở khả thi ban đầu), cũng như – bằng phương pháp cơ sở nhân tạo, tìm kế hoạch cơ sở tối ưu, giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng bảng đơn giản.

    58. Định lý chính của phương pháp đơn giản.

    ???????????????????????????????????????????????????????????????????????

    59. Tối ưu thay thế trong ZLP, suy biến trong ZLP.

    Tính thoái hóa trong các bài toán lập trình tuyến tính

    Xem xét phương pháp simplex, chúng tôi giả định rằng bài toán lập trình tuyến tính là không suy biến, tức là mỗi kế hoạch cơ sở chứa đúng m thành phần dương, trong đó m là số ràng buộc trong bài toán. Trong thiết kế tham chiếu suy biến, số thành phần tích cực ít hơn số ràng buộc: một số biến cơ bản tương ứng với thiết kế tham chiếu đã cho nhận giá trị bằng không. Sử dụng cách giải thích hình học cho trường hợp đơn giản nhất, khi n – m u003d 2 (số biến không cơ bản là 2), có thể dễ dàng phân biệt một bài toán suy biến với bài toán không suy biến. Trong bài toán suy biến, nhiều hơn hai đường thẳng cắt nhau tại một đỉnh của đa diện điều kiện, được mô tả bằng phương trình có dạng xi u003d 0. Điều này có nghĩa là một hoặc một số cạnh của đa giác điều kiện được quy ước thành một điểm. Tương tự, đối với n – m u003d 3 trong bài toán suy biến, có hơn 3 mặt phẳng xi u003d 0 cắt nhau tại một đỉnh. Theo giả thiết bài toán là không sinh

    chỉ một giá trị được tìm thấy, được sử dụng để xác định chỉ số của vectơ điều kiện xuất phát từ cơ sở (suy ra từ số lượng các biến cơ bản). AT

    vấn đề suy biến có thể đạt được ở một số chỉ số cùng một lúc (đối với một số hàng). Trong trường hợp này, một số biến cơ sở sẽ bằng 0 trong kế hoạch tham chiếu được tìm thấy. Nếu bài toán lập trình tuyến tính trở nên suy biến, thì với sự lựa chọn sai vectơ điều kiện xuất phát từ cơ sở, một chuyển động vô hạn dọc theo cơ sở của cùng một phương án tham chiếu có thể xảy ra. Đây được gọi là hiện tượng lặp lại. Mặc dù trong các vấn đề thực tế của lập trình tuyến tính lặp lại là khá hiếm, khả năng của nó không bị loại trừ. Một trong những phương pháp xử lý suy biến là biến đổi bài toán bằng cách thay đổi “không đáng kể” véc tơ của các vế phải của hệ các ràng buộc về giá trị để bài toán trở nên không suy biến, đồng thời để sự thay đổi này không thực sự ảnh hưởng đến phương án tối ưu của bài toán. Các thuật toán được triển khai phổ biến hơn bao gồm một số quy tắc đơn giản để giảm khả năng xảy ra hoặc vượt qua các vòng lặp. Để biến xj là cơ bản. Xem xét

    tập hợp các chỉ số E0 bao gồm các chỉ số i đã đạt được. Tập hợp các chỉ số i thỏa mãn điều kiện này sẽ được ký hiệu là E0,. Nếu E0, bao gồm một phần tử, thì vectơ điều kiện Ai bị loại trừ khỏi cơ sở (biến xi được tạo thành không cơ bản). Nếu E0 bao gồm nhiều hơn một phần tử, thì tập E1 được bao gồm, bao gồm, mà nó đạt tới. Nếu E1 bao gồm một chỉ số k, thì biến xk được suy ra từ cơ sở. Nếu không, tập E2 được biên dịch, v.v. Trong thực tế, quy tắc nên được sử dụng nếu vòng lặp đã được phát hiện.

    Tối ưu thay thế trong ZLP ???????????????????????????

    60. Phương pháp cơ sở nhân tạo. Nhiệm vụ M. Định lý về mối liên hệ giữa các nghiệm của bài toán ban đầu và bài toán M.

    Phương pháp cơ sở nhân tạo.

    Phương pháp cơ sở nhân tạo được sử dụng để tìm một giải pháp cơ bản có thể chấp nhận được cho một bài toán lập trình tuyến tính khi điều kiện chứa các ràng buộc kiểu đẳng thức. Xem xét vấn đề:

    Cái gọi là “biến nhân tạo” Rj được đưa vào các ràng buộc và hàm mục tiêu như sau:

    ∑ajix + Rj u003d bj, j u003d 1, m; F (x) u003d ∑cixi-M∑Rj

    Khi các biến nhân tạo được đưa vào hàm mục tiêu trong phương pháp cơ sở nhân tạo, chúng được gán một hệ số M đủ lớn, điều này có nghĩa là một hình phạt cho việc đưa các biến nhân tạo vào. Trong trường hợp tối thiểu hóa, các biến nhân tạo được thêm vào hàm mục tiêu với hệ số M. Cho phép sử dụng các biến nhân tạo nếu chúng biến mất liên tục trong quá trình giải bài toán.

    Một bảng đơn giản, được biên dịch trong quá trình giải bằng phương pháp cơ sở nhân tạo, được gọi là mở rộng. Nó khác với dòng thông thường ở chỗ nó chứa hai dòng cho hàm mục tiêu: một dòng cho thành phần F u003d ∑cixi và một dòng cho thành phần M ∑Rj Hãy xem xét quy trình giải bài toán bằng một ví dụ cụ thể.

    Ví dụ 1. Tìm cực đại của hàm F (x) u003d -x1 + 2×2 – x3 theo các ràng buộc:

    x1≥0, x2≥0, x3≥0.

    Hãy để chúng tôi áp dụng phương pháp cơ sở nhân tạo. Chúng tôi đưa các biến nhân tạo vào các ràng buộc của bài toán

    2×1 + 3×2 + x3 + R1 u003d 3;

    x1 + 3×3 + R2 u003d 2;

    Mục tiêu hàm F (x) -M ∑Rj u003d -x1 + 2×2 – x3 – M (R1 + R2).

    Hãy biểu diễn tổng R1 + R2 từ hệ thức: R1 + R2 u003d 5 – 3×1 – 3×2 – 4×3, khi đó F (x) u003d -x1 + 2×2 – x3 – M (5 – 3×1 – 3×2 – 4×3).

    Khi biên dịch bảng đơn giản đầu tiên (Bảng 1), chúng ta sẽ giả định rằng các biến ban đầu x1, x2, x3 là không cơ bản và các biến nhân tạo được giới thiệu là cơ bản. Trong các bài toán tối đa hóa, dấu của hệ số của các biến không cơ bản trong hàng F và M bị đảo ngược. Dấu của giá trị không đổi trong đường thẳng M không thay đổi. Việc tối ưu hóa được thực hiện đầu tiên dọc theo hàng M. Việc chọn cột và hàng đứng đầu, tất cả các phép biến đổi simplex khi sử dụng phương pháp cơ sở nhân tạo được thực hiện như trong phương pháp simplex thông thường.

    Hệ số âm lớn nhất (-4) ở giá trị tuyệt đối xác định cột đứng đầu và biến x3, sẽ đi vào phần cơ sở. Tỷ lệ đơn giản tối thiểu (2/3) tương ứng với hàng thứ hai của bảng, do đó, biến R2 nên được loại trừ khỏi cơ sở. Phần tử trục được phác thảo.

    Trong phương pháp cơ sở nhân tạo, các biến nhân tạo bị loại khỏi cơ sở không còn được trả lại cho nó nữa, do đó, các cột phần tử của các biến đó bị bỏ qua. Chuyển hướng. 2. giảm đi 1 cột. Tính lại bảng này, sang bảng. 3., trong đó dòng M là không, nó có thể được loại bỏ. Sau khi loại bỏ tất cả các biến nhân tạo khỏi cơ sở, chúng ta thu được một giải pháp cơ bản có thể chấp nhận được của bài toán ban đầu, trong ví dụ được coi là tối ưu:

    x1 u003d 0; x2 u003d 7/9; Fmax u003d 8/9.

    Nếu khi loại bỏ chuỗi M, giải pháp không phải là tối ưu, thì quy trình tối ưu hóa tiếp tục và được thực hiện bằng phương pháp đơn giản thông thường. Hãy xem xét một ví dụ với các ràng buộc thuộc tất cả các loại: ≤, u003d, ≥

    Nhiệm vụ

    Tìm giá trị tối ưu của sản xuất sản phẩm loại A, B và C. Chi phí nguyên vật liệu trên một đơn vị sản xuất: A – 5, B – 2, C – 4. Khối lượng nguyên vật liệu – 2000 đơn vị. Chi phí thiết bị trên một đơn vị sản xuất: A – 4, B – 5, C – 4. Khối lượng thiết bị – 1000 chiếc. Lợi nhuận từ việc bán một đơn vị sản xuất: A – 10, B – 8, C – 12. Tiêu chí – lợi nhuận tối đa của doanh nghiệp. Việc sản xuất sản phẩm A ít nhất phải là 100 chiếc. Sản xuất sản phẩm B ít nhất phải có 50 đơn vị.

    Lời giải của bài toán M simplex bằng phương pháp

    1) Xác định kế hoạch sản xuất tối ưu

    Gọi x1, x2, x3 lần lượt là lượng sản phẩm sản xuất loại A, B, C. Khi đó mô hình toán học của bài toán có dạng:

    F u003d 10 x1 + 8 x2 + 12 x3 -u003e cực đại

    Chúng tôi giới thiệu thêm các biến x4 ≥ 0, x5 ≥ 0, x6 ≥ 0, x7 ≥ 0 để biến bất phương trình thành bất phương trình.

    Để chọn cơ sở ban đầu, chúng tôi đưa ra các biến nhân tạo x8 ≥ 0, x9 ≥ 0 và một số rất lớn M (M -u003e ∞). Ta giải bằng phương pháp M.

    F u003d 10 x1 + 8 x2 + 12 x3 + 0 x4 + 0 x5 + 0 x6 + 0 x7- M x8- M x9 -u003e max

    Lấy x4 u003d 2000 làm cơ sở; x5 u003d 1000; x8 u003d 100; x9 u003d 50.

    Chúng tôi nhập dữ liệu vào bảng simplex

    Bảng Simplex số 1

    Hàm mục tiêu:

    0 2000 + 0 1000 + (- M) 100 + (- M) 50 u003d – 150M

    Chúng tôi tính điểm bằng công thức:

    Δ1 u003d 0 5 + 0 4 + (- M) 1 + (- M) 0 – 10 u003d – M – 10

    Δ2 u003d 0 2 + 0 5 + (- M) 0 + (- M) 1 – 8 u003d – M – 8

    Δ3 u003d 0 4 + 0 4 + (- M) 0 + (- M) 0 – 12 u003d – 12

    Δ4 u003d 0 1 + 0 0 + (- M) 0 + (- M) 0 – 0 u003d 0

    Δ5 u003d 0 0 + 0 1 + (- M) 0 + (- M) 0 – 0 u003d 0

    Δ6 u003d 0 · 0 + 0 · 0 + (- M) · (-1) + (- M) · 0 – 0 u003d M

    Δ2 u003d 0 0 + 12 0 + 10 0 + 8 1 – 8 u003d 0 Δ3 u003d 0 0 + 12 1 + 10 0 + 8 0 – 12 u003d 0 Δ4 u003d 0 1 + 12 0 + 10 0 + 8 0 – 0 u003d 0 Δ5 u003d 0 · (-1) + 12 · 1/4 + 10 · 0 + 8 · 0 – 0 u003d 3 Δ6 u003d 0 · 1 + 12 · 1 + 10 · (-1) + 8 · 0 – 0 u003d 2 Δ7 u003d 0 · (-3) + 12 · 5/4 + 10 · 0 + 8 · (-1) – 0 u003d 7 Vì không có xếp hạng tiêu cực, kế hoạch là tối ưu. Lời giải bài toán: x1 u003d 100; x2 u003d 50; x3 u003d 175/2 u003d 87,5; x4 u003d 1050; x5 u003d 0; x6 u003d 0; x7 u003d 0; Fmax u003d 2450 Đáp số: x1 u003d 100; x2 u003d 50; x3 u003d 175/2 u003d 87,5; x4 u003d 1050; x5 u003d 0; x6 u003d 0; x7 u003d 0; Fmax u003d 2450 Tức là cần sản xuất x1 u003d 100 đơn vị sản phẩm loại A, x2 u003d 50 đơn vị sản phẩm loại B và x3 u003d 87,5 đơn vị sản phẩm loại B. Lợi nhuận tối đa sẽ là Fmax u003d 2450 đơn vị.

    Δ7 u003d 0 · 0 + 0 · 0 + (- M) · 0 + (- M) · (-1) – 0 u003d M

    ???????????????????????

    Định lý về mối quan hệ giữa các nghiệm của bài toán ban đầu và bài toán M.

  • V2: DE 57 – Hệ thống nghiệm cơ bản của phương trình vi phân tuyến tính thuần nhất
  • B1 2. Toán tử tuyến tính trong không gian hữu hạn chiều, ma trận của nó. Đa thức đặc trưng của một toán tử tuyến tính. Eigenvalues u200bu200bvà eigenvectors.
  • Các cấu trúc điều khiển cơ bản của lập trình có cấu trúc
  • Vé số 13 Góc giữa 2 đường thẳng, điều kiện song song và vuông góc. Chuyển đổi toán tử tuyến tính khi chuyển sang cơ sở mới
  • Vé 13. Các nhà khai thác tuyến tính. Ma trận toán tử tuyến tính.
  • Vé 26. Không gian con gốc. Tách một không gian tuyến tính thành một tổng trực tiếp của các không gian con gốc.
  • Vé 27. Cơ sở Jordan và ma trận Jordan của toán tử tuyến tính trong không gian phức.
  • Vé 35. Toán tử Hermitian và ma trận Hermitian. Phân rã Hermitian của một toán tử tuyến tính.
  • Vé 7 Tích của vectơ, hình chiếu của vectơ này lên vectơ khác. Khái niệm về không gian tuyến tính và không gian con, tiêu chí cho không gian con
  • Định lý (về sự lựa chọn của phần tử phân giải)

    Nếu có các phần tử âm trong một số cột của hàng thứ z, thì cột phân giải phải là cột có tích lớn nhất của giá trị tuyệt đối của hệ số trong hàng thứ z và tỷ lệ đơn giản tối thiểu của cột này.

    Chứng cớ:

    Hãy để phần tử là phần tử được phép. Theo kết quả của bước ngoại lệ Jordan đã sửa đổi, số hạng tự do trong chuỗi z sẽ là một số bằng. Vì và, dấu ngoặc đơn trong biểu thức này sẽ luôn dương. Và vì giá trị của hàm luôn bằng với số hạng tự do, nên dấu ngoặc này biểu thị phần bổ sung vào hàm thu được do bước thực hiện.

    Hàm càng lớn sẽ nhận được gia số ở mỗi bước, thì càng ít bước (tức là tính toán) sẽ được yêu cầu để đạt được tối ưu. Độ lớn của gia số này phụ thuộc vào giá trị tuyệt đối của hệ số và độ lớn của tỷ lệ đơn giản nhỏ nhất. Tức là cột phân giải sẽ là cột có sản phẩm tối đa.

    Ví dụ: lập trình tuyến tính:

    Tìm cực đại của hàm

    với những hạn chế

    Giải pháp: soạn một bảng Jordan.

    Vì các điều khoản miễn phí trong đó là tích cực, nên kế hoạch này là tài liệu tham khảo. Tuy nhiên, nó không phải là tối ưu vì hệ số hàng z là âm. Chúng tôi chọn một trong những tích có giá trị tuyệt đối lớn nhất và tỷ lệ đơn giản nhỏ nhất. Cột thứ ba được coi là đang phân giải, vì nó có giá trị tuyệt đối lớn nhất là 8 và tỷ lệ đơn giản: tương ứng (do đó, phần tử 1 trong cột thứ ba sẽ được phân giải). Chúng tôi thực hiện bước ngoại lệ Jordan đã sửa đổi và đi đến bảng sau.

    Đánh giá theo hệ số hàng z, trong bảng kết quả chưa đạt được phương án tối ưu. Lấy cột thứ hai có hệ số âm trong hàng z làm cột phân giải (chỉ cột đầu tiên có thể là hàng phân giải). Với phần tử 5 tìm được, chúng ta thực hiện bước tiếp theo.

    Trong hàng z, tất cả các hệ số đều dương, thiết kế thu được bằng cách cân bằng các biến phía trên với 0 và các biến phụ cho các phần tử tự do là tối ưu. Chúng tôi viết ra các giá trị của ẩn số chính từ bảng: Chúng tôi tính giá trị lớn nhất của hàm trong ô cuối cùng của bảng:

    Trong bảng cuối cùng, tất cả các định thức đều không âm. Điều này cho thấy rằng đối với các giá trị của ẩn số thì hàm đạt cực đại

    Người ta thường giả định rằng trên tập các phương án bài toán không có điểm nào tại đó mẫu số của hàm mục tiêu bằng không. Không mất tính tổng quát, chúng ta có thể giả định rằng.

    Trong một bài toán lập trình phân số tuyến tính, cực trị của hàm mục tiêu đạt được ở đỉnh của đa diện nghiệm. Sự tương đồng này với lập trình tuyến tính cho phép giải các bài toán phân số tuyến tính bằng phương pháp Stiefel.

    Các phép tính được thực hiện dưới dạng bảng Jordan. Trong trường hợp này, hai dòng dưới cùng được phân bổ cho hàm: ở dòng đầu tiên chúng ta viết các hệ số của tử số và ở dòng thứ hai – mẫu số. Bảng 1 tương ứng với nhiệm vụ ban đầu:

    Băng qua y tôi sự khác biệt giữa phần bên phải và bên trái của hệ thống hạn chế được biểu thị:

    Chúng ta sẽ gọi các biến tự do là các biến nằm ở hàng tiêu đề trên cùng của bảng Jordan. Cho các biến tự do có giá trị bằng không, ta được nghiệm cơ bản ban đầu:. Vectơ này không thể là một mặt phẳng tham chiếu, vì mẫu số của hàm mục tiêu trên nó bằng 0 ( z 2 u003d 0). Do đó, trong số các thành viên tự do của hệ thống hạn chế a 1 ,…, nhất thiết phải có số âm (nếu không thì nghiệm cơ bản sẽ là đường cơ sở).

    Bằng các bước của ngoại lệ Jordan đã sửa đổi, giống như khi giải một bài toán lập trình tuyến tính (xem), chúng ta tìm ra phương án ban đầu của bài toán. Kết quả là k các bước chúng ta đến với bảng 2:

    Trong bảng 2, tất cả các thành viên miễn phí b tôi không âm, đảm bảo rằng các biến cơ sở x 1 ,…, y m… Ngoài ra (do tính tích cực của mẫu số của hàm mục tiêu z 2 trên nhiều đường cơ sở). Phương án tham chiếu ban đầu là một vector có tọa độ. Giá trị hàm mục tiêu trên đường cơ sở ban đầu là.

    Lưu ý rằng nếu tại một trong các bước của Jordan ngoại lệ bất kỳ điều khoản miễn phí nào b tôi hóa ra là tiêu cực, và tất cả các yếu tố khác tôi-th lines là không âm, sau đó vấn đề sẽ không có một giải pháp do thiếu kế hoạch.

    Chúng ta hãy theo dõi hàm mục tiêu thay đổi như thế nào khi chuyển từ phương án cơ bản của bài toán sang phương án khác. Nó chỉ ra rằng dấu của sự khác biệt giữa các giá trị mới và cũ của hàm số trùng với dấu của định thức. Nếu. Bởi vì polytope giải pháp chỉ chứa một số lượng hữu hạn các thiết kế hỗ trợ, sau đó trong một số bước hữu hạn, chúng tôi sẽ đi đến thiết kế hỗ trợ tối ưu.

    Quá trình này chỉ có thể bị cản trở bởi tính không liên kết của khối đa diện giải pháp. Trong trường hợp này, hàm mục tiêu có thể có một điểm được gọi là cực trị (trong trường hợp này là cực đại). Tiệm cận cực đại của một bài toán lập trình phân số tuyến tính là giới hạn trên chính xác của hàm mục tiêu trên tập hợp các thiết kế, không đạt được đối với bất kỳ thiết kế nào. Trong trường hợp bài toán có một tiệm cận cực đại, trong miền thiết kế, luôn có thể tìm thấy một thiết kế như vậy (không phải một tham chiếu) mà trên đó hàm mục tiêu nhận một giá trị gần với tiệm cận cực đại một cách tùy ý.

    Phương pháp của Stiefel cho phép người ta không chỉ tìm thấy cực đại mà còn cả tiệm cận cực đại của bài toán lập trình phân số tuyến tính. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn quá trình chuyển đổi từ kế hoạch sang kế hoạch và tìm hiểu. Chọn một yếu tố cho phép trong jcột -th, chúng ta nên được hướng dẫn bởi nguyên tắc của mối quan hệ đơn giản tối thiểu. Những, cái đó. yếu tố cho phép trong j cột -th phải ở hàng mà tỷ lệ đơn giản là dương và nhỏ nhất.

    Bởi vì sau khi tìm thấy kế hoạch tham chiếu ban đầu, tất cả các phần phù hợp b tôi trở thành không âm, sau đó là phần tử phân giải j Cột thứ có thể là một trong những phần tử dương của nó (). Nếu tại mỗi bước của giai đoạn tìm phương án cơ sở tối ưu trong cột giải quyết đã chọn có (ít nhất một) phần tử dương, thì bài toán đó có cực đại (có thể nhiều hơn một).

    Tuy nhiên, nếu ở một trong các bước, một số ước tính nhỏ hơn 0 và tất cả các phần tử jcột thứ. Sau đó, trong cột này, được hướng dẫn bởi nguyên tắc của quan hệ đơn giản tối thiểu, phần tử phân giải không thể được chọn. Tăng giá trị của một biến tự do x j từ 0 trở lên (xem Bảng 2), chúng tôi luôn nằm trong vùng kế hoạch. Điều này là do thực tế là tăng biến x j không thay đổi dấu thành trừ trong bất kỳ biến cơ bản nào.

    Hãy để chúng tôi biểu thị bằng M giới hạn mà, tăng đơn điệu, hàm mục tiêu có xu hướng tại:. Số này là tiệm cận cực đại.

    Chúng ta hãy xem xét chi tiết cách tính toán lại các bảng simplex (sử dụng ví dụ về một lần lặp). Để có một bảng đơn giản được trình bày trên Hình 1… Bài toán tối đa hóa hàm mục tiêu được giải quyết. Cột được phép khớp với biến x 2và chuỗi phân giải là biến x 3 (số màu đỏ), tại giao điểm của chúng có một phần tử cho phép (một ô có nền màu xám). Điều đầu tiên chúng ta cần làm là thay thế. Dòng giải quyết cho biết biến nào nên được suy ra từ cơ sở (trong trường hợp của chúng tôi x 3) và cột giải quyết cho biết biến nào nên được đưa vào cơ sở (trong trường hợp của chúng tôi x 2). Trên Hình 2 thực tế thay thế được đánh dấu bằng một đường màu xanh lam.

    Bức tranh 1

    Bây giờ hãy đếm các phần tử trong dòng phân giải. Để làm điều này, chỉ cần chia mỗi người trong số họ thành một phần tử cho phép (trong ví dụ của chúng tôi 4 ). Và tất cả các phần tử của cột phân giải sẽ bằng 0, ngoại trừ phần tử trong hàng phân giải. (Nhìn Hình 2)

    Hình 2

    Phần còn lại của các ô trong bảng (ngoại trừ cột “Tỷ lệ”) được tính toán lại theo cái gọi là quy tắc hình chữ nhật, nghĩa của nó dễ hiểu nhất với một ví dụ. Giả sử bạn cần tính toán lại phần tử được khoanh tròn bởi Hình 1 phác thảo màu đỏ. Nhẩm vẽ các đường dọc và ngang từ nó đến giao lộ, với đường phân giải và cột phân giải. Các phần tử đứng tại các điểm giao nhau được khoanh tròn trong đường viền màu xanh lam (Xem Hình 1). Giá trị mới của phần tử “đỏ” sẽ bằng giá trị hiện tại của phần tử trừ đi tích của phần tử “xanh lam” chia cho phần tử phân giải (“xám”) (Xem Hình 1). I E: 18 – (64 * -1) / 4 = 34 , đây dấu ” * “hoạt động của phép nhân được hiển thị.

    Chúng tôi ghi giá trị mới vào vị trí trước đó (Xem Hình 2 viền đỏ).

    Hình 3

    Sử dụng quy tắc này, chúng tôi điền vào tất cả các phần tử trống của bảng (ngoại trừ cột “Mối quan hệ”) Hình 3… Sau đó, chúng tôi xác định một cột cho phép mới. Để làm được điều này, hãy phân tích dòng “Q” và vì nhiệm vụ của chúng tôi là tối đa, chúng tôi sẽ tìm thấy trong đó phần tử tích cực tối đa, nó sẽ xác định cột phân giải. Trong trường hợp của chúng tôi, nó là 3/2 … Tất cả các phần tử của cột phân giải được hiển thị bằng phông chữ màu đỏ (Xem Hình 3). Nếu sau lần lặp tiếp theo trong dòng “Q” sẽ không có phần tử tích cực – điều này có nghĩa là đã đạt được giải pháp tối ưu, các bước lặp được chấm dứt. Nếu nhiệm vụ của chúng ta là ở mức tối thiểu, thì cột phân giải sẽ được xác định bởi phần tử phủ định tối thiểu và nếu sau lần lặp tiếp theo trong hàng “Q” không có yếu tố tiêu cực, khi đó giải pháp tối ưu đã đạt được.

    Bây giờ chúng ta hãy điền vào cột “Mối quan hệ”. Để thực hiện việc này, hãy chia phần tử tương ứng (trong cùng một hàng) của cột “Quyết định” thành phần tử tương ứng của cột phân giải (Xem Hình 3). Ghi chúrằng hoạt động này được thực hiện chỉ cho tích cực yếu tố cột và hàng cho phép “Q” không tham gia vào hoạt động này. Nếu, sau một số lần lặp, không có phần tử tích cực nào trong cột giải quyết, thì vấn đề này là không thể giải quyết được do tính không liên kết của hàm mục tiêu và các lần lặp bị chấm dứt.

    Sau khi điền vào cột “Mối quan hệ”, hãy xác định một hàng giải quyết mới. Nó được xác định bởi mục nhỏ nhất trong cột Mối quan hệ. Trong trường hợp của chúng tôi, nó là 32 , tất cả các phần tử của dòng quyền được hiển thị bằng màu đỏ (Xem Hình 3). Tại thời điểm này, lần lặp tiếp theo kết thúc, ở lần lặp tiếp theo, biến x 2 sẽ được suy ra từ cơ sở (dòng phân giải mới cho chúng ta biết về điều này), vị trí của nó sẽ được thay thế bởi biến x 1 (cột giải quyết mới cho chúng ta biết về điều này) và tất cả các phép tính sẽ được lặp lại một lần nữa.

    Nếu câu lệnh chứa các ràng buộc có dấu ≥, thì chúng có thể được rút gọn về dạng ∑a ji b j bằng cách nhân cả hai vế của bất đẳng thức với -1. Chúng tôi đưa thêm m biến x n + j ≥0 (j u003d 1, m) và biến đổi các ràng buộc về dạng cân bằng

    (2)

    Giả sử rằng tất cả các biến ban đầu của bài toán x 1, x 2, …, x n là không cơ bản. Khi đó, các biến bổ sung sẽ là cơ bản và giải pháp cụ thể của hệ thống các ràng buộc có dạng

    x 1 u003d x 2 u003d … u003d x n u003d 0, x n + j u003d b j, j u003d 1, m. (3)

    Vì trong trường hợp này giá trị của hàm mục tiêu F 0 u003d 0, chúng ta có thể biểu diễn F (x) như sau:

    F (x) u003d ∑c i x i + F 0 u003d 0 (4)

    Bảng đơn giản ban đầu (bảng đơn giản 1) được biên soạn dựa trên các phương trình (2) và (4). Nếu các biến bổ sung x n + j đứng trước dấu “+”, như trong (2), thì tất cả các hệ số trước biến x i và số hạng tự do b j được nhập vào bảng simplex không thay đổi. Khi hàm mục tiêu được tối đa hóa, các hệ số của hàm mục tiêu được nhập vào dòng dưới cùng của bảng đơn giản với các dấu hiệu ngược lại. Các điều khoản miễn phí trong bảng simplex xác định giải pháp cho vấn đề.

    Thuật toán để giải quyết vấn đề như sau:

    Bước đầu tiên. Các phần tử của cột thành viên miễn phí được quét. Nếu tất cả chúng đều dương, nghĩa là một giải pháp cơ bản khả thi đã được tìm thấy và người ta sẽ chuyển sang bước 5 của thuật toán, tương ứng với việc tìm ra giải pháp tối ưu. Nếu bảng đơn giản ban đầu có các số hạng tự do âm, thì giải pháp không hợp lệ và bạn nên chuyển sang bước 2.

    Bước thứ 2. Để tìm ra một giải pháp khả thi được thực hiện, trong khi cần phải quyết định biến nào không cơ bản được đưa vào cơ sở và biến nào cần suy ra từ cơ sở.

    Bảng 1.

    biến cơ bản

    Thành viên tự do trong các ràng buộc

    Biến nonbasis

    Để thực hiện việc này, hãy chọn bất kỳ phần tử phủ định nào của cột thành viên tự do (để nó đứng đầu b 2 hoặc phân giải. Nếu không có phần tử phủ định nào trong hàng có phần tử tự do phủ định, thì hệ thống ràng buộc không tương thích và vấn đề không có giải pháp).

    Đồng thời, biến đầu tiên đổi dấu với mức tăng NP x l đã chọn sẽ bị loại trừ khỏi BP. Đây sẽ là x n + r, chỉ số r được xác định từ điều kiện

    những, cái đó. biến tương ứng với tỷ lệ nhỏ nhất của phần tử tự do với phần tử của cột xoay đã chọn. Mối quan hệ này được gọi là quan hệ đơn giản. Chỉ các mối quan hệ đơn giản tích cực mới nên được xem xét.

    Chuỗi tương ứng với biến x n + r được gọi là dẫn đầu, hoặc dễ dãi. Phần tử của bảng simplex a rl, đứng ở giao điểm của hàng đầu và cột hàng đầu, được gọi là phần tử đầu hoặc phần tử phân giải. Tìm phần tử pivot kết thúc hoạt động với mỗi bảng đơn giản liên tiếp.

    Bước thứ 3. Một bảng đơn giản mới được tính toán, các phần tử của chúng được tính toán lại từ các phần tử của bảng đơn giản của bước trước đó và được đánh dấu bằng một số nguyên tố, tức là b “j, a” ji, c “i, F” 0. Các phần tử được tính toán lại theo các công thức sau:

    Đầu tiên, bảng simplex mới sẽ điền vào hàng và cột đứng đầu trong bảng simplex trước đó. Biểu thức (5) có nghĩa là phần tử a “rl ở vị trí của phần tử đứng đầu bằng nghịch đảo của phần tử của bảng simplex trước đó. Các phần tử của hàng a ri được chia cho phần tử đứng đầu và các phần tử của cột a jl cũng được chia cho phần tử đứng đầu nhưng lấy dấu ngược lại. b “r và c” l được tính theo cùng một cách.

    Phần còn lại của các công thức rất dễ sử dụng.

    Hình chữ nhật được xây dựng theo bảng simplex cũ theo cách mà một trong các đường chéo của nó được hình thành bởi các phần tử được tính toán lại (a ji) và (a rl) (Hình 1). Đường chéo thứ hai được xác định duy nhất. Để tìm một phần tử mới a “ji, tích của các phần tử của đường chéo đối diện chia cho phần tử đứng đầu được trừ đi phần tử a ji (như được chỉ ra bởi dấu” – “bên cạnh ô). Các phần tử b” j, (j ≠ r) và c “i, (tôi ≠ l).

    Bước thứ 4. Việc phân tích một bảng đơn giản mới bắt đầu với bước đầu tiên của thuật toán. Hành động tiếp tục cho đến khi tìm được giải pháp cơ bản khả thi, tức là tất cả các thành viên của cột thành viên miễn phí phải tích cực.

    Bước thứ 5. Chúng tôi tin rằng một giải pháp cơ bản khả thi đã được tìm thấy. Nhìn vào các hệ số của dòng của hàm mục tiêu F (x). Một tiêu chí cho tính tối ưu của một bảng đơn giản là độ không âm của các hệ số đối với các biến không cơ bản trong hàng F.

    Nhân vật: 1. Quy tắc hình chữ nhật

    Nếu trong số các hệ số của hàng F có những hệ số âm (ngoại trừ hệ số chặn), thì bạn cần chuyển sang một giải pháp cơ bản khác. Khi tối đa hóa hàm mục tiêu, cơ sở bao gồm giá trị của các biến không cơ bản (ví dụ: x l), cột tương ứng với giá trị tuyệt đối lớn nhất của hệ số âm c l ở hàng dưới cùng của bảng đơn giản. Điều này giúp bạn có thể chọn biến có mức tăng dẫn đến cải thiện hàm mục tiêu. Cột tương ứng với biến x l được gọi là cột đầu. Đồng thời, biến x n + r đó bị loại ra khỏi cơ sở, chỉ số r của biến đó được xác định bởi quan hệ đơn giản tối thiểu:

    Hàng tương ứng với x n + r được gọi là hàng đầu và phần tử của bảng đơn giản a rl tại giao điểm của hàng đầu và cột đứng đầu được gọi là yếu tố hàng đầu.

    Bước thứ 6. theo các quy tắc đã nêu ở bước thứ 3. Quy trình tiếp tục cho đến khi một giải pháp tối ưu được tìm thấy hoặc người ta kết luận rằng nó không tồn tại.

    Nếu trong quá trình tối ưu hóa giải pháp trong cột đầu tiên, tất cả các phần tử đều không tích cực, thì hàng đầu tiên không thể được chọn. Trong trường hợp này, hàm trong miền các giải pháp khả thi của bài toán không bị giới hạn ở trên và F max -u003e & ∞.

    Nếu ở bước tiếp theo trong quá trình tìm kiếm cực trị, một trong các biến cơ bản trở thành bằng 0, thì nghiệm cơ bản tương ứng được gọi là suy biến. Trong trường hợp này, cái gọi là lặp lại xảy ra, được đặc trưng bởi thực tế là với một tần số nhất định, tổ hợp BP giống nhau bắt đầu lặp lại (giá trị của hàm F được bảo toàn) và không thể đi đến một giải pháp cơ bản mới có thể chấp nhận được. Looping là một trong những nhược điểm chính của phương pháp simplex, nhưng nó tương đối hiếm. Trên thực tế, trong những trường hợp như vậy, họ thường từ chối nhập biến cơ sở, cột tương ứng với giá trị tuyệt đối lớn nhất của hệ số âm trong hàm mục tiêu và chọn ngẫu nhiên một nghiệm cơ bản mới.

    Ví dụ 1. Giải quyết vấn đề

    Phương pháp Simplex và đưa ra một diễn giải hình học của quá trình giải.

    Giải thích bằng hình ảnh của giải pháp cho vấn đề được hiển thị trong Hình. 2. Giá trị lớn nhất của hàm mục tiêu đạt được ở đầu ODZP có tọa độ. Hãy giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng bảng simplex. Chúng ta nhân ràng buộc thứ hai với (-1) và đưa vào các biến bổ sung để đưa bất đẳng thức về dạng bình đẳng, sau đó

    Các biến ban đầu x 1 và x 2 được coi là không cơ bản, và x 3, x 4 và x 5 bổ sung được coi là cơ bản và chúng tôi tạo ra một bảng simplex (bảng simplex 2). Giải pháp tương ứng với bảng simplex. 2 là không hợp lệ; trục được vạch ra và được chọn theo bước 2 của thuật toán trước đó. Bảng đơn giản tiếp theo. 3 xác định giải pháp cơ bản có thể chấp nhận được; nó tương ứng với đỉnh của ODZP trong Hình. 2 Phần tử xoay được phác thảo và lựa chọn phù hợp với bước thứ 5 của thuật toán để giải quyết vấn đề. Chuyển hướng. 4 tương ứng với phương án tối ưu của bài toán, do đó: x 1 u003d x 5 u003d 0; x 2 u003d 4; x 3 u003d 3; x 4 u003d 8; F cực đại u003d 20.

    Nhân vật: 2. Giải pháp đồ họa của bài toán

    --- Bài cũ hơn ---

  • Giải Pháp Của Ma Trận Bằng Phương Pháp Gauss Jordan. Giải Hệ Phương Trình Tuyến Tính Bằng Phương Pháp Gauss
  • Phân Phối Chuẩn Trong Thống Kê Và Ý Nghĩa Trong Thực Tế, Giáo Dục
  • Đọc Câu 16: Nêu Cách Chia Mảnh, Đánh Số, Ghi Số Liệu Bản Đồ Gauss
  • Hệ Tọa Độ Gauss Và Những Ứng Dụng Của Hệ Tọa Độ Gauss
  • Nhận Xét Của Các Bạn Học Viên Về Cách Giảng Dạy Tại Tester Việt Trong Bài Kiểm Tra Cuối Khóa.
  • Chuyên Đề Giải Phương Trình Và Hệ Phương Trình Bằng Phương Pháp Hàm Số

    --- Bài mới hơn ---

  • Hệ Số Điều Chỉnh Giá Đất Là Gì
  • Hệ Số Điều Chỉnh Giá Đất Là Gì? Cách Xác Định Giá Đất Theo Hệ Số K
  • Lý Thuyết Các Dạng Vô Định Toán 11
  • Khái Niệm Và Ứng Dụng Của Thống Kê
  • Tìm Hiểu Các Phương Pháp Đtm Cơ Bản
  • Lê Hồng Khôi Trường THPT Liễn Sơn Luyện thi THPT quốc gia Trang 1 SỞ GD VÀ ĐT VĨNH PHÚC TRƯỜNG THPT LIỄN SƠN ----------------------------------- CHUYÊN ĐỀ ÔN THI THPT QUỐC GIA MÔN TOÁN GIẢI PHƯƠNG TRÌNH VÀ HỆ PHƯƠNG TRÌNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP HÀM SỐ  NGƯỜI VIẾT : LÊ HỒNG KHÔI TỔ CHUYÊN MÔN : TOÁN LẬP THẠCH – THÁNG 10 NĂM 2022 Lê Hồng Khôi Trường THPT Liễn Sơn Luyện thi THPT quốc gia Trang 2 LỜI NÓI ĐẦU Năm học 2022 – 2022 Bộ Giáo dục và Đào tạo tiếp tục tổ chức kì thi THPT quốc gia nhằm cả hai mục đích là xét tốt nghiệp và tuyển sinh ĐH – CĐ. Đề thi cũng phải đảm bảo hai mục đích đó, đề thi sẽ có khoảng 60% ở mức độ cơ bản và khoảng 40% ở mức độ phân hóa học sinh, trong 40% mức độ phân hóa học sinh thì đề thi thường xuất hiện câu giải phương trình hoặc hệ phương trình mà phương pháp giải có sử dụng đến tính đơn điệu của hàm số. Kết quả kì thi THPT Quốc gia năm học 2014 – 2015 cho thấy số những thí sinh nào làm được nhiều phần phân hóa học sinh thì cơ hội để xét tuyển vào các trường ĐH – CĐ tốp trên sẽ cao hơn. Nhằm mục đích rèn luyện cho học sinh các kỹ năng giải toán và có cơ hội đạt điểm cao trong kì thi THPT Quốc gia năm học 2022 – 2022, tôi đã viết chuyên đề “Giải phương trình và hệ phương trình bằng phương pháp hàm số”, đây là quá trình tích lũy kinh nghiệm của bản thân và sự giúp đỡ của đồng nghiệp. Hy vọng chuyên đề này là tài liệu giảng dạy và học tập hữu ích cho giáo viên và học sinh. Chuyên đề này tùy theo từng đơn vị và đối tượng học sinh, giáo viên có thể dạy trong 3 đến 6 tiết đồng thời chọn lọc những ví dụ phù hợp. Trong quá trình viết chuyên đề khó tránh khỏi những thiếu sót, rất mong đồng nghiệp và học sinh đóng góp ý kiến để chuyên đề được áp dụng rộng rãi. Xin chân thành cảm ơn ! Người viết chuyên đề : LÊ HỒNG KHÔI Giáo viên Trường THPT Liễn Sơn – Lập Thạch – Vĩnh Phúc Chức vụ : Tổ trưởng tổ Toán Điện Thoại : 0983.020.234 Mail : [email protected] Lê Hồng Khôi Trường THPT Liễn Sơn Luyện thi THPT quốc gia Trang 3 PHẦN I. PHƯƠNG TRÌNH A. LÝ THUYẾT I. Một số tính chất 1. Tính chất 1. Nếu  y f x đồng biến hoặc nghịch biến trên  ;a b thì phương trình   0f x  có nhiều nhất một nghiệm  ;x a b 2. Tính chất 2. Nếu  ' 0f x  có n nghiệm  ;x a b thì phương trình   0f x  có nhiều nhất 1n  nghiệm  ;x a b 3. Tính chất 3. Nếu      0 ;nf x x a b   hoặc      0 ;nf x x a b   thì phương trình   0f x  có nhiều nhất n nghiệm  ;x a b 4. Tính chất 4. Nếu  y f x đồng biến hoặc nghịch biến trên  ;a b thì      , ;f u f v u v u v a b     Lưu ý : Có thể thay  ;a b bằng      ; , ; , ;a b a b a b II. Phương pháp 1. Phương trình có nghiệm duy nhất a. Dấu hiệu : Phương trình cần giải là phương trình không mẫu mực, phức tạp mà phương pháp thông thường không giải được hoặc giải phức tạp b. Thuật toán - Tìm điều kiện (điều kiện thông thường và điều kiện kéo theo) - Biến đổi phương trình về dạng   0f x  - Chứng minh  y f x luôn đồng biến hoặc luôn nghịch biến trên  ;a b ( ;a b là miền xác định của phương trình) - Nhẩm 1 nghiệm 0x x của phương trình (Có thể sử dụng MTCT – lệnh “SHIFT+SOLVE”) - Kết luận : Phương trình có nghiệm duy nhất 0x x 2. Phương trình có tối đa n nghiệm (thông thường 2 hoặc 3 nghiệm) a. Dấu hiệu : Phương trình cần giải là phương trình không mẫu mực, phức tạp mà phương pháp thông thường không giải được hoặc giải phức tạp b. Thuật toán - Tìm điều kiện (điều kiện thông thường và điều kiện kéo theo) - Biến đổi phương trình về dạng   0f x  - Chỉ ra      0 ;nf x x a b   hoặc      0 ;nf x x a b   ( ;a b là miền xác định của phương trình) - Nhẩm n nghiệm của phương trình Lê Hồng Khôi Trường THPT Liễn Sơn Luyện thi THPT quốc gia Trang 4 - Kết luận : Phương trình có đúng n nghiệm nhẩm được 3. Xét hàm đặc trưng a. Dấu hiệu : Phương trình cần giải có thể đưa về phương trình đồng bậc b. Thuật toán - Tìm điều kiện (điều kiện thông thường và điều kiện kéo theo) - Biến đổi phương trình về phương trình đồng bậc - Cố định một vế (vế đơn giản hơn), suy ra hàm đặc trưng  f t - Biến đổi vế còn lại theo quy luật của hàm đặc trưng, ta được phương trình    f u f v - Chỉ ra hàm đặc trưng luôn đồng biến hay nghịch biến trên miền giá trị của ,u v - Giải phương trình    f u f v u v   - Kết luận Ví dụ minh họa: Giải phương trình :  3 23 4 2 3 2 3 1x x x x x      (*) Phân tích : - Đặt 3 1u x  thì VP(*) là biểu thức bậc 3 ẩn u , như thế 2 vế của (*) là đồng bậc - Cố định VP(*) =    2 33 2 3 1 1x x u u u u      , Suy ra hàm đặc trưng   3f t t t  -VT(*) 3v v  , VT(*) là biểu thức bậc 3 ẩn x , cùng bậc với bậc của hàm đặc trưng, suy ra v ax b  , khi đó             3 3 2 3 3 2 2 2 3 3 4 2 1 3 3 3 4 2 0 ax b ax b x x x a x a b x ab a x b                  3 2 2 3 1 0 3 3 0 1 13 4 0 2 0 a a b a bab a b b                   1v x   Phương trình (1) trở thành 3 3v v u u   Lưu ý : Có thể tìm hàm đặc trưng nhờ MTCT : Cho một vài giá trị của x, tính y rồi tìm mối quan hệ của x và y Lời giải : ĐK : 1 3 x   (*)         333 23 4 2 3 2 3 1 1 1 3 1 3 1x x x x x x x x x               Lê Hồng Khôi Trường THPT Liễn Sơn Luyện thi THPT quốc gia Trang 5 Xét hàm số   3 ,f t t t t   Ta có :  ' 23 1 0f t t t     , suy ra  f t đồng biến trên Khi đó : (1)    1 3 1 1 3 1f x f x x x        2 2 1 3 1x x x     (do 1 3 x   nên 1 0x   ) 2 0 0 1 x x x x        Vậy phương trình (*) có 2 nghiệm là : 0, 1x x  . Lê Hồng Khôi Trường THPT Liễn Sơn Luyện thi THPT quốc gia Trang 6 B. CÁC VÍ DỤ Ví dụ 1: Giải phương trình : 5 3 1 3 4 0x x x     (1) Giải : ĐK : 1 3 x  Xét hàm số   5 3 1 1 3 4, 3 f x x x x x      Hàm số trên liên tục trên 1 ; 3       Ta có :  ' 4 2 3 1 5 3 0 ; 32 1 3 f x x x x x              Suy ra  f x đồng biến trên 1; 3       Suy ra phương trình   0f x  (Phương trình (1)) có nhiều nhất 1 nghiệm 1 3 x  Mặt khác  1 0f   , tức 1x   là một nghiệm của phương trình (1) Vậy phương trình (1) có nghiệm duy nhất 1x   . Chú ý : Có thể nhẩm nghiệm 1x   trên máy tính cầm tay “SHIFT + SOLVE” Ví dụ 2: Giải phương trình : 22 1 3 4x x x     (1) Giải : ĐK : 2 1 0 1 4 4 0 2 x x x        (2) 22 1 3 4 0x x x       Xét hàm số   2 1 2 1 3 4, ;4 2 f x x x x x             Hàm số trên liên tục trên 1 ;4 2      Ta có :  ' 3 1 1 1 0 ;4 22 1 3 x f x x x x             Suy ra  f x đồng biến trên 1 ;4 2      Lê Hồng Khôi Trường THPT Liễn Sơn Luyện thi THPT quốc gia Trang 7 Suy ra phương trình   0f x  (Phương trình (1)) có nhiều nhất 1 nghiệm 1 ;4 2 x       Mặt khác  1 0f  , tức 1x  là một nghiệm của phương trình (1) Vậy phương trình (1) có nghiệm duy nhất 1x  . Chú ý : - ĐK :2 1 0x   là điều kiện thông thường ĐK : 4 0x  là điều kiện kéo theo (Phương trình này có thể bỏ qua) - Có thể nhẩm nghiệm 1x  trên máy tính cầm tay “SHIFT + SOLVE” Ví dụ 3: Giải phương trình : 2 215 3 2 8x x x     (1) Giải : Ta có : (1) 2 215 8 3 2x x x      Do 2 215 8 0x x    nên 2 3 2 0 3 x x    Xét hàm số   2 2 2 15 8 3 2, 3 f x x x x x       Ta có :        2 2 ' 2 2 2 2 8 15 2 3 3 0 315 8 15 8 x x xx x f x x x x x x                Suy ra  f x nghịch biến trên 2 ; 3       Suy ra phương trình   0f x  (Phương trình (1)) có nhiều nhất 1 nghiệm 2 ; 3 x        Mặt khác  1 0f  , tức 1x  là một nghiệm của phương trình (1) Vậy phương trình (1) có nghiệm duy nhất 1x  . Chú ý : ĐK : 3 2 0x   là điều kiện kéo theo (Phương trình này bắt buộc phải tìm) Ví dụ 4: Giải phương trình : 22 3 4 3 5 9 6 13x x x x      (1) Giải : ĐK : 4 3 x   Xét hàm số   2 4 2 3 4 3 5 9 6 13, 3 f x x x x x x         Hàm số trên liên tục trên 4 ; 3       Lê Hồng Khôi Trường THPT Liễn Sơn Luyện thi THPT quốc gia Trang 8 Ta có :  ' 3 15 2 6 3 4 2 5 9 f x x x x             '' 9 75 42 0 32 3 4 3 4 4 5 9 5 9 f x x x x x x             Suy ra  'f x nghịch biến trên 4 ; 3       Suy ra phương trình  ' 0f x  có nhiều nhất 1 nghiệm 4 3 x   Suy ra phương trình   0f x  (Phương trình (1)) có nhiều nhất 2 nghiệm 4 3 x   Mặt khác    0 1 0f f   , tức 0, 1x x  là các nghiệm của (1) Vậy phương trình (1) có đúng 2 nghiệm là : 0, 1x x  Ví dụ 5: Giải phương trình :    2 3 3 7 4 3 0x x x x     (1) Giải : ĐK : 4 3 x  (1)     3 3 33 4 3 3 4 3 3 4 3 3 4 3x x x x x x x x              Xét hàm số   3 3 ,f t t t t   Ta có :  ' 23 3 0f t t t     , suy ra  f t đồng biến trên Khi đó : (1)    4 3 4 3f x f x x x        2 24 3 3 4 0 1 0 0 x x x x x tm x x               Vậy phương trình (1) có nghiệm duy nhất : 1x  . Ví dụ 6: Giải phương trình : 3 31 2 2 1x x   (1) Giải : (1)   3 3 33 3 32 2 1 2 2 1 2 2 1 2 2 1x x x x x x x x            Xét hàm số   3 2 ,f t t t t   Ta có :  ' 23 2 0f t t t     , suy ra  f t đồng biến trên Khi đó : (1)     33 32 1 2 1 2 1 0f x f x x x x x          Lê Hồng Khôi Trường THPT Liễn Sơn Luyện thi THPT quốc gia Trang 9 1 1 5 2 x x       Vậy phương trình (1) có 3 nghiệm là : 1 5 1, 2 x x     . Ví dụ 7: Giải phương trình :  2 22 1 2 1 2 3 0x x x x x x        (1) Giải : (1)       22 2 1 1 1 2 0x x x x x x                      2 2 1 1 1 2 2x x x x x x            Xét hàm số   2 2 ,f t t t t t    Ta có :   2 ' 2 2 1 2 0 2 t f t t t t         , suy ra  f t đồng biến trên Khi đó : (1)     1 1 1 2 f x f x x x x           Vậy phương trình (1) có nghiệm duy nhất : 1 2 x   . Ví dụ 8: Giải phương trình :     2 23 2 9 3 4 2 1 1 0x x x x x        (1) Giải : (1)           2 22. 3 3 . 3 3 2 1 2 1 3 2 0x x x x x                     2 2 2. 2 1 2 1 . 2 1 3 2. 3 3 . 3 3x x x x x x            Xét hàm số   22 3 ,f t t t t t    Ta có :   2 ' 2 2 2 3 0 3 t f t t t t         , suy ra  f t đồng biến trên Khi đó : (1)     1 2 1 3 2 1 3 5 f x f x x x x           Vậy phương trình (1) có nghiệm duy nhất : 1 5 x   . Ví dụ 9: Giải phương trình :   2 2 9 . 3 1 3 2 1 3 1 x x x x x       (1) Giải : Lê Hồng Khôi Trường THPT Liễn Sơn Luyện thi THPT quốc gia Trang 10 ĐK : 1 3 x   Nhận xét : 0x  không là nghiệm của (1) Với 0x  thì 1 3 1 0x           2 2 2 3 2 9 . 3 1 1 3 1 1 3 2 3 3 2 3 1 3 2 2 3 1 x x x x x x x x x x x x                         3 2 33 3 4 2 3 2 3 1 1 1 3 1 3 1 x x x x x x x x x                Xét hàm số   3 ,f t t t t   Ta có :  ' 23 1 0f t t t     , suy ra  f t đồng biến trên Khi đó : (1)    1 3 1 1 3 1f x f x x x        2 2 1 3 1x x x     (do 1 3 x   nên 1 0x   ) 2 0 1x x x     (do 0x  ) Vậy phương trình (1) có nghiệm duy nhất : 1x  . Ví dụ 10: Giải phương trình :    2 2 2 8 1 2 2 2 3 x x x x x x         (1) Giải : ĐK : 2x   (1)        2 2 2 4 1 2 4 1 2 0 2 3 2 32 2 2 2 x x x x x x x x x x xx x                          2 2 4 1 * 2 3 2 2 x tm x x x x x                          22* 4 2 2 1 2 3 2 2 2 2 1 2 1 2x x x x x x x x x                              3 2 3 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 1x x x x x x            Xét hàm số   3 22 2 ,f t t t t t    Ta có :  ' 23 4 2 0f t t t t      , suy ra  f t đồng biến trên Lê Hồng Khôi Trường THPT Liễn Sơn Luyện thi THPT quốc gia Trang 11 Khi đó : (*)    2 1 2 1f x f x x x          2 2 3 132 2 1 3 1 0 3 13 2 21 0 1 1 x x x x x x x tm x x x                         Vậy phương trình (1) có 2 nghiệm là : 3 13 2, 2 x x    . C. BÀI TẬP TỰ LUYỆN Giải các phương trình : 5 31. 1 3 4 0x x x     3 2. 2 3 1 3 2 2 x x x      6 8 3. 3 14 3 2x x      34. 4 2 7 2 3 0x x x x      35. 4 1 2 1 0x x x x        26. 8 2 6 5 0x x x x     3 2 37. 15 78 141 5 2 9x x x x        8. 3 1 3 1 2 0x x x x x       2 1 19. 3 18 24 2 5 1 x x x x           311. 3 5 16. 3 5 2 x x x      2 21 112. 4 2 1x x x    13. 4 5 7 2x x x    2 314. log 1 logx x  2 2 3 2 3 15. log 7 21 14 2 4 5 x x x x x x        Lê Hồng Khôi Trường THPT Liễn Sơn Luyện thi THPT quốc gia Trang 12 PHẦN II. HỆ PHƯƠNG TRÌNH A. LÝ THUYẾT I. Một số tính chất 1. Tính chất 1. Nếu  y f x đồng biến hoặc nghịch biến trên  ;a b thì phương trình   0f x  có nhiều nhất một nghiệm  ;x a b 2. Tính chất 2. Nếu  ' 0f x  có n nghiệm  ;x a b thì phương trình   0f x  có nhiều nhất 1n  nghiệm  ;x a b 3. Tính chất 3. Nếu      0 ;nf x x a b   hoặc      0 ;nf x x a b   thì phương trình   0f x  có nhiều nhất n nghiệm  ;x a b 4. Tính chất 4. Nếu  y f x đồng biến hoặc nghịch biến trên  ;a b thì      , ;f u f v u v u v a b     Lưu ý : Có thể thay  ;a b bằng      ; , ; , ;a b a b a b II. Phương pháp 1. Dấu hiệu : Một trong hai phương trình của hệ có thể đưa về phương trình đồng bậc (các đại lượng trong phương trình đó có cấu trúc tương đối giống nhau) 2. Thuật toán Bước 1: Tìm điều kiện - Điều kiện thông thường - Điều kiện kéo theo Bước 2: Biến đổi phương trình có cấu trúc tương đối giống nhau về phương trình đồng bậc (Đặt ẩn phụ, chia 2 vế cho một biểu thức nào đó, ) Bước 3: Biến đổi phương trình đồng bậc ở bước 2 về dạng    f u f v bằng cách - Cố định 1 vế, cố định u, suy ra hàm đặc trưng  f t - Biến đổi vế còn lại theo hàm đặc trưng, suy ra v (có thể sử dụng phương pháp đồng nhất) Bước 4: Xét hàm đặc trưng, chứng minh nó luôn đồng biến hoặc luôn nghịch biến trên miền D (D là miền giá trị của u, v), từ đó ta được u v Lê Hồng Khôi Trường THPT Liễn Sơn Luyện thi THPT quốc gia Trang 13  x theo y hoặc y theo x , thế vào phương trình còn lại tìm nghiệm của nó và suy ra nghiệm của hệ đã cho. Ví dụ minh họa : Giải hệ phương trình :     3 2 3 2 2 2 3 9 22 3 9 1 1 2 2 x x x y y y x y x y               Phân tích : * Dấu hiệu : Phương trình  1 của hệ là phương trình đồng bậc * Tìm điều kiện - Điều kiện thông thường : Không có - Điều kiện kéo theo + Coi phương trình (2) là phương trình bậc 2 ẩn x   2 22 2 2 2 2 1 0x x y y      Điều kiện có nghiệm x là  ' 2 2 3 1 1 2 2 2 1 4 4 3 0 2 2 y y y y y              + Coi phương trình (2) là phương trình ẩn y   2 22 2 2 2 2 1 0y y x x      , điều kiện có nghiệm y là  ' 2 21 2 2 2 1 4 4 3 0 1 3 2 2 x x x x x               * Biến đổi phương trình (1) về dạng    f u f v   3 2 3 21 3 9 3 9 22x x x y y y       - Cố định VT, cố định u x  VT   3 23 9f u u u u     Hàm đặc trưng   3 23 9f t t t t   - VP   3 23 9f v v v v    , do VP là biểu thức bậc 3 ẩn y (cùng bậc hàm đặc trưng) v ay b   , ta được               3 2 3 2 3 3 2 2 2 3 2 2 2 3 2 3 3 2 2 2 2 3 2 3 2 2 2 3 2 3 9 3 9 22 3 3 3 6 3 9 9 3 9 22 1 3 3 3 3 6 9 9 3 9 22 0 1 0 3 3 3 0 1 3 6 9 9 0 2 2 3 9 22 ay b ay b ay b y y y a y a by ab y b a y aby b ay b y y y a y a b a y ab ab a y b b b a a b a a ab ab a v y b b b b                                                         0         Lê Hồng Khôi Trường THPT Liễn Sơn Luyện thi THPT quốc gia Trang 14 Như vậy :         3 23 21 3 9 2 3 2 9 2x x x y y y         Lưu ý : Có thể tìm hàm đặc trưng nhờ MTCT * Xét hàm đặc trưng   3 23 9f t t t t   Do 1 3 1 3 ; ; 2 2 2 2 1 5 ; 2 23 1 1 5 ; 2 ; 2 2 2 2 x u x t y v y                                                Ta có :    ' 2 1 5 3 6 9 0 1;3 ; 2 2 f t t t x               Suy ra  f t nghịch biến trên 1 5; 2 2       *      1 2 2 2f x f y x y y x         thay vào (2) rút gọn được phương trình  2 3 1 3 2 2 2 4 0 1 32 2 2 x y x x tm x y                 . Kết luận :     3 1 1 3 ; ; , ; ; 2 2 2 2 x y x y                Lê Hồng Khôi Trường THPT Liễn Sơn Luyện thi THPT quốc gia Trang 15 B. CÁC VÍ DỤ Ví dụ 1: Giải hệ phương trình :     3 3 2 2 3 4 2 0 1 1 2 1 2 x y x x y x y y              Giải : ĐK : 1 1 0 2 x y                33 2 3 31 3 3 1 1 1 1x x x x y y x x y y              Xét hàm số   3 ,f t t t t   Ta có :  ' 23 1 0f t t t     , suy ra  f t đồng biến trên Do đó :      1 1 1f x f y x y      Thay 1y x  vào  2 được phương trình 21 1 1 1x x x               1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 x x x x x x x y tm x                         Kết luận : Hệ phương trình đã cho có nghiệm duy nhất    ; 0;1x y  Ví dụ 2: Giải hệ phương trình :     3 3 2 3 3 4 2 0 1 3 2 2 2 x y y x y x x x y              Giải : ĐK : 2x         33 3 2 31 3 4 2 1 1x x y y y x x y y            Xét hàm số   3 ,f t t t t   Ta có :  ' 23 1 0f t t t     , suy ra  f t đồng biến trên Lê Hồng Khôi Trường THPT Liễn Sơn Luyện thi THPT quốc gia Trang 16 Do đó :      1 1 1 1f x f y x y y x         Thay 1y x  vào  2 được phương trình  3 33 2 2 1 8 2 2 2x x x x                    2 2 2 2 2 2 2 2 4 0 2 2 4 0 2 2 2 2 2 2 2 3 0 2 3 2 2 x x x x x x x x x x x x x x y tm x                                     (Do 2 22 3 0 2 2 2 x x x x x           ) Kết luận : Hệ phương trình đã cho có nghiệm duy nhất    ; 2;3x y  Ví dụ 3: Giải hệ phương trình :     3 2 3 2 3 2 2 3 2 1 3 1 3 3 2 2 x x x y y y y x x y               Giải : ĐK : 3 1 3 x y                     3 2 2 3 2 3 2 3 2 1 3 3 1 2 2 1 3 1 2 3 1 2 1 3 1 2 3 x x x x x x y y y x x x y y y                      Xét hàm số   3 22 3 ,f t t t t t    Ta có :  ' 23 4 3 0f t t t t      , suy ra  f t đồng biến trên Do đó :      1 1 1f x f y x y      , do 1 2 3 3 y x    Thay 1y x  vào  2 được phương trình 33 2 3 3 1x x x x                   3 2 2 2 3 2 1 3 1 3 4 3 1 1 1 4 3 2 1 3 1 3 1 1 4 0 3 2 1 3 1 3 3 2 3 1 1 0 3 2 1 3 2 x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x                

    --- Bài cũ hơn ---

  • Dự Báo Nhu Cầu Sản Phẩm Là Gì?
  • Phương Pháp Giải Các Dạng Toán Hàm Số Bậc Nhất Cơ Bản
  • Nâng Cao Eq – Rút Ngắn Đường Đến Thành Công
  • Quy Trình Thực Hiện 3 Phương Pháp Hạch Toán Nguyên Vật Liệu Trong Kế Toán Thực Tế
  • Tìm Hiểu Về Time Series (Phân Tích Dãy Số Thời Gian) (P.3)
  • Phương Pháp Tính_Chương 7: Giải Phương Trình Vi Phân

    --- Bài mới hơn ---

  • Phương Pháp Fifo Trong Kế Toán Là Gì?
  • Phương Pháp Nhập Trước Xuất Trước (Fifo
  • Tự Tạo Công Thức Tính Giá Xuất Kho Theo Phương Pháp Fifo
  • Fifo Là Gì? Tìm Hiểu Khái Niệm Cùng Một Số Kiến Thức Về Fifo
  • Học Toán Theo Phương Pháp Finger Math
  • CHƯƠNG 7: GIẢI PHƯƠNG TRÌNH VI PHÂN §1. BÀI TOÁN CAUCHY Một phương trình vi phân cấp 1 có thể viết dưới dạng giải được y(=f(x,y) mà ta có thể tìm được hàm y từ đạo hàm của nó. Tồn tại vô số nghiệm thoả mãn phương trình trên. Mỗi nghiệm phụ thuộc vào một hằng số tuỳ ý. Khi cho trước giá trị ban đầu của y là yo tại giá trị đầu xo ta nhận được một nghiệm riêng của phương trình. Bài toán Cauchy (hay bài toán có điều kiện đầu) tóm lại như sau: cho x sao cho b ( x ( a, tìm y(x) thoả mãn điều kiện: (1) Người ta chứng minh rằng bài toán này có một nghiệm duy nhất nếu f thoả mãn điều kiện Lipschitz: với L là một hằng số dương. Người ta cũng chứng minh rằng nếu f(y ( đạo hàm của f theo y ) là liên tục và bị chặn thì f thoả mãn điều kiện Lipschitz. Một cách tổng quát hơn, người ta định nghĩa hệ phương trình bậc 1: Ta phải tìm nghiệm y1, y2,…, yn sao cho: với: Nếu phương trình vi phân có bậc cao hơn (n), nghiệm sẽ phụ thuộc vào n hằng số tuỳ ý. Để nhận được một nghiệm riêng, ta phải cho n điều kiện đầu. Bài toán sẽ có giá trị đầu nếu với giá trị xo đã cho ta cho y(xo), y((xo), y((xo),…. Một phương trình vi phân bậc n có thể đưa về thành một hệ phương trình vi phân cấp 1. Ví dụ nếu ta có phương trình vi phân cấp 2: Khi đặt u = y và v = y( ta nhận được hệ phương trình vi phân cấp 1: với điều kiện đầu: u(a) = ( và v(a) = ( Các phương pháp giải phương trình vi phân được trình bày trong chương này là các phương pháp rời rạc: đoạn thành n phần bởi các điểm chia: xo < x1 < x2 <…< xn = x Theo công thức khai triển Taylor một hàm lân cận xi ta có: Nếu (xi+1 – xi) khá bé thì ta có thể bỏ qua các số hạng (xi+1 – xi)2 và các số hạng bậc cao y(xi+1) = y(xi) + (xi+1- xi)y((xi) Trường hợp các mốc cách đều: (xi-1 – xi) = h = (x – xo)/ n thì ta nhận được công thức Euler đơn giản: yi+1 = yi + hf(xi, yi) (2) Về mặt hình học ta thấy (1) cho kết quả càng chính xác nếu bước h càng nhỏ. Để tăng độ chính xác ta có thể dùng công thức Euler cải tiến. Trước hết ta nhắc lại định lí Lagrange: giả sử f(x) là hàm liên tục trong ,y=x0; y=x=y,y,y=x,y+h,y=y,y với 10 điểm chia là: x y(Euler) y(Euler cải tiến) 0.0 0.00 0.00 0.1 0.00 0.01 0.2 0.01 0.02 0.3 0.03 0.05 0.4 0.06 0.09 0.5 0.11 0.15 0.6 0.17 0.22 0.7 0.25 0.31 0.8 0.34 0.42 0.9 0.46 0.56 1.0 0.59 0.71 §3. PHƯƠNG PHÁP RUNGE – KUTTA Xét bài toán Cauchy (1). Giả sử ta đã tìm được giá trị gần đúng yi của y(xi) và muốn tính yi+1 của y(xi+1). Trước hết ta viết công thức Taylor: (11) với c ((xi, xi+1) và: Ta viết lại (11) dưới dạng: (12) Ta đã kéo dài khai triển Taylor để kết quả chính xác hơn. Để tính y(i, y(i v.v. ta có thể dùng phương pháp Runge-Kutta bằng cách đặt: (13) trong đó: (14) và ta cần xác định các hệ số a, b,..; (, (, (,…; r1, r2,.. sao cho vế phải của (13) khác với vế phải của (12) một vô cùng bé cấp cao nhất có thể có đối với h. Khi dùng công thức Runge-Kutta bậc hai ta có: (15) và (16) Ta có: y((x) = f,y); printf(“Cho buoc tinh h = “); scanf(“%f”,&h); n=(int)((b-a)/h); printf(” x yn”); for (i=0;i<=n+1;i++) { x,y+h/2),(y+h/2),(y+h),(y=y,y[i]); } getch(); } Kết quả tính toán với f = x + y, h = 0.1, a = 0, b =1, yo = 1 là : x y 0.0 1.0000 0.1 1.1103 0.2 1.2427 0.3 1.3996 0.4 1.5834 0.5 1.7971 0.6 2.0440 0.7 2.3273 0.8 2.6508 0.9 3.0190 1.0 3.4362

    --- Bài cũ hơn ---

  • Hướng Dẫn Học Effortless English (Bản Tiếng Việt)
  • Effortless English Là Gì? Cách Học Effortless English
  • Nuôi Con Không Phải Là Cuộc Chiến Với Nếp Sinh Hoạt Easy, Bé Nhà Mình Không Còn Quấy Khóc
  • Phương Pháp Euler Đối Với Phương Trình Vi Phân Trong Chương Trình Toán A1
  • Chế Độ Ăn Eat Clean Thanh Đạm Nhưng Vô Cùng Có Lợi Cho Sức Khỏe
  • Giải Hệ Phương Trình Bằng Phương Pháp Thế Và Bài Tập Vận Dụng

    --- Bài mới hơn ---

  • Cách Giải Hệ Phương Trình Bậc Nhất 2 Ẩn Với Phương Pháp Thế Và Phương Pháp Cộng Đại Số
  • Hướng Dẫn Giải Bài Tập Toán Đại 12: Chương Nguyên Hàm Chọn Lọc
  • Can Thiệp Trẻ Tự Kỷ Bằng Teacch
  • Điều Trị Ung Thư Gan Bằng Phương Pháp Toce Có Hiệu Quả ?
  • Nên Lựa Chọn Phương Pháp Vô Cảm Phù Hợp Với Người Bệnh Và Điều Kiện Thực Tế Của Các Bệnh Viện
  • Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cách giải hệ phương trình bằng phương pháp thế như thế nào? qua đó vận dụng giải các bài tập minh họa vận dụng phương pháp này để các em rèn luyện kỹ năng giải toán.

    I. Phương trình bậc nhất hai ẩn, hệ phương trình bậc nhất hai ẩn

    1. Phương trình bậc nhất 2 ẩn

    – Phương trình bậc nhất hai ẩn: ax + by = c với a, b, c ∈ R (a2 + b2 ≠ 0)

    – Tập nghiệm của phương trình bậc nhất hai ẩn: Phương trình bậc nhất hai ẩn ax + by = c luôn luôn có vô số nghiệm. Tập nghiệm của nó được biểu diễn bởi đường thẳng (d):  ax + by = c

    • Nếu a ≠ 0, b = 0 thì phương trình trở thành ax = c hay x = c/a và đường thẳng (d) song song hoặc trùng với trục tung
    • Nếu a = 0, b ≠ 0 thì phương trình trở thành by = c hay y = c/b và đường thẳng (d) song song hoặc trùng với trục hoành

    2. Hệ hai phương trình bậc nhất hai ẩn

    + Hệ phương trình bậc nhất 2 ẩn: <img title="small left{egin{matrix} ax+by=c a'x + b'y=c' end{matrix}

    + Minh họa tập nghiệm của hệ hai phương trình bậc nhất hai ẩn

    – Gọi (d): ax + by = c, (d’): a’x + b’y = c’, khi đó ta có:

    • (d)

    • (d) cắt (d’) thì hệ có nghiệm duy nhất
    • (d) ≡ (d’) thì hệ có vô số nghiệm

    + Hệ phương trình tương đương: Hệ hai phương trình tương đương với nhau nếu chúng có cùng tập nghiệm

    II. Cách giải hệ phương trình bậc nhất 2 ẩn bằng phương pháp thế

    a) Quy tắc thế

    Quy tắc thế dùng để biến đổi một hệ phương trình thành hệ phương trình tương đương. Quy tắc thế bao gồm hai bước sau:

    + Bước 1: Từ một phương trình của hệ đã cho (coi là phương trình thức nhất), ta biểu diễn một ẩn theo ẩn kia rồi thế vào phương trình thức hai để được một phương trình mới (chỉ còn một ẩn).

    + Bước 2: Dùng phương trình mới ấy để thay thế cho phương trình thức hai trong hệ (phương trình thức nhất cũng thường được thay thế bởi hệ thức biểu diễn một ẩn theo ẩn kia có được ở bước 1).

    b) Cách giải hệ phương trình bằng phương pháp thế

    + Bước 1: Dùng quy tắc thế để biến đổi phương trình đã cho để được một hệ phương trình mới, trong đó có một phương trình một ẩn.

    + Bước 2: Giải phương trình một ẩn vừa có, rồi suy ra nghiệm của hệ đã cho.

    * Ví dụ: Giải hệ phương trình sau bằng phương pháp thế

    a) <img title="small left{egin{matrix} 2x+y=4 2x-y=0 end{matrix}

    b) <img title="small left{egin{matrix} 2x+3y=1 x-y=3 end{matrix}

    * Lời giải:

    a) <img title="small left{egin{matrix} 2x+y=4 2x-y=0 end{matrix}

    ight. Leftrightarrow left{egin{matrix} 2x+y=4 y=2x end{matrix}

     <img title="small Leftrightarrow left{egin{matrix} 2x+2x=4 y=2x end{matrix}

    ight. Leftrightarrow left{egin{matrix} 4x=4 y=2x end{matrix}

    ight. Leftrightarrow left{egin{matrix} x=1 y=2 end{matrix}

    b) <img title="small left{egin{matrix} 2x+3y=1 x-y=3 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 2(3+y)+3y=1 x=3+y end{matrix}

     <img title="small Leftrightarrow left{egin{matrix} 5y=-5 x=3+y end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} y=-1 x=2 end{matrix}

    III. Bài tập giải hệ phương trình bậc nhất hai ẩn bằng phương pháp thế

     

    * Bài 12 trang 15 sgk toán 9 tập 2: Giải các hệ phương trình sau bằng phương pháp thế

    a) <img title="small left{egin{matrix} x-y=3 3x-4y=2 end{matrix}

    c) <img title="small left{egin{matrix} x+3y=-2 5x-4y=11 end{matrix}

    * Lời giải:

    a) <img title="small left{egin{matrix} x-y=3 3x-4y=2 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} x=3+y 3(3+y)-4y=2 end{matrix}

      <img title="small Leftrightarrow left{egin{matrix} x=3+y 9-y=2 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} x=10 y=7 end{matrix}

      ⇒ Kết luận: hệ PT có nghiệm duy nhất (10;7)

    b) <img title="small g_white fn_cm small left{egin{matrix} 7x-3y=5 4x+y=2 end{matrix}

      <img title="small Leftrightarrow left{egin{matrix} 7x-3(2-4x)=5 y=2-4x end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 7x-6+12x=5 y=2-4x end{matrix}

      <img title="small Leftrightarrow left{egin{matrix} 19x=11 y=2-4x end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} x=frac{11}{19} y=frac{-6}{19} end{matrix}

      ⇒ Kết luận: hệ PT có nghiệm duy nhất (11/19;-6/19)

    c) <img title="small left{egin{matrix} x+3y=-2 5x-4y=11 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} x=-2-3y 5(-2-3y)-4y=11 end{matrix}

      <img title="small Leftrightarrow left{egin{matrix} x=-2-3y -10-15y-4y=11 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} x=-2-3y 19y=-21 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} x=frac{25}{19} y=-frac{21}{19} end{matrix}

      ⇒ Kết luận: hệ PT có nghiệm duy nhất (25/19;-21/19)

     

    * Bài 13 trang 15 sgk toán 9 tập 2: Giải hệ PT sau bằng phương pháp thế

    a) <img title="small left{egin{matrix} 3x-2y=11 4x-5y=3 end{matrix}

    * Lời giải:

    a) <img title="small left{egin{matrix} 3x-2y=11 4x-5y=3 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} x=frac{11}{3}+frac{2}{3}y 4(frac{11}{3}+frac{2}{3}y)-5y=3 end{matrix}

      <img title="small Leftrightarrow left{egin{matrix} x=(11+2y)/3 frac{4}{3}(11+2y)-5y=3 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} x=(11+2y)/3 frac{44}{3}+frac{8}{3}y-5y=3 end{matrix}

      <img title="small Leftrightarrow left{egin{matrix} x=frac{1}{3}(11+2y) -frac{7}{3}y=-frac{35}{3} end{matrix}

    ight.Leftrightarrowleft{egin{matrix} x=7 y=5 end{matrix}

      ⇒ Kết luận: hệ PT có nghiệm duy nhất (7;5)

    b) <img title="small g_white fn_cm small g_white fn_cm small left{egin{matrix} x/2-y/3=1 5x-8y=3 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} x=frac{2}{3}y+2 5(frac{2}{3}y+2)-8y=3 end{matrix}

      <img title="small g_white fn_cm small Leftrightarrow left{egin{matrix} x=frac{2}{3}y+2 frac{10}{3}y+10-8y=3 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} x=frac{2}{3}y+2 -frac{14}{3}y=-7 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} x=3 y=3/2 end{matrix}

      ⇒ Kết luận: hệ PT có nghiệm duy nhất (3;3/2)

    --- Bài cũ hơn ---

  • Bàn Tính Soroban Và Những Điều Bạn Nên Biết
  • Phân Tích Swot Là Gì? Cách Phân Tích Ma Trận Swot Trong Kinh Doanh
  • Cải Thiện Nghe + Nói Cùng Lúc
  • Công Nghệ Rf: Kỹ Thuật Nâng Cơ Mặt, Trẻ Hóa Da Đời Mới
  • Ứng Dụng Sóng Điện Từ Rf Trong Thẩm Mỹ
  • Phương Pháp Uct Cho Hệ Phương Trình

    --- Bài mới hơn ---

  • Nâng Cơ, Trẻ Hóa Không Phẫu Thuật
  • Công Nghệ Ultherapy: Nâng Cơ Mặt & Trẻ Hóa Da 2 In 1
  • Địa Chỉ Nâng Cơ Trẻ Hóa Ultherapy Được Sao Việt Yêu Thích
  • Tạo Sao Ultherapy Chống Lão Hóa An Toàn Và Hiệu Quả?
  • Vì Sao Trẻ Hóa Da, Nâng Cơ Mặt Bằng Ultherapy Được Nhiều Người Lựa Chọn?
  • Phương pháp UCT cho hệ phương trình

    Đây là hệ gồm hai tam thức bậc hai. Khi đó tất nhiên ta phải

    nghĩ tới $Delta $. Một tam thức có phân tích được nhân tử hay không phải xem

    $Delta x$ hoặc $Delta y$ có chính phương hay không. Nếu một trong 2 pt cho

    $Delta x$ hoặc $Delta y$ chính phương thì dễ dàng rồi, khi đó tìm nghiệm rồi

    phân tích nhân tử là ra được mối quan hệ giữa $x;y$ và thế vào pt còn lại thôi!

    Thế nhưng nếu cả 2 pt đều cho $Delta x;y$ không chính phương thì ta làm như

    nào? Khi đó phải dùng đến phương pháp $UCT$ – một công cụ rất mạnh gần như quét

    sạch tất cả các bài HPT. Ta sẽ chọn hằng số thích hợp nhân vào một pt sau đó cộng

    (trừ) với pt còn lại và ép cho $Delta $ chính phương.

    Tức là tìm $k$ sao cho $Delta $ của

    $left(PT(1)+k.PT(2)right)$ chính phương (là có thể phân tích thành nhân tử).

    Ví dụ 1:

    Giải hpt:

    $left{begin{matrix}14x^2-21y^2-6x+45y-14=0  &  & \

    35x^2+28y^2+41x-122y+56=0  &  &

     end{matrix}right.$

    Phần nháp:

    Ta thấy $a=14+35k$; $b=-21+28k$; $c=0$; $d=-6+41k$; $e=45-122k$; $f=-14+56k$.

    Số $k$ sẽ là nghiệm của pt:

    $$0+4(14+35k)(-21+28k)(-14+56k)=(14+35k)(45-122k)^2+(-21+28k)(-6+41k)^2$$

    $$Leftrightarrow k=frac{-15}{49}$$

    Như vậy ta sẽ lấy $PT(1)-frac{15}{49}PT(2)$ hay

    $49PT(1)-15PT(2)$

    Lời giải:

    Có: $49PT(1)-15PT(2)=…$

    $Leftrightarrow (161x-483y+218)(x+3y-7)=0$ (Tính $Delta x$  hoặc $Delta

    y$ sẽ phân tích được nhân tử)

    Tới đây dễ dàng tìm ra nghiệm của hpt là $(x;y)=(-2;3);(1;2)$. $blacksquare $

    Bài tập:

    Giải hpt:

    $228)$

    $left{begin{matrix}x^2+8y^2-6xy+x-3y-624=0  &  & \

    21x^2-24y^2-30xy-83x+49y+585=0  &  &

     end{matrix}right.$

    $229)$

    $left{begin{matrix}x^2+y^2-3x+4y=1  &  & \

    3x^2-2y^2-9x-8y=3  &  &  end{matrix}right.$

    $230)$

    $left{begin{matrix}y^2=(4x+4)(4-x)  &  & \

    y^2-5x^2-4xy+16x-8y+16=0  &  &

     end{matrix}right.$

    $231)$ $left{begin{matrix}xy-3x-2y=16  &

     & \ x^2+y^2-2x-4y=33  &  &

     end{matrix}right.$

    $232)$ $left{begin{matrix}x^2+xy+y^2=3  &

     & \ x^2+2xy-7x-5y+9=0  &  &

     end{matrix}right.$

    $233)$

    $left{begin{matrix}(2x+1)^2+y^2+y=2x+3  &  & \

    xy+x=-1  &  &  end{matrix}right.$

    $234)$

    $left{begin{matrix}x^2+2y^2=2y-2xy+1  &  & \

    3x^2+2xy-y^2=2x-y+5  &  &  end{matrix}right.$

    $235)$

    $left{begin{matrix}(x-1)^2+6(x-1)y+4y^2=20  &  & \

    x^2+(2y+1)^2=2  &  &  end{matrix}right.$

    $236)$ $left{begin{matrix}2x^2+4xy+2y^2+3x+3y-2=0  &

     & \ x^2+y^2+4xy+2y=0  &  &

     end{matrix}right.$

    $237)$ $left{begin{matrix}2x^2+3xy=3y-13  &

     & \ 3y^2+2xy=2x+11  &  &

     end{matrix}right.$

    $238)$ $left{begin{matrix}4x^2+3y(x-1)=7  &

     & \ 3y^2+4x(y-1)=3  &  &  end{matrix}right.$

    $239)$ $left{begin{matrix}x^2+2=x(y-1)  &

     & \ y^2-7=y(x-1)  &  &

     end{matrix}right.$

    $240)$

    $left{begin{matrix}x^2+2xy+2y^2+3x=0  &  & \

    xy+y^2+3y+1=0  &  &  end{matrix}right.$

    Ví dụ 2:

    Giải hpt: $left{begin{matrix}x^3-y^3=35 & &

    \ 2x^2+3y^2=4x-9y & & end{matrix}right.$

    Lời giải:

    Có: $PT(1)-3PT(2)=…$

    $Leftrightarrow (x-2)^3=(y+2)^3$

    $Leftrightarrow x=y+5$

    Thay vào $PT(2)$ ta dễ dàng tìm ra nghiệm

    $(x;y)=(2;-3);(3;-2)$ $blacksquare $

    Phân tích lời giải:

    Bài này không giống dạng TQ, vậy ta đã thực hiện UCT như

    nào?

    Đánh giá:

    – Bậc của $x;y$ như nhau

    – $PT(1)$ có bậc cao hơn $PT(2)$

    Vậy ta sẽ nhân hằng số vào $PT(2)$ để $PT(1)+a.PT(2)$ đưa được

    về dạng $A^3=B^3$.

    Ta thực hiện:

    $PT(1)+a.PT(2)=x^3-y^3-35+2ax^2+3ay^2-4ax+9ay$ 

    Cần tìm $a$ sao cho vế trái có dạng $$(x+alpha )^3-(y+beta

    )^3=0$$

    $$Leftrightarrow x^3+3x^2alpha +3xalpha

    ^2+alpha^3-y^3-3y^2beta -3ybeta ^2-beta ^3=0$$ 

    Cân bằng bậc ta được: $left{begin{matrix}alpha ^3-beta

    ^3=-35  &  & \ 3alpha =2a  &  &

    \ 3alpha ^2=-4a end{matrix}right.Leftrightarrow

    left{begin{matrix}a=-3  &  & \

    alpha=-2  &  & \ beta=3 end{matrix}right.$

    Vậy ta sẽ lấy $PT(1)-3PT(2)$ …

    Bài tập:

    $241)$ Giải hpt: $left{begin{matrix}x^3+y^3=91 &

    & \ 4x^2+3y^2=16x+9y & & end{matrix}right.$

    --- Bài cũ hơn ---

  • Uống Rượu Không Say
  • Căng Da Mặt Bằng Chỉ Ultra V Lift, Bí Quyết Trẻ Hóa Dành Cho Hội Chị Em
  • Đến Gần Hơn Với Công Nghệ Căng Da, Nâng Cơ Tạo Hình Khuôn Mặt
  • Quy Trình Thiết Kế Gia Công Kim Loại Tấm
  • Gia Công Kim Loại Tấm / Gia Công Kim Loại Tấm
  • Lý Thuyết Giải Hệ Phương Trình Bằng Phương Pháp Cộng Đại Số Toán 9

    --- Bài mới hơn ---

  • Xét Nghiệm Thời Gian Chảy Máu Trong Huyết Học
  • 【2021】3 Loại Xét Nghiệm Đông Máu Và Cách Đọc Hiểu Kết Quả
  • Phương Pháp Trẻ Hóa Da Hoàn Hảo Cho Làn Da Châu Á
  • Công Nghệ Xóa Nhăn – Trẻ Hóa Thermage
  • Nâng Cơ Hifu Có Phải Là Giải Pháp Tốt Nhất Trong Việc Nâng Cơ Xóa Nhăn Hiện Nay?
  • 1. Các kiến thức cần nhớ

    Quy tắc cộng đại số

    Để giải hệ phương trình bậc nhất hai ẩn bằng phương pháp cộng đại số, ta sử dụng phương pháp cộng đại số , bao gồm hai bước sau đây :

    Bước 1. Cộng hay trừ từng vế của hai phương trình của hệ phương trình đả cho để dược một phương trình mới.

    Bước 2. Dùng phương trình mới ấy để thay thế cho một trong hai phương trình của hệ phương trình và giữ nguyên phương trình kia ta được một hệ mới tương đương với hệ đã cho.

    2. Các dạng toán thường gặp

    Dạng 1: Giải hệ phương trình bằng phương pháp cộng đại số

    Phương pháp:

    Từ quy tắc cộng đại số, để giải hệ phương trình bậc nhất hai ẩn bằng phương pháp cộng đại số ta làm như sau:

    Bước 1. Nhân hai vế của mỗi phương trình với một số thích hợp (nếu cần) sao cho các hệ số của một ẩn nào đó trog hai phương trình bằng nhau hoặc đối nhau.

    Bước 2. Cộng hay trừ từng vế hai phương trình của hệ phương trình đã cho để thu được một phương trình mới (chỉ còn một ẩn ).

    Bước 3. Giải phương trình một ẩn vừa thu được từ đó suy ra nghiệm của hệ phương trình đã cho .

    Dạng 2: Giải hệ phương trình đưa về hệ phương trình bậc nhất hai ẩn

    Phương pháp:

    Bước 1. Biến đổi hệ phương trình đẫ cho về hệ phương trình bậc nhất hai ẩn .

    Bước 2. Giải hệ phương trình bậc nhất hai ẩn bằng phương pháp cộng đại số như ở dạng $1$ .

    Dạng 3: Giải hệ phương trình bằng phương pháp đặt ẩn phụ

    Phương pháp:

    Bước 1. Đặt ẩn phụ cho các biểu thức chung có trong các phương trình của hệ phương trình đã cho để được hệ phương trình bậc nhất hai ẩn mới.

    Bước 2. Giải hệ phương trình bậc nhất hai ẩn bằng phương pháp cộng đại số như ở dạng $1$

    Bước 3.  Trả lại biến đã đặt từ đó tìm được nghiệm của hệ phương trình đã cho. 

    Dạng 4: Tìm điều kiện của tham số để hệ phương trình thỏa mãn điều kiện cho trước

    Phương pháp:

    Ta thường sử dụng các kiến thức:

    + Hệ phương trình bậc nhất hai ẩn (left{ begin{array}{l}ax + by = c\a’x + b’y = c’end{array} right.)

    có nghiệm (({x_0};{y_0})) ( Leftrightarrow left{ begin{array}{l}a{x_0} + b{y_0} = c\a'{x_0} + b'{y_0} = c’end{array} right..)

    + Đường thẳng (d:ax + by = c) đi qua điểm (M({x_0};{y_0}), Leftrightarrow a{x_0} + b{y_0} = c.) 

    --- Bài cũ hơn ---

  • Thực Hành Kỹ Thuật Nâng Cơ Trẻ Hóa Da Bằng Chỉ Ultra V Lift
  • Cách Nhận Biết Chỉ Ultra V Lift Căng Da Mặt Chính Hãng
  • Phân Biệt Phương Pháp Uốn/ép Nóng Và Uốn/ép Lạnh Cho Tóc Nam
  • Phương Pháp Tính Trực Tiếp Trên Giá Trị Gia Tăng
  • Kê Khai Và Nộp Thuế Giá Trị Gia Tăng Cho Chi Nhánh, Chi Nhánh Nộp Thuế Gì
  • Web hay
  • Links hay
  • Push
  • Chủ đề top 10
  • Chủ đề top 20
  • Chủ đề top 30
  • Chủ đề top 40
  • Chủ đề top 50
  • Chủ đề top 60
  • Chủ đề top 70
  • Chủ đề top 80
  • Chủ đề top 90
  • Chủ đề top 100
  • Bài viết top 10
  • Bài viết top 20
  • Bài viết top 30
  • Bài viết top 40
  • Bài viết top 50
  • Bài viết top 60
  • Bài viết top 70
  • Bài viết top 80
  • Bài viết top 90
  • Bài viết top 100
  • CẦM ĐỒ TẠI F88
    15 PHÚT DUYỆT
    NHẬN TIỀN NGAY

    VAY TIỀN NHANH
    LÊN ĐẾN 10 TRIỆU
    CHỈ CẦN CMND

    ×