Скачати 183.82 Kb.
|
Зміст Х - вектор валового выпуска, YY и матрица А заданы в таблице. Согласно с условием задачи і S=E-A, то есть, Найдем матрицу S-1 |
|
§8 Обратная матрица, решение матричных уравненийПри рассмотрении действий с матрицами не вводится операция деления. Но возможно ввести понятие, которое разрешает дать некоторый эквивалент этому действию. Определение. Квадратная матрица В называется обратной квадратной матрице А, если произведение А·В есть единичная матрица. Докажем, что для любой квадратной матрицы А, определитель которой отличный от нуля, существует одна и только одна обратная матрица, и приведем способ ее вычисления. Пусть задана матрица ![]() ![]() Пусть ![]() есть искомая матрица и ![]() Согласно условия, А·В=Е, поэтому для определения n2 элементов bік матрицы В мы имеем n систем уравнений первого порядка, каждая из которых содержит n уравнений: ![]() Такие системы имеют одну и ту же основную матрицу А. Согласно предположения, ![]() ![]() и вообще ![]() Следовательно, матрица В, обратная матрице А, что обозначается чаще символом А-1, имеет вид ![]() Ранее было указано, что вообще говоря, для произвольных матриц А и В ![]() Действительно ![]() Но сумма произведений элементов любой строки матрицы на алгебраическое дополнение соответствующих элементов второй строки равна нулю, а сумма произведений элементов любой строки матрицы на соответствующие алгебраические дополнения элементов той же строки равна самому определителю. Поэтому ![]() и, следовательно, ![]() Понятие «обратная матрица» может быть использовано для решения матричных уравнений. Пусть, например, задано уравнение АХ=В, где А и В - заданные квадратные матрицы порядка n, а Х - искомая квадратная матрица того же порядка. Пусть ![]() ![]() Поскольку ![]() (согласно ассоциативного свойства умножения матриц), тогда ![]() и получаем ![]() Для вычисления матрицы А-1 , обратной матрицы А, можно, конечно, использовать формулы (1). Но, как правило, значительно выгоднее использовать для этого метод полного исключения. Это целесообразно еще и потому, что все n систем уравнений, которые служат для определения столбцов матрицы А-1 , отличаются только правыми частями. Поэтому процесс преобразования расширенных матриц этих систем можно проводить одновременно для всех матриц. 6. Как решается система линейных уравнений в матричном виде с использованием обратной матрицы? Примеры решения задач 1.67. Найти матрицу, обратную матрице ![]() Р ![]() ![]() Первые три столбца этой матрицы - столбцы заданной матрицы А, следующие три столбца, отделены черточки и составляют вместе единичную матрицу, - столбцы свободных членов для систем уравнений, которые определяют элементы обратной матрицы. Проводим обычные операции метода полного исключения: ![]() Матрица, отделенная черточкой, и есть искомая, поскольку каждый ее столбец является решением соответствующей системы уравнений, то есть ![]() ![]() 1.68. Найти матрицу, обратную матрице ![]() Р ![]() ![]() ![]() ![]() Второй способ нахождения обратной матрицы. 1.69. Найти обратную А-1 матрицу к матрице А. ![]() В ![]() ![]() Матрица А неособенная, поскольку ![]() Вычислим алгебраические дополнения элементов этого определителя ![]() ![]() ![]() Согласно формуле (1) записываем А-1 ![]() ![]() 1.70. Найти матрицу, обратную данной ![]() ![]() Запишем обратную матрицу в виде ![]() Согласно правила умножения матриц, получим ![]() ![]() ![]() ![]() Решения этих систем и дают нам элементы обратной матрицы ![]() ![]() 1.71. Найти матрицу Х из уравнения ![]() У ![]() ![]() ![]() В левой части уравнения в силу ассоциативного закона имеем: ![]() В правой части будет ![]() ![]() Замечание. Поскольку умножение матриц некоммутативное ![]() 1.72. Решить систему уравнений ![]() представив ее в виде матричного уравнения. П ![]() ![]() Решение матричного уравнения имеет вид Х=А-1В. Найдем А-1. Имеем ![]() Вычислим алгебраическое дополнение элементов этого определителя. ![]() ![]() ![]() Согласно (1) ![]() Следовательно, ![]() ![]() ![]() §9. Модель многоотраслевой экономики В макроэкономике возникает вопрос, связанный с эффективностью ведения многоотраслевого хозяйства: каким должен быть объем производства каждой из “n” областей, чтобы удовлетворить все потребности в продукции этой области? При этом каждая область выступает, с одной стороны, как производитель некоторой продукции, с другой - как потребитель продукции и своей, и произведенной другими областями. Рассмотрим процесс производства за некоторый период времени (например, год). Введем такие обозначения: xi - общий (валовой) объем продукции і-ой области (и=1, 2…n); xij– объем продукции і-ой области, что потребляется в j-ой области в процессе производства (i, j=1, 2…n); yi– объем конечной продукции і-ой области для непроизводственного потребления. Поскольку валовой объем продукции любой і-ой области равен суммарному объему продукции, что потребляется “n” областями, и конечной продукции, то ![]() Уравнение (1) называется соотношением баланса. Будем рассматривать стоимостный межотраслевой баланс, когда все величины, которые входят в (1), имеют стоимостное выражение. Введем коэффициенты прямых затрат ![]() которые показывают затраты продукции і-ой области на производство единицы продукции j-ой области. Можно считать, что на некотором промежутке времени коэффициенты ![]() ![]() вследствие чего построенная на этой основе модель межотраслевого баланса получила название линейной. Обозначим ![]() где ^ - вектор валового выпуска, Y - вектор конечного продукта, А - матрица прямых затрат. Тогда систему можно записать в матричном виде: X=AX+Y (5) Основная задача межотраслевого баланса состоит в отыскании такого вектора валового выпуска Х, который при известной матрице прямых затрат А обеспечивает заданный вектор конечного продукта Y. Перепишем уравнение (5) в виде: (E-A)X=Y (6) Если матрица (E-A) не выражена. То есть ![]() ![]() Матрица ![]() ![]() ![]() В соответствии с экономическим содержанием задачи, значения ![]() ![]() ![]() ![]() Матрица ![]() ![]() ![]() Существует несколько критериев продуктивности матрицы А. Один из них говорит о том, что матрица продуктивна, если ![]() ![]() ![]() причем хотя бы для одного из столбцов сумма элементов строго меньше единицы ![]() 1.73. Методом Жордана-Гауса решить, в случае совместимости, систему линейных уравнений. Указать свободные переменные, базисные изменения и базисное решение, что им отвечает. Проверить это решение подстановкой. ![]() Решение. Решим систему методом Жордана-Гауса. Расчеты по этому методу представим в виде таблицы 1, в которую заносим расширенную матрицу системы. Таблица 1.
На каждой итерации выбираются ведущая строка и ведущий столбик, на сечении которых находится ведущий элемент. Для упрощения вычислений удобно за ведущий элемент выбирать элемент, который равен 1, и за ведущий столбик выбирать столбик, который содержит как можно больше нулей. 1 итерация. Выбираем третий ведущий столбик и вторую ведущую строку. На их пересечении стоит ведущий элемент а23, который мы выделим рамкой. Здесь и в дальнейшем через aqp мы обозначим элемент, который стоит на пересечении строки с номером q и столбика с номером г. Дальше пересчитываем элементы ведущей строки по формуле: ![]() где k=0,1,2,... ; q - номер ведущей строки, р - номер ведущего столбика, а’qk - элементы новой матрицы, которая отвечает первой итерации. Поскольку для данного примера аqp=a23=1, то, согласно формуле (1), все элементы ведущей строки необходимо поделить на 1, а следовательно, переписать без изменения. Элементы других строк исчисляются по формуле ![]() или по формуле a’ik=aik-a’qk aip (2), где i=1,2,... ; k=0,1,2,... ; q - номер ведущей строки (q=2); p - номер ведущего столбика (p=3). Поскольку а33=0, то третья строка, согласно формуле (2), перепишется без изменения. Для элементов первой строки имеем: ![]() Элементы четвертой строки вычисляются аналогично: а'41=4, a'42=0, a'43=0, a'44=2, a'40=4 После этих вычислений ведущий столбик должен превратиться в единичный. Заметим, что на следующих итерациях ни вторая строка, ни третий столбик уже не могут быть выбранными ведущими. 2 итерация. За ведущий выбираем элемент а’32=1 (ведущая строка - третья, ведущий столбик - второй) Проводим вычисления, аналогичные первой итерации. 3 итерация. а’’14=2 - ведущий элемент На третьей итерации появилась нулевая строка, которую можно отбросить (шаг 3'). В последней таблице ни одна строка не может быть выбрана ведущей, следовательно, расчеты закончены. Так как мы получили - три линейно независимых единичных столбика при четырех переменных, то данная система уравнений неопределенная. Переменные, которые отвечают линейно независимым единичным столбикам, могут быть выбраны как базисные. Для данного примера х2, х3, х4 - базисные переменные. Все другие (то есть х1) - свободные. Поскольку последняя таблица отвечает системе ![]() то общее решение исходной системы имеет вид (базисные переменные выражаются через свободные): ![]() Приравняв все свободные переменные к нулю (то есть х1=0), найдем базисное решение: х1=0, х2=1, х3=1, х4=2. Проверим это решение подстановкой в исходную систему: ![]() Следовательно, это действительно есть решение. 1.74. Для производства продукции создано 3 фирмы, каждая из которых выпускает один вид продукции. В таблицы заданы:
Определить: а) коэффициент полных затрат; б) валовой выпуск (план) для каждой фирмы; в) коэффициенты непрямых затрат. Таблица 2.
Решение. Пусть Х= ![]() Обозначим через Y= ![]() ![]() Согласно с условием задачи і-я фирма отдает ровно аі1х1+аі2х2+аі3х3 единиц продукции на внутренние потребности фирм. Тогда производственные связи фирм могут быть представлены с помощью системы трех уравнений хі=yi+ai1x1+ai2x2+ai3x3, i=1,2,3. Другими словами, валовой выпуск продукции хі состоит из выпуска товарной продукции yi и выпуска продукции для внутренних потребностей. В матричной форме это равенство можно переписать: Y+AX=X или X-AX=Y. Если Е - единичная матрица третьего порядка, то последнее уравнение перепишется в виде (E-A)X=Y. Его решение в матричной форме имеет вид X=(E-A)-1Y (3) где (E-A)-1 - обратная матрица. а) Элементы матрицы (E-A)-1 есть не что иное, как искомые коэффициенты полных затрат. Обозначим ^ , то есть, ![]() Найдем матрицу S-1 методом Жордана-Гауса. Расчеты представим в виде таблицы 3, в левой части которой записываем исходную матрицу S, справа - матрицу E. Соответствующие преобразования строк таблицы проводим так же, как и при решении системы уравнений (см. табл.1), стараясь получить единичные столбики (итерации 1-3). Если исходная матрица невыраженная, то после проведения n итераций (n-порядок системы) получим n единичных столбиков. Если исходная матрица выраженная, то после некоторой итерации в левой части таблицы появится нулевая строка. Это будет свидетельствовать о том, что обратной матрицы не существует. Для нашего примера мы получили 3 единичных столбика. На последнем шаге (3') путем перестановки строк образовываем в левой части таблицы единичную матрицу. Тогда в правой части таблицы будет записана обратная матрица. Таблица 3
Следовательно, матрица коэффициентов полных затрат имеет такой вид: ![]() Таким образом, например, для выпуска единицы продукции І, ІІ и ІІІ фирмами необходимо израсходовать, соответственно, 1.15; 0.27 и 0.02 единиц продукции І фирмы. б) Для определения валового выпуска продукции используем равенство (3): ![]() Следовательно, х1=20, х2=37.5, х3=27.3. в) Коэффициенты непрямых затрат найдем как разность между полными затратами S-1 и прямыми затратами А, или в матричной форме. ![]() |
![]() | Тематическийпла н Тема Матрицы и основные операции с матрицами. Определители матриц. Системы уравнений первой степени: правило Крамера. Метод полного... | ![]() | §8 Обратная матрица, решение матричных уравнений При рассмотрении действий с матрицами не вводится операция деления. Но возможно ввести понятие, которое разрешает дать некоторый... |
![]() | §5 Решение систем n уравнений из n неизвестными Установив основные свойства и способы вычисления определителей матриц любого порядка, возвратимся к основной задаче решению и исследованию... | ![]() | §5 Решение систем n уравнений из n неизвестными Установив основные свойства и способы вычисления определителей матриц любого порядка, возвратимся к основной задаче решению и исследованию... |
![]() | 2 Упрощение матричных игр Решение матричных игр тем сложнее, чем больше размерность платежной матрицы. Поэтому для игр с платежными матрицами большой размерности... | ![]() | Решение уравнений и систем уравнений Такие программы наряду с множеством уже реализованных в них методов позволяют пользователям самостоятельно разрабатывать схемы решения... |
![]() | Решение алгебраических уравнений и систем | ![]() | Решение нормальных уравнений с помощью обратной матрицы |
![]() | Практическая работа № Тема: Нахождение решений уравнений и систем уравнений Цель: Освоить графический метод для решения уравнений и систем уравнений, научиться решать уравнения с одним неизвестным с помощью... | ![]() | 1 Основы способа наименьших квадратов. 4 Уравнения поправок и нормальные уравнения в матричной записи. Решение нормальных уравнений. 11 |