Таблица косинусов углов от 0° — 360°. Углы с шагом в 1°. Таблица значений косинусов.
Совершая первый шаг жордановых исключений, в качестве разрешающего элемента можно выбрать любой элемент таблицы 1.3, расположенный в столбцах x 1 ,…, x 5 (все указанные элементы не равны нулю). Не следует только выбирать разрешающий элемент в последнем столбце, т.к. требуется находить независимые переменные x 1 ,…, x 5 . Выбираем, например, коэффициент 1 при переменной x 3 в третьей строке таблицы 1.3 (разрешающий элемент показан жирным шрифтом). При переходе к таблице 1.4 переменная x 3 из верхней заглавной строки меняется местами с константой 0 левого заглавного столбца (третья строка). При этом переменная x 3 выражается через остальные переменные.
Строку x 3 (табл.1.4) можно, предварительно запомнив, исключить из таблицы 1.4. Из таблицы 1.4 исключается так же третий столбец с нулем в верхней заглавной строке. Дело в том, что независимо от коэффициентов данного столбца b i 3 все соответствующие ему слагаемые каждого уравнения 0·b i 3 системы будут равны нулю. Поэтому указанные коэффициенты можно не вычислять. Исключив одну переменную x 3 и запомнив одно из уравнений, мы приходим к системе, соответствующей таблице 1.4 (с вычеркнутой строкой x 3). Выбирая в таблице 1.4 в качестве разрешающего элемента b 14 = -5, переходим к таблице 1.5. В таблице 1.5 запоминаем первую строку и исключаем ее из таблицы вместе с четвертым столбцом (с нулем наверху).
Таблица 1.5 Таблица 1.6
Из последней таблицы 1.7 находим: x 1 = — 3 + 2x 5 .
Последовательно подставляя уже найденные переменные в запомненные строки, находим остальные переменные:
Таким образом, система имеет бесчисленное множество решений. Переменной x 5 , можно придавать произвольные значения. Данная переменная выступает в роли параметра x 5 = t. Мы доказали совместность системы и нашли ее общее решение:
x 1 = — 3 + 2t
x 2 = — 1 — 3t
x 3 = — 2 + 4t . (1.27)
x 4 = 4 + 5t
x 5 = t
Придавая параметру t различные значения, мы получим бесчисленное множество решений исходной системы. Так, например, решением системы является следующий набор переменных (- 3; — 1; — 2; 4; 0).
Решение системы уравнений методом Крамера
Метод применим только в том случае, если число переменных совпадает с числом уравнений в этой системе линейных уравнений.
Необходимым условием является, чтобы определитель матрицы системы не равнялся нулю, то есть
D = det A≠0
Система из n уравнений с n неизвестными
Если определитель матрицы линейной системы не равен нулю, то система имеет единственное решение.
Решение находится по формулам:
i=0,1,2…n
D — главный определитель, составленный из числовых коэффициентов при неизвестных,
Di – вспомогательный определитель, получаемый из главного заменой i -го столбца столбцом свободных членов bi.
Допустим, дана система трех линейных уравнений с тремя неизвестными, вида
главный определитель находится по формуле:
а вспомогательные по формулам:
Далее по формулам Крамера находим корни искомой системы линейных уравнений:
Пример 1
Решить систему линейных уравнений с двумя неизвестными с помощью метода Крамера
$\left\{ {\begin{array}{*{20}{c}}{2{x_1}}& + &{3{x_2}}& = &{ — 1} \\ {3{x_1}}& + &{4{x_2}}& = &{ — 1} \end{array}} \right.$
Решение
$\left\{ {\begin{array}{*{20}{c}}{2{x_1}}& + &{3{x_2}}& = &{ — 1} \\ {3{x_1}}& + &{4{x_2}}& = &{ — 1} \end{array}} \right.$
Находим определитель матрицы второго порядка системы
$\Delta = \left| {\begin{array}{*{20}{c}}2&3 \\ 3&4 \end{array}} \right| = 8 — 9 = — 1 \ne 0$
Имеем:
${\Delta _{\,1}} = \left| {\begin{array}{*{20}{c}} { — 1}&3 \\ { — 1}&4 \end{array}} \right|=$
$= — 1 \cdot 4 — 3 \cdot ( — 1) = — 1$
${\Delta _2} = \left| {\begin{array}{*{20}{c}} 2&{ — 1} \\ 3&{ — 1} \end{array}} \right|=$
$= 2 \cdot ( — 1) — 3 \cdot ( — 1) = 1$
Следовательно, находим корни уравнения
${x_{\,1}} = \frac{{{\Delta _{\,1}}}}{\Delta } = \frac{{ — 1}}{{ — 1}} = 1$
${x_2} = \frac{{{\Delta _2}}}{\Delta } = \frac{1}{{ — 1}} = — 1$
Пример 2
Решить систему линейных уравнений с тремя неизвестными с помощью метода Крамера
$\left\{ {\begin{array}{*{20}{c}}{3{x_1} — {x_2} + {x_3} = 12} \\ {5{x_1} +{x_2} + 2{x_3} = 3} \\ {x{}_1 + {x_2} + 2{x_3} = 3} \end{array}{\text{ }}} \right.$
Решение
Найдем определитель матрицы третьего порядка, по формуле:
Определитель матрицы равен:
Определитель не равен нулю
Вычислим вспомогательные определители
Тогда получаем окончательное решение
${x_1} = \frac{{\Delta {x_1}}}{\Delta } = \frac{0}{{12}} = 0$
${x_2} = \frac{{\Delta {x_2}}}{\Delta } = — \frac{{84}}{{12}} = — 7$
${x_3} = \frac{{\Delta {x_3}}}{\Delta } = \frac{{60}}{{12}} = 5$
Ответ: x1=0; x2=-7; x3=5
Правило Крамера
Cramer’s Правило
Дана система линейных уравнения, правило Крамера — удобный способ решить только одну из переменных без необходимости решать всю систему уравнений. Они обычно не обучать правилу Крамера таким образом, но это должно быть суть Правило: вместо решения всей системы уравнений можно использовать Крамеру нужно решить только одну-единственную переменную.
Воспользуемся следующим система уравнений:
У нас есть левая часть системы с переменными («матрица коэффициентов») а в правой части — значения ответов. Позволять D — определитель матрицы коэффициентов указанной выше системы, и пусть D x быть определителем, образованным заменой столбца x значения со значениями столбца ответа:
Таблица косинусов углов от 0° — 360°. Углы с шагом в 1°. cos(0°)=cos(360°)=1; точная, но чуть более сложная таблица ( с точностью до 1″) здесь.
|
Углы 0°,30°,45°,60°,90°,180°,270°,360°,(π/6,π/4,π/3,π/2,π,3π/2,2π). Синусы, косинусы, тангенсы и котангенсы. Таблица значений тригонометрических функций Доп. Инфо:
Проблема Используя диаграммы Венна, проверьте следующие идентичности.
Проблема Пусть $ S = \ {1,2,3 \} $. Запишите все возможные разделы $ S $.
Проблема Определите, является ли каждый из следующих наборов счетным или несчетным.
Проблема Найдите диапазон функции $ f: \ mathbb {R} \ rightarrow \ mathbb {R} $, определенной как $ f (x) = \ textrm {sin} (x) $.
Теория множеств | Введение в математику колледжаДля нас естественно разделить элементы на группы или наборы и рассмотреть, как эти наборы пересекаются друг с другом.Мы можем использовать эти наборы для понимания взаимоотношений между группами и для анализа данных опросов. ОсновыКоллекционер произведений искусства может владеть коллекцией картин, а меломан — коллекцией компакт-дисков. Любая коллекция предметов может составить набор . НаборНабор — это набор отдельных объектов, называемых элементами набора Набор можно определить, описав его содержимое или перечислив элементы набора, заключенные в фигурные скобки. Пример 1Некоторые примеры наборов, определенных в описании содержимого:
ответыНекоторые примеры наборов, определенных путем перечисления элементов набора:
Набор просто определяет содержимое; порядок не важен.Набор, представленный как {1, 2, 3}, эквивалентен набору {3, 1, 2}. ОбозначениеОбычно мы будем использовать переменную для представления набора, чтобы облегчить обращение к этому набору позже. Символ ∈ означает «является элементом». Набор, не содержащий элементов, {}, называется пустым набором и обозначается ∅ Пример 2Пусть A = {1, 2, 3, 4} Чтобы отметить, что 2 является элементом множества, мы должны написать 2 ∈ A Иногда коллекция может содержать не все элементы набора.Например, Крису принадлежат три альбома Мадонны. Хотя коллекция Криса представляет собой набор, мы также можем сказать, что это подмножество большего набора всех альбомов Мадонны. ПодмножествоПодмножество набора A — это еще один набор, который содержит только элементы из набора A , но может не содержать все элементы A . Если B является подмножеством A , мы пишем B ⊆ A Собственное подмножество — это подмножество, которое не идентично исходному набору — оно содержит меньше элементов. Если B является правильным подмножеством A , мы пишем B ⊂ A Пример 3Рассмотрим эти три набора: A = набор всех четных чисел Здесь B ⊂ A , поскольку каждый элемент B также является четным числом, так же как и элемент A . Более формально мы могли бы сказать B ⊂ A , поскольку если x ∈ B , то x ∈ A . Верно также, что B ⊂ C . C не является подмножеством A , поскольку C содержит элемент 3, который не содержится в A Пример 4Предположим, что набор содержит пьесы «Много шума из ничего», «Макбет» и «Сон в летнюю ночь». Из какого большего набора это могло бы быть подмножеством? Здесь есть много возможных ответов. Один из них — пьесы Шекспира. Это также подмножество всех когда-либо написанных пьес.Это также часть всей британской литературы. ПопробоватьНабор A = {1, 3, 5}. Из какого большего набора это могло бы быть подмножеством? Союз, пересечение и дополнениеОбычно наборы взаимодействуют. Например, вы и ваш новый сосед по комнате решили устроить домашнюю вечеринку, и вы оба приглашаете свой круг друзей. На этой вечеринке объединяются два набора, хотя может оказаться, что есть друзья, которые были в обоих наборах. Союз, пересечение и дополнениеОбъединение двух наборов содержит все элементы, содержащиеся в любом наборе (или в обоих наборах).Объединение имеет обозначение A ⋃ B. Более формально x ∊ A ⋃ B , если x ∈ A или x ∈ B (или оба) пересечение двух наборов содержит только элементы, которые есть в обоих наборах. Пересечение обозначено как A ⋂ B. Более формально x ∈ A ⋂ B , если x ∈ A и x ∈ B. Дополнение набора A содержит все, что есть , а не в наборе A . Дополнение обозначается как A ’, или A, c , или иногда ~ A . Пример 5Рассмотрим комплектов: A = {красный, зеленый, синий} Найдите следующее:
ответы
ПопробоватьИспользуя наборы из предыдущего примера, найдите A ⋃ C и B c ⋂ A Обратите внимание, что в приведенном выше примере было бы сложно просто попросить A c , поскольку все, от цвета фуксии до щенков и арахисового масла, входит в комплект.По этой причине дополнения обычно используются только на перекрестках или когда у нас есть универсальный набор. Универсальный наборУниверсальный набор — это набор, который содержит все интересующие нас элементы. Это должно быть определено контекстом. Дополнение относительно универсального набора, поэтому A c содержит все элементы универсального набора, которых нет в A . Пример 6
Пример 7Предположим, что универсальным набором является U = все целые числа от 1 до 9. Если A = {1, 2, 4}, то A c = {3, 5, 6, 7, 8, 9}. Как мы видели ранее с выражением A c ⋂ C , операции над множествами могут быть сгруппированы вместе.Символы группировки можно использовать так же, как и в арифметике, — для задания порядка операций. Пример 8Предположим, что H = {кошка, собака, кролик, мышь}, F = {собака, корова, утка, свинья, кролик} и W = {утка, кролик, олень, лягушка, мышь}
Решения
Диаграммы ВеннаЧтобы визуализировать взаимодействие множеств, Джон Венн в 1880 году подумал об использовании перекрывающихся кругов, опираясь на аналогичную идею, которую использовал Леонард Эйлер в восемнадцатом веке. Эти иллюстрации теперь называются диаграммами Венна . Диаграмма ВеннаДиаграмма Венна представляет каждый набор в виде круга, обычно рисуемого внутри контейнера, представляющего универсальный набор.Перекрывающиеся области указывают на элементы, общие для обоих наборов. Базовые диаграммы Венна могут иллюстрировать взаимодействие двух или трех наборов. Пример 9Создайте диаграммы Венна для иллюстрации A ⋃ B , A ⋂ B и A c ⋂ B A ⋃ B содержит все элементы из набора или . A ⋂ B содержит только те элементы в обоих наборах — в перекрытии кругов. A c будет содержать все элементы , а не в наборе A . A c ⋂ B будет содержать элементы в наборе B , которых нет в наборе A . Пример 10Используйте диаграмму Венна для иллюстрации ( H ⋂ F ) c ⋂ W Начнем с идентификации всего в наборе H ⋂ F Теперь ( H ⋂ F ) c ⋂ W будет содержать все , а не в указанном выше наборе, который также находится в наборе W . Пример 11Создайте выражение, представляющее выделенную часть показанной диаграммы Венна. Элементы в выделенном наборе — это в наборах H и F , но их нет в наборе W . Таким образом, мы можем представить этот набор как H ⋂ F ⋂ W c ПопробоватьСоздайте выражение для обозначения выделенной части диаграммы Венна, показанной МощностьЧасто нас интересует количество элементов в наборе или подмножестве.Это называется мощностью множества. МощностьКоличество элементов в наборе — это мощность этого набора. Мощность множества A часто обозначается как | A | или n ( A ) Пример 12Пусть A = {1, 2, 3, 4, 5, 6} и B = {2, 4, 6, 8}. Какая мощность у B ? A ⋃ B , A ⋂ B ? ответовМощность элемента B равна 4, так как в наборе 4 элемента. Мощность элемента A ⋃ B равна 7, так как A ⋃ B = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 8}, который содержит 7 элементов. Мощность элемента A ⋂ B равна 3, так как A ⋂ B = {2, 4, 6}, который содержит 3 элемента. Пример 13Какова мощность P = набор английских названий месяцев года? ответовКоличество элементов этого набора равно 12, поскольку в году 12 месяцев. Иногда нас может интересовать мощность объединения или пересечения множеств, но мы не знаем фактических элементов каждого набора. Это обычное дело в геодезии. Пример 14В опросе 200 человек спрашивают «Какой напиток вы пьете утром» и предлагают варианты выбора:
Предположим, 20 сообщают только чай, 80 сообщают только кофе, 40 сообщают и то, и другое. Сколько людей пьют чай по утрам? Сколько людей не пьют ни чая, ни кофе? ответовНа этот вопрос проще всего ответить, создав диаграмму Венна.Мы видим, что людей, пьющих чай, можно найти, добавив тех, кто пьет только чай, к тем, кто пьет и то, и другое: 60 человек. Мы также можем видеть, что те, кто не пьет, не входят ни в одну из трех других групп, поэтому мы можем подсчитать их, вычтя из мощности универсального набора, 200. 200-20-80-40 = 60 человек, которые не пьют. Пример 15В опросе спрашивается: «Какими онлайн-сервисами вы пользовались за последний месяц?»
Результаты показывают, что 40% опрошенных использовали Twitter, 70% использовали Facebook и 20% использовали оба.Сколько людей не использовали ни Twitter, ни Facebook? ответовПусть T будет набором всех людей, которые использовали Twitter, а F будет набором всех людей, которые использовали Facebook. Обратите внимание, что, хотя мощность F составляет 70%, а мощность T составляет 40%, мощность F ⋃ T составляет не просто 70% + 40%, поскольку при этом учитываются те, кто использует оба услуги дважды. Чтобы найти мощность F ⋃ T , мы можем сложить мощность F и мощность T , а затем вычесть те, которые находятся в пересечении, которые мы посчитали дважды.В символах, n ( F ⋃ T ) = n ( F ) + n ( T ) — n ( F ⋂ T ) Теперь, чтобы узнать, сколько людей не использовали ни одну из служб, мы ищем мощность ( F ⋃ T ) c . Поскольку универсальный набор содержит 100% людей, а мощность F ⋃ T = 90%, мощность ( F ⋃ T ) c должна равняться остальным 10%. Предыдущий пример проиллюстрировал два важных свойства Свойства мощностиn ( A ⋃ B ) = n ( A ) + n ( B ) — n ( A ⋂ B ) n ( Ac ) = n ( U ) — n ( A ) Обратите внимание, что первое свойство также можно записать в эквивалентной форме, решив мощность пересечения: n ( A ⋂ B ) = n ( A ) + n ( B ) — n ( A ⋃ B ) Пример 16Были опрошены пятьдесят студентов, и их спросили, будут ли они проходить курс социальных наук (SS), гуманитарных наук (HM) или естественных наук (NS) в следующем квартале.
Сколько студентов проходят только курс SS? ответовМожет быть полезно взглянуть на диаграмму Венна.Из приведенных данных мы знаем, что в районе е учатся 3 студента, а в районе х — 7 студентов. Поскольку 7 студентов проходили курс SS и NS, мы знаем, что n ( d ) + n ( e ) = 7. Поскольку мы знаем, что в регионе 3 3 студента, должно быть 7 — 3 = 4 студенты в районе д . Аналогичным образом, поскольку есть 10 студентов, изучающих HM и NS, включая регионы e и f , в регионе f должно быть 10 — 3 = 7 студентов. Поскольку 9 студентов изучали SS и HM, должно быть 9 — 3 = 6 студентов в регионе b . Теперь мы знаем, что 21 студент проходил курс SS. Сюда входят студенты из регионов a, b, d, и e . Поскольку мы знаем количество студентов во всех регионах, кроме регионов –, мы можем определить, что 21–6–4–3 = 8 студентов находятся в регионах –. 8 студентов проходят только курс SS. ПопробоватьБыло опрошено сто пятьдесят человек, и их спросили, верят ли они в НЛО, призраков и снежного человека.
Сколько опрошенных верили хотя бы в одно из этих утверждений? Простая теория множеств | SkillsYouNeedНабор — это набор предметов, ни больше ни меньше. Звучит просто, но теория множеств — один из основных строительных блоков высшей математики, поэтому она помогает хорошо понять основы. На этой странице изложены принципы создания наборов и элементы в них. Здесь также объясняются операции с множествами. Язык множеств: некоторые определенияК сожалению, как и некоторые другие разделы математики, теория множеств имеет свой собственный язык, который вам необходимо понимать. Вот несколько полезных терминов и определений:
ВНИМАНИЕ! Если вы собираетесь использовать многоточие (многоточие во множественном числе), убедитесь, что содержимое вашего набора однозначно. Например, если бы в вашем наборе было каждое третье число от 1 до 50, было бы недостаточно написать {1… 50}, потому что это также может быть каждое число от 1 до 50.
могут быть идентичными, даже если один и тот же элемент дважды содержит один и тот же элемент: равенство заключается в наличии одинаковых компонентов, не в количестве или порядке . Так, например, все следующие наборы равны: A = дни недели, исключая выходные B = {понедельник, вторник, среда, четверг, пятница} C = {понедельник, понедельник, вторник, среда, четверг, вторник, пятница}
Работа с наборамиТак же, как числа можно складывать, вычитать, умножать и делить, для наборов существует четыре основных действия: Союз, пересечение, относительное дополнение и дополнение Мы можем рассмотреть каждый из них, используя три набора:
СоюзСоюз похож на сложение. Объединение двух наборов является их объединенными элементами, то есть всеми элементами, входящими в набор или . Условное обозначение союза — ∪ . A ∪ B = {1, 2, 4, 7} ∪ {2, 5, 6, 8} = {1, 2, 4, 5, 6, 7, 8} Помните! Когда одно и то же число появляется в обоих наборах, вам нужно только один раз включить его в объединяющий набор. Объединение любого множества с самим собой есть само, A ∪ A = A. Объединение любого множества с пустым множеством также есть само, A ∪ ∅ = A ПерекрестокПересечение двух наборов — это общие элементы. Условное обозначение перекрестка: ∩ . Используя три вышеуказанных набора: A ∩ B = {1, 2, 4, 7} ∩ {2, 5, 6, 8} = {2} A ∩ C = {1, 2, 4, 7} ∩ {5, 10, 15, 20} = {}. Другими словами, общих элементов нет, поэтому пересечение — это пустое множество. Относительное дополнениеЕсли объединение похоже на сложение, относительное дополнение немного похоже на вычитание. Обозначается знаком минус, -. Вы начинаете с первого набора и убираете каждый элемент, который появляется во втором наборе. ВНИМАНИЕ! У вас НЕ заканчиваются все элементы, которые есть только в одном или другом! Обратное дополнение — это ТОЛЬКО те элементы первого набора , которые НЕ входят также во второй набор. A — B = {1, 2, 4, 7} — {2, 5, 6, 8} = {1, 4, 7} B — A = {2, 5, 6, 8} — {1, 2, 4, 7} = {5, 6, 8} В каждом случае единственное число, которое есть в обоих, — 2, так что это единственное число, которое удаляется из первого набора. ДополнениеДополнением набора является все, чего в нем нет. Здесь пригодится универсальный набор, потому что дополнением является U (универсальный набор) — набор, с которым вы работаете. Символ дополнения — «, поэтому вы должны написать A» или B «для вышеперечисленных наборов. Дополнение и обратное дополнение Как дополнение, так и обратное дополнение очень похожи на вычитание, НО
В заключение…Наборымогут показаться не очень полезными в повседневной жизни. Однако они чрезвычайно полезны для высшей математики, так что потерпите их. Хорошо понимать основы, чтобы при необходимости вернуться к ним позже. Множества и теория множеств | МатематикаДиаграммы Диаграммы
Набор операций и диаграммы ВеннаМножества рассматриваются как математические объекты. Подобно числам, мы можем выполнять определенные математические операции над множествами. Ниже мы рассмотрим основные операции, связанные с пересечением, объединением, разностью, симметричной разностью и дополнением множеств. Для визуализации операций над множествами воспользуемся диаграммами Венна. На диаграмме Венна прямоугольник показывает универсальный набор, а все остальные наборы обычно представлены кружками внутри прямоугольника.Заштрихованная область представляет результат операции. Пересечение множествПересечение двух множеств \ (A \) и \ (B \) — это набор элементов, которые находятся в обоих наборах \ (A \) и \ (B. \). Пересечение двух множеств записывается как \ ( A \ cap B. \) Рисунок 1.Два набора называются непересекающимися, если у них нет общих элементов. Примеры :
Союз комплектовОбъединение двух наборов \ (A \) и \ (B \) определяется как набор элементов, которые находятся либо в наборе \ (A \), либо в множестве \ (B \), либо в обоих \ (A \) и \ (В.\) Эта операция обозначается символом \ (\ cup \). Рисунок 2.Примеры :
Принцип включения-исключенияМощность конечного множества \ (A, \), обозначаемого \ (\ left | A \ right |, \), равна количеству элементов в нем. Мощность объединения двух конечных множеств \ (A \) и \ (B \) определяется следующим соотношением: \ [{\ left | {A \ cup B} \ right | } = {\ left | А \ право | + \ влево | B \ right | } — {\ left | {A \ cap B} \ right |,} \] , где \ (\ left | {A \ cap B} \ right | \) — мощность пересечения \ (A \) и \ (B.\) Аналогичная формула существует для объединения \ (3 \) конечных множеств: \ [{\ left | {A \ cup B \ cup C} \ right | } = {\ left | А \ право | + \ влево | B \ right | + \ влево | C \ right | } — {\ left | {A \ cap B} \ right | } — {\ left | {A \ cap C} \ right | } — {\ left | {B \ cap C} \ right | } + {\ left | {A \ cap B \ cap C} \ right |.} \] Разница двух наборовРазница двух множеств \ (A \) и \ (B \) — это набор, который содержит в точности все элементы в \ (A \), но не в \ (B. \) Разница двух множеств \ (A \) а \ (B \) обозначается \ (A \ обратная косая черта B \) или \ (A — B.\) Рисунок 3.Примеры :
Симметричная разностьСимметричная разность двух наборов \ (A \) и \ (B \) — это набор всех элементов, которые принадлежат ровно одному из двух исходных наборов. Эта операция записывается как \ (A \, \ треугольник \, B \) или \ (A \ oplus B. \) Рис. 4.В терминах объединений и пересечений симметричная разность двух множеств \ (A \) и \ (B \) может быть выражена как \ [A \, \ треугольник \, B = \ left ({A \ cup B} \ right) \ backslash \ left ({A \ cap B} \ right). \] Примеры :
Решенные проблемыЩелкните или коснитесь проблемы, чтобы увидеть решение. Пример 1Учитывая \ (A = \ left \ {{2,3,4,5,6,7} \ right \} \) и \ (B = \ left \ {{0,1,5,6} \ right \} . \) Перечислите элементы следующих наборов:
Пример 2Пусть универсальный набор равен \ (U = \ {x \ in \ mathbb {N} \ mid x \ le 10 \}.c} \)Пример 3Найдите элементы наборов \ (A \) и \ (B \), если \ (A \ backslash B = \ left \ {{1,2,7,8} \ right \}, \) \ (B \ backslash A = \ left \ {{3,4,9} \ right \} \) и \ (A \ cap B = \ left \ {{0,5,6} \ right \}. \)Пример 4Найдите элементы множеств \ (A \) и \ (B \), если \ (A \ обратная косая черта B = \ left \ {{a, b, d} \ right \}, \) \ (A \ cap B = \ left \ {{c, e} \ right \} \) и \ (A \ cup B = \ left \ {{a, b, c, d, e, g} \ right \}. \)Пример 5Пусть \ (A, B, \) и \ (C \) — множества.c}} \ right). \)Пример 7В средней школе \ (100 \) учащихся опрашиваются и спрашивают, какой из иностранных языков они изучают. \ (45 \) студенты изучают испанский, \ (28 \) изучают французский и \ (22 \) изучают китайский. \ (12 \) студенты изучают испанский и французский, \ (8 \) изучают испанский и китайский и \ (10 \) изучают французский и китайский языки. \ (30 \) студенты не изучают язык. Сколько студентов изучают три языка?Пример 8Пусть \ (S \) — конечное множество натуральных чисел.Известно, что среди них есть \ (80 \) числа, кратные \ (2, \) \ (95 \) числам, кратным \ (3, \) \ (70 \) числам, кратным \ (5, \) \ (30 \) чисел, кратных \ (6, \) \ (33 \) чисел, кратных \ (10, \) \ (25 \) чисел, кратных \ (15, \) и \ (13 \) чисел, кратных \ (30. \) Найти мощность множества \ (S. \)Пример 1.Учитывая \ (A = \ left \ {{2,3,4,5,6,7} \ right \} \) и \ (B = \ left \ {{0,1,5,6} \ right \} . \) Перечислите элементы следующих наборов:
Решение.
Пример 2.Пусть универсальный набор равен \ (U = \ {x \ in \ mathbb {N} \ mid x \ le 10 \}. \) Его подмножества \ (A \) и \ (B \) задаются как \ (A = \ {x \ mid x \ text {четно} \}, \) \ (B = \ {x \ in \ mathbb {N} \ mid 5 \ le x \ lt 8 \}.c}} = {U \ backslash \ left ({A \ backslash B} \ right)} = {\ left \ {{1,2, \ ldots, 10} \ right \} \ backslash \ left \ {{2, 4,8,10} \ right \}} = {\ left \ {{1,3,5,6,7,9} \ right \}.} \]Пример 3.Найдите элементы наборов \ (A \) и \ (B \), если \ (A \ backslash B = \ left \ {{1,2,7,8} \ right \}, \) \ (B \ backslash A = \ left \ {{3,4,9} \ right \} \) и \ (A \ cap B = \ left \ {{0,5,6} \ right \}. \)Решение. Мы можем выразить множество \ (A \) следующим образом: \ [A = \ left ({A \ обратная косая черта B} \ right) \ cup \ left ({A \ cap B} \ right).\] Вычислить элементы множества \ (A: \) \ [{A = \ left ({A \ обратная косая черта B} \ right) \ cup \ left ({A \ cap B} \ right)} = {\ left \ {{1,2,7,8} \ right \} \ cup \ left \ {{0,5,6} \ right \}} = {\ left \ {{0,1,2,5,6,7,8} \ right \}.} \] Аналогично определяем элементы множества \ (B: \) \ [{B = \ left ({B \ обратная косая черта A} \ right) \ cup \ left ({A \ cap B} \ right)} = {\ left \ {{3,4,9} \ right \} \ cup \ left \ {{0,5,6} \ right \}} = {\ left \ {{0,3,4,5,6,9} \ right \}.} \] Пример 4.Найдите элементы множеств \ (A \) и \ (B \), если \ (A \ обратная косая черта B = \ left \ {{a, b, d} \ right \}, \) \ (A \ cap B = \ left \ {{c, e} \ right \} \) и \ (A \ cup B = \ left \ {{a, b, c, d, e, g} \ right \}. \)Решение. Мы можем найти множество \ (A \) следующим образом: \ [{A = \ left ({A \ обратная косая черта B} \ right) \ cup \ left ({A \ cap B} \ right)} = {\ left \ {{a, b, d} \ right \} \ cup \ left \ {{c, e} \ right \}} = {\ left \ {{a, b, c, d, e} \ right \}.} \] Множество \ (B \) задается числом \ [{B = \ left ({A \ cup B} \ right) \ backslash \ left ({A \ backslash B} \ right)} = {\ left \ {{a, b, c, d, e, g} \ right \} \ backslash \ left \ {{a, b, d} \ right \}} = {\ left \ {{c, e, g} \ right \}.c}} \ right) \) окрашен в оранжевый цвет. Пример 7.В средней школе \ (100 \) учащихся опрашиваются и спрашивают, какой из иностранных языков они изучают. \ (45 \) студенты изучают испанский, \ (28 \) изучают французский и \ (22 \) изучают китайский. \ (12 \) студенты изучают испанский и французский, \ (8 \) изучают испанский и китайский и \ (10 \) изучают французский и китайский языки. \ (30 \) студенты не изучают язык. Сколько студентов изучают три языка?Решение. Обозначим множество студентов, изучающих испанский язык, как \ (S \), множество студентов, изучающих французский, — как \ (F, \), так и множество студентов, изучающих китайский, — как \ (C.\) Пусть \ (x \) будет количеством студентов, изучающих \ (3 \) языки одновременно. Нарисуйте диаграмму Венна и выразите через \ (x \) количество студентов во всех регионах. Рис. 8.Поскольку количество студентов, изучающих испанский и французский, равно \ (12, \), пересечение между множествами \ (S \) и \ (F \) представлено в форме \ (12 = x + \ left ( {12 — x} \ right). \) Точно так же, поскольку \ (8 \) ученики изучают испанский и китайский, мы представляем пересечение между двумя наборами как \ (8 = x + \ left ({8 — x} \ right).\) Последняя пара французского и китайского языков равна \ (10 = x + \ left ({10 — x} \ right). \) Напомним, что общее количество студентов, изучающих испанский язык, составляет \ (45. \). Используя диаграмму Венна, мы находим, что оставшаяся часть зеленого круга \ (S \) содержит количество студентов, равное .\ [{45 — \ left [{\ left ({12 — x} \ right) + x + \ left ({8 — x} \ right)} \ right]} = {25 + x.} \] Аналогичным образом мы можем вычислить оставшуюся часть синего круга \ (F: \) \ [{28 — \ left [{\ left ({12 — x} \ right) + x + \ left ({10 — x} \ right)} \ right]} = {6 + x.} \] Для фиолетового круга \ (C \) имеем \ [{22 — \ left [{\ left ({8 — x} \ right) + x + \ left ({10 — x} \ right)} \ right]} = {4 + x.} \] Теперь все разделы выражаются через \ (x, \), поэтому мы можем записать следующее уравнение: \ [{30 + \ left ({4 + x} \ right)} + {\ left ({25 + x} \ right)} + {\ left ({6 + x} \ right)} + {\ left ({12 — x} \ right)} + {\ left ({8 — x} \ right)} + {\ left ({10 — x} \ right) + x} = {100.} \] Решая для \ (x, \), мы находим количество студентов, изучающих все \ (3 \) языки: \ [\ require {cancel} {30 + 4 + \ cancel {x} + 25 + \ cancel {x}} + {6 + \ cancel {x}} + {12 \ cancel {- x}} + {8 \ cancel {- x}} + {10 \ cancel {-} x + x} + {100,} \] \ [\ Rightarrow {95 + x = 100,} \; \; \ Rightarrow {х = 5.} \] Пример 8.Пусть \ (S \) — конечное множество натуральных чисел. Известно, что среди них есть \ (80 \) числа, кратные \ (2, \) \ (95 \) числам, кратным \ (3, \) \ (70 \) числам, кратным \ (5, \) \ (30 \) чисел, кратных \ (6, \) \ (33 \) чисел, кратных \ (10, \) \ (25 \) чисел, кратных \ (15, \) и \ (13 \) чисел, кратных \ (30. \) Найти мощность множества \ (S. \)Решение. Обозначим подмножества чисел, кратных \ (2, \) \ (3, \) и \ (5 \), соответственно, через \ (A, \) \ (B, \) и \ (C.\) По условию \ [{\ left | А \ право | = 80, \; \;} \ kern0pt {\ left | B \ right | = 95, \; \;} \ kern0pt {\ left | C \ right | = 70.} \] Если число кратно \ (6, \), это означает, что оно делится на \ (2 \) и \ (3. \). Таким образом, такие числа принадлежат пересечению подмножеств \ (A \) и \ (B , \) и мы можем написать \ [\ left | {A \ cap B} \ right | = 30. \] Аналогично имеем \ [{\ left | {A \ cap C} \ right | = 33, \; \;} \ kern0pt {\ left | {B \ cap C} \ right | = 25.} \] Наконец, если число кратно \ (30, \), это означает, что оно делится на \ (2, \) \ (3, \) и \ (5.\) Здесь мы имеем пересечение трех подмножеств: \ [\ left | {A \ cap B \ cap C} \ right | = 13. \] Мощность объединения трех множеств определяется формулой \ [{\ left | {A \ cup B \ cup C} \ right | } = {\ left | А \ право | + \ влево | B \ right | + \ влево | C \ right | } — {\ left | {A \ cap B} \ right | } — {\ left | {A \ cap C} \ right | } — {\ left | {B \ cap C} \ right | } + {\ left | {A \ cap B \ cap C} \ right |.} \] Подставляя известные значения, получаем \ [{\ left | {A \ cup B \ cup C} \ right | } = {80 + 95 + 70} — {30 — 33 — 25} + {13} = {170.} \] Теория множеств | Основные концепции теории множеств — HitbullseyeТеория множествНабор определяется как группа объектов, называемых элементами. Эти объекты могут быть чем угодно, включая числа, буквы, цвета и даже сами себя. Однако ни один из объектов набора не может быть самим набором.Установить обозначениеМы пишем множества в фигурных скобках и обозначаем их заглавными буквами. Самый естественный способ описания множеств — перечисление всех его членов. БЕСПЛАТНЫЕ живые мастер-классы от нашего звездного факультета с более чем 20-летним опытом.ЗарегистрироватьсяНапример, A = {1,2,3,…, 10} — это набор первых 10 счетных чисел, или натуральных чисел, B = {Red, Blue, Green} — набор основных цветов, N = {1,2, 3,…} — это множество всех натуральных чисел, а Z = {…, — 3, −2, −1,0,1,2,3,…} — множество всех целых чисел. Набор хорошо очерченныхЧетко определенный означает, что должно быть абсолютно ясно, какой объект принадлежит набору, а какой нет. Некоторые общие примеры четко определенных наборов:
Установить равенствоДва набора A и B называются равными тогда и только тогда, когда оба набора имеют одинаковое и точное количество элементов. Здесь «если и только если» означает, что обе части утверждения («A = B» и «оба набора имеют одинаковые элементы») взаимозаменяемы.Например, {2,4,6,8} = {4,8,6,2} и {2,4,6,8} = {2,4,2,6,8,2,6,4,4} . Другой пример исходит из набора четных натуральных чисел, который можно описать как E = {2,4,6,8,…} = {2x | x ∊ N}. Нулевой наборОчень важным набором является пустой набор или нулевой набор, в котором нет элементов. Обозначим пустое множество через ∅ или {}. Обратите внимание, что мы могли бы также написать, например, ∅ = {x | x ∊N и x <0} или ∅= {x | x ∊Q и x ∉Q}. Пересечение множествПересечение множеств A и B, обозначенное как A ∩ B, является набором элементов, общих для как A, так и B. Например: A = {1,2,3,4,5} B = {2,4,6,8,10} Пересечение точек A и B (т.е. A∩B) просто {2, 4} Союз наборовОбъединение наборов A и B, записанное как A∪B, представляет собой набор элементов, которые появляются в либо A OR B. Например: A = {1,2,3,4,5} B = {2,4,6,8,10} Объединение A и B (т.е. A∪B) равно {1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10} Разница наборовРазница наборов A и B, записанная как A-B, — это набор элементов, принадлежащих набору A и НЕ для набора B. Например: A = {1,2,3,4,5} B = {2,3,5} Разница между A и B (т.е. A-B) составляет {1,4} ПРИМЕЧАНИЕ: A-B ≠ B-A Декартово произведение множествДекартово произведение множеств A и B, записанное A x B, выражается как: A x B = {(a, b) │a — это каждый элемент в A, b — это каждый элемент в B} Например: A = {1,2} B = {4,5,6} Декартово произведение A и B (т.е.е. A x B) равно {(1,4), (1,5), (1,6), (2,4), (2,5), (2,6)} А теперь давайте попробуем ответить на несколько вопросов, основанных на теории множеств. Решенных вопросов:Вопрос 1: Если ∪ = {1, 3, 5, 7, 9, 11, 13}, то какие из следующих подмножеств U. B = {2, 4} А = {0} C = {1, 9, 5, 13} D = {5, 11, 1} E = {13, 7, 9, 11, 5, 3, 1} F = {2, 3, 4, 5} Ответ: Здесь мы видим, что C, D и E имеют термины, которые находятся в ∪.Следовательно, C, D и E — подмножества ∪. Вопрос 2: Пусть A и B — два конечных множества, такие что n (A) = 20, n (B) = 28 и n (A ∪ B) = 36, найдите n (A ∩ B). Решение: Используя формулу n (A ∪ B) = n (A) + n (B) — n (A ∩ B). , тогда n (A ∩B) = n (A) + n (B) — n (A ∪B) = 20 + 28 — 36 = 48 — 36 = 12 Вопрос 3: В группе из 60 человек 27 любят холодные напитки, 42 — горячие напитки, и каждому человеку нравится хотя бы один из двух напитков.Сколько любят и кофе, и чай? Решение: Пусть A = Набор людей, которые любят холодные напитки B = Набор людей, которые любят горячие напитки Given, (A ∪B) = 60 n (A) = 27 n (B) = 42 тогда; n (A ∩ B) = n (A) + n (B) — n (A ∪ B) = 27 + 42-60 = 69–60 = 9 = 9 Следовательно, 9 человек любят и чай, и кофе. Вопрос 4: На соревновании школа наградила медалями в разных категориях.36 медалей по танцам, 12 медалей по драматургии и 18 медалей по музыке. Если эти медали получили в общей сложности 45 человек и только 4 человека получили медали во всех трех категориях, сколько человек получили медали ровно в двух из этих категорий? Решение: Пусть A = набор лиц, получивших медали в танце. B = совокупность лиц, получивших медали по драматическим искусствам. C = набор лиц, получивших музыкальные медали. Дан, п (А) = 36 п (В) = 12 п (К) = 18 п (A ∪ B ∪C) = 45 п (A ∩ B ∩ C) = 4 Мы знаем, что количество элементов, принадлежащих ровно двум из трех наборов A, B, C = п (A ∩ B) + n (B ∩ C) + n (A ∩ C) — 3n (A ∩ B C) = n (A ∩ B) + n (B ∩ C) + n (A ∩ C) — 3 × 4 …….. (i) n (A ∪ B ∪ C) = n (A) + n (B) + n (C) — n (A ∩ B) — n (B ∩ C) — n (A ∩ C) + n (A ∩ B ∩C) Следовательно, n (A ∩ B) + n (B ∩ C) + n (A ∩ C) = n (A) + n (B) + n (C) + n (A ∩ B C) — n ( A ∪ B ∪ C) From (i) требуемый номер = n (A) + n (B) + n (C) + n (A ∩ B ∩ C) — n (A ∪ B C) — 12 = 36 + 12 + 18 + 4 — 45 — 12 = 70–67 = 3 Вопрос 5: В группе из 100 человек 72 человека могут говорить по-английски, а 43 — по-французски.Кто из вас говорит только по-английски? Сколько из них говорит только по-французски, а сколько — по-английски и по-французски? Решение: Пусть A будет набором людей, говорящих по-английски. B — это группа людей, говорящих по-французски. A — B — это группа людей, говорящих по-английски, а не по-французски. B — A — это группа людей, говорящих по-французски, а не по-английски. A ∩ B — это группа людей, говорящих на французском и английском языках. Дан, п (А) = 72 п (В) = 43 п (A ∪ B) = 100 Теперь n (A ∩ B) = n (A) + n (B) — n (A ∪ B) = 72 + 43 — 100 = 115–100 = 15 Таким образом, количество людей, говорящих на французском и английском языках = 15 Начните подготовку с БЕСПЛАТНОГО доступа к 25+ мокам, 75+ видео и 100+ тестам по главам.Зарегистрироваться сейчасn (A) = n (A — B) + n (A ∩ B) ⇒ .n (A — B) = n (A) — n (A ∩ B) = 72–15 = 57 и n (B — A) = n (B) — n (A ∩ B) = 43–15 = 28 Следовательно, Количество людей, говорящих только на английском = 57 Количество людей, говорящих только по-французски = 28 Ключевое обучение:В этой статье мы узнали о различных типах наборов, а также о формулах для упрощенного решения вопросов. .Решите уравнение x 2 7x 18 0: Решите уравнение х^2+7х-18=0 — Школьные Знания.comОГЭ по математике, базовый уровень. Квадратные уравнения
Задание №7 из ОГЭ прошлых лет, рекомендованные как тренировочные.
Задача № 1
Уравнение
x2 + px + q = 0
имеет корни: −5; 7. Найдите q.
Решение
Из условия задачи известно, что данное уравнение имеет два корня:
х1 = -5 х2 = 7
Составим систему уравнений, в которую подставим имеющиеся корни:
Из первого уравнения выразим q:
q = 5p — 25 (1)
Полученное выражение подставим во второе уравнение:
49 + 7p + (5p — 25) = 0 49 + 7p + 5p — 25 = 0 7p + 5p = 25 — 49 12p = — 24 p = -2
Полученное значение «p» подставим в (1):
q = 5· (- 2) — 25 = — 10 — 25 = — 35
Ответ: −35.
Задача № 2
Найдите корни уравнения
x2 + 7x — 18 = 0
Если корней несколько, запишите их в ответ без пробелов в порядке возрастания.
Решение
Перед нами классическое квадратное уравнение. Решим его через нахождение дискриминанта:
D = b2 – 4ac = 72 – 4 · 1 · (-18) = 49 + 72 = 121
Значение дискриминанта больше нуля, следовательно, уравнение имеет два корня.
Тогда корни можем найти по формуле:
Запишем получившиеся корни в порядке возрастания: -92
Ответ: −92
Задача № 3
Найдите корни уравнения
х2 + 4 = 5х
Если корней несколько, запишите их в ответ без пробелов в порядке возрастания.
Решение
Преобразуем уравнение и запишем в виде:
х2 — 5х + 4 = 0
Решим его через нахождение дискриминанта:
D = b2 – 4ac = 52 – 4 · 1 · 4 = 25 — 16 = 9
Значение дискриминанта больше нуля, следовательно, уравнение имеет два корня. Тогда, корни можем найти по формуле:
Запишем получившиеся корни в порядке возрастания: 14
Ответ: 14
Больше уроков и заданий по математике вместе с преподавателями нашей онлайн-школы «Альфа». Запишитесь на пробное занятие уже сейчас! Запишитесь на бесплатное тестирование знаний! Наши преподаватели Оставить заявкуРепетитор по математике
Брестский государственный университет им. Проведенных занятий: Форма обучения: Дистанционно (Скайп)
Репетитор 5-10 классов. Репетитор по математике
Мордовский государственный университет им. Проведенных занятий: Форма обучения: Дистанционно (Скайп)
Репетитор 1-5 классов. Репетитор по математике Криворожский педагогический университет Проведенных занятий: Форма обучения: Дистанционно (Скайп)
Репетитор 5-9 классов. Математика 11 класс
Похожие статьи 50 Индивидуальных вариантов ( карточек ) «Квадратные уравнения» (теорема Виета + частные случаи)Работа №1 Решите уравнения 1) x²–9x+14=0 2) x²–10x+24=0 3) x²–5x+4=0 4) x²–6x+8=0 5) x²–12x+27=0 6) x²–3x+2=0 7) x²+13x+40=0 8) x²+11x+24=0 9) x²+5x+6=0 10) x²+10x+24=0 11) x²+15x+56=0 12) x²+7x+10=0 13) x²–22x+117=0 14) x²+16x+39=0 15) x²+15x+36=0 16) x²–24x+135=0 17) x²+14x+24=0 18) x²+19x+70=0 19) x²–6x–7=0 20) x²+x–6=0 21) x²+3x–28=0 22) x²–x–30=0 23) x²–2x–3=0 24) x²–3x–10=0 25) x²+16x+39=0 26) x²–18x+65=0 27) x²+24x+108=0 28) x²–16x+63=0 29) x²–14x+49=0 30) x²–8x+16=0 31) x²+17x+52=0 32) x²+33x+162=0 33) x²+15x+50=0 34) x²+27x+92=0 35) x²+15x+44=0 36) x²+20x+36=0 37) x²+403x+402=0 38) x²+324x+963=0 39) x²–113x+112=0 40) x²–333x+990=0 41) x²–428x+2947=0 42) x²+202x+201=0 43) x²+10x–8075=0 44) x²+4x–6396=0 45) x²–10x–8075=0 46) x²+12x–6364=0 47) x²+12x–364=0 48) x²+8x–8084=0 49) 2x²+3x+1=0 50) 7x²+11x–18=0 51) 7x²+3x–10=0 52) 2x²+13x–15=0 53) 19x²–20x+1=0 54) 19x²–13x–6=0 Работа №2 Решите уравнения 1) x²–10x+21=0 2) x²–14x+48=0 3) x²–15x+56=0 4) x²–17x+72=0 5) x²–10x+16=0 6) x²–13x+40=0 7) x²+14x+40=0 8) x²+7x+10=0 9) x²+13x+40=0 10) x²+13x+30=0 11) x²+9x+18=0 12) x²+16x+60=0 13) x²+21x+98=0 14) x²+23x+120=0 15) x²–15x+26=0 16) x²–15x+50=0 17) x²+17x+70=0 18) x²–17x+52=0 19) x²–5x–24=0 20) x²+x–12=0 21) x²+x–72=0 22) x²+7x–18=0 23) x²–3x–40=0 24) x²–5x–14=0 25) x²–3x–54=0 26) x²–4x–96=0 27) x²–10x+16=0 28) x²–22x+105=0 29) x²+5x+6=0 30) x²–26x+133=0 31) x²+24x+63=0 32) x²+23x+22=0 33) x²+23x+102=0 34) x²+19x+18=0 35) x²+30x+161=0 36) x²+32x+175=0 37) x²+226x+1320=0 38) x²+339x+2324=0 39) x²+426x+1688=0 40) x²+407x+2800=0 41) x²+403x+802=0 42) x²+126x+720=0 43) x²–14x–4851=0 44) x²–8x–884=0 45) x²+14x–4851=0 46) x²+8x–6384=0 47) x²–2x–3599=0 48) x²+6x–8091=0 49) 4x²–5x+1=0 50) 11x²–6x–17=0 51) 9x²–8x–17=0 52) 2x²–9x+7=0 53) 14x²–13x–1=0 54) 24x²+7x–17=0 Работа №3 Решите уравнения 1) x²–10x+24=0 2) x²–13x+42=0 3) x²–12x+36=0 4) x²–14x+45=0 5) x²–14x+40=0 6) x²–10x+16=0 7) x²+5x+6=0 8) x²+6x+5=0 9) x²+3x+2=0 10) x²+6x+8=0 11) x²+15x+54=0 12) x²+13x+40=0 13) x²–20x+91=0 14) x²–21x+98=0 15) x²+19x+88=0 16) x²+21x+98=0 17) x²+21x+104=0 18) x²–17x+70=0 19) x²–5x–24=0 20) x²–3x–40=0 21) x²–3x–28=0 22) x²–2x–48=0 23) x²–4x–12=0 24) x²+5x–14=0 25) x²–3x–18=0 26) x²–2x–8=0 27) x²–21x+98=0 28) x²–14x+40=0 29) x²–12x+32=0 30) x²–22x+96=0 31) x²+16x+60=0 32) x²+26x+133=0 33) x²+34x+145=0 34) x²+14x+13=0 35) x²+21x+54=0 36) x²+25x+66=0 37) x²+423x+422=0 38) x²–426x+1688=0 39) x²+326x+1605=0 40) x²+214x+424=0 41) x²–318x+1872=0 42) x²–345x+1364=0 43) x²+12x–6364=0 44) x²+4x–9996=0 45) x²–6x–8091=0 46) x²+8x–384=0 47) x²–4x–9996=0 48) x²+14x–351=0 49) 2x²–5x–7=0 50) 7x²–8x+1=0 51) 15x²–2x–17=0 52) 19x²–18x–1=0 53) 13x²+7x–20=0 54) 29x²+5x–34=0 Работа №4 Решите уравнения 1) x²–15x+50=0 2) x²–6x+9=0 3) x²–19x+88=0 4) x²–6x+5=0 5) x²–8x+7=0 6) x²–16x+60=0 7) x²+16x+64=0 8) x²+8x+12=0 9) x²+18x+81=0 10) x²+9x+20=0 11) x²+10x+21=0 12) x²+7x+12=0 13) x²+18x+65=0 14) x²+22x+117=0 15) x²+21x+90=0 16) x²+18x+77=0 17) x²+16x+60=0 18) x²–23x+120=0 19) x²+3x–40=0 20) x²+2x–35=0 21) x²–5x–24=0 22) x²–3x–54=0 23) x²–x–56=0 24) x²+x–12=0 25) x²–7x+12=0 26) x²+15x–54=0 27) x²+16x+48=0 28) x²+12x+27=0 29) x²+10x–56=0 30) x²–12x–108=0 31) x²+23x+22=0 32) x²+11x+10=0 33) x²+17x+60=0 34) x²+24x+108=0 35) x²+31x+84=0 36) x²+25x+114=0 37) x²+138x+792=0 38) x²–446x+2640=0 39) x²+235x+924=0 40) x²–408x+2807=0 41) x²+403x+402=0 42) x²+126x+605=0 43) x²+14x–8051=0 44) x²+12x–8064=0 45) x²+6x–391=0 46) x²–4x–6396=0 47) x²+14x–9951=0 48) x²+2x–4899=0 49) 5x²+4x–9=0 50) 10x²+9x–1=0 51) 8x²+11x–19=0 52) 5x²–21x–26=0 53) 25x²–4x–29=0 54) 21x²+8x–13=0 Работа №5 Решите уравнения 1) x²–18x+80=0 2) x²–5x+6=0 3) x²–3x+2=0 4) x²–16x+60=0 5) x²–10x+9=0 6) x²–13x+22=0 7) x²+13x+36=0 8) x²+11x+30=0 9) x²+7x+12=0 10) x²+8x+12=0 11) x²+14x+45=0 12) x²+17x+70=0 13) x²–23x+120=0 14) x²–19x+60=0 15) x²+20x+99=0 16) x²–22x+117=0 17) x²+16x+39=0 18) x²+21x+98=0 19) x²+5x–24=0 20) x²+3x–10=0 21) x²–2x–48=0 22) x²+4x–45=0 23) x²+x–6=0 24) x²–3x–28=0 25) x²+4x–32=0 26) x²–4x–21=0 27) x²–14x+24=0 28) x²+x–30=0 29) x²+16x–36=0 30) x²–17x–38=0 31) x²+32x+156=0 32) x²+16x+55=0 33) x²+23x+42=0 34) x²+22x+85=0 35) x²+19x+48=0 36) x²+30x+81=0 37) x²+329x+2254=0 38) x²–314x+624=0 39) x²–417x+2060=0 40) x²–134x+264=0 41) x²–248x+1452=0 42) x²+126x+720=0 43) x²+12x–1564=0 44) x²–12x–6364=0 45) x²+10x–8075=0 46) x²+4x–896=0 47) x²–10x–8075=0 48) x²+14x–1551=0 49) 5x²–4x–1=0 50) 7x²+9x–16=0 51) 8x²+3x–5=0 52) 10x²–21x+11=0 53) 17x²–7x–10=0 54) 29x²+18x–47=0 Работа №6 Решите уравнения 1) x²–15x+50=0 2) x²–17x+70=0 3) x²–13x+30=0 4) x²–11x+28=0 5) x²–17x+72=0 6) x²–12x+32=0 7) x²+12x+35=0 8) x²+6x+5=0 9) x²+21x+110=0 10) x²+12x+27=0 11) x²+8x+16=0 12) x²+18x+80=0 13) x²+21x+98=0 14) x²+19x+60=0 15) x²–19x+78=0 16) x²–18x+72=0 17) x²–15x+36=0 18) x²+22x+112=0 19) x²–5x–24=0 20) x²–4x–21=0 21) x²–3x–28=0 22) x²+2x–24=0 23) x²+x–20=0 24) x²+x–42=0 25) x²–x–6=0 26) x²–7x–18=0 27) x²–12x+27=0 28) x²+4x–32=0 29) x²–24x+135=0 30) x²+18x+56=0 31) x²+32x+156=0 32) x²+31x+130=0 33) x²+25x+114=0 34) x²+19x+48=0 35) x²+28x+147=0 36) x²+16x+60=0 37) x²–316x+1555=0 38) x²+205x+606=0 39) x²–314x+624=0 40) x²–434x+1293=0 41) x²+226x+1320=0 42) x²–412x+820=0 43) x²–12x–6364=0 44) x²+12x–864=0 45) x²–12x–2464=0 46) x²–8x–6384=0 47) x²+8x–8084=0 48) x²–8x–384=0 49) 4x²+3x–1=0 50) 3x²+7x+4=0 51) 15x²–13x–2=0 52) 17x²–4x–13=0 53) 24x²+13x–11=0 54) 31x²–21x–52=0 Работа №7 Решите уравнения 1) x²–11x+18=0 2) x²–14x+33=0 3) x²–13x+36=0 4) x²–16x+63=0 5) x²–12x+35=0 6) x²–6x+8=0 7) x²+17x+72=0 8) x²+10x+25=0 9) x²+11x+18=0 10) x²+20x+100=0 11) x²+8x+15=0 12) x²+19x+88=0 13) x²–17x+52=0 14) x²–18x+77=0 15) x²+24x+135=0 16) x²–16x+39=0 17) x²–23x+120=0 18) x²+19x+78=0 19) x²+5x–14=0 20) x²–2x–24=0 21) x²+7x–8=0 22) x²–5x–36=0 23) x²+3x–54=0 24) x²+7x–18=0 25) x²+4x–45=0 26) x²–15x+56=0 27) x²–3x–88=0 28) x²+13x+22=0 29) x²–20x+64=0 30) x²–10x–144=0 31) x²+25x+126=0 32) x²+35x+174=0 33) x²+32x+87=0 34) x²+27x+92=0 35) x²+23x+90=0 36) x²+24x+108=0 37) x²–318x+1872=0 38) x²–137x+786=0 39) x²+402x+800=0 40) x²–305x+1204=0 41) x²+426x+2105=0 42) x²–327x+1926=0 43) x²+6x–1591=0 44) x²+6x–6391=0 45) x²–12x–3564=0 46) x²+14x–3551=0 47) x²–10x–2475=0 48) x²+4x–396=0 49) 5x²+2x–3=0 50) 7x²–6x–13=0 51) 13x²+2x–11=0 52) 3x²+2x–5=0 53) 26x²+5x–21=0 54) 17x²–31x+14=0 Работа №8 Решите уравнения 1) x²–11x+24=0 2) x²–12x+11=0 3) x²–7x+6=0 4) x²–9x+20=0 5) x²–10x+21=0 6) x²–13x+36=0 7) x²+10x+21=0 8) x²+12x+11=0 9) x²+19x+90=0 10) x²+13x+22=0 11) x²+5x+6=0 12) x²+8x+15=0 13) x²–16x+60=0 14) x²–19x+60=0 15) x²–13x+22=0 16) x²–19x+70=0 17) x²+16x+48=0 18) x²+18x+65=0 19) x²–x–42=0 20) x²–3x–18=0 21) x²–7x–18=0 22) x²+6x–16=0 23) x²+2x–24=0 24) x²+4x–5=0 25) x²–11x+30=0 26) x²+x–56=0 27) x²–9x+18=0 28) x²+2x–8=0 29) x²–21x+38=0 30) x²+11x+28=0 31) x²+17x+60=0 32) x²+23x+90=0 33) x²+26x+69=0 34) x²+24x+119=0 35) x²+27x+126=0 36) x²+18x+65=0 37) x²+205x+804=0 38) x²+407x+2406=0 39) x²–118x+672=0 40) x²–111x+110=0 41) x²+327x+1610=0 42) x²+345x+1364=0 43) x²+8x–8084=0 44) x²–14x–351=0 45) x²+4x–2496=0 46) x²–12x–6364=0 47) x²+2x–9999=0 48) x²+2x–2499=0 49) 4x²+3x–7=0 50) 8x²+5x–3=0 51) 13x²+5x–18=0 52) 2x²–3x+1=0 53) 7x²+8x–15=0 54) 26x²–21x–5=0 Работа №9 Решите уравнения 1) x²–11x+10=0 2) x²–6x+5=0 3) x²–17x+66=0 4) x²–7x+6=0 5) x²–12x+35=0 6) x²–13x+36=0 7) x²+12x+20=0 8) x²+14x+48=0 9) x²+18x+81=0 10) x²+12x+11=0 11) x²+10x+21=0 12) x²+16x+63=0 13) x²+12x+20=0 14) x²+18x+72=0 15) x²+17x+42=0 16) x²+19x+88=0 17) x²–15x+44=0 18) x²–20x+99=0 19) x²+3x–18=0 20) x²–4x–32=0 21) x²+2x–3=0 22) x²+7x–8=0 23) x²–7x–8=0 24) x²–6x–27=0 25) x²+2x–48=0 26) x²+13x+42=0 27) x²–25x+114=0 28) x²–9x–70=0 29) x²–3x–54=0 30) x²+13x+36=0 31) x²+29x+54=0 32) x²+30x+125=0 33) x²+16x+39=0 34) x²+21x+54=0 35) x²+23x+60=0 36) x²+28x+52=0 37) x²–214x+633=0 38) x²–217x+1266=0 39) x²–233x+232=0 40) x²+223x+660=0 41) x²+117x+666=0 42) x²+237x+1160=0 43) x²+10x–875=0 44) x²–4x–9996=0 45) x²+4x–8096=0 46) x²+6x–891=0 47) x²–12x–4864=0 48) x²+10x–1575=0 49) 4x²+3x–1=0 50) 9x²–5x–14=0 51) 7x²+3x–10=0 52) 7x²+17x–24=0 53) 4x²–23x+19=0 54) 15x²+29x+14=0 Работа №10 Решите уравнения 1) x²–19x+90=0 2) x²–15x+50=0 3) x²–13x+36=0 4) x²–8x+7=0 5) x²–16x+63=0 6) x²–12x+20=0 7) x²+15x+50=0 8) x²+13x+42=0 9) x²+13x+30=0 10) x²+5x+4=0 11) x²+13x+36=0 12) x²+7x+6=0 13) x²–14x+40=0 14) x²+19x+78=0 15) x²+14x+24=0 16) x²–20x+99=0 17) x²+20x+91=0 18) x²–17x+66=0 19) x²–x–20=0 20) x²–2x–3=0 21) x²+x–30=0 22) x²+2x–48=0 23) x²+3x–10=0 24) x²+3x–54=0 25) x²+17x+72=0 26) x²–7x–18=0 27) x²–9x–162=0 28) x²+6x–72=0 29) x²+x–56=0 30) x²–15x–76=0 31) x²+26x+69=0 32) x²+19x+18=0 33) x²+14x+13=0 34) x²+16x+60=0 35) x²+27x+126=0 36) x²+12x+20=0 37) x²+227x+1540=0 38) x²+437x+2160=0 39) x²+107x+606=0 40) x²–111x+110=0 41) x²+227x+1110=0 42) x²–216x+1260=0 43) x²–4x–396=0 44) x²+12x–4864=0 45) x²+12x–864=0 46) x²+4x–1596=0 47) x²–10x–3575=0 48) x²–14x–851=0 49) 3x²–2x–5=0 50) 7x²–11x+4=0 51) 10x²+11x–21=0 52) 11x²+18x+7=0 53) 14x²+23x–37=0 54) 28x²+15x–43=0 Работа №11 Решите уравнения 1) x²–6x+8=0 2) x²–12x+36=0 3) x²–13x+30=0 4) x²–20x+100=0 5) x²–17x+72=0 6) x²–9x+14=0 7) x²+7x+12=0 8) x²+13x+30=0 9) x²+6x+5=0 10) x²+10x+24=0 11) x²+8x+7=0 12) x²+8x+16=0 13) x²–12x+20=0 14) x²+18x+65=0 15) x²–19x+60=0 16) x²–13x+30=0 17) x²–21x+104=0 18) x²+19x+90=0 19) x²+x–42=0 20) x²–2x–8=0 21) x²+x–2=0 22) x²+4x–21=0 23) x²+3x–4=0 24) x²–7x–18=0 25) x²+10x+21=0 26) x²–8x–65=0 27) x²+10x+24=0 28) x²–x–42=0 29) x²–22x+57=0 30) x²–8x+16=0 31) x²+13x+22=0 32) x²+26x+25=0 33) x²+31x+58=0 34) x²+26x+48=0 35) x²+24x+23=0 36) x²+33x+162=0 37) x²–348x+2387=0 38) x²–211x+210=0 39) x²+224x+444=0 40) x²+104x+400=0 41) x²–202x+400=0 42) x²+418x+2472=0 43) x²+14x–3551=0 44) x²+12x–6364=0 45) x²+2x–1599=0 46) x²+2x–2499=0 47) x²–2x–9999=0 48) x²+10x–1575=0 49) 5x²–2x–3=0 50) 7x²+9x–16=0 51) 11x²–10x–1=0 52) 12x²+11x–1=0 53) 23x²–3x–26=0 54) 25x²+22x–47=0 Работа №12 Решите уравнения 1) x²–15x+50=0 2) x²–13x+36=0 3) x²–18x+77=0 4) x²–15x+56=0 5) x²–5x+4=0 6) x²–13x+40=0 7) x²+15x+56=0 8) x²+8x+12=0 9) x²+12x+20=0 10) x²+13x+40=0 11) x²+16x+63=0 12) x²+19x+88=0 13) x²–12x+20=0 14) x²–16x+48=0 15) x²+21x+90=0 16) x²+16x+28=0 17) x²–18x+77=0 18) x²–16x+60=0 19) x²+6x–27=0 20) x²–2x–35=0 21) x²+6x–7=0 22) x²–5x–24=0 23) x²–6x–7=0 24) x²+x–12=0 25) x²+20x+99=0 26) x²+11x+24=0 27) x²–15x–76=0 28) x²–7x+10=0 29) x²–2x–8=0 30) x²+14x–95=0 31) x²+17x+42=0 32) x²+31x+84=0 33) x²+26x+25=0 34) x²+25x+114=0 35) x²+33x+116=0 36) x²+16x+48=0 37) x²+313x+622=0 38) x²+326x+1920=0 39) x²–334x+993=0 40) x²+235x+1150=0 41) x²–224x+444=0 42) x²+413x+822=0 43) x²+6x–4891=0 44) x²–12x–1564=0 45) x²–10x–375=0 46) x²+8x–3584=0 47) x²+14x–2451=0 48) x²+6x–891=0 49) 5x²+6x+1=0 50) 4x²+11x+7=0 51) 9x²+14x+5=0 52) 8x²–9x+1=0 53) 16x²+23x–39=0 54) 22x²–17x–39=0 Работа №13 Решите уравнения 1) x²–9x+8=0 2) x²–14x+45=0 3) x²–19x+90=0 4) x²–7x+10=0 5) x²–15x+50=0 6) x²–11x+18=0 7) x²+14x+48=0 8) x²+12x+35=0 9) x²+12x+27=0 10) x²+7x+10=0 11) x²+21x+110=0 12) x²+17x+66=0 13) x²+14x+40=0 14) x²–17x+66=0 15) x²+20x+91=0 16) x²–21x+98=0 17) x²–18x+80=0 18) x²–19x+60=0 19) x²+5x–24=0 20) x²–4x–32=0 21) x²+4x–32=0 22) x²–7x–8=0 23) x²+4x–5=0 24) x²+x–30=0 25) x²+4x–96=0 26) x²–4x–32=0 27) x²–15x+36=0 28) x²–15x+50=0 29) x²+20x+51=0 30) x²+x–12=0 31) x²+20x+84=0 32) x²+16x+60=0 33) x²+29x+154=0 34) x²+31x+150=0 35) x²+30x+81=0 36) x²+24x+108=0 37) x²+401x+400=0 38) x²–407x+2406=0 39) x²–242x+480=0 40) x²–318x+1872=0 41) x²+423x+842=0 42) x²–126x+488=0 43) x²–6x–9991=0 44) x²–2x–1599=0 45) x²–14x–351=0 46) x²+12x–8064=0 47) x²–14x–851=0 48) x²+2x–6399=0 49) 4x²–3x–7=0 50) 4x²–9x+5=0 51) 3x²+16x–19=0 52) 14x²+3x–17=0 53) 11x²+14x+3=0 54) 11x²–26x+15=0 Работа №14 Решите уравнения 1) x²–16x+64=0 2) x²–13x+42=0 3) x²–10x+25=0 4) x²–14x+40=0 5) x²–19x+88=0 6) x²–8x+15=0 7) x²+14x+48=0 8) x²+16x+60=0 9) x²+14x+45=0 10) x²+11x+30=0 11) x²+13x+30=0 12) x²+12x+20=0 13) x²–21x+90=0 14) x²–14x+40=0 15) x²+18x+56=0 16) x²+17x+60=0 17) x²+13x+22=0 18) x²–15x+44=0 19) x²+2x–24=0 20) x²–x–2=0 21) x²+x–12=0 22) x²–7x–18=0 23) x²–x–42=0 24) x²+5x–24=0 25) x²+3x–40=0 26) x²+2x–24=0 27) x²–22x+96=0 28) x²+24x+95=0 29) x²+10x+25=0 30) x²+11x+24=0 31) x²+32x+112=0 32) x²+33x+116=0 33) x²+27x+110=0 34) x²+27x+140=0 35) x²+31x+58=0 36) x²+11x+10=0 37) x²–337x+2310=0 38) x²+144x+423=0 39) x²–446x+1768=0 40) x²+139x+924=0 41) x²–112x+111=0 42) x²–115x+336=0 43) x²+2x–399=0 44) x²–6x–391=0 45) x²+8x–2484=0 46) x²+12x–364=0 47) x²+12x–9964=0 48) x²+10x–1575=0 49) 3x²–2x–1=0 50) 9x²+7x–2=0 51) 2x²–15x–17=0 52) 9x²–17x+8=0 53) 23x²–24x+1=0 54) 14x²–13x–27=0 Работа №15 Решите уравнения 1) x²–11x+28=0 2) x²–6x+8=0 3) x²–16x+63=0 4) x²–19x+88=0 5) x²–13x+36=0 6) x²–18x+80=0 7) x²+10x+21=0 8) x²+11x+18=0 9) x²+13x+22=0 10) x²+15x+54=0 11) x²+17x+70=0 12) x²+10x+16=0 13) x²+14x+24=0 14) x²+14x+33=0 15) x²+24x+135=0 16) x²–17x+30=0 17) x²+18x+77=0 18) x²–18x+65=0 19) x²–6x–16=0 20) x²–x–6=0 21) x²–2x–35=0 22) x²+7x–8=0 23) x²+2x–48=0 24) x²+x–72=0 25) x²+19x+34=0 26) x²–9x–36=0 27) x²+14x+40=0 28) x²–22x+105=0 29) x²–16x+63=0 30) x²+x–20=0 31) x²+29x+54=0 32) x²+20x+84=0 33) x²+23x+22=0 34) x²+31x+168=0 35) x²+14x+13=0 36) x²+20x+51=0 37) x²+409x+2814=0 38) x²+307x+1510=0 39) x²+107x+606=0 40) x²–436x+1728=0 41) x²–149x+994=0 42) x²+238x+1617=0 43) x²+6x–4891=0 44) x²+4x–9996=0 45) x²–4x–1596=0 46) x²+14x–9951=0 47) x²–14x–351=0 48) x²–2x–6399=0 49) 4x²–5x+1=0 50) 10x²–11x–21=0 51) 11x²+7x–4=0 52) 9x²+4x–5=0 53) 22x²+15x–37=0 54) 2x²+3x–5=0 Работа №16 Решите уравнения 1) x²–9x+20=0 2) x²–19x+88=0 3) x²–15x+44=0 4) x²–7x+12=0 5) x²–17x+70=0 6) x²–16x+60=0 7) x²+20x+100=0 8) x²+15x+56=0 9) x²+12x+20=0 10) x²+16x+63=0 11) x²+14x+49=0 12) x²+13x+36=0 13) x²+13x+30=0 14) x²–16x+28=0 15) x²–13x+22=0 16) x²–16x+39=0 17) x²–21x+98=0 18) x²+14x+33=0 19) x²+3x–54=0 20) x²–3x–18=0 21) x²+2x–35=0 22) x²+x–12=0 23) x²–5x–6=0 24) x²+x–30=0 25) x²–16x+64=0 26) x²+3x–18=0 27) x²–3x–54=0 28) x²+5x–104=0 29) x²–20x+96=0 30) x²–x–30=0 31) x²+21x+90=0 32) x²+26x+105=0 33) x²+27x+110=0 34) x²+15x+26=0 35) x²+29x+28=0 36) x²+21x+80=0 37) x²+247x+1446=0 38) x²+322x+640=0 39) x²+449x+3094=0 40) x²–141x+140=0 41) x²+326x+1605=0 42) x²–447x+3080=0 43) x²+8x–2484=0 44) x²–8x–884=0 45) x²–8x–9984=0 46) x²–12x–9964=0 47) x²–6x–2491=0 48) x²+12x–8064=0 49) 3x²+2x–5=0 50) 3x²+11x+8=0 51) 9x²+10x–19=0 52) 13x²–2x–11=0 53) 7x²–22x–29=0 54) 5x²+9x–14=0 Работа №17 Решите уравнения 1) x²–18x+80=0 2) x²–16x+60=0 3) x²–5x+4=0 4) x²–11x+30=0 5) x²–12x+27=0 6) x²–13x+40=0 7) x²+10x+16=0 8) x²+17x+70=0 9) x²+6x+8=0 10) x²+6x+9=0 11) x²+7x+12=0 12) x²+14x+40=0 13) x²+22x+112=0 14) x²–21x+98=0 15) x²+22x+117=0 16) x²+15x+36=0 17) x²–16x+60=0 18) x²–15x+36=0 19) x²–3x–40=0 20) x²–5x–36=0 21) x²–6x–16=0 22) x²–x–20=0 23) x²+6x–27=0 24) x²–2x–35=0 25) x²–9x–22=0 26) x²–4x–45=0 27) x²+17x+42=0 28) x²+17x+66=0 29) x²–5x+6=0 30) x²+22x+105=0 31) x²+25x+100=0 32) x²+26x+133=0 33) x²+30x+161=0 34) x²+12x+20=0 35) x²+17x+16=0 36) x²+19x+18=0 37) x²+433x+1290=0 38) x²–306x+1505=0 39) x²–206x+808=0 40) x²–239x+1624=0 41) x²–316x+1860=0 42) x²–339x+2324=0 43) x²+8x–9984=0 44) x²+10x–375=0 45) x²–4x–6396=0 46) x²+4x–396=0 47) x²–10x–375=0 48) x²+2x–8099=0 49) 5x²+2x–7=0 50) 9x²+7x–16=0 51) 5x²–11x–16=0 52) 2x²+11x+9=0 53) 11x²+8x–19=0 54) 11x²–28x+17=0 Работа №18 Решите уравнения 1) x²–12x+27=0 2) x²–6x+8=0 3) x²–15x+56=0 4) x²–12x+36=0 5) x²–15x+54=0 6) x²–10x+21=0 7) x²+6x+8=0 8) x²+4x+3=0 9) x²+19x+88=0 10) x²+15x+44=0 11) x²+8x+12=0 12) x²+12x+27=0 13) x²+15x+50=0 14) x²+18x+77=0 15) x²+16x+39=0 16) x²+22x+117=0 17) x²+20x+75=0 18) x²–16x+28=0 19) x²–x–42=0 20) x²+6x–7=0 21) x²+5x–36=0 22) x²–6x–16=0 23) x²+4x–45=0 24) x²+5x–14=0 25) x²–15x–34=0 26) x²–25x+144=0 27) x²–26x+144=0 28) x²+x–72=0 29) x²+14x+40=0 30) x²–19x+70=0 31) x²+15x+50=0 32) x²+28x+147=0 33) x²+27x+72=0 34) x²+20x+19=0 35) x²+33x+162=0 36) x²+26x+69=0 37) x²–417x+2466=0 38) x²+423x+1260=0 39) x²–427x+2940=0 40) x²+217x+1060=0 41) x²+328x+2247=0 42) x²–333x+990=0 43) x²+10x–375=0 44) x²+14x–9951=0 45) x²+2x–2499=0 46) x²+10x–9975=0 47) x²–2x–6399=0 48) x²+10x–8075=0 49) 2x²–3x–5=0 50) 11x²+4x–15=0 51) 8x²+7x–1=0 52) 8x²+11x+3=0 53) 8x²–7x–1=0 54) 9x²+17x–26=0 Работа №19 Решите уравнения 1) x²–8x+12=0 2) x²–15x+56=0 3) x²–11x+24=0 4) x²–16x+60=0 5) x²–5x+4=0 6) x²–19x+90=0 7) x²+14x+45=0 8) x²+11x+18=0 9) x²+7x+10=0 10) x²+8x+7=0 11) x²+12x+35=0 12) x²+10x+25=0 13) x²–18x+45=0 14) x²–17x+30=0 15) x²+18x+65=0 16) x²–22x+117=0 17) x²–18x+65=0 18) x²–21x+90=0 19) x²+x–2=0 20) x²+4x–5=0 21) x²+3x–4=0 22) x²–2x–35=0 23) x²–8x–9=0 24) x²+x–12=0 25) x²+11x+18=0 26) x²+3x–70=0 27) x²+9x–112=0 28) x²+4x–45=0 29) x²+20x+51=0 30) x²+9x+20=0 31) x²+31x+84=0 32) x²+16x+60=0 33) x²+14x+24=0 34) x²+15x+14=0 35) x²+25x+66=0 36) x²+24x+44=0 37) x²+221x+220=0 38) x²+213x+422=0 39) x²+314x+933=0 40) x²–246x+968=0 41) x²–127x+726=0 42) x²+313x+930=0 43) x²+10x–9975=0 44) x²–14x–851=0 45) x²+2x–899=0 46) x²+2x–2499=0 47) x²+4x–9996=0 48) x²–2x–2499=0 49) 5x²–4x–9=0 50) 3x²–8x+5=0 51) 16x²–15x–1=0 52) 13x²+2x–15=0 53) 10x²+11x–21=0 54) 10x²–3x–7=0 Работа №20 Решите уравнения 1) x²–14x+40=0 2) x²–13x+42=0 3) x²–12x+27=0 4) x²–12x+20=0 5) x²–10x+9=0 6) x²–14x+33=0 7) x²+18x+81=0 8) x²+17x+70=0 9) x²+14x+48=0 10) x²+19x+90=0 11) x²+5x+6=0 12) x²+10x+25=0 13) x²+24x+135=0 14) x²+21x+104=0 15) x²–17x+60=0 16) x²+20x+96=0 17) x²–18x+72=0 18) x²+15x+26=0 19) x²+2x–35=0 20) x²+x–6=0 21) x²–3x–18=0 22) x²+4x–21=0 23) x²+3x–28=0 24) x²–x–72=0 25) x²+14x–95=0 26) x²+17x+70=0 27) x²–16x+63=0 28) x²+20x+36=0 29) x²–14x+49=0 30) x²–22x+105=0 31) x²+18x+32=0 32) x²+25x+66=0 33) x²+30x+144=0 34) x²+16x+55=0 35) x²+29x+154=0 36) x²+11x+10=0 37) x²–343x+682=0 38) x²+433x+862=0 39) x²+204x+800=0 40) x²+143x+420=0 41) x²–135x+396=0 42) x²+245x+726=0 43) x²–2x–2499=0 44) x²+2x–6399=0 45) x²+4x–9996=0 46) x²–12x–4864=0 47) x²+12x–864=0 48) x²+10x–9975=0 49) 5x²+2x–7=0 50) 3x²–10x–13=0 51) 11x²+10x–1=0 52) 7x²+16x+9=0 53) 21x²–8x–29=0 54) 11x²+15x+4=0 Работа №21 Решите уравнения 1) x²–14x+48=0 2) x²–12x+36=0 3) x²–17x+72=0 4) x²–14x+45=0 5) x²–15x+50=0 6) x²–10x+16=0 7) x²+18x+81=0 8) x²+11x+30=0 9) x²+12x+32=0 10) x²+19x+88=0 11) x²+10x+25=0 12) x²+14x+40=0 13) x²–21x+108=0 14) x²+22x+105=0 15) x²–19x+78=0 16) x²–15x+36=0 17) x²+18x+45=0 18) x²–20x+96=0 19) x²+2x–35=0 20) x²+3x–4=0 21) x²+x–6=0 22) x²–3x–4=0 23) x²+2x–15=0 24) x²+x–12=0 25) x²–18x+32=0 26) x²–14x+24=0 27) x²+15x+56=0 28) x²+25x+126=0 29) x²–28x+171=0 30) x²–3x–88=0 31) x²+26x+120=0 32) x²+31x+58=0 33) x²+19x+34=0 34) x²+29x+54=0 35) x²+34x+145=0 36) x²+17x+16=0 37) x²+402x+401=0 38) x²–105x+306=0 39) x²–114x+440=0 40) x²+416x+2460=0 41) x²–144x+423=0 42) x²–222x+440=0 43) x²+14x–6351=0 44) x²–6x–6391=0 45) x²+8x–8084=0 46) x²+2x–6399=0 47) x²+6x–9991=0 48) x²+14x–9951=0 49) 4x²–3x–1=0 50) 7x²+10x–17=0 51) 6x²+5x–11=0 52) 21x²–5x–26=0 53) 8x²–9x+1=0 54) 8x²–5x–3=0 Работа №22 Решите уравнения 1) x²–7x+10=0 2) x²–20x+99=0 3) x²–13x+22=0 4) x²–9x+18=0 5) x²–11x+28=0 6) x²–11x+30=0 7) x²+10x+21=0 8) x²+11x+10=0 9) x²+13x+42=0 10) x²+11x+24=0 11) x²+15x+56=0 12) x²+8x+7=0 13) x²–17x+66=0 14) x²+12x+20=0 15) x²+21x+108=0 16) x²–17x+70=0 17) x²+17x+70=0 18) x²–21x+104=0 19) x²+3x–10=0 20) x²–2x–35=0 21) x²+6x–16=0 22) x²+4x–21=0 23) x²–4x–21=0 24) x²+3x–18=0 25) x²–9x+20=0 26) x²–2x–35=0 27) x²–5x–126=0 28) x²+19x+60=0 29) x²+11x+24=0 30) x²–18x+81=0 31) x²+35x+174=0 32) x²+29x+138=0 33) x²+29x+54=0 34) x²+17x+30=0 35) x²+17x+60=0 36) x²+23x+90=0 37) x²–112x+111=0 38) x²+217x+1470=0 39) x²+315x+936=0 40) x²–314x+1240=0 41) x²–124x+363=0 42) x²+335x+1324=0 43) x²+6x–9991=0 44) x²–10x–875=0 45) x²–2x–4899=0 46) x²+12x–364=0 47) x²+14x–3551=0 48) x²–14x–351=0 49) 5x²–6x–11=0 50) 11x²–2x–9=0 51) 8x²+5x–13=0 52) 13x²+18x–31=0 53) 5x²–2x–7=0 54) 21x²–22x+1=0 Работа №23 Решите уравнения 1) x²–4x+3=0 2) x²–11x+18=0 3) x²–12x+11=0 4) x²–5x+6=0 5) x²–13x+42=0 6) x²–19x+90=0 7) x²+17x+66=0 8) x²+5x+6=0 9) x²+9x+18=0 10) x²+10x+24=0 11) x²+18x+80=0 12) x²+21x+110=0 13) x²+23x+120=0 14) x²–21x+104=0 15) x²–14x+24=0 16) x²+17x+60=0 17) x²+18x+72=0 18) x²+18x+45=0 19) x²+x–30=0 20) x²–5x–24=0 21) x²+3x–10=0 22) x²+3x–54=0 23) x²+4x–32=0 24) x²+3x–18=0 25) x²+18x+81=0 26) x²+12x+32=0 27) x²–3x–108=0 28) x²–11x–152=0 29) x²–15x+26=0 30) x²+7x–98=0 31) x²+31x+150=0 32) x²+31x+58=0 33) x²+28x+115=0 34) x²+21x+54=0 35) x²+25x+46=0 36) x²+15x+14=0 37) x²+113x+222=0 38) x²+203x+402=0 39) x²–244x+723=0 40) x²–231x+230=0 41) x²–102x+200=0 42) x²+204x+603=0 43) x²+12x–9964=0 44) x²+14x–9951=0 45) x²+8x–6384=0 46) x²–8x–884=0 47) x²+4x–896=0 48) x²+12x–3564=0 49) 2x²–3x+1=0 50) 2x²–11x–13=0 51) 2x²–5x+3=0 52) 19x²+13x–32=0 53) 10x²–21x+11=0 54) 26x²–7x–33=0 Работа №24 Решите уравнения 1) x²–10x+21=0 2) x²–12x+20=0 3) x²–10x+9=0 4) x²–18x+80=0 5) x²–15x+54=0 6) x²–15x+50=0 7) x²+15x+56=0 8) x²+8x+15=0 9) x²+7x+12=0 10) x²+14x+45=0 11) x²+17x+72=0 12) x²+4x+4=0 13) x²–13x+30=0 14) x²–14x+33=0 15) x²–23x+120=0 16) x²+18x+45=0 17) x²–20x+84=0 18) x²+20x+84=0 19) x²–3x–40=0 20) x²+2x–24=0 21) x²–x–30=0 22) x²+3x–10=0 23) x²+x–30=0 24) x²–8x–9=0 25) x²+3x–10=0 26) x²–19x+60=0 27) x²–3x–18=0 28) x²+24x+108=0 29) x²+3x–108=0 30) x²–14x+33=0 31) x²+28x+27=0 32) x²+22x+72=0 33) x²+26x+25=0 34) x²+26x+105=0 35) x²+31x+108=0 36) x²+20x+19=0 37) x²+137x+786=0 38) x²–241x+240=0 39) x²+123x+122=0 40) x²–326x+1288=0 41) x²+318x+2177=0 42) x²+436x+1728=0 43) x²–4x–1596=0 44) x²–2x–4899=0 45) x²+14x–851=0 46) x²+14x–9951=0 47) x²–6x–9991=0 48) x²–8x–1584=0 49) 4x²+3x–7=0 50) 11x²+8x–3=0 51) 4x²–3x–7=0 52) 3x²+20x–23=0 53) 8x²–17x+9=0 54) 23x²+15x–38=0 Работа №25 Решите уравнения 1) x²–5x+6=0 2) x²–15x+50=0 3) x²–14x+40=0 4) x²–9x+14=0 5) x²–19x+90=0 6) x²–12x+20=0 7) x²+13x+30=0 8) x²+10x+16=0 9) x²+7x+12=0 10) x²+11x+10=0 11) x²+12x+32=0 12) x²+21x+110=0 13) x²–20x+91=0 14) x²–15x+36=0 15) x²+21x+104=0 16) x²+16x+55=0 17) x²+22x+117=0 18) x²+23x+120=0 19) x²–5x–14=0 20) x²–5x–6=0 21) x²+x–6=0 22) x²–2x–63=0 23) x²+6x–16=0 24) x²+5x–6=0 25) x²–4x–21=0 26) x²+8x–20=0 27) x²+14x+33=0 28) x²+15x+54=0 29) x²–x–6=0 30) x²+7x–18=0 31) x²+17x+70=0 32) x²+21x+20=0 33) x²+27x+72=0 34) x²+31x+58=0 35) x²+29x+54=0 36) x²+21x+38=0 37) x²+346x+1705=0 38) x²+338x+1992=0 39) x²+443x+882=0 40) x²+344x+684=0 41) x²+425x+1266=0 42) x²+326x+1288=0 43) x²–6x–9991=0 44) x²+2x–9999=0 45) x²–2x–2499=0 46) x²+12x–4864=0 47) x²–4x–9996=0 48) x²+8x–3584=0 49) 4x²–5x+1=0 50) 3x²–10x+7=0 51) 7x²+8x–15=0 52) 7x²–2x–9=0 53) 26x²+25x–51=0 54) 15x²–11x–26=0 Работа №26 Решите уравнения 1) x²–8x+15=0 2) x²–12x+35=0 3) x²–9x+18=0 4) x²–14x+40=0 5) x²–9x+14=0 6) x²–12x+11=0 7) x²+21x+110=0 8) x²+9x+14=0 9) x²+10x+16=0 10) x²+15x+56=0 11) x²+5x+6=0 12) x²+15x+50=0 13) x²–18x+80=0 14) x²+22x+117=0 15) x²–19x+90=0 16) x²–13x+30=0 17) x²+18x+65=0 18) x²+13x+30=0 19) x²–5x–24=0 20) x²+3x–10=0 21) x²–2x–8=0 22) x²+7x–18=0 23) x²+x–2=0 24) x²–6x–16=0 25) x²–11x+30=0 26) x²+4x–117=0 27) x²–3x–18=0 28) x²–16x+63=0 29) x²+9x–162=0 30) x²+16x+63=0 31) x²+32x+175=0 32) x²+20x+84=0 33) x²+23x+22=0 34) x²+34x+189=0 35) x²+13x+30=0 36) x²+30x+29=0 37) x²–243x+242=0 38) x²–338x+1992=0 39) x²–127x+840=0 40) x²+414x+1233=0 41) x²–105x+500=0 42) x²–123x+122=0 43) x²+6x–891=0 44) x²–4x–1596=0 45) x²+12x–864=0 46) x²+4x–896=0 47) x²–6x–391=0 48) x²+10x–1575=0 49) 3x²–4x+1=0 50) 11x²+5x–16=0 51) 5x²+12x+7=0 52) 4x²–5x+1=0 53) 7x²–24x–31=0 54) 29x²+15x–14=0 Работа №27 Решите уравнения 1) x²–12x+32=0 2) x²–9x+20=0 3) x²–11x+24=0 4) x²–6x+9=0 5) x²–14x+48=0 6) x²–10x+25=0 7) x²+12x+36=0 8) x²+5x+6=0 9) x²+14x+33=0 10) x²+8x+16=0 11) x²+11x+30=0 12) x²+7x+12=0 13) x²–15x+36=0 14) x²+17x+30=0 15) x²+15x+50=0 16) x²+16x+28=0 17) x²+23x+126=0 18) x²+20x+91=0 19) x²–x–20=0 20) x²–x–72=0 21) x²+2x–24=0 22) x²+2x–3=0 23) x²+x–6=0 24) x²+2x–15=0 25) x²+20x+51=0 26) x²–5x–66=0 27) x²+4x–45=0 28) x²–14x+48=0 29) x²+13x+42=0 30) x²+18x+80=0 31) x²+21x+20=0 32) x²+23x+90=0 33) x²+19x+84=0 34) x²+29x+28=0 35) x²+23x+42=0 36) x²+18x+32=0 37) x²+441x+440=0 38) x²–222x+440=0 39) x²–147x+710=0 40) x²–146x+705=0 41) x²+445x+1326=0 42) x²–428x+2947=0 43) x²–8x–2484=0 44) x²+10x–8075=0 45) x²–14x–3551=0 46) x²–4x–6396=0 47) x²–4x–396=0 48) x²+2x–2499=0 49) 5x²+3x–2=0 50) 7x²+8x–15=0 51) 16x²+3x–13=0 52) 9x²+2x–7=0 53) 23x²–24x–47=0 54) 5x²+13x–18=0 Работа №28 Решите уравнения 1) x²–13x+30=0 2) x²–9x+20=0 3) x²–12x+11=0 4) x²–8x+15=0 5) x²–11x+24=0 6) x²–5x+6=0 7) x²+10x+24=0 8) x²+12x+27=0 9) x²+9x+14=0 10) x²+9x+20=0 11) x²+8x+12=0 12) x²+6x+8=0 13) x²–20x+99=0 14) x²–14x+33=0 15) x²–22x+117=0 16) x²+21x+98=0 17) x²–19x+78=0 18) x²–21x+108=0 19) x²–5x–24=0 20) x²–x–30=0 21) x²+3x–54=0 22) x²–2x–35=0 23) x²+3x–40=0 24) x²+3x–18=0 25) x²–23x+112=0 26) x²–13x+36=0 27) x²+x–6=0 28) x²+21x+98=0 29) x²–15x–34=0 30) x²+19x+34=0 31) x²+27x+126=0 32) x²+27x+110=0 33) x²+21x+98=0 34) x²+29x+28=0 35) x²+25x+24=0 36) x²+24x+108=0 37) x²–235x+1150=0 38) x²–423x+422=0 39) x²+248x+1687=0 40) x²–317x+2170=0 41) x²–319x+2184=0 42) x²+405x+1604=0 43) x²+8x–8084=0 44) x²–4x–3596=0 45) x²–8x–2484=0 46) x²–2x–399=0 47) x²–14x–8051=0 48) x²+14x–1551=0 49) 3x²+4x+1=0 50) 10x²–3x–7=0 51) 13x²–4x–9=0 52) 21x²–19x–2=0 53) 13x²–8x–5=0 54) 17x²+15x–2=0 Работа №29 Решите уравнения 1) x²–20x+99=0 2) x²–9x+20=0 3) x²–8x+15=0 4) x²–13x+30=0 5) x²–3x+2=0 6) x²–8x+12=0 7) x²+7x+6=0 8) x²+8x+15=0 9) x²+7x+12=0 10) x²+14x+40=0 11) x²+11x+18=0 12) x²+18x+80=0 13) x²–22x+117=0 14) x²+18x+72=0 15) x²+16x+55=0 16) x²+16x+60=0 17) x²–18x+77=0 18) x²+23x+120=0 19) x²–x–42=0 20) x²–3x–10=0 21) x²–2x–63=0 22) x²–2x–3=0 23) x²+3x–40=0 24) x²+x–6=0 25) x²–3x–10=0 26) x²–x–6=0 27) x²–6x–16=0 28) x²–2x–15=0 29) x²–9x–112=0 30) x²–15x+54=0 31) x²+21x+38=0 32) x²+20x+64=0 33) x²+13x+22=0 34) x²+20x+51=0 35) x²+16x+48=0 36) x²+28x+96=0 37) x²–224x+663=0 38) x²+434x+1720=0 39) x²+138x+917=0 40) x²–245x+726=0 41) x²–403x+402=0 42) x²–215x+636=0 43) x²–10x–3575=0 44) x²–12x–364=0 45) x²+8x–384=0 46) x²+6x–1591=0 47) x²–14x–9951=0 48) x²+8x–1584=0 49) 3x²–2x–5=0 50) 7x²–3x–4=0 51) 7x²+4x–11=0 52) 3x²–4x–7=0 53) 17x²+19x–36=0 54) 25x²+3x–22=0 Работа №30 Решите уравнения 1) x²–14x+48=0 2) x²–13x+30=0 3) x²–13x+40=0 4) x²–19x+90=0 5) x²–20x+99=0 6) x²–14x+33=0 7) x²+19x+90=0 8) x²+12x+27=0 9) x²+11x+30=0 10) x²+7x+10=0 11) x²+11x+24=0 12) x²+17x+72=0 13) x²+19x+70=0 14) x²+23x+126=0 15) x²+15x+44=0 16) x²+18x+80=0 17) x²+17x+60=0 18) x²+19x+90=0 19) x²+5x–24=0 20) x²–3x–10=0 21) x²+8x–9=0 22) x²–x–72=0 23) x²–7x–18=0 24) x²+3x–28=0 25) x²–17x+72=0 26) x²+15x+44=0 27) x²+8x–128=0 28) x²+27x+162=0 29) x²–16x–36=0 30) x²–13x–114=0 31) x²+22x+85=0 32) x²+25x+46=0 33) x²+22x+57=0 34) x²+29x+100=0 35) x²+31x+108=0 36) x²+29x+28=0 37) x²+317x+1866=0 38) x²+404x+1600=0 39) x²+108x+707=0 40) x²+421x+420=0 41) x²+401x+400=0 42) x²+227x+1110=0 43) x²–2x–399=0 44) x²–10x–375=0 45) x²+2x–4899=0 46) x²–2x–6399=0 47) x²+12x–2464=0 48) x²–6x–4891=0 49) 5x²–6x+1=0 50) 10x²+11x+1=0 51) 4x²–3x–1=0 52) 2x²+21x–23=0 53) 12x²–23x–35=0 54) 21x²+10x–11=0 Работа №31 Решите уравнения 1) x²–6x+8=0 2) x²–15x+56=0 3) x²–10x+21=0 4) x²–9x+20=0 5) x²–12x+35=0 6) x²–11x+24=0 7) x²+11x+28=0 8) x²+11x+24=0 9) x²+8x+16=0 10) x²+9x+18=0 11) x²+15x+54=0 12) x²+18x+80=0 13) x²–22x+117=0 14) x²–19x+90=0 15) x²+16x+39=0 16) x²+17x+66=0 17) x²+17x+30=0 18) x²–13x+22=0 19) x²+6x–7=0 20) x²–5x–36=0 21) x²+5x–36=0 22) x²+4x–12=0 23) x²+x–42=0 24) x²–x–6=0 25) x²–15x–34=0 26) x²+11x–102=0 27) x²+4x–45=0 28) x²+4x–32=0 29) x²+x–20=0 30) x²+18x+81=0 31) x²+14x+13=0 32) x²+25x+46=0 33) x²+25x+114=0 34) x²+20x+36=0 35) x²+31x+130=0 36) x²+34x+168=0 37) x²–307x+1510=0 38) x²–405x+2000=0 39) x²+244x+960=0 40) x²+145x+564=0 41) x²–433x+1290=0 42) x²–128x+732=0 43) x²–12x–1564=0 44) x²+2x–899=0 45) x²+8x–4884=0 46) x²–12x–864=0 47) x²+4x–9996=0 48) x²+14x–1551=0 49) 5x²+6x–11=0 50) 7x²+4x–3=0 51) 12x²+7x–19=0 52) 5x²–21x+16=0 53) 9x²+16x–25=0 54) 28x²+29x–57=0 Работа №32 Решите уравнения 1) x²–8x+12=0 2) x²–9x+20=0 3) x²–12x+36=0 4) x²–10x+21=0 5) x²–7x+6=0 6) x²–17x+72=0 7) x²+11x+28=0 8) x²+16x+63=0 9) x²+21x+110=0 10) x²+5x+6=0 11) x²+13x+36=0 12) x²+13x+22=0 13) x²–17x+30=0 14) x²–19x+70=0 15) x²+19x+78=0 16) x²+16x+39=0 17) x²–19x+60=0 18) x²–21x+108=0 19) x²–x–42=0 20) x²–3x–18=0 21) x²–5x–14=0 22) x²–5x–6=0 23) x²–x–20=0 24) x²–4x–5=0 25) x²–9x–52=0 26) x²–6x–16=0 27) x²+27x+162=0 28) x²–6x–72=0 29) x²–9x+14=0 30) x²+18x+81=0 31) x²+29x+154=0 32) x²+23x+60=0 33) x²+30x+144=0 34) x²+35x+196=0 35) x²+15x+14=0 36) x²+22x+21=0 37) x²+148x+852=0 38) x²+323x+960=0 39) x²+137x+786=0 40) x²+149x+994=0 41) x²+235x+1150=0 42) x²–245x+964=0 43) x²–8x–384=0 44) x²–8x–2484=0 45) x²+8x–3584=0 46) x²+4x–396=0 47) x²–2x–8099=0 48) x²+2x–2499=0 49) 6x²+5x–1=0 50) 7x²–6x–13=0 51) 9x²+4x–13=0 52) 9x²–17x+8=0 53) 21x²+16x–5=0 54) 24x²–13x–11=0 Работа №33 Решите уравнения 1) x²–13x+22=0 2) x²–14x+40=0 3) x²–18x+80=0 4) x²–16x+60=0 5) x²–4x+4=0 6) x²–5x+6=0 7) x²+10x+25=0 8) x²+13x+30=0 9) x²+8x+7=0 10) x²+17x+72=0 11) x²+14x+40=0 12) x²+19x+90=0 13) x²–17x+42=0 14) x²+18x+72=0 15) x²–15x+50=0 16) x²+13x+22=0 17) x²+17x+52=0 18) x²+24x+135=0 19) x²–x–12=0 20) x²+3x–54=0 21) x²–2x–24=0 22) x²–6x–7=0 23) x²+5x–24=0 24) x²+7x–18=0 25) x²–8x–65=0 26) x²+3x–18=0 27) x²+24x+135=0 28) x²–5x–126=0 29) x²+14x+48=0 30) x²+15x+50=0 31) x²+16x+60=0 32) x²+17x+66=0 33) x²+13x+12=0 34) x²+19x+48=0 35) x²+21x+68=0 36) x²+16x+55=0 37) x²+432x+431=0 38) x²–204x+404=0 39) x²–219x+1484=0 40) x²+224x+663=0 41) x²+442x+441=0 42) x²–216x+1260=0 43) x²–14x–1551=0 44) x²+2x–399=0 45) x²–2x–8099=0 46) x²+8x–4884=0 47) x²+12x–364=0 48) x²+10x–8075=0 49) 5x²+6x–11=0 50) 5x²–9x+4=0 51) 8x²–15x+7=0 52) 9x²+16x+7=0 53) 8x²–5x–13=0 54) 25x²+12x–13=0 Работа №34 Решите уравнения 1) x²–10x+9=0 2) x²–15x+54=0 3) x²–10x+16=0 4) x²–15x+56=0 5) x²–16x+60=0 6) x²–14x+40=0 7) x²+11x+30=0 8) x²+15x+56=0 9) x²+8x+7=0 10) x²+7x+12=0 11) x²+12x+36=0 12) x²+14x+40=0 13) x²–19x+60=0 14) x²–20x+96=0 15) x²+13x+30=0 16) x²–23x+126=0 17) x²+24x+135=0 18) x²–20x+91=0 19) x²+5x–6=0 20) x²–3x–10=0 21) x²+x–30=0 22) x²+x–12=0 23) x²–x–12=0 24) x²+5x–14=0 25) x²+11x–42=0 26) x²+16x+63=0 27) x²–5x–50=0 28) x²–4x–12=0 29) x²–17x+70=0 30) x²+4x–32=0 31) x²+21x+90=0 32) x²+24x+80=0 33) x²+21x+98=0 34) x²+32x+112=0 35) x²+19x+18=0 36) x²+28x+147=0 37) x²+128x+847=0 38) x²+142x+141=0 39) x²–226x+1320=0 40) x²–207x+1400=0 41) x²+403x+802=0 42) x²+416x+2460=0 43) x²–12x–1564=0 44) x²+10x–2475=0 45) x²–8x–8084=0 46) x²–12x–864=0 47) x²–8x–884=0 48) x²–14x–8051=0 49) 5x²–6x+1=0 50) 2x²–9x–11=0 51) 16x²+15x–31=0 52) 12x²+17x–29=0 53) 25x²–12x–37=0 54) 4x²–19x–23=0 Работа №35 Решите уравнения 1) x²–10x+9=0 2) x²–13x+40=0 3) x²–14x+40=0 4) x²–7x+6=0 5) x²–19x+90=0 6) x²–14x+49=0 7) x²+8x+15=0 8) x²+13x+22=0 9) x²+16x+60=0 10) x²+8x+12=0 11) x²+6x+9=0 12) x²+10x+16=0 13) x²–16x+39=0 14) x²+24x+135=0 15) x²–18x+56=0 16) x²+15x+50=0 17) x²+15x+44=0 18) x²–22x+112=0 19) x²+x–6=0 20) x²+3x–40=0 21) x²–5x–14=0 22) x²+2x–15=0 23) x²+x–56=0 24) x²–4x–5=0 25) x²+18x+72=0 26) x²+22x+96=0 27) x²–14x+48=0 28) x²+14x+45=0 29) x²–9x+20=0 30) x²+7x–144=0 31) x²+31x+58=0 32) x²+22x+72=0 33) x²+13x+12=0 34) x²+25x+46=0 35) x²+18x+45=0 36) x²+20x+75=0 37) x²–347x+1710=0 38) x²+206x+1005=0 39) x²–137x+786=0 40) x²+402x+401=0 41) x²–443x+442=0 42) x²–134x+264=0 43) x²+4x–3596=0 44) x²+12x–6364=0 45) x²+2x–4899=0 46) x²+8x–6384=0 47) x²+8x–4884=0 48) x²+6x–891=0 49) 5x²–6x+1=0 50) 11x²–8x–19=0 51) 13x²–3x–16=0 52) 4x²–19x+15=0 53) 3x²–7x+4=0 54) 6x²–23x–29=0 Работа №36 Решите уравнения 1) x²–7x+12=0 2) x²–10x+16=0 3) x²–17x+72=0 4) x²–10x+9=0 5) x²–12x+32=0 6) x²–17x+66=0 7) x²+10x+24=0 8) x²+9x+8=0 9) x²+15x+50=0 10) x²+9x+18=0 11) x²+12x+20=0 12) x²+11x+24=0 13) x²+13x+22=0 14) x²–15x+50=0 15) x²–18x+72=0 16) x²+16x+60=0 17) x²+14x+24=0 18) x²–17x+60=0 19) x²–4x–45=0 20) x²–x–12=0 21) x²–5x–6=0 22) x²+4x–32=0 23) x²–8x–9=0 24) x²–5x–36=0 25) x²–2x–99=0 26) x²–21x+104=0 27) x²–11x–26=0 28) x²–3x–70=0 29) x²–12x–28=0 30) x²–23x+126=0 31) x²+34x+168=0 32) x²+19x+34=0 33) x²+19x+70=0 34) x²+22x+105=0 35) x²+16x+55=0 36) x²+31x+58=0 37) x²+204x+603=0 38) x²+444x+1323=0 39) x²+237x+1160=0 40) x²+331x+330=0 41) x²–335x+996=0 42) x²+409x+2814=0 43) x²–6x–391=0 44) x²–2x–399=0 45) x²–4x–9996=0 46) x²+6x–391=0 47) x²–6x–891=0 48) x²+2x–9999=0 49) 4x²+5x–9=0 50) 9x²+8x–1=0 51) 16x²–5x–21=0 52) 19x²–2x–17=0 53) 16x²+9x–7=0 54) 30x²–19x–49=0 Работа №37 Решите уравнения 1) x²–12x+32=0 2) x²–10x+25=0 3) x²–9x+20=0 4) x²–13x+42=0 5) x²–9x+14=0 6) x²–10x+16=0 7) x²+21x+110=0 8) x²+13x+36=0 9) x²+11x+30=0 10) x²+4x+3=0 11) x²+13x+42=0 12) x²+6x+9=0 13) x²–14x+24=0 14) x²–16x+28=0 15) x²+17x+66=0 16) x²+23x+120=0 17) x²+15x+36=0 18) x²–21x+90=0 19) x²+4x–12=0 20) x²–6x–27=0 21) x²–3x–54=0 22) x²+6x–16=0 23) x²–3x–40=0 24) x²–x–56=0 25) x²–17x+42=0 26) x²+13x–114=0 27) x²–10x–56=0 28) x²+14x+40=0 29) x²–15x+36=0 30) x²–11x+28=0 31) x²+15x+26=0 32) x²+28x+27=0 33) x²+26x+88=0 34) x²+26x+25=0 35) x²+31x+150=0 36) x²+12x+11=0 37) x²+223x+442=0 38) x²–303x+602=0 39) x²+413x+1230=0 40) x²–245x+726=0 41) x²+116x+660=0 42) x²+105x+404=0 43) x²+2x–899=0 44) x²–6x–891=0 45) x²–2x–2499=0 46) x²–12x–864=0 47) x²+6x–3591=0 48) x²+4x–396=0 49) 5x²+6x+1=0 50) 9x²–7x–2=0 51) 13x²+2x–15=0 52) 17x²–4x–13=0 53) 25x²+11x–36=0 54) 5x²+27x–32=0 Работа №38 Решите уравнения 1) x²–18x+77=0 2) x²–13x+30=0 3) x²–10x+9=0 4) x²–14x+33=0 5) x²–14x+45=0 6) x²–17x+66=0 7) x²+6x+5=0 8) x²+8x+16=0 9) x²+11x+24=0 10) x²+6x+8=0 11) x²+13x+42=0 12) x²+9x+18=0 13) x²–16x+60=0 14) x²+20x+99=0 15) x²+17x+30=0 16) x²–15x+36=0 17) x²+15x+44=0 18) x²+22x+112=0 19) x²+6x–7=0 20) x²–5x–24=0 21) x²–3x–10=0 22) x²+3x–40=0 23) x²–3x–18=0 24) x²–4x–45=0 25) x²–3x–28=0 26) x²+x–72=0 27) x²–20x+91=0 28) x²+21x+90=0 29) x²–21x+90=0 30) x²–20x+84=0 31) x²+28x+27=0 32) x²+17x+30=0 33) x²+12x+20=0 34) x²+23x+76=0 35) x²+16x+39=0 36) x²+30x+56=0 37) x²+144x+423=0 38) x²+114x+333=0 39) x²–124x+244=0 40) x²+304x+1200=0 41) x²+145x+564=0 42) x²–114x+224=0 43) x²–12x–864=0 44) x²–14x–4851=0 45) x²–4x–396=0 46) x²–2x–8099=0 47) x²+12x–4864=0 48) x²–10x–375=0 49) 3x²+4x+1=0 50) 10x²+7x–3=0 51) 9x²+13x–22=0 52) 17x²+11x–6=0 53) 7x²+20x–27=0 54) 5x²–17x–22=0 Работа №39 Решите уравнения 1) x²–17x+70=0 2) x²–18x+81=0 3) x²–7x+6=0 4) x²–11x+28=0 5) x²–11x+24=0 6) x²–10x+16=0 7) x²+18x+80=0 8) x²+9x+18=0 9) x²+9x+20=0 10) x²+17x+66=0 11) x²+11x+28=0 12) x²+19x+88=0 13) x²–17x+60=0 14) x²+19x+70=0 15) x²+23x+126=0 16) x²–21x+108=0 17) x²–20x+91=0 18) x²+21x+108=0 19) x²+2x–15=0 20) x²+7x–18=0 21) x²+7x–8=0 22) x²+3x–40=0 23) x²–5x–14=0 24) x²–2x–35=0 25) x²+11x+28=0 26) x²+18x+32=0 27) x²–13x–68=0 28) x²+17x+60=0 29) x²–3x–70=0 30) x²+18x+72=0 31) x²+15x+50=0 32) x²+16x+48=0 33) x²+25x+46=0 34) x²+18x+32=0 35) x²+21x+68=0 36) x²+24x+44=0 37) x²+335x+1324=0 38) x²+115x+336=0 39) x²+433x+1290=0 40) x²+104x+303=0 41) x²–302x+301=0 42) x²–143x+420=0 43) x²–6x–3591=0 44) x²–6x–8091=0 45) x²–8x–3584=0 46) x²–12x–864=0 47) x²–2x–6399=0 48) x²–8x–884=0 49) 3x²–4x–7=0 50) 5x²+6x+1=0 51) 3x²+11x+8=0 52) 11x²+20x–31=0 53) 22x²+15x–37=0 54) 17x²+23x–40=0 Работа №40 Решите уравнения 1) x²–16x+55=0 2) x²–18x+81=0 3) x²–12x+32=0 4) x²–13x+40=0 5) x²–14x+45=0 6) x²–4x+3=0 7) x²+11x+30=0 8) x²+7x+6=0 9) x²+12x+20=0 10) x²+12x+32=0 11) x²+9x+18=0 12) x²+15x+56=0 13) x²+12x+20=0 14) x²+16x+28=0 15) x²–22x+117=0 16) x²+19x+78=0 17) x²+22x+112=0 18) x²–20x+96=0 19) x²+3x–10=0 20) x²–5x–24=0 21) x²+6x–27=0 22) x²+3x–4=0 23) x²–8x–9=0 24) x²–3x–18=0 25) x²–3x–10=0 26) x²–7x+10=0 27) x²–12x–133=0 28) x²+15x+54=0 29) x²+13x–114=0 30) x²–11x–102=0 31) x²+32x+112=0 32) x²+25x+46=0 33) x²+30x+104=0 34) x²+22x+40=0 35) x²+26x+48=0 36) x²+21x+38=0 37) x²–315x+936=0 38) x²–307x+2100=0 39) x²–246x+1205=0 40) x²+302x+301=0 41) x²+316x+1860=0 42) x²+347x+1710=0 43) x²+2x–4899=0 44) x²+8x–4884=0 45) x²+2x–2499=0 46) x²+6x–891=0 47) x²+12x–1564=0 48) x²–10x–1575=0 49) 3x²–4x+1=0 50) 11x²–8x–19=0 51) 5x²–2x–7=0 52) 7x²–19x–26=0 53) 13x²–16x+3=0 54) 28x²–29x+1=0 Работа №41 Решите уравнения 1) x²–12x+35=0 2) x²–8x+15=0 3) x²–7x+10=0 4) x²–15x+54=0 5) x²–18x+80=0 6) x²–10x+24=0 7) x²+9x+18=0 8) x²+13x+22=0 9) x²+11x+10=0 10) x²+18x+80=0 11) x²+15x+50=0 12) x²+21x+110=0 13) x²–21x+90=0 14) x²–20x+96=0 15) x²–18x+72=0 16) x²+13x+22=0 17) x²+15x+36=0 18) x²–18x+77=0 19) x²+3x–4=0 20) x²–3x–18=0 21) x²+4x–45=0 22) x²–5x–14=0 23) x²–2x–24=0 24) x²–2x–35=0 25) x²–x–12=0 26) x²+11x+28=0 27) x²–24x+119=0 28) x²–3x–10=0 29) x²+8x–105=0 30) x²+19x+48=0 31) x²+26x+133=0 32) x²+16x+39=0 33) x²+18x+56=0 34) x²+22x+57=0 35) x²+27x+110=0 36) x²+30x+56=0 37) x²+115x+550=0 38) x²–403x+402=0 39) x²–313x+930=0 40) x²–213x+212=0 41) x²+129x+854=0 42) x²–413x+822=0 43) x²–8x–6384=0 44) x²+8x–384=0 45) x²+2x–2499=0 46) x²+14x–351=0 47) x²+8x–884=0 48) x²–4x–4896=0 49) 5x²–3x–2=0 50) 8x²+3x–5=0 51) 7x²–11x–18=0 52) 18x²+5x–23=0 53) 19x²–7x–12=0 54) 21x²–11x–32=0 Работа №42 Решите уравнения 1) x²–10x+16=0 2) x²–11x+10=0 3) x²–11x+18=0 4) x²–12x+32=0 5) x²–8x+12=0 6) x²–11x+30=0 7) x²+6x+8=0 8) x²+16x+55=0 9) x²+15x+54=0 10) x²+7x+12=0 11) x²+11x+24=0 12) x²+12x+32=0 13) x²–21x+90=0 14) x²+16x+39=0 15) x²–19x+84=0 16) x²–19x+78=0 17) x²+14x+24=0 18) x²+18x+45=0 19) x²+3x–10=0 20) x²+6x–27=0 21) x²+5x–14=0 22) x²+4x–45=0 23) x²–5x–36=0 24) x²+x–20=0 25) x²+x–12=0 26) x²–15x–76=0 27) x²–9x+20=0 28) x²–13x–114=0 29) x²–21x+38=0 30) x²–12x+35=0 31) x²+30x+161=0 32) x²+28x+52=0 33) x²+14x+13=0 34) x²+26x+48=0 35) x²+29x+78=0 36) x²+31x+168=0 37) x²+126x+720=0 38) x²+306x+1208=0 39) x²–336x+1980=0 40) x²+134x+520=0 41) x²–406x+2400=0 42) x²+122x+240=0 43) x²–10x–4875=0 44) x²+4x–3596=0 45) x²+4x–4896=0 46) x²–10x–9975=0 47) x²–4x–896=0 48) x²–6x–891=0 49) 5x²–3x–8=0 50) 9x²–5x–4=0 51) 4x²+7x+3=0 52) 9x²–17x–26=0 53) 7x²+20x–27=0 54) 25x²+22x–47=0 Работа №43 Решите уравнения 1) x²–13x+30=0 2) x²–11x+10=0 3) x²–8x+12=0 4) x²–14x+40=0 5) x²–10x+21=0 6) x²–9x+18=0 7) x²+15x+50=0 8) x²+14x+48=0 9) x²+14x+45=0 10) x²+10x+21=0 11) x²+5x+4=0 12) x²+19x+88=0 13) x²–17x+52=0 14) x²+18x+72=0 15) x²–18x+65=0 16) x²+19x+90=0 17) x²–18x+77=0 18) x²+20x+96=0 19) x²–5x–24=0 20) x²–7x–8=0 21) x²+x–20=0 22) x²+2x–24=0 23) x²–3x–28=0 24) x²–x–30=0 25) x²+x–12=0 26) x²+x–72=0 27) x²+3x–18=0 28) x²–17x+52=0 29) x²+4x–32=0 30) x²–7x–18=0 31) x²+15x+36=0 32) x²+17x+60=0 33) x²+19x+34=0 34) x²+25x+24=0 35) x²+11x+10=0 36) x²+21x+80=0 37) x²+307x+1806=0 38) x²–343x+342=0 39) x²+424x+844=0 40) x²–402x+401=0 41) x²–202x+400=0 42) x²+325x+966=0 43) x²–14x–6351=0 44) x²+14x–9951=0 45) x²+12x–864=0 46) x²+2x–1599=0 47) x²–10x–4875=0 48) x²–12x–864=0 49) 5x²–4x–9=0 50) 3x²+11x–14=0 51) 9x²–16x+7=0 52) 21x²–11x–10=0 53) 21x²–13x–8=0 54) 20x²+31x–51=0 Работа №44 Решите уравнения 1) x²–14x+40=0 2) x²–16x+64=0 3) x²–5x+6=0 4) x²–9x+18=0 5) x²–6x+9=0 6) x²–19x+90=0 7) x²+21x+110=0 8) x²+19x+88=0 9) x²+6x+8=0 10) x²+12x+32=0 11) x²+16x+60=0 12) x²+10x+24=0 13) x²+19x+78=0 14) x²+14x+24=0 15) x²–22x+112=0 16) x²–20x+75=0 17) x²–17x+60=0 18) x²+21x+104=0 19) x²+2x–8=0 20) x²+3x–54=0 21) x²–2x–48=0 22) x²+x–20=0 23) x²+4x–5=0 24) x²–2x–24=0 25) x²–8x–20=0 26) x²+4x–32=0 27) x²–21x+54=0 28) x²+2x–15=0 29) x²–x–42=0 30) x²+x–72=0 31) x²+26x+48=0 32) x²+17x+30=0 33) x²+11x+10=0 34) x²+24x+23=0 35) x²+23x+60=0 36) x²+18x+65=0 37) x²+345x+1026=0 38) x²–135x+650=0 39) x²–346x+2040=0 40) x²–214x+424=0 41) x²+207x+1400=0 42) x²–121x+120=0 43) x²+10x–3575=0 44) x²–4x–6396=0 45) x²–8x–6384=0 46) x²–4x–1596=0 47) x²–6x–8091=0 48) x²+8x–384=0 49) 2x²+5x+3=0 50) 4x²–11x–15=0 51) 11x²+8x–19=0 52) 7x²+4x–3=0 53) 11x²–24x–35=0 54) 26x²–19x–45=0 Работа №45 Решите уравнения 1) x²–18x+81=0 2) x²–11x+30=0 3) x²–16x+63=0 4) x²–15x+50=0 5) x²–9x+14=0 6) x²–10x+21=0 7) x²+5x+6=0 8) x²+14x+45=0 9) x²+14x+49=0 10) x²+12x+36=0 11) x²+9x+20=0 12) x²+10x+16=0 13) x²–12x+20=0 14) x²–21x+108=0 15) x²+21x+90=0 16) x²+16x+60=0 17) x²+13x+30=0 18) x²+15x+50=0 19) x²–2x–63=0 20) x²+5x–36=0 21) x²+3x–54=0 22) x²–3x–4=0 23) x²–6x–27=0 24) x²–7x–8=0 25) x²+3x–28=0 26) x²–x–20=0 27) x²+16x–57=0 28) x²–24x+119=0 29) x²+12x–45=0 30) x²–9x+18=0 31) x²+22x+21=0 32) x²+31x+130=0 33) x²+17x+30=0 34) x²+17x+42=0 35) x²+24x+23=0 36) x²+21x+98=0 37) x²–215x+844=0 38) x²+243x+242=0 39) x²–121x+120=0 40) x²–436x+2580=0 41) x²+328x+1932=0 42) x²–446x+2640=0 43) x²+10x–875=0 44) x²+6x–8091=0 45) x²+4x–1596=0 46) x²–10x–3575=0 47) x²+2x–899=0 48) x²–2x–1599=0 49) 6x²–5x–1=0 50) 2x²–3x+1=0 51) 16x²+15x–31=0 52) 9x²+10x+1=0 53) 4x²+21x+17=0 54) 25x²+12x–37=0 Работа №46 Решите уравнения 1) x²–16x+63=0 2) x²–7x+12=0 3) x²–17x+70=0 4) x²–12x+35=0 5) x²–10x+24=0 6) x²–11x+30=0 7) x²+10x+9=0 8) x²+10x+24=0 9) x²+12x+35=0 10) x²+14x+48=0 11) x²+13x+42=0 12) x²+14x+33=0 13) x²+21x+98=0 14) x²+22x+105=0 15) x²+23x+120=0 16) x²–20x+96=0 17) x²–19x+60=0 18) x²+16x+28=0 19) x²+3x–18=0 20) x²–6x–27=0 21) x²+3x–54=0 22) x²+6x–7=0 23) x²–3x–4=0 24) x²+4x–21=0 25) x²–11x–80=0 26) x²–15x+36=0 27) x²–9x–52=0 28) x²+11x+18=0 29) x²–14x–51=0 30) x²+5x–104=0 31) x²+20x+36=0 32) x²+13x+12=0 33) x²+19x+34=0 34) x²+19x+70=0 35) x²+23x+112=0 36) x²+26x+133=0 37) x²+232x+231=0 38) x²+335x+1650=0 39) x²–421x+420=0 40) x²+132x+260=0 41) x²+325x+1284=0 42) x²+303x+302=0 43) x²–12x–8064=0 44) x²–2x–9999=0 45) x²–2x–2499=0 46) x²–4x–896=0 47) x²–14x–8051=0 48) x²+12x–864=0 49) 4x²+5x–9=0 50) 7x²+10x+3=0 51) 8x²+15x–23=0 52) 19x²–14x–33=0 53) 13x²–6x–19=0 54) 28x²–25x–53=0 Работа №47 Решите уравнения 1) x²–7x+6=0 2) x²–14x+48=0 3) x²–14x+49=0 4) x²–10x+24=0 5) x²–4x+3=0 6) x²–10x+21=0 7) x²+6x+8=0 8) x²+17x+66=0 9) x²+9x+18=0 10) x²+13x+42=0 11) x²+11x+28=0 12) x²+19x+90=0 13) x²–19x+84=0 14) x²–22x+117=0 15) x²–16x+28=0 16) x²–15x+50=0 17) x²+17x+52=0 18) x²+15x+36=0 19) x²+2x–3=0 20) x²–x–12=0 21) x²+3x–40=0 22) x²+x–42=0 23) x²+5x–6=0 24) x²–3x–18=0 25) x²–19x+84=0 26) x²+13x+36=0 27) x²–12x+32=0 28) x²+9x–52=0 29) x²+7x+10=0 30) x²+3x–54=0 31) x²+23x+22=0 32) x²+23x+102=0 33) x²+33x+162=0 34) x²+34x+168=0 35) x²+30x+161=0 36) x²+26x+69=0 37) x²+448x+2652=0 38) x²–105x+500=0 39) x²+113x+112=0 40) x²–407x+2406=0 41) x²–106x+408=0 42) x²+214x+424=0 43) x²–10x–6375=0 44) x²–14x–1551=0 45) x²+10x–9975=0 46) x²–8x–9984=0 47) x²–2x–6399=0 48) x²+6x–2491=0 49) 2x²+5x+3=0 50) 11x²–2x–13=0 51) 6x²+11x–17=0 52) 10x²+11x–21=0 53) 16x²+21x+5=0 54) 17x²–6x–23=0 Работа №48 Решите уравнения 1) x²–16x+63=0 2) x²–14x+40=0 3) x²–20x+99=0 4) x²–15x+54=0 5) x²–14x+49=0 6) x²–14x+48=0 7) x²+7x+10=0 8) x²+11x+28=0 9) x²+11x+10=0 10) x²+12x+35=0 11) x²+16x+55=0 12) x²+11x+18=0 13) x²+14x+40=0 14) x²+18x+45=0 15) x²–21x+98=0 16) x²–17x+42=0 17) x²+15x+26=0 18) x²–24x+135=0 19) x²–4x–5=0 20) x²+6x–16=0 21) x²+5x–6=0 22) x²–3x–4=0 23) x²–2x–63=0 24) x²+x–20=0 25) x²–x–6=0 26) x²–7x+12=0 27) x²–4x+4=0 28) x²–21x+90=0 29) x²+5x–24=0 30) x²+6x–16=0 31) x²+27x+92=0 32) x²+18x+17=0 33) x²+29x+28=0 34) x²+20x+64=0 35) x²+32x+156=0 36) x²+17x+52=0 37) x²+137x+910=0 38) x²+114x+224=0 39) x²+307x+2100=0 40) x²+123x+242=0 41) x²+333x+662=0 42) x²–304x+1200=0 43) x²+12x–3564=0 44) x²–4x–3596=0 45) x²–2x–399=0 46) x²+8x–6384=0 47) x²+10x–3575=0 48) x²–14x–6351=0 49) 5x²+2x–7=0 50) 3x²–7x+4=0 51) 9x²+2x–7=0 52) 11x²+3x–8=0 53) 2x²–21x+19=0 54) 2x²+13x–15=0 Работа №49 Решите уравнения 1) x²–4x+4=0 2) x²–17x+72=0 3) x²–19x+90=0 4) x²–9x+8=0 5) x²–15x+44=0 6) x²–10x+25=0 7) x²+9x+14=0 8) x²+6x+8=0 9) x²+8x+15=0 10) x²+20x+100=0 11) x²+13x+40=0 12) x²+7x+10=0 13) x²–19x+78=0 14) x²+19x+84=0 15) x²+14x+33=0 16) x²–17x+52=0 17) x²+19x+90=0 18) x²–14x+24=0 19) x²–x–72=0 20) x²+x–12=0 21) x²+6x–27=0 22) x²+6x–7=0 23) x²–4x–32=0 24) x²+3x–18=0 25) x²+23x+120=0 26) x²+13x+30=0 27) x²–x–42=0 28) x²+3x–108=0 29) x²–5x–14=0 30) x²–18x+56=0 31) x²+20x+84=0 32) x²+24x+119=0 33) x²+15x+26=0 34) x²+29x+78=0 35) x²+18x+72=0 36) x²+18x+32=0 37) x²–343x+342=0 38) x²–309x+2114=0 39) x²+113x+222=0 40) x²+249x+1694=0 41) x²–114x+440=0 42) x²–306x+1800=0 43) x²–8x–4884=0 44) x²+12x–3564=0 45) x²–4x–4896=0 46) x²–10x–375=0 47) x²+12x–2464=0 48) x²+14x–4851=0 49) 2x²–3x+1=0 50) 9x²+5x–14=0 51) 10x²–9x–1=0 52) 4x²+11x+7=0 53) 19x²+2x–17=0 54) 23x²+26x+3=0 Работа №50 Решите уравнения 1) x²–18x+77=0 2) x²–11x+28=0 3) x²–7x+10=0 4) x²–13x+30=0 5) x²–13x+42=0 6) x²–13x+36=0 7) x²+15x+44=0 8) x²+6x+8=0 9) x²+12x+11=0 10) x²+13x+40=0 11) x²+13x+22=0 12) x²+12x+20=0 13) x²+19x+84=0 14) x²+12x+20=0 15) x²+22x+112=0 16) x²–14x+24=0 17) x²–17x+60=0 18) x²–19x+90=0 19) x²–4x–5=0 20) x²–4x–32=0 21) x²+4x–12=0 22) x²–2x–35=0 23) x²–4x–21=0 24) x²–x–30=0 25) x²+14x+48=0 26) x²–3x–28=0 27) x²–x–72=0 28) x²+19x+78=0 29) x²–21x+38=0 30) x²–3x–40=0 31) x²+14x+13=0 32) x²+23x+112=0 33) x²+28x+147=0 34) x²+27x+92=0 35) x²+16x+15=0 36) x²+16x+55=0 37) x²–335x+1650=0 38) x²+346x+2040=0 39) x²+334x+993=0 40) x²–333x+662=0 41) x²+332x+331=0 42) x²+117x+560=0 43) x²–2x–399=0 44) x²+2x–1599=0 45) x²–10x–375=0 46) x²–2x–4899=0 47) x²–4x–9996=0 48) x²–4x–4896=0 49) 3x²–4x–7=0 50) 4x²+7x+3=0 51) 15x²–11x–26=0 52) 16x²–19x–35=0 53) 17x²+11x–28=0 54) 15x²–29x+14=0 Теорема ВиетаВ математике существуют специальные приемы, с которыми многие квадратные уравнения решаются очень быстро и без всяких дискриминантов. Более того, при надлежащей тренировке многие начинают решать квадратные уравнения устно, буквально «с первого взгляда». К сожалению, в современном курсе школьной математики подобные технологии почти не изучаются. А знать надо! И сегодня мы рассмотрим один из таких приемов — теорему Виета. Для начала введем новое определение.
Примеры:
Разумеется, любое квадратное уравнение вида ax2 + bx + c = 0 можно сделать приведенным — достаточно разделить все коэффициенты на число a. Мы всегда можем так поступить, поскольку из определения квадратного уравнения следует, что a ≠ 0. Правда, далеко не всегда эти преобразования будут полезны для отыскания корней. Чуть ниже мы убедимся, что делать это надо лишь тогда, когда в итоговом приведенном квадратом уравнении все коэффициенты будут целочисленными. А пока рассмотрим простейшие примеры:
Разделим каждое уравнение на коэффициент при переменной x2. Получим:
Как видите, приведенные квадратные уравнения могут иметь целые коэффициенты даже в том случае, когда исходное уравнение содержало дроби. Теперь сформулируем основную теорему, для которой, собственно, и вводилось понятие приведенного квадратного уравнения:
Примеры. Для простоты будем рассматривать только приведенные квадратные уравнения, не требующие дополнительных преобразований:
Теорема Виета дает нам дополнительную информацию о корнях квадратного уравнения. На первый взгляд это может показаться сложным, но даже при минимальной тренировке вы научитесь «видеть» корни и буквально угадывать их за считанные секунды.
Попробуем выписать коэффициенты по теореме Виета и «угадать» корни:
Из приведенных рассуждений видно, как теорема Виета упрощает решение квадратных уравнений. Никаких сложных вычислений, никаких арифметических корней и дробей. И даже дискриминант (см. урок «Решение квадратных уравнений») нам не потребовался. Разумеется, во всех размышлениях мы исходили из двух важных предположений, которые, вообще говоря, не всегда выполняются в реальных задачах:
Однако в типичных математических задачах эти условия выполняются. Если же в результате вычислений получилось «плохое» квадратное уравнение (коэффициент при x2 отличен от 1), это легко исправить — взгляните на примеры в самом начале урока. Про корни вообще молчу: что это за задача, в которой нет ответа? Конечно, корни будут. Таким образом, общая схема решения квадратных уравнений по теореме Виета выглядит следующим образом:
Итак, перед нами уравнение, которое не является приведенным, т.к. коэффициент a = 5. Разделим все на 5, получим: x2 − 7x + 10 = 0. Все коэффициенты квадратного уравнения целочисленные — попробуем решить по теореме Виета. Имеем: x1 + x2 = −(−7) = 7; x1 · x2 = 10. В данном случае корни угадываются легко — это 2 и 5. Считать через дискриминант не надо.
Смотрим: −5x2 + 8x − 2,4 = 0 — это уравнение не является приведенным, разделим обе стороны на коэффициент a = −5. Получим: x2 − 1,6x + 0,48 = 0 — уравнение с дробными коэффициентами. Лучше вернуться к исходному уравнению и считать через дискриминант: −5x2 + 8x − 2,4 = 0 ⇒ D = 82 − 4 · (−5) · (−2,4) = 16 ⇒ … ⇒ x1 = 1,2; x2 = 0,4.
Для начала разделим все на коэффициент a = 2. Получится уравнение x2 + 5x − 300 = 0. Это приведенное уравнение, по теореме Виета имеем: x1 + x2 = −5; x1 · x2 = −300. Угадать корни квадратного уравнения в данном случае затруднительно — лично я серьезно «завис», когда решал эту задачу. Придется искать корни через дискриминант: D = 52 − 4 · 1 · (−300) = 1225 = 352. Если вы не помните корень из дискриминанта, просто отмечу, что 1225 : 25 = 49. Следовательно, 1225 = 25 · 49 = 52 · 72 = 352. Теперь, когда корень из дискриминанта известен, решить уравнение не составит труда. Получим: x1 = 15; x2 = −20. Смотрите также:
1) 3×2 − 18 = 0; 3) x2 − x − 20 = 0; 5) x2 + 6x − 2 = 0; 2) 8×2 − 3x = 0; 4) 3×2 − 2x − 8 = 0; 6) x2 − 4x + 6 = 0. 2. составьте приведённое квадратное уравнение, сумма корней которого равна числу −6, а произведение — числу 3. 3. одна из сторон прямоугольника на 6 см меньше другой. найдите стороны прямоугольника, если его площадь равна 72 см2. 4. число 5 является корнем уравнения 4×2 + 6x + k = 0. найдите второй корень уравнения и значение k. 5. при каком значении a уравнение 4×2 + 8x + a = 0 имеет единственный корень? 6. известно, что x1 и x2 — корни уравнения x2 + 10x + 4 = 0. не решая уравнения, найдите значение выражения . — Знания.org1) 4×2 − 12 = 0; 3) x2 − 6x − 16 = 0; 5) x2 − 7x + 4 = 0; 2) 7×2 + 5x = 0; 4) 15×2 − 4x − 3 = 0; 6) x2 + 5x + 9 = 0. 2. Составьте приведённое квадратное уравнение, сумма корней которого равна числу 4, а произведение — числу −3. 3. Одна из сторон прямоугольника на 3 см больше другой. 4. Число −3 является корнем уравнения 5×2 + mx − 12 = 0. Найдите второй корень уравнения и значение m. 5. При каком значении a уравнение 3×2 − 6x + a = 0 имеет единственный корень? 6. Известно, что x1 и x2 — корни уравнения x2 + 6x − 13 = 0. Не решая уравнения, найдите значение выражения . Вариант 4 1. Решите уравнение: 1) 3×2 − 18 = 0; 3) x2 − x − 20 = 0; 5) x2 + 6x − 2 = 0; 2) 8×2 − 3x = 0; 4) 3×2 − 2x − 8 = 0; 6) x2 − 4x + 6 = 0. 2. Составьте приведённое квадратное уравнение, сумма корней которого равна числу −6, а произведение — числу 3. 3. Одна из сторон прямоугольника на 6 см меньше другой. Найдите стороны прямоугольника, если его площадь равна 72 см2. 4. Число 5 является корнем уравнения 4×2 + 6x + k = 0. Найдите второй корень уравнения и значение k. 5. При каком значении a уравнение 4×2 + 8x + a = 0 имеет единственный корень? 6. Известно, что x1 и x2 — корни уравнения x2 + 10x + 4 = 0. Пошаговое решение:Шаг 1:Попытка разложить на множители путем разделения среднего члена1.1 Факторинг x 2 + 7x-18 Первый член равен x 2 его коэффициент равно 1. Шаг-1: Умножьте коэффициент первого члена на константу 1 • -18 = -18 Шаг-2: Найдите два множителя -18, сумма которых равен коэффициенту среднего члена, равному 7.
Шаг 4: сложите первые 2 члена, вычитая одинаковые множители: Уравнение в конце шага 1:(x + 9) • (x - 2) = 0 Шаг 2:Теория — Корни продукта: 2. Если произведение двух или более членов равно нулю, то хотя бы одно из членов должно быть равно нулю. Теперь мы решим каждый член = 0 отдельно Другими словами, мы собираемся решить столько уравнений, сколько членов содержится в произведении Любое решение для члена = 0 также решает продукт = 0.
Рассчитать доверительный интервал онлайн: Расчет доверительного интервала | Онлайн калькуляторДоверительные интервалы для среднего и дисперсииДоверительный интервал для математического ожидания нормальной случайной величины при неизвестной дисперсииПусть , причем и неизвестны. Необходимо построить доверительный интервал, накрывающий с надежностью истинное значение параметра . Для этого из генеральной совокупности СВ извлекается выборка объема : . 1) В качестве точечной оценки математического ожидания используется выборочное среднее , а в качестве оценки дисперсии – исправленная выборочная дисперсия
которой соответствует стандартное отклонение . 2) Для нахождения доверительного интервала строится статистика
имеющая в этом случае распределение Стьюдента с
числом степеней свободы
независимо
от значений параметров
и
. 3) Задается требуемый уровень значимости . 4) Применяется следующая формула расчета вероятности:
где – критическая точка распределения Стьюдента, которая находится по таблице критических точек распределения Стьюдента (односторонняя критическая область). Тогда:
Это означает, что интервал:
накрывает неизвестный параметр с надежностью Доверительный интервал для математического ожидания нормальной случайной величины при известной дисперсииПусть количественный признак генеральной совокупности имеет нормальное распределение с заданной дисперсией и неизвестным математическим ожиданием . Построим доверительный интервал для . 1) Пусть для оценки
извлечена
выборка
объема
.
2) Составим случайную величину:
Нетрудно показать, что случайная величина имеет стандартизированное нормальное распределение, то есть:
3) Зададим уровень значимости . 4) Применяя формулу нахождения вероятности отклонения нормальной величины от математического ожидания, имеем:
Это означает, что доверительный интервал
накрывает неизвестный параметр с надежностью . Точность оценки определяется величиной:
Число определяется по таблице значений функции Лапласа из равенства
Окончательно получаем:
Доверительный интервал для дисперсии нормальной случайной величины при неизвестном математическом ожиданииПусть
, причем
и
–
неизвестны. 1) В качестве точечной оценки дисперсии используется исправленная выборочная дисперсия :
которой соответствует стандартное отклонение . 2) При нахождении доверительного интервала для дисперсии в этом случае вводится статистика
имеющая – распределение с числом степеней свободы независимо от значения параметра . 3) Задается требуемый уровень значимости . 4) Тогда, используя таблицу критических точек хи-квадрат распределения, нетрудно указать критические точки , для которых будет выполняться следующее равенство:
Подставив вместо соответствующее значение, получим:
Получаем доверительный интервал для неизвестной дисперсии:
Доверительный интервал для дисперсии нормальной случайной величины при известном математическом ожиданииПусть , причем – известна, а – неизвестна. Пусть для оценки извлечена выборка объема : . 1) В качестве точечной оценки дисперсии используется выборочная дисперсия:
2) При нахождении доверительного интервала для дисперсии в этом случае вводится статистика
имеющая – распределение с числом степеней свободы независимо от значения параметра . 3) Задается требуемый уровень значимости . 4) Тогда, используя таблицу критических точек хи-квадрат распределения, нетрудно указать критические точки , для которых будет выполняться следующее равенство:
Подставив вместо соответствующее значение, получим:
Получаем доверительный интервал для неизвестной дисперсии:
Доверительный интервал для среднего квадратического отклоненияИзвлекая квадратный корень:
Положив:
Получим следующий доверительный интервал для среднего квадратического отклонения:
Для отыскания по заданным и пользуются специальными таблицами. Для проверки на нормальность заданного распределения случайной величины можно использовать правило трех сигм. Если вам сейчас не требуется платная помощь с решением задач, контрольных работ и типовых расчетов, но может потребоваться в дальнейшем, то, чтобы не потерять контакт На цену сильно влияет срочность решения (от суток до нескольких часов). Онлайн-помощь на экзамене/зачете (срок решения 1,5 часа и меньше) осуществляется по предварительной записи. Заявку можно оставить прямо в чате ВКонтакте, WhatsApp или Telegram, предварительно сообщив необходимые вам сроки решения и скинув условие задач. Калькулятор достоверности А/B-тестирования — MindboxКалькулятор «Размер выборки» помогает подготовиться к тесту — то есть узнать, сколько нужно людей, чтобы результаты были достоверными. Как пользоваться калькуляторомВ колонке «Что тестируем»
В колонке «Значение показателей»
Ищите баланс. Если ввести слишком маленький показатель «Ожидаемого прироста», понадобится очень много людей для подтверждения значимости результатов. Если же показатель будет слишком большим, а в итоге ожидаемый прирост окажется меньше, значит, вы не добились нужного роста. То есть считать, что вы получили значимые результаты, нельзя. В нижней строке
Если вы не знаете, какой процент показателя стоит указать, оставьте значения по умолчанию. Как читать результатыВ колонке «Размер выборки»Результатом теста будут от 2 до 5 значений, в зависимости от количества тестируемых вариантов. Они показывают, сколько людей должны увидеть каждый вариант, чтобы можно было доверять результату. Эти данные помогут в том числе рассчитать время, которое потребуется на проведение тестирования, чтобы вы не выключили его слишком рано или слишком поздно. Например, триггерная цепочка отправляет 100 писем в день. Калькулятор определил, что достоверные результаты сравнения двух вариантов вы получите, если в тестировании примет 500 человек по каждому из них. Значит, вам потребуется отправить 1000 писем. Это займет 10 дней. Как правильно проводить АВ-тестыЮлия Туркина, ведущий аналитик Mindbox рассказывает, как правильно проводить АВ-тесты в четыре этапа. Доверительный интервал для математического ожиданияДоверительный интервал для математического ожидания — это такой вычисленный по данным интервал, который с известной вероятностью содержит математическое ожидание генеральной совокупности. Естественной оценкой для математического ожидания является среднее арифметическое её наблюденных значений. Поэтому далее в течение урока мы будем пользоваться терминами «среднее», «среднее значение». В задачах рассчёта доверительного интервала чаще всего требуется ответ типа «Доверительный интервал [95%; 90%; 99%] среднего числа [величина в конкретной задаче] находится от [меньшее значение] до [большее значение]». С помощью доверительного интервала можно оценивать не только средние значения, но и удельный вес того или иного признака генеральной совокупности. Средние значения, дисперсия, стандартное отклонение и погрешность, через которые мы будем приходить к новым определениям и формулам, разобраны на уроке Характеристики выборки и генеральной совокупности. Если среднее значение генеральной совокупности оценивается числом (точкой), то за оценку неизвестной средней величины генеральной совокупности принимается конкретное среднее, которое рассчитано по выборке наблюдений. В таком случае значение среднего выборки — случайной величины — не совпадает со средним значением генеральной совокупности. Поэтому, указывая среднее значение выборки, одновременно нужно указывать и ошибку выборки. В качестве меры ошибки выборки используется стандартная ошибка , которая выражена в тех же единицах измерения, что и среднее. Поэтому часто используется следующая запись: . Если оценку среднего требуется связать с определённой вероятностью, то интересующий параметр генеральной совокупности нужно оценивать не одним числом, а интервалом. Доверительным интервалом называют интервал, в котором с определённой вероятностью P находится значение оцениваемого показателя генеральной совокупности. Доверительный интервал, в котором с вероятностью P = 1 — α находится случайная величина , рассчитывается следующим образом: , где — критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 1 — P, которое можно найти в приложении к практически любой книге по статистике. Формулу доверительного интервала можно использовать для оценки среднего генеральной совокупности, если
Среднее значение выборки является несмещённой оценкой среднего генеральной совокупности . В свою очередь, дисперсия выборки не является несмещённой оценкой дисперсии генеральной совокупности . Для получения несмещённой оценки дисперсии генеральной совокупности в формуле дисперсии выборки объём выборки n следует заменить на n-1. Пример 1. Собрана информация из 100 случайно выбранных кафе в некотором городе о том, что среднее число работников в них составляет 10,5 со стандартным отклонением 4,6. Определить доверительный интервал 95% числа работников кафе. Решение: , где — критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 0,05. Таким образом, доверительный интервал 95% среднего числа работников кафе составил от 9,6 до 11,4. Пример 2. Для случайной выборки из генеральной совокупности из 64 наблюдений вычислены следующие суммарные величины: сумма значений в наблюдениях , сумма квадратов отклонения значений от среднего . Вычислить доверительный интервал 95 % для математического ожидания. Решение: вычислим стандартное отклонение: , вычислим среднее значение: . Подставляем значения в выражение для доверительного интервала: . где — критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 0,05. Получаем: . Таким образом, доверительный интервал 95% для математического ожидания данной выборки составил от 7,484 до 11,266. Пример 3. Для случайной выборки из генеральной совокупности из 100 наблюдений вычислено среднее значение 15,2 и стандартное отклонение 3,2. Вычислить доверительный интервал 95 % для математического ожидания, затем доверительный интервал 99 %. Если мощность выборки и её вариация остаются неизменными, а увеличивается доверительный коэффициент, то доверительный интервал сузится или расширится? Решение: Подставляем данные значения в выражение для доверительного интервала: . где — критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 0,05. Получаем: . Таким образом, доверительный интервал 95% для среднего данной выборки составил от 14,57 до 15,82. Вновь подставляем данные значения в выражение для доверительного интервала: . где — критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 0,01. Получаем: . Таким образом, доверительный интервал 99% для среднего данной выборки составил от 14,37 до 16,02. Как видим, при увеличении доверительного коэффициента увеличивается также критическое значение стандартного нормального распределения, а, следовательно, начальная и конечная точки интервала расположены дальше от среднего, и, таким образом, доверительный интервал для математического ожидания увеличивается. Удельный вес некоторого признака выборки можно интерпретировать как точечную оценку удельного веса p этого же признака в генеральной совокупности. Если же эту величину нужно связать с вероятностью, то следует рассчитать доверительный интервал удельного веса p признака в генеральной совокупности с вероятностью P = 1 — α: . Пример 4. В некотором городе два кандидата A и B претендуют на пост мэра. Случайным образом были опрошены 200 жителей города, из которых 46% ответили, что будут голосовать за кандидата A, 26% — за кандидата B и 28% не знают, за кого будут голосовать. Определить доверительный интервал 95% для удельного веса жителей города, поддерживающих кандидата A. Решение: Таким образом, доверительный интервал 95% удельного веса горожан, поддерживающих кандидата A, составил от 0,391 до 0,529. Пример 5. Чтобы проверить отношение покупателей к новому квасу, проведён опрос случайной выборки в 50 человек. Результаты обобщены в следующей таблице (0 — не понравился, 1 — понравился, 2 — нет ответа):
Найти доверительный интервал 95 % удельного веса покупателей, которым новый квас не понравился. Решение. Найдём удельный вес указанных покупателей в выборке: 29/50 = 0,58. Таким образом, , . Мощность выборки известна (n = 50). Критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 0,05 равно 1,96. Подставляем имеющиеся показатели в выражение интервала для удельного веса: Таким образом, доверительный интервал 95% удельного веса покупателей, которым новый квас не понравился, составил от 0,45 до 0,71. Всё по теме «Математическая статистика» Найти доверительный интервалПродолжаем разбирать индивидуальное задание по теории вероятностей. Приведенная схема вычислений поможет найти доверительный интервал. Формулы для интервала доверия несложные, в этом Вы скоро убедитесь. Приведенные задачи задавали экономистам ЛНУ им. И.Франка. ВУЗы других городов Украины имеют подобную программу обучения, поэтому для себя часть полезного материала найдет каждый студент. Индивидуальное задание 1 Задача 2. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью γ неизвестного математического ожидания а нормально распределенного признака Х генеральной совокупности: б) если γ=0,99, подправленное среднее квадратичное отклонение s=4,0, выборочное среднее =20,0, а объем выборки n=16. Решение: а) Из уравнения с помощью функции Лапласа методом интерполяции находим t 2, б) Поскольку n=16<30 и среднее квадратичное отклонение неизвестно, то для нахождения границ интервала доверия используем формулу Задача 3. Найти интервал доверия для оценки с надежностью γ=0,99 неизвестного среднего квадратичного отклонения σ нормально распределенного признака Х генеральной совокупности, если объем выборки n = 35, а подправленное среднее квадратичное отклонение s=13,3. Вариант 1 Задача 2. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью γ неизвестного математического ожидания а нормально распределенного признака Х генеральной совокупности:
Решение: а) Из уравнения на функцию Лапласа с помощью таблиц методом интерполяции находим t Задача 3. Найти интервал доверия для оценки с надежностью =0,95 неизвестного среднего квадратичного отклонения σ нормально распределенного признака Х генеральной совокупности, если объем выборки n = 17, а подправленное среднее квадратичное отклонение σ=11,2. Вариант-12 Задача 2. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью неизвестного математического ожидания и нормально распределенного признака Х генеральной совокупности: Задача 3. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью =0,999 неизвестного среднего квадратичного отклонения σ нормально распределенного признака Х генеральной совокупности, если объем выборки n = 45, а подправленное среднее квадратичное отклонение s=15,1. Готовые решения по теории вероятностей Математика и кофе: 4 заметки с тегом формулыКрайне любопытная статья на сайте EvanMiller.org, «Ranking Items With Star Ratings», предлагает продвинутый способ расчета рейтингов, например, по пятибалльной шкале. (Вообще, судя по интонации автора, история с рейтингами и методиками их расчета не так проста, как может показаться, и он неоднократно к ней возвращается.) Из того, что удалось понять: во-первых, расчет среднего рейтинга не всегда позволяет однозначно определить место объекта относительно остальных объектов — например, средние рейтинги могут, банально, совпадать. Во-вторых, средний рейтинг не учитывает количество голосов, ведь по идее, чем больше голосов участвует в расчете рейтинга, тем надежнее этот рейтинг. Простой пример — оценки двух сотрудников: Осипов — 5, 5, 5, 5, 5, 2, 2, 2, 2, 2. Среднее = 3,50. Неразрешимая, на первый взгляд, ситуация решается методами байесовской статистики (что бы конкретно это здесь ни значило), вуаля: Осипов — 2,72. Чудесным образом то ли меньшее среднеквадратичное отклонение (0,58 против 1,58), то ли меньшее количество оценок (4 против 10), то ли все они вместе уточнили средний рейтинг Сухонцева, отдав ему предпочтение в несколько сотых. Формула продвинутого расчета среднего рейтингаПриготовьтесь, будет немного больно. Итак, предполагается, что у нас есть K возможных оценок, считаемых по k, каждая оценка стоит sk баллов («1» — это 1 балл, «2» — это 2 балла и т. д.). Имея N полученных оценок для каждого объекта, по nk оценок для каждого k, можно посчитать рейтинг каждого объекта по формуле: Где zα/2 это 1−α/2 квантиль нормального распределения. Посчитанный рейтинг является нижней границей нормальной аппроксимации байесова доверительного интервала для среднего рейтинга. Принимая, например, α=0,10 (z=1,65), рассчитанный рейтинг S будет означать, что в 95% случаев средний рейтинг объекта будет выше S. Упрощая, «продвинутый» расчет среднего рейтинга позволяет дать прогноз возможной средней оценки, рассчитываемой традиционным путем. Ну и, следовательно, как показано выше, ранжировать объекты даже при формально одинаковой средней оценке. Пример расчета продвинутого среднего рейтингаВооружившись 2000 оценок по пятибалльной шкале условных территориальных офисов продаж, я посчитал средний рейтинг каждого офиса обычным и «продвинутым» способом. Среднее 1.0 — средний рейтинг обычный, Среднее 2.0 — средний рейтинг продвинутый. «Таганский» упал со 2-го на 4-е место по всей видимости, из-за того, что выборка в 66 оценок не дает достаточной уверенности в том, что его средний рейтинг действительно настолько высок, и в 90% случаев его рейтинг прогнозируется выше всего лишь 4,55, что примерно соответствует 4-му месту. «Академический» формально был на 13-м месте, но, благодаря надежным 249 оценкам, для него прогнозируется, в 90% случаев, средний рейтинг не ниже 4,4, что поднимает его до 10-го места. У меня сложилось ощущение, что формула более убедительно работает для коротких шкал оценок, как «от 1 до 5» в приведенном примере. В любом случае, делюсь файлом в Google Таблицах — по идее, он считает рейтинги для всех шкал «длиной» до 100 оценок включительно, позволяет импортировать до 10 000 строк с оценками и корректировать уровень достоверности (90% в нашем примере). Cм. такжеhttps://www.evanmiller.org/ranking-items-with-star-ratings.html Продвинутый способ расчета рейтинга в Google Таблицах Доверительный интервал вокруг биномиальной оценки 0 или 1Много было написано об этой проблеме. Общий совет — никогда не использовать нормальное приближение (т. Е. Асимптотический / доверительный интервал Вальда), поскольку оно обладает ужасными свойствами покрытия. R код для иллюстрации этого:
Для малых вероятностей успеха вы можете запросить 95% доверительный интервал, но на самом деле получите, скажем, 10% доверительный интервал! Так что мы должны использовать? Я полагаю, что текущие рекомендации — это те, которые перечислены в статье Оценка интервалов для биномиальной пропорции Брауна, Кая и DasGupta в Статистической науке 2001, том. 16, нет 2, стр. 101–133. Авторы рассмотрели несколько методов расчета доверительных интервалов и пришли к следующему выводу.
Интервал Уилсона также иногда называют интервалом оценки , поскольку он основан на инвертировании теста оценки. Чтобы рассчитать эти доверительные интервалы, вы можете использовать этот онлайн-калькулятор или
Вот Обратите внимание, что вы должны решить, какой из трех методов вы хотите использовать, прежде чем вычислять интервал. Глядя на все три и выбирая самый короткий, естественно, вы получите слишком малую вероятность покрытия. В заключение: если вы наблюдаете ровно ноль успехов в ваших n испытаниях и просто хотите очень приблизительный доверительный интервал, вы можете использовать правило трех . Просто разделите число 3 на n . В приведенном выше примере n равно 25, поэтому верхняя граница равна 3/25 = 0,12 (нижняя граница, конечно, равна 0). Доверительный интервал
Доверительный интервал — термин, используемый в математической статистике при интервальной оценке статистических параметров, более предпочтительной при небольшом объёме выборки, чем точечная. Доверительным называют интервал, который покрывает неизвестный параметр с заданной надёжностью.
1. Определение
2. Байесовский доверительный интервал
Доверительный интервал: доверительный интервал простыми словами, доверительный интервал метрология, доверительный интервал excel, доверительный интервал mathprofi, доверительный интервал химия, доверительный интервал простым языком, доверительный интервал эконометрика, доверительный интервал примеры решения задач Статистический анализ данных: просто или сложно? точка.Что такое доверительный интервал для математического ожидания и как его вычислить. Доверительный интервал для удельного веса. Примеры. CFA Доверительные интервалы для среднего значения. Тема сегодняшней нашей беседы будет Доверительный интервал. Что такое доверительный интервал? Вы наверняка встречались с ним в научной. ВЛИЯНИЕ ВЕЛИЧИНЫ ДИСПЕРСИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ. Проблемы, поиски, решения Особенности накопления сумм ошибок измерений Сальников В.И. 58 63. Публикационная этика редакционная политика. Рассчитать доверительный интервал для зависимой Яндекс.Доверительный интервал для среднего совокупности вычисляют на основе оценок Альтернативный метод вычисления доверительного интервала с. ДОВЕРИТ.НОРМ функция ДОВЕРИТ.НОРМ Служба. Как считать в данном случае доверительный интервал по частоте. Причем усредняя по частоте можно получить отличный от единицы. Как рассчитать доверительный интервал в Excel. Правило трех. Построение доверительных интервалов для параметров нормального распределения. Выборка Х извлечена из нормально распределенной. Что такое 95% ный доверительный интервал и как его сделать в. Из данной статьи вы узнаете о доверительных интервалах, которые используются для математического ожидания. Оценка доверительных интервалов. Об асимптотически доверительном интервале см. указанные выше лекции И.Н. Володина и книгу А.Н. Ширяева, о точном интервале. Определение.Значения среднего по ней, а лишь получим доверительный интервал с шириной, половину8 элементов генсовокупности, доверительный интервал. Доверительный интервал для истинного значения величины. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ, интервал, построенный по результатам наблюдений над случайной величиной, накрывающий с заданной. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ИНТЕРВАЛЫ ДЛЯ ЧАСТОТ И ДОЛЕЙ. Цель занятия: изучение методики вычисления относительных ве личин и доверительных интервалов к ним, оценки статистической значимости. Точечные и интервальные оценки. Доверительный интервал и. Перевод доверительный интервал с русского на английский в бесплатном словаре и многие другие английские переводы. Оценка параметров распределений через доверительные. Доверительные интервалы. Вполне вероятно, что вам знакомо понятие доверительный интервал, выражающее меру надежности. X6. Доверительные интервалы Мы рассмотрели несколько. Возвращает доверительный интервал для среднего генеральной совокупности с нормальным распределением. Функция ДОВЕРИТ и нормальный доверительный интервал в.Доверительный интервал общие принципы и значение. Методика расчета. Директор Сотрудничающего Центра ВОЗ по статистике и анализу здоровья. Доверительный интервал общие принципы и значение. Доверительный интервал, можно понимать как погрешность, задает размах части кривой распределения по обе стороны от выбранной точки, куда. Отношение шансов Медицинская статистика. Будет очень здорово если эти доверительные интервалы будут выведены на график, типа точка и возле неё такая штучка буквой T. Как работают сплит тесты: памятка для гуманитариев. Сам этот интервал называется доверительным интервалом. что истинное значение длины отрезка заключается в интервале от 8.32 до 8.36 мм. Фундаментальная экология: Учебные материалы: В.Д. Мятлев, Л. Доверительные интервалы могут быть пос троены не только для генеральной средней и медианы, но и для многих параметров распределений:. Построение bootstrap доверительных интервалов.Определение этой величины, не укладывается в доверительный интервал, построенный по старым наблюдениям. Тутубалин В.И. В Философском. Построение доверительных интервалов в MATLAB Stack Overflow на. Доверительные интервалы для среднего задают область вокруг среднего, в которой с заданным уровнем доверия содержится истинное среднее. Доверительный интервал Machigoogle — wiki.info. Доверительный интервал погрешности результата измерений – интервал значений случайной погрешности, внутри которого с заданной. Доверительный интервал Большая Энциклопедия Нефти и Газа. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ confidence interval интервал между двумя значениями на шкале тестовых баллов, внутри которого с определенной. Как посчитать доверительный интервал функции когерентности Форум. Проверка адекватности регрессионной модели. 2.4.1. Коэффициент детерминации. В классическом регрессионном анализе предполагается, что. Доверительные интервалы и их применение Data Science.В заметке рассматривается построение доверительного интервала для математического ожидания генеральной совокупности при. Перевод термина доверительный интервал на английский язык. Доверительный интервал и доверительная вероятность. презентация. Презентация была опубликована 5 лет назад пользователемЛюбовь. Доверительный интервал параметра биномиального распределения. Как рассчитать доверительный интервал для коэффициента конверсии в Excel. Представим, что перед нами стоит задача. Доверительный интервал. В математической статистике интервал, в пределах которого с заданной вероятностью лежат выборочные оценки статистических характеристик. Лекция 3. Доверительный интервал. Доверительные интервалы являются способом количественной оценки неопределенности оценки. Их можно использовать для добавления границ или. Анализ распределения рекламного бюджета с помощью. Доверительный интервал для некоторого параметра функции распределения есть, нестрого говоря, интервал в параметрическом. Задание 3. Доверительные интервалы.К расчету доверительного интервала коэффициента конверсии стандартное отклонение Непосредственно доверительный. Построение доверительных интервалов для среднего. 4 мар 2006 Пример 166. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью 0.9 неизвестного математического ожидания $a $ нормально. Доверительный интервал склонение и спряжение Промт. Бесплатные примеры решений задач по математической статистике на тему Построение доверительных интервалов для среднего, дисперсии,. Доверительный интервал. Проверка статистических гипотез. Хотелось построить доверительный интервал для вершины параболы и к чему это привело. Знакомство с botstrap: идея, простой. Что такое доверительный интервал как вычислить 95%, для.Доверительные интервалы используются для нахождения диапазона значений оцениваемой величины. Рассмотрим эту концепцию, а. Доверительные интервалы примеры решения задач JINR. Аннотация. В настоящей работе исследовано влияние величины дисперсии распределения ошибки измерения на доверительный интервал. Зачем нужен доверительный интервал CI в статистике? google — wiki.info. Доверительный интервал. Доверительная вероятность. В предыдущих мы рассмотрели вопрос об оценке неизвестного параметра одним числом. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ Лаборатория Гуманитарные. Примеры расчетов и построения доверительного интервала нормального распределения с нахождением его границ с использованием функции. Доверительный интервал английский перевод google — wiki.info словарь. Исследования и Социальная статистика. Ключевые слова: выборочный метод генеральная со вокупность выборка доверительный интервал. ГОСТ Р 50779.22 2005.Качество этих прогнозов характеризуется дисперсиями ошибок прогнозов и шириной доверительных интервалов. И хотя прогнозы математического. Приложение 1. Доверительный интервал и полнота Гарант. Введем также определение доверительного интервала. Доверительный интервал это интервал, который строится вокруг оценочного значения. Доверительный интервал, доверительная вероятность. Доверительный интервал это расстояние в ± две ошибки среднего значения стандартная ошибка средней арифметической. Доверительный интервал для оценки среднего дисперсия. Аннотация: Рассматривается задача построения одностороннего асимптотического доверительного интервала для неизвестной условной. Доверительные интервалы метода взвешенных наименьших. Решено: Доверительный интервал Механика Ответ. Доверительный интервал Механика Киберфорум.Цель данного исследования – провести сравнительный анализ двух способов расчета доверительного интервала и выбрать. 05 Доверительные интервалы 2019.pdf. Доверительных интервалов для частот, подразумевая такие характе ристики выборки, как бесповторность и репрезентативность, а также. Доверительный интервал Русский Украинский Словарь Glosbe. 3.4.4 доверительный интервал confidence interval Интервал, имеющий нижнюю и верхнюю границы, в котором средние значения, принадлежащие. Доверительный интервал для среднего google — wiki.info. Доверительный интервал. Проверка статистических гипотез. 1. Доверительный интервал. Точечные оценки являются приближенными, так как они. Построение наилучших доверительных интервалов параметров. Стат. confidence interval for the mean доверительный интервал для среднего доверительные интервалы для среднего задают область вокруг среднего. ТеорВер Онлайн: 8.4 Доверительное оценивание параметров.Перевод фраз, содержащих доверительный интервал на английский язык. Прогноз математического ожидания регрессанда: дисперсия. МИНИ ПРОГРАММА ДЛЯ РАСЧЕТА ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛА ЧАСТОТЫ И ДОЛИ В МЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ С. Доверительный интервал Онлайн калькулятор. На главнуюСтатьи о моделях прогнозированияКак рассчитать доверительный интервал в Excel. Правило трех сигм применение на практике. Как рассчитать доверительный интервал для коэффициента. Для оценки значимости отношения шансов рассчитываются границы 95% доверительного интервала используется абрревиатура 95% ДИ или 95% CI. Доверительные интервалы допущение о неточности оценок.Практическим следствием такого доверительного интервала является то, Доверительный интервал можно также использовать, чтобы показать, на. Предложения со словосочетанием ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ. Ключевые слова. медицинская статистика, критерий Стьюдента, доверительный интервал, показатель гемоглобина, прогнозирование в медицине. ИНФОРМАТИКА И МЕДИЦИНСКАЯ СТАТИСТИКА. Доверия. 1.1 Доверительный интервал для среднего. 1.1.1 Случай известной дисперсии. Пусть нужно найти доверительный интервал для среднего в. Доверительный интервал. Доверительные интервалы метода взвешенных наименьших квадратов и стратегия градуировки. Доверительный интервал для коэффициента корреляции. Величина и доверительный интервал. Пусть измерение проводят несколько раз, причем условия эксперимента поддерживают, насколько возможно,. Доверительный интервал Lit google — wiki.info НМА Литобзор обзоры. Доверительный интервал в линейном регрессионном анализе. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ ДЛЯ НАКЛОНА ЛИНИИ РЕГРЕССИИ. Доверительный. доверительный интервал простыми словами, доверительный интервал простым языком, доверительный интервал примеры решения задач Калькулятор доверительного интервалаИспользуйте этот калькулятор для вычисления доверительного интервала или погрешности, предполагая, что выборочное среднее, скорее всего, соответствует нормальному распределению. Используйте калькулятор стандартного отклонения, если у вас есть только необработанные данные. Что такое доверительный интервал?В статистике доверительный интервал — это диапазон значений, который определяется путем использования данных наблюдений, рассчитанных на желаемом уровне достоверности, который может содержать истинное значение изучаемого параметра.Уровень достоверности, например 95% уровень достоверности, относится к тому, насколько надежна процедура оценки, а не к степени уверенности в том, что вычисленный доверительный интервал содержит истинное значение изучаемого параметра. Желаемый уровень достоверности выбирается до вычисления доверительного интервала и указывает долю доверительных интервалов, которые при построении с учетом выбранного уровня достоверности по бесконечному количеству независимых испытаний будут содержать истинное значение параметра. Доверительные интервалы обычно записываются как (некоторое значение) ± (диапазон). Диапазон можно записать как фактическое значение или в процентах. Его также можно записать как просто диапазон значений. Например, все следующие эквивалентные доверительные интервалы: 20,6 ± 0,887 или 20,6 ± 4,3% или [19,713 — 21,487] Расчет доверительных интервалов: Вычисление доверительного интервала включает определение выборочного среднего X и стандартного отклонения генеральной совокупности σ, если это возможно.Если стандартное отклонение генеральной совокупности использовать нельзя, то стандартное отклонение выборки s можно использовать, когда размер выборки больше 30. Для размера выборки больше 30 стандартное отклонение генеральной совокупности и стандартное отклонение выборки будут аналогичными. В зависимости от того, какое стандартное отклонение известно, уравнение, используемое для расчета доверительного интервала, различается. Для целей этого калькулятора предполагается, что стандартное отклонение генеральной совокупности известно или размер выборки достаточно велик, поэтому стандартное отклонение генеральной совокупности и стандартное отклонение выборки аналогичны.Отображается только уравнение для известного стандартного отклонения. Где Z — значение Z для выбранного уровня достоверности, X — среднее значение выборки, σ — стандартное отклонение, а n — размер выборки. Предполагая следующее с уровнем достоверности 95%: Х = 22,8 Z = 1.960 σ = 2,7 п = 100 Доверительный интервал:22,8 ± 0,5292 Z-значения для доверительных интервалов
Калькулятор доверительного интервала — Найдите формулу доверительного интервалаВоспользуйтесь этим онлайн-калькулятором доверительного интервала, который поможет вам рассчитать доверительный интервал с нижней и верхней границей. Кроме того, этот удобный калькулятор верхней и нижней границы вычисляет стандартную ошибку, Z-оценку, правостороннее P-значение и допустимую погрешность. Прочтите, чтобы узнать о функциях этого калькулятора уровня достоверности и о том, как рассчитать доверительные интервалы? Что такое доверительный интервал?Обычно доверительный интервал — это уровень неопределенности в любых вычислениях в рамках любой конкретной статистики.Мы используем его с погрешностью. Это говорит нам о том, насколько мы можем быть уверены в результатах опроса или опроса целевой группы. Доверительный интервал фундаментально связан с доверительным уровнем. Доверительный интервал иногда интерпретируется как означающий, что «истинное значение» вашей оценки находится в пределах доверительного интервала. Но на самом деле это не так. Доверительный интервал не может сказать вам вероятность найти истинное значение статистики. Сделайте оценку, потому что она основана на выборке, а не на всей генеральной совокупности. Доверительный интервал просто указывает, какой диапазон значений можно ожидать, если вы снова запустите образец или снова запустите эксперимент точно таким же образом. Чем точнее план выборки или реалистичнее эксперимент, тем больше вероятность, что ваш доверительный интервал будет содержать оценочное истинное значение. Однако эта точность определяется вашими методами исследования, а не статистической информацией, собранной после сбора данных. ! Доверительный интервал Пример: Если вы рассчитываете доверительный интервал с уровнем достоверности 95%, это означает, что вы уверены, что 95 из 100 ваших оценочных результатов будут находиться между верхним и нижним значениями.Однако калькулятор доверительного интервала может сделать более точную оценку по сравнению с ручными методами. Однако онлайн-калькулятор стандартной ошибки позволяет рассчитать выборочную среднюю дисперсию из заданного набора исходных данных. Формула доверительного интервала:Формула доверительного интервала: $$ CI = x̄ ± z * σ / (\ sqrt {n}) $$ В этой формуле:
Уравнение доверительного интервала можно разделить на три части:
Статистика выборки — это значение генеральной совокупности, а комбинация уровня достоверности и допустимой погрешности указывает общую величину неопределенности, связанную с любой взятой выборкой. Уравнение доверительного интервала = точечная оценка + уровень достоверности * предел погрешности Как рассчитать доверительный интервал?Если у нас есть группа 10-футовых хирургических пациентов со средним весом 240 фунтов и стандартным отклонением выборки 25 фунтов, то каким будет доверительный интервал? Решение: Калькулятор доверительного интервала предоставляет вам быстрое решение, поскольку, вводя все значения переменной во входные данные, вы можете получить точные результаты с помощью последующих автоматических вычислений.Однако вы можете выполнить вычисления вручную, применив формулу доверительного интервала. Шаги для расчета доверительного интервала:
Кроме того, калькулятор погрешности помогает определить погрешность на основе уровня достоверности, процента пропорции, размера выборки и размера генеральной совокупности. Значения таблицы доверительных интервалов:Таблица, представляющая Z-значения для некоторых общих уровней достоверности, приведена ниже:
Трудно запомнить z-оценку, используемую для расчета интервала, поэтому вы можете использовать калькулятор CI, потому что вам не нужно вручную вводить z-оценку. Как работает калькулятор доверительного интервала?Этот калькулятор уровня достоверности для средних значений генеральной совокупности, стандартного отклонения и размера выборки работает следующим образом: Ввод:
Этот калькулятор доверительного уровня дает вам:
Онлайн-калькулятор доверительного интервала поможет вам построить мгновенный доверительный интервал, но если вы хотите, чтобы эти вычисления выполнялись вручную, вам необходимо выполнить следующие шаги, чтобы построить доверительный интервал:
Пример: Мы выбираем случайную выборку из 230 мужчин из 1000 мужчин и взвешиваем их.Мы обнаружили, что средний вес нашей выборки составляет 150 фунтов, а стандартное отклонение образца — 40 фунтов. Что такое 95% доверительный интервал?
Решение: Найдите стандартную ошибку. Стандартная ошибка (SE) среднего: $$ SE = s / sqrt (n) $$ $$ SE = 40 / квадрат (230) = 40 / 15,17 = 2,6367 $$ Теперь найдите критическое значение.Вычислить альфа (α): $$ Альфа α = 1 — (уровень достоверности / 100) = 0,05 $$ Затем найдите критическую вероятность: .$$ p * = 1 — α / 2 = 1 — 0,05 / 2 = 0,975 $$$ Итак, найдите степени свободы: $$ df = n — 1 = 230 — 1 = 229 $$ Критическое значение — это t-статистика, имеющая 229 степеней свободы, а также кумулятивная вероятность, равная 0,975, из калькулятора доверительного интервала, критическое значение — 2,6367. Важные факторы, влияющие на доверительные интервалы:Статика доверительного интервала, отвечающая за значения доверительных интервалов: Уровень уверенности:Когда мы несколько раз отбираем случайную выборку из любой совокупности, определенный процент доверительных интервалов будет составлять среднее значение этой совокупности.Этот процент известен как уровень достоверности. Стандартное отклонение выборки:Это обычное или типичное различие между точками данных в любой совокупности. Среднее значение выборки:Это среднее значение набора данных. Вы можете использовать его для вычисления:
Это общее количество участников, включенных в любое исследование.Он также представляет собой количество переменных или наблюдений. Численность населения:Это общий набор форм данных, из которых вы взяли размер выборки. Например, если общая численность населения составляет 100 человек, размер выборки может составлять 20 или 50. Однако калькулятор доверительного интервала найдет все эти факторы, влияющие на доверительный интервал. Часто задаваемые вопросы: Какое значение имеет доверительный интервал?Это дает нам вероятность того, что любой выбранный параметр окажется между оценочной парой значений около среднего.Он позволит измерить неопределенность или достоверность любого метода отбора проб. Обычно они собираются на основе доверительной вероятности \ (95% или 99% \). Что такое хороший доверительный интервал?Хороший доверительный интервал зависит от размера и изменчивости выборки. Если размер выборки невелик, а вариабельность высока, то уровень доверительного интервала будет более широким, но с большей погрешностью. Как узнать, является ли доверительный интервал значимым?Когда уровень значимости равен 0.05, то соответствующий уровень достоверности будет 95%. Если значение нулевой гипотезы не связано с доверительным интервалом, то результаты являются статистически значимыми. Какая связь между P-значением и доверительным интервалом?Если доверительный интервал уже, p-значение будет меньше. Однако доверительный интервал предоставляет ценные факты и цифры о степени изученного воздействия и надежности оценки. Вывод:Этот калькулятор доверительного интервала поможет вам рассчитать значения верхней и нижней границы для оценки уровня достоверности и неопределенности любых оценочных результатов. Он предназначен для быстрых и простых вычислений, поэтому студенты и преподаватели могут доверять этому калькулятору верхней и нижней границы в учебных целях. Артикул:Из источника Википедии: доверительный интервал, философские вопросы, статистическая проверка гипотез, доверительный интервал, доверительный диапазон, значение t-таблиц и z-таблиц. Из источника Investopedia: Доверительный интервал, Расчет доверительного интервала, особенности. Из источника Йельского университета: доверительные интервалы для неизвестного среднего и известного стандартного отклонения, доверительные интервалы для неизвестного среднего и неизвестного стандартного отклонения. Калькулятор доверительного интервалаЭтот калькулятор доверительного интервала — инструмент, который поможет вам найти доверительный интервал для выборки при условии, что вы укажете среднее значение, стандартное отклонение и размер выборки.Вы можете использовать его с любым произвольным уровнем уверенности. Если вы хотите знать, что такое доверительный интервал и как его вычислить, или ищете формулу 95 доверительного интервала без погрешности, эта статья обязательно вам поможет. Что такое доверительный интервал?В определении говорится, что «доверительный интервал — это диапазон значений, полученных из статистики выборки, который может содержать значение неизвестного параметра совокупности». Но что это означает на самом деле? Представьте, что производитель кирпича обеспокоен тем, соответствует ли масса кирпичей, которые он производит, спецификациям.Он измерил, что средняя масса образца из 100 кирпичей равна 3 кг. Он также обнаружил, что 95% доверительный интервал составляет от 2,85 кг до 3,15 кг. Это означает, что он может быть на 95% уверен, что средняя масса всех кирпичей, которые он производит, будет составлять от 2,85 кг до 3,15 кг. Конечно, не всегда хочется быть уверенным точно на 95%. Возможно, вам захочется быть уверенным на 99%, или, может быть, вам будет достаточно того, что доверительный интервал верен в 90% случаев. Этот процент называется уровнем достоверности . 95 формула доверительного интервалаДля расчета доверительного интервала необходимо знать три параметра вашей выборки: среднее (среднее) значение, μ, стандартное отклонение, σ, и размер выборки, n (количество выполненных измерений). Затем вы можете рассчитать стандартную ошибку, а затем погрешность по следующим формулам: где Z (0.95) — это z-оценка, соответствующая уровню достоверности 95%. Если вы используете другой уровень достоверности, вам необходимо вычислить соответствующий z-показатель вместо этого значения. Но не волнуйтесь, наш калькулятор z-значений упростит вам задачу! Как найти значение Z (0,95)? Это значение z-показателя, при котором двусторонний уровень достоверности равен 95%. Это означает, что если вы построите кривую нормального распределения, площадь между двумя z-значениями будет равна 0,95 (из 1). Если вы хотите рассчитать это значение с помощью таблицы z-значений, вам нужно сделать следующее:
После того, как вы рассчитали значение Z (0,95), вы можете просто ввести это значение в уравнение выше, чтобы получить предел погрешности. Теперь осталось только найти нижнюю и верхнюю границу доверительного интервала: Как рассчитать доверительный интервал?Для расчета доверительного интервала (двустороннего) необходимо выполнить следующие действия:
Вот и все! Это было довольно много вычислений, не так ли? К счастью, наш калькулятор уровня достоверности может выполнить все эти вычисления самостоятельно. Применение доверительного интервала при анализе временных рядовОдним из необычных способов использования доверительного интервала является анализ временных рядов , где набор выборочных данных представляет собой последовательность наблюдений в определенном временном интервале. Частый предмет такого исследования — влияет ли изменение одной переменной на другую рассматриваемую переменную. Чтобы быть более конкретным, давайте рассмотрим следующий общий вопрос, который часто вызывает интерес экономистов: «Как изменение процентной ставки влияет на уровень цен?» Есть несколько подходов к этому вопросу, которые включают комплексный теоретический и эмпирический анализ, который выходит далеко за рамки этого текста.Кроме того, существует несколько методов оценки и применения доверительных интервалов, но, тем не менее, с помощью этого примера мы можем представить функциональность доверительного интервала в более сложной задаче. Горизонтальная ось представляет количество месяцев после изменения процентной ставки на одну единицу, вертикальная ось показывает реакцию уровня цен. Обратите внимание, что этот пример с рисунком является гипотетическим и показан здесь только в иллюстративных целях.Приведенный выше график представляет собой визуальное представление результатов оценки эконометрической модели, так называемой функции импульсного отклика , которая показывает реакцию переменной на событие изменения другой переменной.Красные пунктирные линии под и над синей линией представляют 95% доверительный интервал, или, по-другому, доверительный интервал , который определяет область наиболее вероятных результатов. В частности, он показывает, что после изменения процентной ставки только второй месяц происходит значительный отклик на уровне цен. Подводя итог, мы надеемся, что с приведенными выше примерами и кратким описанием вы лучше поймете назначение доверительного интервала и обретете уверенность в использовании нашего калькулятора доверительного интервала. Как интерпретировать доверительные интервалы?Если вы несколько раз рисуете выборки и используете каждую из них, чтобы найти группу из 95 доверительных интервалов для среднего значения генеральной совокупности, то истинное среднее значение генеральной совокупности будет содержаться примерно в 95% этих доверительных интервалов. И оставшиеся 5% интервалов не будут содержать истинного среднего значения генеральной совокупности. Что такое z-оценка для доверительного интервала 95?Z-оценка для двустороннего доверительного интервала 95 составляет 1,959, что соответствует 97.5-й квантиль стандартного нормального распределения N (0,1). Что такое z-оценка для доверительного интервала 99?Z-оценка для двустороннего доверительного интервала 99 составляет 2,807, что является 99,5-м квантилем стандартного нормального распределения N (0,1). Что увеличит ширину доверительного интервала?Ширина доверительного интервала увеличивается с увеличением погрешности, что происходит, когда:
Что уменьшит ширину доверительного интервала?Ширина доверительного интервала уменьшается при увеличении погрешности, что происходит, когда:
Калькулятор размера выборки — уровень достоверности, доверительный интервал, размер выборки, размер совокупности, соответствующая совокупностьЭтот калькулятор размера выборки представляет собой общедоступную услугу программного обеспечения для проведения опросов Creative Research Systems.Вы можете использовать его, чтобы определить, сколько людей вам нужно проинтервьюировать, чтобы получить результаты, отражающие целевую совокупность настолько точно, насколько это необходимо. Вы также можете найти уровень точности, который у вас есть в существующем образце. Перед использованием калькулятора размера выборки вам необходимо знать два термина. Это: доверительный интервал и доверительный интервал . Если вы не знакомы с этими условиями, щелкните здесь. Чтобы узнать больше о факторах, влияющих на размер доверительных интервалов, щелкните здесь. Введите свой выбор в калькулятор ниже, чтобы найти нужный размер выборки или доверительный интервал. у тебя есть. Оставьте поле Население пустым, если популяция очень большая или неизвестна. Термины калькулятора размера выборки: доверительный интервал и доверительный уровеньДоверительный интервал (также называемый пределом погрешности) — это положительная величина, обычно указываемая в результатах газетных или телевизионных опросов.Например, если вы используете доверительный интервал 4 и 47% процентов вашей выборки выбирает ответ, вы можете быть «уверены», что если бы вы задали вопрос всей соответствующей совокупности, от 43% (47-4) до 51% (47 + 4) выбрали бы этот ответ. Уровень достоверности говорит вам, насколько вы можете быть уверены. Он выражается в процентах и показывает, как часто истинный процент населения, которое выберет ответ, находится в пределах доверительного интервала. Уровень уверенности 95% означает, что вы можете быть уверены на 95%; Уровень достоверности 99% означает, что вы можете быть уверены на 99%.Большинство исследователей используют уровень достоверности 95%. Если сопоставить доверительный интервал и доверительный интервал, можно сказать, что вы на 95% уверены, что истинный процент населения составляет от 43% до 51%. Чем шире доверительный интервал, который вы готовы принять, тем больше у вас будет уверенности в том, что ответы всего населения будут в пределах этого диапазона. Например, если вы спросили у выборки из 1000 жителей города, какую марку колы они предпочитают, и 60% ответили маркой А, вы можете быть уверены, что от 40 до 80% всех жителей города действительно предпочитают этот бренд, но нельзя быть уверенным, что от 59 до 61% жителей города предпочитают этот бренд. Факторы, влияющие на доверительные интервалыСуществует три фактора, которые определяют размер доверительного интервала для данного уровня достоверности:
Размер выборкиЧем больше размер вашей выборки, тем больше вы можете быть уверены в том, что их ответы действительно отражают население. Это означает, что для данного уровня достоверности, чем больше размер вашей выборки, тем меньше доверительный интервал.Однако зависимость не является линейной (, то есть , удвоение размера выборки не уменьшает вдвое доверительный интервал). В процентахВаша точность также зависит от процента вашей выборки, которая выбирает конкретный ответ. Если 99% вашей выборки ответили «Да», а 1% — «Нет», вероятность ошибки мала, независимо от размера выборки. Однако, если процентные значения составляют 51% и 49%, вероятность ошибки намного выше. Легче быть уверенным в крайних ответах, чем в промежуточных. При определении размера выборки, необходимого для заданного уровня точности, вы должны использовать процент наихудшего случая (50%). Вы также должны использовать этот процент, если хотите определить общий уровень точности для уже имеющейся пробы. Чтобы определить доверительный интервал для конкретного ответа, данного вашей выборкой, вы можете использовать процентное значение этого ответа и получить меньший интервал. Численность населенияСколько человек в группе, которую представляет ваша выборка? Это может быть количество людей в городе, который вы изучаете, количество людей, которые покупают новые машины и т. Д.Часто вы можете не знать точную численность населения. Это не является проблемой. Математика вероятности доказывает, что размер популяции не имеет значения, если размер выборки не превышает нескольких процентов от общей популяции, которую вы исследуете. Это означает, что выборка из 500 человек одинаково полезна при изучении мнения государства с населением 15000000 человек и города с населением 100000 человек. По этой причине Survey System игнорирует размер популяции, когда он «большой» или неизвестный. Размер населения может быть фактором, только если вы работаете с относительно небольшой и известной группой людей ( e.грамм. , члены ассоциации). Расчеты доверительного интервала предполагают, что у вас есть подлинная случайная выборка из соответствующей совокупности. Если ваша выборка не является действительно случайной, вы не можете полагаться на интервалы. Неслучайные выборки обычно возникают в результате каких-либо недостатков или ограничений в процедуре отбора образцов. Пример такой ошибки — звонить людям только днем и пропускать почти всех, кто работает. Для большинства целей нельзя предположить, что неработающее население точно представляет все (работающее и неработающее) население.Примером ограничения является использование онлайн-опроса с возможностью выбора, например, при продвижении на веб-сайте. Невозможно быть уверенным в том, что опрашиваемый опрос действительно представляет интересующее население. Калькулятор доверительного интервала➤ вычисляет один или два образца (разница средних) CIИспользуйте этот калькулятор доверительного интервала , чтобы легко вычислить доверительные границы для статистики с одним образцом или для различий между двумя пропорциями или средними ( две независимые выборки).Поддерживаются односторонние и двусторонние интервалы, а также доверительные интервалы для относительной разницы (разницы в процентах). Калькулятор также выведет P-значение и Z-score , если выбрана «разница между двумя группами». Быстрая навигация:
Этот калькулятор доверительного интервала позволяет выполнять апостериорную статистическую оценку набора данных, когда интересующий результат представляет собой абсолютную разницу двух пропорций (биномиальные данные, например, коэффициент конверсии или частота событий) или абсолютную разницу два средства (непрерывные данные, например рост, вес, скорость, время, доход и т. д.)), или относительная разница между двумя пропорциями или двумя средними. Вы также можете рассчитать доверительный интервал для среднего значения только одной группы. Он использует Z-распределение (нормальное распределение). Вы можете выбрать любой требуемый уровень значимости. Если вас интересует ДИ из одной группы , то для расчета доверительного интервала вам необходимо знать размер выборки, стандартное отклонение выборки и среднее арифметическое значение выборки. При вводе данных для CI для разницы в пропорциях предоставьте калькулятору размеры выборки двух групп, а также количество или частоту событий.Вы можете ввести это в виде доли (например, 0,10), процента (например, 10%) или просто количества событий (например, 50). Если ввод означает данные , убедитесь, что инструмент находится в режиме «сырых данных», и просто скопируйте / вставьте или введите необработанные данные, каждое наблюдение разделяется запятой, пробелом, новой строкой или табуляцией. Копирование-вставка из электронной таблицы Google или Excel работает нормально. Калькулятор доверительного интервала выведет : двусторонний доверительный интервал, левосторонний и правосторонний доверительные интервалы, а также среднее значение или разность ± стандартная ошибка среднего (SEM).Он работает для сравнения независимых выборок или для оценки принадлежности выборки к известной совокупности. Для средних данных калькулятор также выведет размеры выборки, средние значения и объединенную стандартную ошибку среднего. Z-оценка (z-статистика) и p-значение для односторонней гипотезы (односторонний тест) также будут напечатаны при вычислении доверительного интервала для разницы между пропорциями или средними, что позволит вам определить направление эффекта. Предупреждение: Вы должны заранее установить размер выборки / время остановки вашего эксперимента.В противном случае вы виновны в необязательной остановке (ловле значимости), в результате чего интервалы будут иметь более узкий охват, чем номинальный. Кроме того, вам не следует использовать этот калькулятор доверительного интервала для сравнения более двух средних или пропорций или для сравнения двух групп на основе более чем одного показателя. Если в вашем эксперименте задействовано несколько групп лечения или несколько переменных результата, вам понадобится более продвинутый калькулятор, который корректирует множественные сравнения и множественные тесты.Этот статистический калькулятор может помочь. Что такое доверительный интервал и «доверительный интервал»Доверительный интервал определяется верхней и нижней границами (пределом) значения интересующей переменной, и его цель — помочь в оценке неопределенности, связанной с измерением, как правило, в экспериментальном контексте, но также и в наблюдательных исследованиях. Чем шире интервал, тем больше неопределенности в оценке. Каждый доверительный интервал строится на основе определенного требуемого уровня достоверности, например.грамм. 0,09, 0,95, 0,99 (90%, 95%, 99%), что также является вероятностью покрытия интервала. 95% доверительный интервал (ДИ), например, , будет содержать истинное интересующее значение в 95% случаев (в 95 из 5 подобных экспериментов). Простые двусторонние доверительные интервалы симметричны относительно наблюдаемого среднего. Ожидается, что этот калькулятор доверительного интервала даст только такие результаты. В определенных сценариях, где развертываются более сложные модели, например, при последовательном мониторинге, могут создаваться асимметричные интервалы.В любом конкретном случае истинное значение может находиться где угодно в пределах интервала или может не содержаться в нем, независимо от того, насколько высок уровень достоверности. Повышение уровня достоверности расширяет интервал, а уменьшение — сужает его. Точно так же большие размеры выборки приводят к более узким доверительным интервалам, поскольку асимптотическое поведение интервала должно быть сведено к одной точке. Формула доверительного интервалаМатематика вычисления доверительного интервала не так уж и сложна.Общая формула, используемая в любом калькуляторе CI, представляет собой наблюдаемую статистику (среднее, пропорциональное или иное) плюс или минус предел погрешности, выраженный как стандартная ошибка (SE). Это основа любого расчета доверительного интервала: CI границы = X ± SE При ответах на конкретные вопросы применяются разные варианты. Формула для расчета одновыборочного доверительного интервала : , где n — количество наблюдений в выборке, X (читается как «X bar») — среднее арифметическое для выборки, а σ — стандартное отклонение выборки. Формула для двухвыборочного доверительного интервала для разницы средних или пропорций : , где μ 1 — среднее значение исходной или контрольной группы, μ 2 — среднее значение группы лечения, n 1 — размер выборки исходной или контрольной группы, n 2 — размер выборки для экспериментальной группы, а σ p — объединенное стандартное отклонение двух выборок.Все выражение справа от ± представляет собой выборочную оценку стандартной ошибки среднего (SEM) (если не была измерена вся генеральная совокупность, и в этом случае выборка не используется в расчетах). В обеих формулах доверительного интервала Z — это статистика оценок, соответствующая желаемому уровню достоверности. Z-оценка, соответствующая двустороннему интервалу на уровне α (например, 0,90), вычисляется для Z 1-α / 2 , показывая, что двусторонний интервал, аналогично двустороннему p-значению, вычисляется путем соединения двух односторонних интервалов с половиной коэффициента ошибок.Например. Z-оценка 1,6448 используется для одностороннего доверительного интервала 0,95 (95%) и двустороннего интервала 90%, в то время как 1,956 используется для одностороннего доверительного интервала 0,975 (97,5%) и 0,95 (95%). %) двусторонний интервал. Поэтому важно использовать правильный тип интервала: больше на односторонних, чем на двусторонних интервалах. Наш калькулятор доверительного интервала выведет обе односторонние границы, но выбор правильной из них зависит от пользователя, исходя из поставленной задачи вывода или оценки.Адекватный интервал определяется вопросом, на который вы хотите ответить. Общие критические значения ZНиже представлена таблица с общими критическими значениями, используемыми для построения двусторонних доверительных интервалов для статистики с нормально распределенными ошибками.
Для односторонних интервалов используйте значение двукратной ошибки.Например. для 95% одностороннего интервала используйте критическое значение для 90% двустороннего интервала выше: 1.6449. Как интерпретировать доверительный интервалДоверительные интервалы полезны для визуализации всего диапазона размеров эффекта , совместимого с данными . В основном, любое значение вне интервала отклоняется: нуль с этим значением будет отклонен NHST с порогом значимости, равным доверительному уровню интервала (статистика p-значения будет в области отклонения).И наоборот, любое значение внутри интервала не может быть отклонено, поэтому, когда интересующая нулевая гипотеза покрывается интервалом, она не может быть отклонена. Последнее, конечно, предполагает, что существует способ вычисления точных границ интервалов — многие типы доверительных интервалов достигают своего номинального покрытия только приблизительно, то есть их покрытие не гарантировано, а является приблизительным. Это особенно верно в сложных сценариях, не описанных в этом калькуляторе доверительного интервала. Вышесказанное по существу означает, что значений вне интервала — это те значения, которые мы можем сделать в отношении .Для значений в пределах интервала мы можем только сказать, что они не могут быть отклонены с учетом имеющихся данных. При оценке размеров эффекта, который может быть опровергнут данными, вы можете построить столько доверительных интервалов с разными уровнями достоверности из одного и того же набора данных, сколько захотите — это не проблема множественного тестирования. Лучшим подходом является вычисление критерия серьезности интересующего вас нуля, что также позволит вам принимать решения о принятии значения null. Что тогда, если интересующая нас нулевая гипотеза полностью выходит за пределы наблюдаемого доверительного интервала? Какой вывод мы можем сделать, увидев результат вычисления, который был бы совершенно невероятным, если бы нуль был истинным? Логически мы можем вывести одно из трех:
Очевидно, что нельзя просто поспешить к выводу 1.) и заявить о нем со стопроцентной уверенностью. Это противоречило бы самой идее доверительного интервала. Вместо этого мы можем сказать, что с уверенностью 95% (или другой выбранный уровень) мы можем отклонить нулевую гипотезу.Чтобы использовать доверительный интервал как часть процесса принятия решения, вам необходимо учитывать внешние факторы, которые являются частью процесса экспериментального проектирования, который включает определение уровня достоверности, размера выборки и мощности (анализ мощности), а также ожидаемый размер эффекта, среди прочего. Распространенные неправильные интерпретации доверительных интерваловХотя представление доверительных интервалов, как правило, приводит к меньшему количеству неверных интерпретаций, чем p-значения, они все еще созрели для неправильного использования или неправильной интерпретации.Вот некоторые из самых популярных, по мнению Гренландии и др. [1] . Вероятностные утверждения для конкретных интерваловСтрого говоря, интервал, вычисленный с помощью любого калькулятора CI, либо содержит, либо не содержит истинное значение. Поэтому, строго говоря, было бы неправильно утверждать о конкретном 99% (или любом другом уровне) доверительном интервале, что он имеет 99% вероятность того, что он содержит истинный эффект или истинное значение. Вы можете сказать, что процедура, используемая для построения интервалов, будет создавать интервалы, содержащие истинное значение в 99% случаев. Обратное утверждение будет заключаться в том, что существует всего 1% вероятности того, что истинное значение находится за пределами интервала. Это неверно, так как приписывает вероятность гипотезе, а не процедуре проверки. Что вы можете сказать, так это то, что если любая нулевая гипотеза, не охваченная интервалом, верна, она выйдет за пределы такого интервала только в 1% случаев. Результаты этого калькулятора доверительного интервала ни при каких обстоятельствах не следует интерпретировать как степень достоверности. Доверие 95% предсказывает, куда упадут 95% оценок будущих исследованийХотя неопытные исследователи делают эту ошибку, доверительный интервал не дает таких прогнозов.Обычно вероятность того, что результаты будущих экспериментов попадут в какой-либо конкретный интервал, значительно ниже, чем доверительный уровень этого интервала. Интервал, содержащий нуль, менее точен, чем интервал без негоНасколько точен интервал, не зависит от того, содержит ли он нуль или нет. Точность доверительного интервала определяется его шириной: чем меньше ширина интервала, тем точнее оценка, полученная на основе данных. Односторонние и двусторонние интервалыХотя в настоящее время доверительные интервалы обычно приводятся большинством исследователей в их двусторонней форме, это часто может вводить в заблуждение. Это тот случай, когда ученые интересуются, можно ли исключить конкретное значение ниже или выше интервала на заданном уровне значимости. Односторонний интервал, в котором одна сторона равна плюсу или минусу бесконечности, подходит, когда у нас есть ноль / мы хотим сделать утверждения о значении, лежащем на выше или ниже верхнего / нижнего предела.По дизайну двусторонний доверительный интервал строится как перекрытие между двумя односторонними интервалами с коэффициентом ошибки 1/2 2 . Например, если калькулятор выдал двухсторонний интервал 90% (2,5, 10), мы можем фактически сказать, что значения меньше 2,5 исключаются с достоверностью 95% именно потому, что двусторонний интервал 90% равен не более чем двум. соединенные 95% односторонние интервалы: Следовательно, чтобы сделать направленные утверждения на основе двусторонних интервалов, необходимо увеличить уровень значимости для утверждения.В таких случаях лучше использовать соответствующий односторонний интервал вместо этого, чтобы избежать путаницы. Доверительные интервалы относительной разницыПри сравнении двух независимых групп, когда интересующая переменная является относительной (также известной как относительное изменение, относительная разница, процентное изменение, процентное различие), в отличие от абсолютной разницы между двумя средними или пропорциями, необходимо построить разные доверительные интервалы.Это связано с тем, что при вычислении относительной разницы мы делаем дополнительное деление на случайную величину: коэффициент конверсии контроля во время эксперимента, что добавляет больше дисперсии к оценке. В моделировании, выполненном [3] с использованием формул, действующих в этом калькуляторе доверительных интервалов, разница — наивная экстраполяция доверительного интервала с 95% охватом для абсолютной разницы — имела охват для относительной разницы между 90% и 94.8% в зависимости от размера истинной разницы, что означает, что у нее было от пары процентных пунктов до более чем в 2 раза худшего покрытия, чем у абсолютной разницы. В то же время правильно построенный 95% доверительный интервал относительной разницы имел охват около 95%. Формула для доверительного интервала относительной разницы (эффект в процентах): [4] : , где RelDiff рассчитывается как (μ 2 / μ 1 — 1) , CV 1 — коэффициент вариации для элемента управления, а CV 2 — коэффициент вариации для экспериментальной группы, тогда как Z является критическим значением, выраженным в виде стандартизированной оценки.Выбор «относительная разница» в интерфейсе калькулятора переключает его на использование приведенной выше формулы. Список литературы[1] Гренландия и др. (2016) «Статистические тесты, значения P, доверительные интервалы и мощность: руководство по ошибочным интерпретациям», European Journal of Epidemiology 31: 337–350 [2] Георгиев Г.З. (2017) «Односторонние и двусторонние тесты значимости в A / B-тестировании», [онлайн] http: //blog.analytics-toolkit.com / 2017 / one-tailed-two-tailed-tests-Значимость-ab-testing / (по состоянию на 28 апреля 2018 г.) [3] Георгиев Г.З. (2018) «Доверительные интервалы и P-значения для процентного изменения / относительной разницы», [онлайн] http://blog.analytics-toolkit.com/2018/confidence-intervals-p-values-percent-change-relative-difference / (доступ 15 июня 2018 г.) [4] Kohavi et al. (2009) «Контролируемые эксперименты в Интернете: обзор и практическое руководство», Data Mining and Knowledge Discovery 18: 151 Доверительный интервал для вычисления среднего значенияИнструкции: Используйте этот пошаговый калькулятор доверительного интервала для среднего значения с известной дисперсией генеральной совокупности, предоставив выборочные данные в форме ниже: Доверительный интервал для среднего калькулятораДоверительный интервал соответствует области, в которой мы достаточно уверены, что параметр населения содержится в.Параметр совокупности в данном случае — это среднее значение совокупности \ (\ mu \). Уровень достоверности задан заранее, и чем выше желаемый уровень достоверности, тем шире будет доверительный интервал. Для вычисления доверительного интервала для среднего используется следующее выражение: \ [CI = \ displaystyle \ left (\ bar X — z_c \ times \ frac {\ sigma} {\ sqrt n}, \ bar X + z_c \ times \ frac {\ sigma} {\ sqrt n} \ right) \ ]где критическое значение соответствует критическим значениям, связанным с нормальным распределением.Критические значения для данного \ (\ alpha \) равны \ (z_c = z_ {1 — \ alpha / 2} \). Предположения, которые необходимо выполнитьВ случае доверительного интервала для среднего значения генеральной совокупности необходимо соблюдение допущения о нормальности, что означает, что выборка взята из нормально распределенной совокупности.Кроме того, чтобы использовать приведенную выше формулу, нам необходимо знать стандартное отклонение генеральной совокупности. Другие калькуляторы, которые вы можете использоватьЕсли стандартное отклонение генеральной совокупности неизвестно, вы можете использовать этот калькулятор доверительного интервала для совокупности означает, что стандартное отклонение совокупности неизвестно.Кроме того, если вы имеете дело с двумя средними значениями численности населения, вы можете использовать этот калькулятор для расчета доверительный интервал для разницы между средними . Калькулятор доверительного интервалаонлайн бесплатноНаш онлайн-калькулятор доверительного интервала — это инструмент, который позволяет вам найти доверительный интервал выборки.Просто введите среднее значение выборки, размер, стандартное отклонение и получите значение стандартной оценки. Калькулятор доверительного интервала в SearchEngineReports — это простая в использовании утилита, требующая минимальных усилий со стороны пользователя. Больше нет необходимости запоминать формулу или z-значения для доверительных интервалов, так как этот автоматический калькулятор доверительных интервалов вам на помощь. Вы можете рассчитать доверительный интервал для среднего значения совокупности, выполнив несколько простых шагов, упомянутых ниже. Доверительный интервал естественно связан с доверительным уровнем. Проще говоря, доверительный интервал — это уровень неопределенности, существующий в любой конкретной статистике. Доверительный интервал включает в себя диапазон значений, который с определенной степенью достоверности может включать значение генеральной совокупности. Предел погрешности используется вместе с доверительными интервалами для расчета уровня достоверности результатов опроса или опроса. Считается, что результаты отражают ожидание выяснения возможности проведения опроса среди всего населения. Формула доверительного интервалаНаш калькулятор доверительного интервала использует эту формулу для расчета среднего z-значения доверительного интервала: X ± ZS√n Каждый символ в этой формуле представляет следующие факторы: X = среднее значение выборки Z = Z оценка из таблицы S = стандартное отклонение n = Размер выборки Если мы посмотрим на ширину доверительных интервалов, они могут быть как широкими, так и узкими.Более подробную информацию можно получить о значении параметра совокупности с узким доверительным интервалом. Следовательно, очень важно иметь как можно более узкие доверительные интервалы. Давайте посмотрим на формулу доверительного интервала, упомянутую выше, чтобы выяснить факторы, влияющие на доверительные интервалы. Размер выборкиСреднее значение выборки обозначается как «n» в формуле доверительного интервала, оно означает среднее значение набора данных. Ширина доверительных интервалов уменьшается по мере увеличения размера выборки, при условии, что все остальные величины остаются прежними.Увеличение размера выборки подразумевает лучший вывод, поскольку он содержит больше информации. Если у вас нет нормального распределения, вы можете рассчитать вероятности размера выборки (n), если он достаточно велик. Стандартное отклонениеВ приведенной выше формуле стандартное отклонение обозначается аббревиатурой S. По мере увеличения стандартного отклонения ширина доверительных интервалов также увеличивается. Стандартное отклонение — это в основном оценка того, насколько данные различаются естественным образом, и это становится трудно оценить, но это становится возможным с помощью калькулятора доверительного интервала, где можно выбрать каждый член генеральной совокупности.Генеральная совокупность, если стандартное отклонение больше, но большие объемы данных недоступны. Уровень уверенностиВажно улучшить качество данных при использовании более высокого уровня достоверности, поскольку без него предел погрешности был бы больше. Если все ограничения остаются фиксированными, снижение уровня достоверности приведет к уменьшению доверительного интервала. Доверительные интервалы, в основном используемые для решения конкретной статистики, составляют 95% и 99%.Для каждого доверительного интервала в формуле доверительного интервала используется z-значение или оценка. Общие значения z для доверительных интервалов описаны в таблице ниже.
Это длительный и сложный процесс, если вы вычисляете доверительный интервал вручную. Вам может потребоваться блокнот, ручка и калькулятор, чтобы записать формулу и вычислить данные для вычисления доверительного интервала вручную. 95 формула доверительного интервалаДавайте посмотрим на пример вычисления доверительных интервалов вручную. п = 40 S = 15 Х = 160 Доверительный интервал = 95% Имея эту статистику, вы можете использовать формулу и таблицу Z-значений для расчета доверительного интервала. При доверительном интервале 95% z-оценка составляет 1,960, если вы посмотрите на таблицу выше. Следующее, что нужно сделать, это поместить эти значения в формулу. = Х ± ZS√n = 160 ± 1,960 15√40 = 160 ± 4,6485 Доверительный интервал для этой проблемы от 155. Если определитель матрицы равен 0 сколько решений имеет система: Системы линейных уравнений (Лекция №14)Системы линейных уравнений (Лекция №14)Системой m линейных уравнений с n неизвестными называется система вида где aij и bi (i=1,…,m; b=1,…,n) – некоторые известные числа, а x1,…,xn – неизвестные. В обозначении коэффициентов aij первый индекс iобозначает номер уравнения, а второй j – номер неизвестного, при котором стоит этот коэффициент. Коэффициенты при неизвестных будем записывать в виде матрицы , которую назовём матрицей системы. Числа, стоящие в правых частях уравнений, b1,…,bm называются свободными членами. Совокупность n чисел c1,…,cn называется решением данной системы, если каждое уравнение
системы обращается в равенство после подстановки в него чисел c1,…,cn вместо соответствующих
неизвестных x1,…,xn. Наша задача будет заключаться в нахождении решений системы. При этом могут возникнуть три ситуации:
Система линейных уравнений, имеющая хотя бы одно решение, называется совместной. В противном случае, т.е. если система не имеет решений, то она называется несовместной. Рассмотрим способы нахождения решений системы. МАТРИЧНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ Матрицы дают возможность кратко записать систему линейных уравнений. Пусть дана система из 3-х уравнений с тремя неизвестными: Рассмотрим матрицу системы и матрицы столбцы неизвестных и свободных членов Найдем произведение т. или короче A∙X=B. Здесь матрицы A и B известны, а матрица X неизвестна. Её и нужно найти, т.к. её элементы являются решением данной системы. Это уравнение называют матричным уравнением. Пусть определитель матрицы отличен от нуля |A| ≠ 0. Тогда матричное уравнение решается следующим образом. Умножим обе части уравнения слева на матрицу A-1, обратную матрице A: . Поскольку A-1A = E и E∙X = X, то получаем решение матричного уравнения в виде X = A-1B. Заметим, что
поскольку обратную матрицу можно найти только для квадратных матриц, то
матричным методом можно решать только те системы, в которых число уравнений
совпадает с числом неизвестных. Примеры. Решить системы уравнений.
ПРАВИЛО КРАМЕРА Рассмотрим систему 3-х линейных уравнений с тремя неизвестными: Определитель третьего порядка, соответствующий матрице системы, т. называется определителем системы. Составим ещё три определителя следующим образом: заменим в определителе D последовательно 1, 2 и 3 столбцы столбцом свободных членов Тогда можно доказать следующий результат. Теорема (правило Крамера). Если определитель системы Δ ≠ 0, то рассматриваемая система имеет одно и только одно решение, причём Доказательство. Итак, рассмотрим систему 3-х уравнений с тремя неизвестными. Умножим 1-ое уравнение системы на алгебраическое дополнение A11 элемента a11, 2-ое уравнение – на A21 и 3-е – на A31: Сложим эти уравнения: Рассмотрим каждую из скобок и правую часть этого уравнения. По теореме о разложении определителя по элементам 1-го столбца . Далее рассмотрим коэффициенты при x2: Аналогично можно показать, что и . Наконец несложно заметить, что Таким образом, получаем равенство: . Следовательно, . Аналогично выводятся равенства и , откуда и следует утверждение теоремы. Таким образом, заметим, что если определитель системы Δ ≠ 0, то система имеет единственное решение и обратно. Если же определитель системы равен нулю, то система либо имеет бесконечное множество решений, либо не имеет решений, т.е. несовместна. Примеры. Решить систему уравнений
МЕТОД ГАУССА Ранее рассмотренные методы можно применять при решении только тех систем, в которых число уравнений совпадает с числом неизвестных, причём определитель системы должен быть отличен от нуля. Метод Гаусса является более универсальным и пригоден для систем с любым числом уравнений. Он заключается в последовательном исключении неизвестных из уравнений системы. Вновь рассмотрим систему из трёх уравнений с тремя неизвестными: . Первое уравнение оставим без изменения, а из 2-го и 3-го исключим слагаемые, содержащие x1. Для этого второе уравнение разделим на а21 и умножим на –а11, а затем сложим с 1-ым уравнением. Аналогично третье уравнение разделим на а31 и умножим на –а11, а затем сложим с первым. В результате исходная система примет вид: Теперь из последнего уравнения исключим слагаемое, содержащее x2. Отсюда из последнего уравнения легко найти x3, затем из 2-го уравнения x2 и, наконец, из 1-го – x1. При использовании метода Гаусса уравнения при необходимости можно менять местами. Часто вместо того, чтобы писать новую систему уравнений, ограничиваются тем, что выписывают расширенную матрицу системы: и затем приводят её к треугольному или диагональному виду с помощью элементарных преобразований. К элементарным преобразованиям матрицы относятся следующие преобразования:
Примеры: Решить системы уравнений методом Гаусса.
Таким образом, система имеет бесконечное множество решений. Метод Крамера решения систем линейных уравненийМетод Крамера основан на использовании определителей в решении систем линейных уравнений. Это значительно ускоряет процесс решения. Метод Крамера может быть использован в решении системы стольких линейных уравнений,
сколько в каждом уравнении неизвестных. Определение. Определитель, составленный из коэффициентов при неизвестных, называется определителем системы и обозначается (дельта). Определители получаются путём замены коэффициентов при соответствующих неизвестных свободными членами: ; . Формулы Крамера для нахождения неизвестных: . Найти значения и возможно только при условии, если . Этот вывод следует из следующей теоремы. Теорема Крамера . Если определитель системы отличен от нуля, то система линейных уравнений имеет одно единственное решение, причём неизвестное равно отношению определителей. Пример 1. Решить систему линейных уравнений: . (2) Согласно теореме Крамера имеем: Итак, решение системы (2): Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором, решающим методом Крамера. Как явствует из теоремы Крамера, при решении системы линейных уравнений могут встретиться три случая: Первый случай: система линейных уравнений имеет единственное решение (система совместна и определённа) Условия: * Второй случай: система линейных уравнений имеет бесчисленное множество решений (система совместна и неопределённа) Условия: * , ** , т. Третий случай: система линейных уравнений решений не имеет (система несовместна) Условия: * ** . Итак, система m линейных уравнений с n переменными называется несовместной, если у неё нет ни одного решения, и совместной, если она имеет хотя бы одно решение. Совместная система уравнений, имеющая только одно решение, называется определённой, а более одного – неопределённой. Пусть дана система . На основании теоремы Крамера
где определитель системы. Остальные определители получим, заменяя столбец с коэффициентами соответствующей переменной (неизвестного) свободными членами: Пример 2. . Решение. Находим определитель системы: Следовательно, система является определённой. Для нахождения её решения вычисляем определители По формулам Крамера находим: Итак, (1; 0; -1) – единственное решение системы. Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором, решающим методом Крамера. Если в системе линейных уравнений в одном или нескольких уравнениях отсутствуют какие-либо переменные, то в определителе соответствующие им элементы равны нулю! Таков следующий пример. Пример 3. Решить систему линейных уравнений методом Крамера: . Решение. Находим определитель системы: Посмотрите внимательно на систему уравнений и на определитель системы и повторите ответ на вопрос, в каких случаях один или несколько элементов определителя равны нулю. Итак, определитель не равен нулю, следовательно, система является определённой. Для нахождения её решения вычисляем определители при неизвестных По формулам Крамера находим: Итак, решение системы — (2; -1; 1). Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором, решающим методом Крамера. Как уже говорилось, если определитель системы равен нулю, а определители при неизвестных
не равны нулю, система несовместна, то есть решений не имеет. Пример 6. Решить систему линейных уравнений методом Крамера: Решение. Находим определитель системы: Определитель системы равен нулю, следовательно, система линейных уравнений либо несовместна и определённа, либо несовместна, то есть не имеет решений. Для уточнения вычисляем определители при неизвестных Определители при неизвестных не равны нулю, следовательно, система несовместна, то есть не имеет решений. Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором, решающим методом Крамера. В задачах на системы линейных уравнений встречаются и такие, где кроме букв, обозначающих
переменные, есть ещё и другие буквы. Пример 7. Решить систему линейных уравнений методом Крамера: Здесь a — некоторое вещественное число. Решение. Находим определитель системы: Находим определители при неизвестных По формулам Крамера находим: , . Следующий пример — на аналогичную задачу, только увеличивается количество уравнений,
переменных, и букв, обозначающих некоторое действительное число. Пример 8. Решить систему линейных уравнений методом Крамера: Решение. Находим определитель системы: Находим определители при неизвестных По формулам Крамера находим: , , . И, наконец, система четырёх уравнений с четырьмя неизвестными. Пример 9. Решить систему линейных уравнений методом Крамера: . Внимание! Методы вычисления определителей четвёртого порядка здесь объясняться не будут. За этим — на соответствующий раздел сайта. Но небольшие комментарии будут. Решение. Находим определитель системы: Небольшой комментарий. В первоначальном определителе из элементов второй строки были вычтены
элементы четвёртой строки, из элементов третьей строки — элементы четвёртой строки, умноженной на 2,
из элементов четвёртой строки — элементы первой строки, умноженной на 2. Для преобразований определителя при четвёртом неизвестном из элементов первой строки были вычтены элементы четвёртой строки. По формулам Крамера находим: , , , . Итак, решение системы — (1; 1; -1; -1). Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором, решающим методом Крамера. Самые внимательные, наверное, заметили, что в статье не было примеров решения неопределённых
систем линейных уравнений. А всё потому, что методом Крамера решить такие системы невозможно, можно лишь констатировать, что
система неопределённа. Другое по теме «Системы уравнений и неравенств» Начало темы «Линейная алгебра» Поделиться с друзьями Error Jump to…
Jump to…Согласие на обработку персональных данных Учебно-тематический планАвторы и разработчики курсаИнформация для студентов и преподавателейВводная лекцияIntroductory lectureЛекция о системе обозначений Lecture on the notation systemВидеолекция (часть 1)Lecture (Part 1)Видеолекция 2. Операции над функциями. Свойства функции.Lecture 2. Operations on functions. The properties of the functionТеоретический материал Практическое занятие. Исследование свойств функций по определениюPractical lesson. Investigation of the properties of functions by definitionЗадачи для самостоятельной работыРешения задачТест 1.1.1(Часть 1). Числовые функцииQuiz 1.1.1 (part 1)Тест 1.1.1(Часть 2). Числовые функцииQuiz 1. Как доказать что система имеет единственное решениеРешение. A = . Найдем r(А). Так как матрица А имеет порядок 3х4, то наивысший порядок миноров равен 3. При этом все миноры третьего порядка равны нулю (проверить самостоятельно). Значит, r(А) Пример 2. Определить совместность системы уравнений Решить эту систему, если она окажется совместной. Решение. A = , C = . Oчевидно, что r(А) ≤ 3, r(C) ≤ 4. Так как detC = 0, то r(C) матричным методом по формуле X = A -1 B (при Δ ≠ 0 ), которая получается из (2) умножением обоих частей на А -1 . Пример 1. Решить систему уравнений матричным методом ( в параграфе 2.2 эта система была решена по формулам Крамера) Решение. Δ = 10 ≠ 0 А = – невырожденная матрица. = (убедитесь в этом самостоятельно, произведя необходимые вычисления). A -1 = (1/Δ)х= . Х = A -1 В = х= . Ответ: . С практической точки зрения матричный метод и формулы Крамера связаны с большим объемом вычислений, поэтому предпочтение отдается методу Гаусса , который заключается в последовательном исключении неизвестных. Для этого систему уравнений приводят к эквивалентной ей системе с треугольной расширенной матрицей (все элементы ниже главной диагонали равны нулю). Пример 2 . Методом Гаусса решить систему (Выше эта система была решена по формуле Крамера и матричным методом). Решение. Прямой ход . Запишем расширенную матрицу и с помощью элементарных преобразований приведем ее к треугольному виду: . Получим систему Обратный ход. Из последнего уравнения находим х3 = -6 и подставим это значение во второе уравнение: Подставляя далее х2 = -4, х3 = -6 в первое уравнение системы, получим: Ответ: . 2.5. Общее решение системы линейных уравненийПусть дана система линейных уравнений = bi(i =). которая эквивалентна исходной. Назовем неизвестные х1,….хr базисными , а хr+1,…, хr свободными и перенесем слагаемые, содержащие свободные неизвестные, в правую часть уравнений укороченной системы. Получаем систему относительно базисных неизвестных: koтоторая для каждого набора значений свободных неизвестных хr+1 = С1,…, хn = Сn-rимеет единственное рeшение х1( С1,…, Сn-r),…, хr(С1,…, Сn-r), находимое по правилу Крамера. Соответствующее решение укороченной, а следовательно, и исходной системы имеет вид:Х(С1,…, Сn-r) = – общее решение системы. Если в общем решении свободным неизвестным придать какие-нибудь числовые значения, то получим решение линейной системы, называемое частным . Пример. Установить совместность и найти общее решение системы Решение. А = , С = . Так как r(A) = r(C) = 2 (убедитесь в этом самостоятельно), то исходная система совместна и имеет бесчисленное множество решений (так как r Следовательно, общее решение исходной системы имеет вид:Х(С1;С2) = 2.6. Системы однородных уравненийСистема однородных уравнений = 0 (i =) всегда является совместной, так как r(A) = r(C). Одним из решений системы однородных уравнений является тривиальное решение х1 = х2 = … = хn = 0. Для однородной системы важно установить, имеет ли она ненулевые решения. Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском: Лучшие изречения: Только сон приблежает студента к концу лекции. А чужой храп его отдаляет. 8828 – | 7538 – или читать все. 78.85.5.224 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь. Отключите adBlock! Системой m линейных уравнений с n неизвестными называется система вида где aij и bi (i=1,…,m; b=1,…,n) – некоторые известные числа, а x1,…,xn – неизвестные. В обозначении коэффициентов aij первый индекс iобозначает номер уравнения, а второй j – номер неизвестного, при котором стоит этот коэффициент. Коэффициенты при неизвестных будем записывать в виде матрицы , которую назовём матрицей системы. Числа, стоящие в правых частях уравнений, b1,…,bm называются свободными членами. Совокупность n чисел c1,…,cn называется решением данной системы, если каждое уравнение системы обращается в равенство после подстановки в него чисел c1,…,cn вместо соответствующих неизвестных x1,…,xn. Наша задача будет заключаться в нахождении решений системы. При этом могут возникнуть три ситуации:
Система линейных уравнений, имеющая хотя бы одно решение, называется совместной. В противном случае, т.е. если система не имеет решений, то она называется несовместной. Рассмотрим способы нахождения решений системы. МАТРИЧНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ Матрицы дают возможность кратко записать систему линейных уравнений. Пусть дана система из 3-х уравнений с тремя неизвестными: Рассмотрим матрицу системы и матрицы столбцы неизвестных и свободных членов т.е. в результате произведения мы получаем левые части уравнений данной системы. Тогда пользуясь определением равенства матриц данную систему можно записать в виде или короче A∙X=B. Здесь матрицы A и B известны, а матрица X неизвестна. Её и нужно найти, т.к. её элементы являются решением данной системы. Это уравнение называют матричным уравнением. Пусть определитель матрицы отличен от нуля |A| ≠ 0. Заметим, что поскольку обратную матрицу можно найти только для квадратных матриц, то матричным методом можно решать только те системы, в которых число уравнений совпадает с числом неизвестных. Однако, матричная запись системы возможна и в случае, когда число уравнений не равно числу неизвестных, тогда матрица A не будет квадратной и поэтому нельзя найти решение системы в виде X = A -1 B. Примеры. Решить системы уравнений. Найдем матрицу обратную матрице A. , Таким образом, x = 3, y = – 1. Решите матричное уравнение: XA+B=C, где Выразим искомую матрицу X из заданного уравнения. Найдем матрицу А -1 . Решите матричное уравнение AX+B=C, где Из уравнения получаем . Следовательно, Рассмотрим систему 3-х линейных уравнений с тремя неизвестными: Определитель третьего порядка, соответствующий матрице системы, т.е. составленный из коэффициентов при неизвестных, называется определителем системы. Составим ещё три определителя следующим образом: заменим в определителе D последовательно 1, 2 и 3 столбцы столбцом свободных членов Тогда можно доказать следующий результат. Теорема (правило Крамера). Если определитель системы Δ ≠ 0, то рассматриваемая система имеет одно и только одно решение, причём Доказательство. Итак, рассмотрим систему 3-х уравнений с тремя неизвестными. Умножим 1-ое уравнение системы на алгебраическое дополнение A11 элемента a11, 2-ое уравнение – на A21 и 3-е – на A31: Сложим эти уравнения: Рассмотрим каждую из скобок и правую часть этого уравнения. . Далее рассмотрим коэффициенты при x2: Аналогично можно показать, что и . Наконец несложно заметить, что Таким образом, получаем равенство: . Следовательно, . Аналогично выводятся равенства и , откуда и следует утверждение теоремы. Таким образом, заметим, что если определитель системы Δ ≠ 0, то система имеет единственное решение и обратно. Если же определитель системы равен нулю, то система либо имеет бесконечное множество решений, либо не имеет решений, т.е. несовместна. Примеры. Решить систему уравнений Решите систему уравнений при различных значениях параметра p: Система имеет единственное решение, если Δ ≠ 0. . Поэтому .
Ранее рассмотренные методы можно применять при решении только тех систем, в которых число уравнений совпадает с числом неизвестных, причём определитель системы должен быть отличен от нуля. Метод Гаусса является более универсальным и пригоден для систем с любым числом уравнений. Он заключается в последовательном исключении неизвестных из уравнений системы. Вновь рассмотрим систему из трёх уравнений с тремя неизвестными: . Первое уравнение оставим без изменения, а из 2-го и 3-го исключим слагаемые, содержащие x1. Для этого второе уравнение разделим на а21 и умножим на –а11, а затем сложим с 1-ым уравнением. Аналогично третье уравнение разделим на а31 и умножим на –а11, а затем сложим с первым. В результате исходная система примет вид: Теперь из последнего уравнения исключим слагаемое, содержащее x2. Для этого третье уравнение разделим на , умножим на и сложим со вторым. Отсюда из последнего уравнения легко найти x3, затем из 2-го уравнения x2 и, наконец, из 1-го – x1. При использовании метода Гаусса уравнения при необходимости можно менять местами. Часто вместо того, чтобы писать новую систему уравнений, ограничиваются тем, что выписывают расширенную матрицу системы: и затем приводят её к треугольному или диагональному виду с помощью элементарных преобразований. К элементарным преобразованиям матрицы относятся следующие преобразования:
Примеры: Решить системы уравнений методом Гаусса. Вернувшись к системе уравнений, будем иметь Выпишем расширенную матрицу системы и сведем ее к треугольному виду. Вернувшись к системе уравнений, несложно заметить, что третье уравнения системы будет ложным, а значит, система решений не имеет. Разделим вторую строку матрицы на 2 и поменяем местами первый и третий столбики. Тогда первый столбец будет соответствовать коэффициентам при неизвестной z, а третий – при x. Вернемся к системе уравнений. Из третьего уравнения выразим одну неизвестную через другую и подставим в первое. Таким образом, система имеет бесконечное множество решений. Исследовать систему линейных агебраических уравнений (СЛАУ) на совместность означает выяснить, есть у этой системы решения, или же их нет. Ну и если решения есть, то указать сколько их. Нам понадобятся сведения из темы «Система линейных алгебраических уравнений. Основные термины. Матричная форма записи». В частности, нужны такие понятия, как матрица системы и расширенная матрица системы, поскольку именно на них опирается формулировка теоремы Кронекера-Капелли. Как обычно, матрицу системы будем обозначать буквой $A$, а расширенную матрицу системы – буквой $widetilde$. Система линейных алгебраических уравнений совместна тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы системы, т.е. $ Следствие из теоремы Кронекера-Капелли
ang A eq angw >Заметьте, что сформулированная теорема и следствие из неё не указывают, как найти решение СЛАУ. С их помощью можно лишь выяснить, существуют эти решения или нет, а если существуют – то сколько. Исследовать СЛАУ $ left <egin& -3x_1+9x_2-7x_3=17;\ & -x_1+2x_2-4x_3=9;\ & 4x_1-2x_2+19x_3=-42. end Чтобы выяснить наличие решений заданной СЛАУ, используем теорему Кронекера-Капелли. Нам понадобятся матрица системы $A$ и расширенная матрица системы $widetilde$, запишем их: Способ №1. Вычисление рангов по определению.Согласно определению, ранг – это наивысший порядок миноров матрицы, среди которых есть хоть один, отличный от нуля. $$ Delta A=left| egin -3 & 9 & -7 \ -1 & 2 & -4 \ 4 & -2 & 19 end Итак, есть минор третьего порядка матрицы $A$, который не равен нулю. Минор четвёртого порядка составить невозможно, так как для него требуется 4 строки и 4 столбца, а в матрице $A$ всего 3 строки и 3 столбца. Итак, наивысший порядок миноров матрицы $A$, среди которых есть хотя бы один не равный нулю, равен 3. Следовательно, $ Нам требуется найти также и $ Так как $ Задача решена. Однако метод вычисления ранга по определению нежелательно применять, если матрица системы $A$ является прямоугольной. В этом случае лучше применить второй метод, о котором пойдёт речь ниже. Кроме того, если $Delta A=0$, то мы ничего не сможем сказать о количестве решений заданной неоднородной СЛАУ. Подводя итог сказанному, отмечу, что первый способ хорош для тех СЛАУ, у которых матрица системы квадратна. При этом сама СЛАУ содержит три или четыре неизвестных и взята из стандартных типовых расчетов или контрольных работ. Способ №2. Вычисление ранга методом элементарных преобразований.egin &w >Мы привели матрицу $w > Так как $ Какие преимущества второго способа? Главное преимущество – это его универсальность. Нам совершенно неважно, является ли матрица системы квадратной или нет. Кроме того, мы фактически провели преобразования прямого хода метода Гаусса. Осталось лишь пару действий, и мы смогли бы получить решение данной СЛАУ. Честно говоря, второй способ нравится мне более первого, но выбор – это дело вкуса. Ответ: Заданная СЛАУ совместна и определена. Находить ранги матрицы системы и расширенной матрицы системы будем методом элементарных преобразований. Расширенная матрица системы: $w > $$ left( egin 1 & -1 & 2 & -1\ -1 & 2 & -3 & 3 \ 2 & -3 & 5 & -4 \ 3 & -2 & 5 & 1 \ 2 & -1 & 3 & 2 end Расширенная матрица системы приведена к ступенчатому виду. Ответ: система несовместна. Приводим расширенную матрицу системы к ступенчатому виду: $$ left( egin 2 & 0 & 7 & -5 & 11 & 42\ 1 & -2 & 3 & 0 & 2 & 17 \ -3 & 9 & -11 & 0 & -7 & -64 \ -5 & 17 & -16 & -5 & -4 & -90 \ 7 & -17 & 23 & 0 & 15 & 132 end Мы привели расширенную матрицу системы и саму матрицу системы к ступенчатому виду. Ответ: система является неопределённой. Во второй части мы разберём примеры, которые нередко включают в типовые расчёты или контрольные работы по высшей математике: исследование на совместность и решение СЛАУ в зависимости от значений параметров, входящих в неё. Матричный метод решения системы линейных алгебраических уравненийУравнения вообще, линейные алгебраические уравнения и их системы, а также методы их решения занимают в математике, как теоретической, так и прикладной, особое место. Это связано с тем обстоятельством, что подавляющее большинство физических, экономических, технических и даже педагогических задач могут быть описаны и решены с помощью разнообразных уравнений и их систем. В последнее время особую популярность среди исследователей, ученых и практиков приобрело математическое моделирование практически во всех предметных областях, что объясняется очевидными его преимуществами перед другими известными и апробированными методами исследования объектов различной природы, в частности, так называемых, сложных систем. Для решения систем линейных алгебраических уравнений наиболее часто используются методы: Крамера, Жордана-Гаусса и матричный метод. Матричный метод решения — метод решения с помощью обратной матрицы систем линейных алгебраических уравнений с ненулевым определителем. Если выписать коэффициенты при неизвестных величинах xi в матрицу A, неизвестные величины собрать в вектор столбец X, а свободные члены в вектор столбец B, то систему линейных алгебраических уравнений можно записать в виде следующего матричного уравнения A · X = B, которое имеет единственное решение только тогда, когда определитель матрицы A не будет равен нулю. Матричный метод решения состоит в следующем. Пусть дана система линейных уравнений с nнеизвестными: Её можно переписать в матричной форме: AX = B, где A — основная матрица системы, B и X — столбцы свободных членов и решений системы соответственно: Умножим это матричное уравнение слева на A-1 — матрицу, обратную к матрице A: A-1 (AX) = A-1B Так как A-1A = E, получаем X = A-1B. Правая часть этого уравнения даст столбец решений исходной системы. Условием применимости данного метода (как и вообще существования решения неоднородной системы линейных уравнений с числом уравнений, равным числу неизвестных) является невырожденность матрицы A. Для однородной системы линейных уравнений, то есть когда вектор B = 0, действительно обратное правило: система AX = 0 имеет нетривиальное (то есть не нулевое) решение только если detA = 0. Такая связь между решениями однородных и неоднородных систем линейных уравнений носит название альтернативы Фредгольма. Пример решения неоднородной системы линейных алгебраических уравнений. Убедимся в том, что определитель матрицы, составленный из коэффициентов при неизвестных системы линейных алгебраических уравнений не равен нулю. Следующим шагом будет вычисление алгебраических дополнений для элементов матрицы, состоящей из коэффициентов при неизвестных. Они понадобятся для нахождения обратной матрицы. Теперь найдём союзную матрицу и транспонируем её, потом подставим в формулу для нахождения обратной матрицы. Подставляя переменные в формулу, получаем: Найдем неизвестные. Для этого перемножим обратную матрицу и столбец свободных членов. Итак, x=2; y=1; z=4. Если у Вас есть вопросы или Вам нужна помощь в решении линейных уравнений или систем, записывайтесь на мои занятия. Буду рад Вам помочь. © blog.tutoronline.ru, при полном или частичном копировании материала ссылка на первоисточник обязательна. Метод крамера для чайников подробные примеры решений. Метод крамера решения систем линейных уравненийМетод Крамера основан на использовании определителей в решении систем линейных уравнений. Это значительно ускоряет процесс решения. Метод Крамера может быть использован в решении системы стольких линейных уравнений,
сколько в каждом уравнении неизвестных. Если определитель системы не равен нулю,
то метод Крамера может быть использован в решении, если же равен нулю, то не может. Определение . Определитель, составленный из коэффициентов при неизвестных, называется определителем системы и обозначается (дельта). Определители получаются путём замены коэффициентов при соответствующих неизвестных свободными членами: ; . Теорема Крамера . Если определитель системы отличен от нуля, то система линейных уравнений имеет одно единственное решение, причём неизвестное равно отношению определителей. В знаменателе – определитель системы, а в числителе – определитель, полученный из определителя системы путём замены коэффициентов при этом неизвестном свободными членами. Эта теорема имеет место для системы линейных уравнений любого порядка. Пример 1. Решить систему линейных уравнений: Согласно теореме Крамера имеем: Итак, решение системы (2): онлайн-калькулятором , решающим методом Крамера. Три случая при решении систем линейных уравненийКак явствует из теоремы Крамера , при решении системы линейных уравнений могут встретиться три случая: Первый случай: система линейных уравнений имеет единственное решение (система совместна и определённа) Второй случай: система линейных уравнений имеет бесчисленное множество решений (система совместна и неопределённа) ** , т.е. коэффициенты при неизвестных и свободные члены пропорциональны. Третий случай: система линейных уравнений решений не имеет (система несовместна) Итак, система m линейных уравнений с n переменными называется несовместной , если у неё нет ни одного решения, и совместной , если она имеет хотя бы одно решение. Совместная система уравнений, имеющая только одно решение, называется определённой , а более одного – неопределённой . Примеры решения систем линейных уравнений методом КрамераПусть дана система . На основании теоремы Крамера …………. где определитель системы. Остальные определители получим, заменяя столбец с коэффициентами соответствующей переменной (неизвестного) свободными членами: Пример 2. . Следовательно, система является определённой. Для нахождения её решения вычисляем определители По формулам Крамера находим: Итак, (1; 0; -1) – единственное решение системы. Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором , решающим методом Крамера. Если в системе линейных уравнений в одном или нескольких уравнениях отсутствуют какие-либо переменные, то в определителе соответствующие им элементы равны нулю! Таков следующий пример. Пример 3. Решить систему линейных уравнений методом Крамера: . Решение. Находим определитель системы: Посмотрите внимательно на систему уравнений и на определитель системы и повторите ответ на вопрос, в каких случаях один или несколько элементов определителя равны нулю. Итак, определитель не равен нулю, следовательно, система является определённой. Для нахождения её решения вычисляем определители при неизвестных По формулам Крамера находим: Итак, решение системы — (2; -1; 1). Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором , решающим методом Крамера. К началу страницыПродолжаем решать системы методом Крамера вместеКак уже говорилось, если определитель системы равен нулю, а определители при неизвестных не равны нулю, система несовместна, то есть решений не имеет. Проиллюстрируем следующим примером. Пример 6. Решить систему линейных уравнений методом Крамера: Решение. Находим определитель системы: Определитель системы равен нулю, следовательно, система линейных уравнений либо несовместна и определённа, либо несовместна, то есть не имеет решений. Для уточнения вычисляем определители при неизвестных Определители при неизвестных не равны нулю, следовательно, система несовместна, то есть не имеет решений. Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором , решающим методом Крамера. В задачах на системы линейных уравнений встречаются и такие, где кроме букв, обозначающих переменные, есть ещё и другие буквы. Эти буквы обозначают некоторое число, чаще всего действительное. На практике к таким уравнениям и системам уравнений приводят задачи на поиск общих свойств каких-либо явлений и предметов. То есть, изобрели вы какой-либо новый материал или устройство, а для описания его свойств, общих независимо от величины или количества экземпляра, нужно решить систему линейных уравнений, где вместо некоторых коэффициентов при переменных — буквы. За примерами далеко ходить не надо. Следующий пример — на аналогичную задачу, только увеличивается количество уравнений, переменных, и букв, обозначающих некоторое действительное число. Пример 8. Решить систему линейных уравнений методом Крамера: Решение. Находим определитель системы: Находим определители при неизвестных Метод Крамера или так называемое правило Крамера – это способ поиска неизвестных величин из систем уравнений. Его можно использовать только если число искомых значений эквивалентно количеству алгебраических уравнений в системе, то есть образуемая из системы основная матрица должна быть квадратной и не содержать нулевых строчек, а также если её детерминант не должен являться нулевым. Теорема 1 Теорема Крамера Если главный определитель $D$ основной матрицы, составленной на основе коэффициентов уравнений, не равен нулю, то система уравнений совместна, причём решение у неё существует единственное. Решение такой системы вычисляется через так называемые формулы Крамера для решения систем линейных уравнений: $x_i = \frac{D_i}{D}$ В чем заключается метод КрамераСуть метода Крамера в следующем:
Приёмы для вычисления определителя матрицыДля вычисления определителя матрицы с размерностью больше чем 2 на 2, можно использовать несколько способов:
Рисунок 1. Правило треугольников для вычисления определителя для метода Крамера
Решение систем уравнений методом КрамераПрименим метод Крамера для системы из 2 уравнений и двумя искомыми величинами: $\begin{cases} a_1x_1 + a_2x_2 = b_1 \\ a_3x_1 + a_4x_2 = b_2 \\ \end{cases}$ Отобразим её в расширенной форме для удобства: $A = \begin{array}{cc|c} a_1 & a_2 & b_1 \\ a_3 & a_4 & b_1 \\ \end{array}$ Найдём определитель основной матрицы, также называемый главным определителем системы: $D = \begin{array}{|cc|} a_1 & a_2 \\ a_3 & a_4 \\ \end{array} = a_1 \cdot a_4 – a_3 \cdot a_2$ Если главный определитель не равен нулю, то для решения слау методом Крамера необходимо высчитать ещё парочку определителей от двух матриц с заменёнными столбцами основной матрицы на строчку свободных членов: $D_1 = \begin{array}{|cc|} b_1 & a_2 \\ b_2 & a_4 \\ \end{array} = b_1 \cdot a_4 – b_2 \cdot a_4$ $D_2 = \begin{array}{|cc|} a_1 & b_1 \\ a_3 & b_2 \\ \end{array} = a_1 \cdot b_2 – a_3 \cdot b_1$ Теперь найдём неизвестные $x_1$ и $x_2$: $x_1 = \frac {D_1}{D}$ $x_2 = \frac {D_2}{D}$ Пример 1 Метод Крамера для решения СЛАУ с основной матрицей 3 порядка (3 x 3) и тремя искомыми. Решите систему уравнений: $\begin{cases} 3x_1 – 2x_2 + 4x_3 = 21 \\ 3x_1 +4x_2 + 2x_3 = 9\\ 2x_1 – x_2 — x_3 = 10 \\ \end{cases}$ Сосчитаем главный детерминант матрицы пользуясь вышеизложенным под пунктом номер 1 правилом: $D = \begin{array}{|ccc|} 3 & -2 & 4 \\3 & 4 & -2 \\ 2 & -1 & 1 \\ \end{array} = 3 \cdot 4 \cdot (-1) + 2 \cdot (-2) \cdot 2 + 4 \cdot 3 \cdot (-1) – 4 \cdot 4 \cdot 2 – 3 \cdot (-2) \cdot (-1) — (-1) \cdot 2 \cdot 3 = — 12 – 8 -12 -32 – 6 + 6 = — 64$ А теперь три других детерминанта: $D_1 = \begin{array}{|ccc|} 21 & 2 & 4 \\ 9 & 4 & 2 \\ 10 & 1 & 1 \\ \end{array} = 21 \cdot 4 \cdot 1 + (-2) \cdot 2 \cdot 10 + 9 \cdot (-1) \cdot 4 – 4 \cdot 4 \cdot 10 – 9 \cdot (-2) \cdot (-1) — (-1) \cdot 2 \cdot 21 = — 84 – 40 – 36 – 160 – 18 + 42 = — 296$ $D_2 = \begin{array}{|ccc|} 3 & 21 & 4 \\3 & 9 & 2 \\ 2 & 10 & 1 \\ \end{array} = 3 \cdot 9 \cdot (- 1) + 3 \cdot 10 \cdot 4 + 21 \cdot 2 \cdot 2 – 4 \cdot 9 \cdot 2 – 21 \cdot 3 \cdot (-1) – 2 \cdot 10 \cdot 3 = — 27 + 120 + 84 – 72 + 63 – 60 = 108$ $D_3 = \begin{array}{|ccc|} 3 & -2 & 21 \\ 3 & 4 & 9 \\ 2 & 1 & 10 \\ \end{array} = 3 \cdot 4 \cdot 10 + 3 \cdot (-1) \cdot 21 + (-2) \cdot 9 \cdot 2 – 21 \cdot 4 \cdot 2 — (-2) \cdot 3 \cdot 10 — (-1) \cdot 9 \cdot 3 = 120 – 63 – 36 – 168 + 60 + 27 = — 60$ Найдём искомые величины: $x_1 = \frac{D_1} {D} = \frac{- 296}{-64} = 4 \frac{5}{8}$ $x_2 = \frac{D_1} {D} = \frac{108} {-64} = — 1 \frac {11} {16}$ $x_3 = \frac{D_1} {D} = \frac{-60} {-64} = \frac {15} {16}$ 2. Решение систем уравнений матричным методом (при помощи обратной матрицы). 3. Метод Гаусса решения систем уравнений. Метод Крамера.Метод Крамера применяется для решения систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ ). Формулы на примере системы из двух уравнений с двумя переменными. Относительно переменных х и у .
относительно переменных х и у .
Сделаем аналогичное действие, заменив в первом определителе второй столбец: Замечание: Если получается, что , а делить на ноль нельзя, то говорят, что система не имеет единственного решения. В этом случае система имеет или бесконечно много решений или не имеет решений вообще. Пример 2 (бесконечное количество решений): Решить систему уравнений: относительно переменных х и у . Пример 3 (решений нет, система несовместна): Решить систему уравнений: Решение: Второе уравнение системы — равенство, неверное ни при каких значениях переменных (конечно же, так как -15 не равно 2). Если одно из уравнений системы не верно ни при каких значениях переменных, то и вся системы не имеет решений. С количеством уравнений одинаковым с количеством неизвестных с главным определителем матрицы, который не равен нулю, коэффициентов системы (для подобных уравнений решение есть и оно только одно). Теорема Крамера. Когда определитель матрицы квадратной системы ненулевой, значит, система совместна и у нее есть одно решение и его можно найти по формулам Крамера : где Δ — определитель матрицы системы , Δ i — определитель матрицы системы, в котором вместо i -го столбца находится столбец правых частей. Когда определитель системы нулевой, значит, система может стать совместной или несовместной. Этот способ обычно применяют для небольших систем с объемными вычислениями и если когда необходимо определить 1-ну из неизвестных. Сложность метода в том, что нужно вычислять много определителей. Описание метода Крамера.Есть система уравнений: Систему 3-х уравнений можно решить методом Крамера, который рассмотрен выше для системы 2-х уравнений. Составляем определитель из коэффициентов у неизвестных: Это будет определитель системы . Когда D≠0 , значит, система совместна. Теперь составим 3 дополнительных определителя: ,, Решаем систему по формулам Крамера : Примеры решения систем уравнений методом Крамера.Пример 1 . Дана система: Решим ее методом Крамера. Сначала нужно вычислить определитель матрицы системы: Т.к. Δ≠0, значит, из теоремы Крамера система совместна и у нее есть одно решение. Вычисляем дополнительные определители. Определитель Δ 1 получаем из определителя Δ, заменяя его первый столбец столбцом свободных коэффициентов. Получаем: Таким же путем получаем определитель Δ 2 из определителя матрицы системы заменяя второй столбец столбцом свободных коэффициентов: Пусть система линейных уравнений содержит столько уравнений, каково количество независимых переменных, т.е. имеет вид Такие системы линейных уравнений называются квадратными. Определитель, составленный из коэффициентов при независимых переменных системы (1.5), называется главным определителем системы. Мы будем обозначать его греческой буквой D. Таким образом, . (1.6) Если в главном определителе произвольный (j -ый) столбец, заменить столбцом свободных членов системы (1.5), то можно получить еще n вспомогательных определителей: (j = 1, 2, …, n ). (1.7) Правило Крамера решения квадратных систем линейных уравнений заключается в следующем. Если главный определитель D системы (1.5) отличен от нуля, то система имеет и притом единственное решение, которое можно найти по формулам: (1.8) Пример 1.5. Методом Крамера решить систему уравнений . Вычислим главный определитель системы: Так как D¹0, то система имеет единственное решение, которое можно найти по формулам (1.8): Таким образом, Действия над матрицами1. Умножение матрицы на число. Операция умножения матрицы на число определяется следующим образом. 2. Для того чтобы умножить матрицу на число, нужно все ее элементы умножить на это число. То есть . (1.9) Пример 1.6. . Сложение матриц.Данная операция вводится только для матриц одного и того же порядка. Для того чтобы сложить две матрицы, необходимо к элементам одной матрицы прибавить соответствующие элементы другой матрицы: (1.10) Пример 1.7. . Умножение матриц.Если число столбцов матрицы А совпадает с числом строк матрицы В , то для таких матриц вводится операция умножения: 2 Таким образом, при умножении матрицы А размерности m ´n на матрицу В размерности n ´k мы получаем матрицу С размерности m ´k . При этом элементы матрицы С вычисляются по следующим формулам: Задача 1.8. Найти, если это возможно, произведение матриц AB и BA : Решение. 1) Для того чтобы найти произведение AB , необходимо строки матрицы A умножить на столбцы матрицы B : 2) Произведение BA не существует, т. к. количество столбцов матрицы B не совпадает с количеством строк матрицы A . Обратная матрица. Решение систем линейных уравнений матричным способомМатрица A — 1 называется обратной к квадратной матрице А , если выполнено равенство: где через I обозначается единичная матрица того же порядка, что и матрица А : . Для того чтобы квадратная матрица имела обратную необходимо и достаточно, чтобы ее определитель был отличен от нуля. Обратную матрицу находят по формуле: , (1.13) где A ij — алгебраические дополнения к элементам a ij матрицы А (заметим, что алгебраические дополнения к строкам матрицы А располагаются в обратной матрице в виде соответствующих столбцов). Пример 1.9. Найти обратную матрицу A — 1 к матрице . Обратную матрицу найдем по формуле (1.13), которая для случая n = 3 имеет вид: . Найдем det A = | A | = 1 × 3 × 8 + 2 × 5 × 3 + 2 × 4 × 3 — 3 × 3 × 3 — 1 × 5 × 4 — 2 × 2 × 8 = 24 + 30 + 24 — 27 — 20 — 32 = — 1. Так как определитель исходной матрицы отличен от нуля, то обратная матрица существует. 1) Найдем алгебраические дополнения A ij : Для удобства нахождения обратной матрицы, алгебраические дополнения к строкам исходной матрицы мы расположили в соответствующие столбцы. Из полученных алгебраических дополнений составим новую матрицу и разделим ее на определитель det A . Таким образом, мы получим обратную матрицу: Квадратные системы линейных уравнений с отличным от нуля главным определителем можно решать с помощью обратной матрицы. Для этого систему (1.5) записывают в матричном виде: где Умножая обе части равенства (1.14) слева на A — 1 , мы получим решение системы: , откуда Таким образом, для того чтобы найти решение квадратной системы, нужно найти обратную матрицу к основной матрице системы и умножить ее справа на матрицу-столбец свободных членов. Задача 1.10. Решить систему линейных уравнений с помощью обратной матрицы. Решение. Запишем систему в матричном виде: , где — основная матрица системы, — столбец неизвестных и — столбец свободных членов. Так как главный определитель системы , то основная матрица системы А имеет обратную матрицу А -1 . Для нахождения обратной матрицы А -1 , вычислим алгебраические дополнения ко всем элементам матрицы А : Из полученных чисел составим матрицу (причем алгебраические дополнения к строкам матрицы А запишем в соответствующие столбцы) и разделим ее на определитель D. Таким образом, мы нашли обратную матрицу: Решение системы находим по формуле (1.15): Таким образом, Решение систем линейных уравнений методом обыкновенных жордановых исключенийПусть дана произвольная (не обязательно квадратная) система линейных уравнений: (1.16) Требуется найти решение системы, т.е. такой набор переменных , который удовлетворяет всем равенствам системы (1.16). В общем случае система (1.16) может иметь не только одно решение, но и бесчисленное множество решений. Она может так же вообще не иметь решений. При решении подобных задач используется хорошо известный из школьного курса метод исключения неизвестных, который еще называется методом обыкновенных жордановых исключений. Суть данного метода заключается в том, что в одном из уравнений системы (1.16) одна из переменных выражается через другие переменные. Затем эта переменная подставляется в другие уравнения системы. В результате получается система, содержащая на одно уравнение и на одну переменную меньше, чем исходная система. Уравнение, из которого выражалась переменная, запоминается. Этот процесс повторяется до тех пор, пока в системе не останется одно последнее уравнение. В процессе исключения неизвестных некоторые уравнения могут превратиться в верные тождества, например . Такие уравнения из системы исключаются, так как они выполняются при любых значениях переменных и, следовательно, не оказывают влияния на решение системы. Если в процессе исключения неизвестных хотя бы одно уравнение становится равенством, которое не может выполняться ни при каких значениях переменных (например ), то мы делаем вывод, что система не имеет решения. Если в ходе решения противоречивых уравнений не возникло, то из последнего уравнения находится одна из оставшихся в нем переменных. Если в последнем уравнении осталась только одна переменная, то она выражается числом. Если в последнем уравнении остаются еще и другие переменные, то они считаются параметрами, и выраженная через них переменная будет функцией этих параметров. Затем совершается так называемый «обратный ход». Найденную переменную подставляют в последнее запомненное уравнение и находят вторую переменную. Затем две найденные переменные подставляют в предпоследнее запомненное уравнение и находят третью переменную, и так далее, вплоть до первого запомненного уравнения. В результате мы получаем решение системы. Данное решение будет являться единственным, если найденные переменные будут числами. Если же первая найденная переменная, а затем и все остальные будут зависеть от параметров, то система будет иметь бесчисленное множество решений (каждому набору параметров соответствует новое решение). Формулы, позволяющие найти решение системы в зависимости от того или иного набора параметров, называются общим решением системы. Пример 1.11. x После запоминания первого уравнения и приведения подобных членов во втором и третьем уравнении мы приходим к системе: Выразим y из второго уравнения и подставим его в первое уравнение: Запомним второе уравнение, а из первого найдем z : Совершая обратный ход, последовательно найдем y и z . Для этого сначала подставим в последнее запомненное уравнение , откуда найдем y : . Затем подставим и в первое запомненное уравнение , откуда найдем x : Задача 1.12. Решить систему линейных уравнений методом исключения неизвестных: . (1.17) Решение. Выразим из первого уравнения переменную x и подставим ее во второе и третье уравнения: . Запомним первое уравнение В данной системе первое и второе уравнения противоречат друг другу. Действительно, выражая y , получим, что 14 = 17. Данное равенство не выполняется, ни при каких значениях переменных x , y , и z . Следовательно, система (1.17) несовместна, т.е. не имеет решения. Читателям предлагаем самостоятельно проверить, что главный определитель исходной системы (1.17) равен нулю. Рассмотрим систему, отличающуюся от системы (1.17) всего лишь одним свободным членом. Задача 1.13. Решить систему линейных уравнений методом исключения неизвестных: . (1.18) Решение. Как и прежде, выразим из первого уравнения переменную x и подставим ее во второе и третье уравнения: . Запомним первое уравнение и приведем подобные члены во втором и третьем уравнении. Мы приходим к системе: Выражая y из первого уравнения и подставляя его во второе уравнение , мы получим тождество 14 = 14, которое не влияет на решение системы, и, следовательно, его можно из системы исключить. В последнем запомненном равенстве переменную z будем считать параметром. Полагаем . Тогда Подставим y и z в первое запомненное равенство и найдем x : . Таким образом, система (1.18) имеет бесчисленное множество решений, причем любое решение можно найти по формулам (1.19), выбирая произвольное значение параметра t : (1.19) В том случае, когда исходная система (1.16) имеет достаточно большое количество уравнений и неизвестных, указанный метод обыкновенных жордановых исключений представляется громоздким. Однако это не так. Достаточно вывести алгоритм пересчета коэффициентов системы при одном шаге в общем виде и оформить решение задачи в виде специальных жордановых таблиц. Пусть дана система линейных форм (уравнений): , (1.20) Рассмотрим следующую операцию, называемую в дальнейшем «одним шагом обыкновенных жордановых исключений». Из произвольного (r -го) равенства выразим произвольную переменную (x s ) и подставим во все остальные равенства. Разумеется, это возможно только в том случае, когда a rs ¹ 0. Коэффициент a rs называется разрешающим (иногда направляющим или главным) элементом. Мы получим следующую систему: . (1.21) Из s -го равенства системы (1.21) мы впоследствии найдем переменную x s (после того, как будут найдены остальные переменные). S -я строка запоминается и в дальнейшем из системы исключается. Оставшаяся система будет содержать на одно уравнение и на одну независимую переменную меньше, чем исходная система. Вычислим коэффициенты полученной системы (1.21) через коэффициенты исходной системы (1.20). Начнем с r -го уравнения, которое после выражения переменной x s через остальные переменные будет выглядеть следующим образом: Таким образом, новые коэффициенты r -го уравнения вычисляются по следующим формулам: (1.23) После приведения подобных членов, получим: (1.24) (1.25) Так, задаче (1.20) ставится в соответствие следующая жорданова таблица: Таблица 1.1
Жорданова таблица 1.1 содержит левый заглавный столбец, в который записывают правые части системы (1.20) и верхнюю заглавную строку, в которую записывают независимые переменные. Остальные элементы таблицы образуют основную матрицу коэффициентов системы (1.20). Если умножить матрицу А на матрицу , состоящую из элементов верхней заглавной строки, то получится матрица , состоящая из элементов левого заглавного столбца. То есть, по существу, жорданова таблица это матричная форма записи системы линейных уравнений: . Системе (1.21) при этом соответствует следующая жорданова таблица: Таблица 1.2
Разрешающий элемент a rs мы будем выделять жирным шрифтом. Напомним, что для осуществления одного шага жордановых исключений разрешающий элемент должен быть отличен от нуля. Строку таблицы, содержащую разрешающий элемент, называют разрешающей строкой. Столбец, содержащий разрешающий элемент, называют разрешающим столбцом. При переходе от данной таблицы к следующей таблице одна переменная (x s ) из верней заглавной строки таблицы перемещается в левый заглавный столбец и, наоборот, один из свободных членов системы (y r ) из левого заглавного столбца таблицы перемещается в верхнюю заглавную строку. Опишем алгоритм пересчета коэффициентов при переходе от жордановой таблицы (1.1) к таблице (1.2), вытекающий из формул (1.23) и (1.25). 1. Разрешающий элемент заменяется обратным числом: 2. Остальные элементы разрешающей строки делятся на разрешающий элемент и изменяют знак на противоположный: 3. Остальные элементы разрешающего столбца делятся на разрешающий элемент: 4. Элементы, не попавшие в разрешающую строку и разрешающий столбец, пересчитываются по формулам: Последняя формула легко запоминается, если заметить, что элементы, составляющие дробь , находятся на пересечении i -ой и r -ой строк и j -го и s -го столбцов (разрешающей строки, разрешающего столбца и той строки и столбца, на пересечении которых находится пересчитываемый элемент). Точнее, при запоминании формулы можно использовать следующую диаграмму: | -21 | -26 | -13 | -37 |
система
из | коэффициент | ответ | D x :
определитель коэффициента |
2 х + 1 и + 1 z = 3 |
Аналогично D y и D z тогда будет: Авторское право Элизабет Стапель 2004-2011 Все права защищены
Оценка каждого детерминанта (с использованием метода, описанного здесь), получаем:
Правило Крамера гласит, что x = D x D , л = D y D , и z = D z D .То есть:
х = 3 / 3 = 1, y = 6 / 3 = 2 , и z = 9 / 3 = 3
Вот и все, что нужно для Cramer’s Правило.Чтобы найти нужную вам переменную (назовите ее «» или «бета»), просто оцените определяющее частное D Д . (Пожалуйста не просите меня объяснять, почему это работает. Просто поверьте мне, что детерминанты может творить много видов магии.)
- Учитывая следующее систему уравнений, найдите значение z .
Решить только для z , Сначала я нахожу определитель коэффициента.
Затем формирую D z заменив третий столбец значений столбцом ответов:
Затем я составляю частное и упростить: |
Смысл правила Крамера в том, что вам не нужно решать всю систему, чтобы получить одно значение тебе нужно.Это сэкономило мне много времени на некоторых тестах по физике. я забыть, над чем мы работали (я думаю, что-то с проводами и токами), но правило Крамера было намного быстрее, чем любой другой метод решения (и Видит Бог, мне нужно было дополнительное время). Не позволяйте всем нижним индексам и прочему запутать вас; Правило действительно довольно простое. Вы просто выбираете переменную вы хотите найти, замените столбец значений этой переменной в определитель коэффициента со значениями столбца ответа, оцените, что определитель и разделите на определитель коэффициента.Это все там к нему.
Почти.
Что делать, если определитель коэффициента ноль? Нельзя делить на ноль, что это значит? Я не могу пойти в технические детали здесь, но « D = 0 «означает, что система уравнений не имеет единственного решения. Система может быть несовместимой (никакого решения) или зависимое (бесконечное решение, которое может быть выражается как параметрическое решение, например «( a , а + 3, а 4) «).С точки зрения правила Крамера: « D = 0 «означает, что вам придется использовать другой метод (например, матрицу строковые операции) в решить систему. Если D = 0, вы не можете использовать Cramer’s Правило.
Вверх | Вернуться к индексу
Цитируйте эту статью как: | Стапель, Елизавета.«Правило Крамера». Purplemath . Доступна с |
Детерминанты и правило Крамера | Безграничная алгебра
Определители квадратных матриц 2 на 2
Определитель квадратной матрицы [латекс] 2 \ умножить на 2 [/ латекс] — это математическая конструкция, используемая при решении задач, которая находится по специальной формуле.
Цели обучения
Попрактикуйтесь в нахождении определителя матрицы [латекс] 2 \ умножить на 2 [/ латекс]
Основные выводы
Ключевые моменты
- Определитель [latex] 2 \ times 2 [/ latex] матрицы [latex] \ begin {bmatrix} a & b \\ c & d \ end {bmatrix} [/ latex] определяется как [latex] ad-bc [ /латекс].
- Матрица часто используется для представления коэффициентов в системе линейных уравнений, а определитель может использоваться для решения этих уравнений.
- Любая матрица имеет уникальную обратную, если ее определитель отличен от нуля.
Ключевые термины
- определитель : Уникальная скалярная функция по квадратным матрицам, которая является распределительной по матричному умножению, полилинейна по строкам и столбцам и принимает значение 1 для единичной матрицы. Его аббревиатура — «[латекс] \ det [/ латекс]».
Что такое определитель?
Матрица часто используется для представления коэффициентов в системе линейных уравнений, а определитель может использоваться для решения этих уравнений.Использование определителей в исчислении включает определитель Якоби в правило замены переменных для интегралов от функций нескольких переменных. Определители также используются для определения характеристического полинома матрицы, что важно для задач на собственные значения в линейной алгебре. В аналитической геометрии детерминанты выражают подписанные [латекс] n [/ латекс] -мерные объемы [латекс] n [/ латекс] -мерных параллелепипедов. Иногда детерминанты используются просто как компактная запись для выражений, которые в противном случае было бы неудобно записывать.
Можно доказать, что любая матрица имеет единственную обратную матрицу, если ее определитель отличен от нуля. Также могут быть доказаны различные другие теоремы, в том числе то, что определитель произведения матриц всегда равен произведению определителей; и определитель эрмитовой матрицы всегда действительный.
Определитель матрицы [латекс] [A] [/ латекс] обозначается [латекс] \ det (A) [/ latex], [латекс] \ det \ A [/ latex] или [латекс] \ left | А \ правый | [/ латекс]. В случае, когда элементы матрицы выписаны полностью, определитель обозначается путем окружения элементов матрицы вертикальными чертами вместо скобок или круглых скобок матрицы.
Например, определитель матрицы [latex] \ begin {bmatrix} a & b \\ d & e \ end {bmatrix} [/ latex] записывается [latex] \ begin {vmatrix} a & b \\ d & e \ end {vmatrix} [/ латекс].
Определитель матрицы 2 на 2
В линейной алгебре определитель — это значение, связанное с квадратной матрицей. Его можно вычислить из элементов матрицы с помощью определенного арифметического выражения, показанного ниже:
Для матрицы [latex] 2 \ times 2 [/ latex], [latex] \ begin {bmatrix} a & b \\ c & d \ end {bmatrix} [/ latex],
определитель [латекс] \ begin {vmatrix} a & b \\ c & d \ end {vmatrix} [/ latex] определяется как [latex] ad-bc [/ latex].
Пример 1: Найдите определитель следующей матрицы:
[латекс] \ displaystyle \ begin {bmatrix} 4 & -2 \\ 7 & 5 \ end {bmatrix} [/ latex]
Определитель [латекс] \ begin {vmatrix} 4 & -2 \\ 7 & 5 \ end {vmatrix} [/ latex]:
[латекс] \ displaystyle \ begin {align} (4 \ cdot 5) — (-2 \ cdot 7) & = 20 — (-14) \\ & = 34 \ end {align} [/ latex]
Кофакторы, второстепенные и другие детерминанты
Кофактор записи [latex] (i, j) [/ latex] матрицы [latex] A [/ latex] является минорным знаком этой матрицы.
Цели обучения
Объясните, как использовать вспомогательные матрицы и матрицы сомножителей для вычисления определителей
Основные выводы
Ключевые моменты
- Пусть [latex] A [/ latex] представляет собой матрицу [latex] m \ times n [/ latex], а [latex] k [/ latex] — целое число с [latex] 0
Ключевые термины
- кофактор : минор со знаком записи матрицы.
- второстепенный : определитель некоторой меньшей квадратной матрицы, вырезанной из матрицы [latex] A [/ latex] путем удаления одной или нескольких ее строк или столбцов.
Кофактор и младший: определения
Кофактор
В линейной алгебре кофактор (иногда называемый дополнительным) описывает конкретную конструкцию, которая полезна для вычисления как определителя, так и обратного значения квадратных матриц.{i + j} M_ {ij} [/ латекс]
Незначительный
Чтобы узнать, что такое минор со знаком, нам нужно знать, что такое минор матрицы. В линейной алгебре минор матрицы [latex] A [/ latex] является определителем некоторой меньшей квадратной матрицы, вырезанной из [latex] A [/ latex] путем удаления одной или нескольких ее строк или столбцов. Миноры, полученные путем удаления только одной строки и одного столбца из квадратных матриц (первые миноры), необходимы для вычисления сомножителей матрицы .
Пусть [latex] A [/ latex] представляет собой матрицу [latex] m \ times n [/ latex], а [latex] k [/ latex] — целое число с [latex] 0
Вычислить определитель
Определитель любой матрицы можно найти с помощью миноров со знаком. Определитель — это сумма минорных значений со знаком любой строки или столбца матрицы, масштабируемая элементами в этой строке или столбце.
Вычисление несовершеннолетних
Для нахождения определителя заданного минора матрицы A используются следующие шаги:
- Выберите запись [latex] a_ {ij} [/ latex] из матрицы.
- Вычеркните записи, которые лежат в соответствующей строке [latex] i [/ latex] и столбце [latex] j [/ latex].
- Перепишите матрицу без отмеченных элементов.
- Получите определитель этой новой матрицы.
[латекс] M_ {ij} [/ latex] называется второстепенным для входа [latex] a_ {ij} [/ latex].
Примечание. Если [latex] i + j [/ latex] — четное число, кофактор совпадает со своим младшим числом: [latex] C_ {ij} = M_ {ij} [/ latex]. В противном случае он равен аддитивной инверсии своего минорного значения: [latex] C_ {ij} = — M_ {ij} [/ latex]
Вычисление определителя
Мы найдем определитель следующей матрицы A, вычислив определители ее сомножителей для третьего, крайнего правого столбца, а затем умножив их на элементы этого столбца.
[латекс] \ displaystyle \ begin {bmatrix} 1 & 4 & 7 \\ 3 & 0 & 5 \\ -1 & 9 & 11 \\ \ end {bmatrix} [/ latex]
В качестве примера мы вычислим определитель второстепенного [латекса] M_ {23} [/ latex], который является определителем матрицы [латекс] 2 \ times 2 [/ latex], образованной удалением [латекса] 2 [/ latex] -й ряд и [latex] 3 [/ latex] -й столбец. Черная точка представляет собой удаляемый элемент.
[латекс] \ displaystyle \ begin {align} \ begin {vmatrix} 1 & 4 & \ bullet \\ \ bullet & \ bullet & \ bullet \\ -1 & 9 & \ bullet \ end {vmatrix} & = \ begin {vmatrix} 1 & 4 \\ -1 & 9 \ end {vmatrix} \\ & = (9 — (- 4)) \\ & = 13 \ end {align} [/ latex]
Поскольку [latex] i + j = 5 [/ latex] является нечетным числом, кофактор является аддитивным, обратным его второстепенному значению: [latex] — (13) = — 13 [/ latex]
Умножаем это число на [latex] a_ {23} = 5 [/ latex], что дает [latex] -65 [/ latex].
Тот же самый процесс выполняется для нахождения детерминантов [латекса] C_ {13} [/ latex] и [latex] C_ {33} [/ latex], которые затем умножаются на [latex] a_ {13} [/ латекс] и [латекс] а_ {33} [/ латекс] соответственно. Затем определитель находится путем суммирования всего этого:
[латекс] \ begin {align} \ det {A} & = a_ {13} \ det {C_ {13}} + a_ {23} \ det {C_ {23}} + a_ {33} \ det {C_ {33}} \\ & = 7 \ cdot27-5 \ cdot13 + 11 \ cdot-12 \\ & = — 8 \ end {align} [/ latex]
Правило Крамера
Правило Крамера использует определители для решения уравнения [латекс] Ax = b [/ latex], когда [latex] A [/ latex] представляет собой квадратную матрицу.
Цели обучения
Используйте правило Крамера, чтобы найти единственную переменную в системе линейных уравнений
Основные выводы
Ключевые моменты
- Правило Крамера работает только с квадратными матрицами, у которых есть ненулевой определитель и единственное решение.
- Рассмотрим линейную систему [латекс] \ left \ {\ begin {matrix} ax + by & = {\ color {Red} e} \\ cx + dy & = {\ color {Red} f} \ end {matrix} \ right. [/ latex], который в формате матрицы имеет вид [latex] \ begin {bmatrix} a & b \\ c & d \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} x \\ y \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} {\ color {Red} e} \\ {\ color {Red} f} \ end {bmatrix} [/ latex].Предположим, что определитель не равен нулю. Затем [latex] x [/ latex] и [latex] y [/ latex] можно найти по правилу Крамера: [latex] x = \ frac {\ begin {vmatrix} {\ color {Red} e} & b \\ {\ color {Red} f} & d \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} a & b \\ c & d \ end {vmatrix}} = \ frac {{\ color {Red} e} db {\ color {Red} f}} {ad-bc} [/ latex] и [latex] y = \ frac {\ begin {vmatrix} a & {\ color {Red} e} \\ c & {\ color {Red} f} \ end {vmatrix }} {\ begin {vmatrix} a & b \\ c & d \ end {vmatrix}} = \ frac {a {\ color {Red} f} — {\ color {Red} e} c} {ad-bc} [/ латекс ].
- Правило Крамера эффективно для решения небольших систем и может быть вычислено довольно быстро; однако по мере роста системы вычисление новых детерминантов может быть утомительным.
Ключевые термины
- определитель : Уникальная скалярная функция над квадратными матрицами, которая является распределительной по матричному умножению, полилинейна по строкам и столбцам и принимает значение [latex] 1 [/ latex] для единичной матрицы. Его аббревиатура — «[латекс] \ det [/ латекс]».
- квадратная матрица : матрица, имеющая такое же количество строк, как и столбцов.
«Правило Крамера» — это еще один способ решения системы линейных уравнений с матрицами.Он использует формулу для вычисления решения системы с использованием определения определителей.
Правило Крамера: определение
Правило Крамера — это явная формула для решения системы линейных уравнений с таким же количеством уравнений, сколько и неизвестных, то есть квадратная матрица, действительная во всех случаях, когда система имеет уникальное решение. Он выражает решение в терминах определителей (квадратной) матрицы коэффициентов и матриц, полученных из нее путем замены одного столбца вектором правых частей уравнений.
Правило Крамера: Формула
Правила для матрицы [латекс] 2 \ times 2 [/ latex]
Рассмотрим линейную систему:
[латекс] \ displaystyle \ begin {bmatrix} a & b \\ c & d \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} x \\ y \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} {\ color {Red} e} \\ {\ color {Red} f} \ end {bmatrix} [/ latex]
Предположим, что определитель не равен нулю. Тогда [latex] x [/ latex] и [latex] y [/ latex] можно найти по правилу Крамера:
.[латекс] \ displaystyle x = \ frac {\ begin {vmatrix} {\ color {Red} e} & b \\ {\ color {Red} f} & d \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} a & b \ \ c & d \ end {vmatrix}} = \ frac {{\ color {Red} e} db {\ color {Red} f}} {ad-bc} [/ latex]
А:
[латекс] \ displaystyle y = \ frac {\ begin {vmatrix} a & {\ color {Red} e} \\ c & {\ color {Red} f} \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} a & b \ \ c & d \ end {vmatrix}} = \ frac {a {\ color {Red} f} — {\ color {Red} e} c} {ad-bc} [/ latex]
Правила для [латекса] 3 \ times 3 [/ latex] Матрицы
Дано:
[латекс] \ displaystyle \ begin {bmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} x \\ y \\ z \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} {\ color { Красный} j} \\ {\ color {Red} k} \\ {\ color {Red} l} \ end {bmatrix} [/ latex]
Тогда значения [latex] x [/ latex], [latex] y [/ latex] и [latex] z [/ latex] могут быть найдены следующим образом:
[латекс] \ displaystyle x = \ frac {\ begin {vmatrix} {\ color {Red} j} & b & c \\ {\ color {Red} k} & e & f \\ {\ color {Red} l} & h & i \ end { vmatrix}} {\ begin {vmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \ end {vmatrix}} \ quad y = \ frac {\ begin {vmatrix} a & {\ color {Red} j} & c \\ d & {\ color {Red} k} & f \\ g & {\ color {Red} l} & i \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \ end {vmatrix}} \ quad z = \ frac { \ begin {vmatrix} a & b & {\ color {Red} j} \\ d & e & {\ color {Red} k} \\ g & h & {\ color {Red} l} \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} a & b & c \ \ d & e & f \\ g & h & i \ end {vmatrix}} [/ latex]
Использование правила Крамера
Пример 1. Решите систему, используя правило Крамера:
[латекс] \ displaystyle \ left \ {\ begin {matrix} 3x + 2y & = 10 \\ -6x + 4y & = 4 \ end {matrix} \ right.[/ латекс]
В матричном формате:
[латекс] \ displaystyle \ begin {bmatrix} 3 & 2 \\ — 6 & 4 \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} x \\ y \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} 10 \\ 4 \ end {bmatrix} [/ латекс]
[латекс] \ displaystyle \ begin {align} x & = \ frac {\ begin {vmatrix} {\ color {Red} e} & b \\ {\ color {Red} f} & d \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} a & b \\ c & d \ end {vmatrix}} \\ & = \ frac {{\ color {Red} e} db {\ color {Red} f}} {ad-bc} \ end {align} [/ латекс]
[латекс] \ displaystyle \ begin {align} x & = \ frac {\ begin {vmatrix} 10 & 2 \\ 4 & 4 \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} 3 & 2 \\ — 6 & 4 \ end {vmatrix}} \\ & = \ frac {10 \ cdot 4-2 \ cdot 4} {(3 \ cdot 4) — [2 \ cdot (-6)]} \\ & = \ frac {32} {24} = \ frac {4 } {3} \ end {align} [/ latex]
[латекс] \ displaystyle \ begin {align} y & = \ frac {\ begin {vmatrix} a & {\ color {Red} e} \\ c & {\ color {Red} f} \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} a & b \\ c & d \ end {vmatrix}} \\ & = \ frac {a {\ color {Red} f} — {\ color {Red} e} c} {ad-bc} \ end {align} [/ латекс]
[латекс] \ displaystyle \ begin {align} y & = \ frac {\ begin {vmatrix} 3 & 10 \\ — 6 & 4 \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} 3 & 2 \\ — 6 & 4 \ end {vmatrix}} \ \ & = \ frac {(3 \ cdot 4) — [10 \ cdot (-6)]} {(3 \ cdot 4) — [2 \ cdot (-6)]} \\ & = \ frac {72} {24} = 3 \ end {align} [/ latex]
Решение системы — [latex] (\ frac {4} {3}, 3) [/ latex].
Детерминанты и правило Крамера
Линейные системы двух переменных и правило Крамера
Напомним, что матрица — это прямоугольный массив чисел, состоящий из строк и столбцов. Мы классифицируем матрицы по количеству строк n и количеству столбцов m . Например, матрица 3 × 4, читаемая как «матрица 3 на 4», состоит из 3 строк и 4 столбцов. Квадратная матрица Матрица с одинаковым количеством строк и столбцов. — матрица, в которой количество строк совпадает с количеством столбцов.В этом разделе мы обрисовываем еще один метод решения линейных систем с использованием специальных свойств квадратных матриц. Начнем с рассмотрения следующей матрицы коэффициентов 2 × 2 A ,
A = [a1b1a2b2]
Определитель Действительное число, связанное с квадратной матрицей. матрицы 2 × 2, обозначенной вертикальными линиями | A |, или более компактно как det ( A ), определяется следующим образом:
Определитель — это действительное число, которое получается вычитанием произведений значений на диагонали.
Пример 1
Вычислить: | 3−52−2 |.
Решение:
Вертикальные линии по обе стороны от матрицы показывают, что нам нужно вычислить определитель.
| 3−52−2 | = 3 (−2) −2 (−5) = — 6 + 10 = 4
Ответ: 4
Пример 2
Вычислить: | −6403 |.
Решение:
Обратите внимание, что матрица дана в виде верхнего треугольника.
| −6403 | = −6 (3) −4 (0) = — 18−0 = −18
Ответ: −18
Мы можем решать линейные системы с двумя переменными, используя определители. Начнем с общей линейной системы 2 × 2 и решим относительно y . Чтобы исключить переменную x , умножьте первое уравнение на −a2, а второе уравнение на a1.
{a1x + b1y = c1 a2x + b2y = c2 ⇒ × (−a2) ⇒ × a1 {−a1a2x − a2b1y = −a2c1a1a2x + a1b2y = a1c2
Это приводит к эквивалентной линейной системе, в которой переменная x выровнена для исключения.Теперь складывая уравнения, мы получаем
И числитель, и знаменатель очень похожи на определитель матрицы 2 × 2. На самом деле это так. Знаменатель — это определитель матрицы коэффициентов. И числитель является определителем матрицы, образованной заменой столбца, представляющего коэффициенты y , на соответствующий столбец констант. Эта специальная матрица обозначается Dy.
y = DyD = | a1c1a2c2 | | a1b1a2b2 | = a1c2 − a2c1a1b2 − a2b1
Значение x может быть получено аналогичным образом.
x = DxD = | c1b1c2b2 | | a1b1a2b2 | = c1b2 − c2b1a1b2 − a2b1
В целом, мы можем сформировать расширенную матрицу следующим образом:
{a1x + b1y = c1a2x + b2y = c2 ⇔ [a1b1 | c1a2b2 | c2]
, а затем определите D, Dx и Dy, вычислив следующие детерминанты.
D = | a1b1a2b2 | Dx = | c1b1c2b2 | Dy = | a1c1a2c2 |
Решение системы в терминах определителей, описанных выше, когда D ≠ 0, называется правилом Крамера: Решение независимой системы линейных уравнений, выраженное в терминах определителей..
Правило Крамера (x, y) = (DxD, DyD)
Эта теорема названа в честь Габриэля Крамера (1704 — 1752).
Рисунок 3.2
Габриэль Крамер
Шаги решения линейной системы с двумя переменными с использованием определителей (правило Крамера) описаны в следующем примере.
Пример 3
Решите, используя правило Крамера: {2x + y = 7 3x − 2y = −7.
Решение:
Перед началом этого процесса убедитесь, что линейная система имеет стандартную форму.
Шаг 1 : Постройте расширенную матрицу и сформируйте матрицы, используемые в правиле Крамера.
{2x + y = 7 3x − 2y = −7 ⇒ [21 | 73−2 | −7]
В квадратной матрице, используемой для определения Dx, замените первый столбец матрицы коэффициентов константами. В квадратной матрице, используемой для определения Dy, замените второй столбец константами.
D = | 213−2 | Dx = | 71−7−2 | Dy = | 273−7 |
Шаг 2 : Рассчитайте детерминанты.
Dx = | 71−7−2 | = 7 (−2) — (- 7) (1) = — 14 + 7 = −7Dy = | 273−7 | = 2 (−7) −3 (7) = −14−21 = −35D = | 213−2 | = 2 (−2) −3 (1) = — 4−3 = −7
Шаг 3 : Используйте правило Крамера для вычисления x и y .
x = DxD = -7-7 = 1 и y = DyD = -35-7 = 5
Следовательно, одновременное решение (x, y) = (1,5).
Шаг 4 : Проверка необязательна; однако мы делаем это здесь для полноты картины.
Чек: (1,5) | |
---|---|
Уравнение 1 | Уравнение 2 |
2x + y = 72 (1) + (5) = 72 + 5 = 77 = 7 ✓ | 3x − 2y = −73 (1) −2 (5) = — 73−10 = −7−7 = −7 ✓ |
Ответ: (1, 5)
Пример 4
Решите, используя правило Крамера: {3x − y = −26x + 4y = 2.
Решение:
Соответствующая расширенная матрица коэффициентов следует.
{3x − y = −26x + 4y = 2 ⇒ [3−1 | −264 | 2]
А у нас,
Dx = | −2−124 | = −8 — (- 2) = — 8 + 2 = −6Dy = | 3−262 | = 6 — (- 12) = 6 + 12 = 18D = | 3−164 | = 12 — (- 6) = 12 + 6 = 18
Используйте правило Крамера, чтобы найти решение.
x = DxD = -618 = -13 и y = DyD = 1818 = 1
Ответ: (−13,1)
Попробуй! Решите, используя правило Крамера: {5x − 3y = −7−7x + 6y = 11.
Ответ: (−1, 23)
Когда определитель матрицы коэффициентов D равен нулю, формулы правила Крамера не определены. В этом случае система либо зависима, либо несовместима в зависимости от значений Dx и Dy. Когда D = 0 и оба Dx = 0 и Dy = 0, система является зависимой. Когда D = 0 и либо Dx, либо Dy отличны от нуля, система несовместима.
Когда D = 0, Dx = 0 и Dy = 0 ⇒ Зависимая система Dx ≠ 0 или Dy ≠ 0 ⇒ Несогласованная система
Пример 5
Решите, используя правило Крамера: {x + 15y = 3 5x + y = 15.
Решение:
Соответствующая расширенная матрица следует.
{x + 15y = 3 5x + y = 15 ⇒ [115 | 351 | 15]
А имеем следующее.
Dx = | 315151 | = 3−3 = 0Dy = | 13515 | = 15−15 = 0D = | 11551 | = 1−1 = 0
Если мы попытаемся использовать правило Крамера, мы получим
x = DxD = 00 и y = DyD = 00
, оба из которых являются неопределенными количествами.Поскольку D = 0 и как Dx = 0, так и Dy = 0, мы знаем, что это зависимая система. Фактически, мы можем увидеть, что оба уравнения представляют одну и ту же линию, если мы решим относительно y .
{x + 15y = 3 5x + y = 15 ⇒ {y = −5x + 15 y = −5x + 15
Следовательно, мы можем представить все решения (x, −5x + 15), где x — действительное число.
Ответ: (x, −5x + 15)
Попробуй! Решите, используя правило Крамера: {3x − 2y = 10 6x − 4y = 12.
Ответ: Ø
Линейные системы трех переменных и правило Крамера
Рассмотрим следующую матрицу коэффициентов 3 × 3 A ,
A = [a1b1c1a2b2c2a3b3c3]
Определитель этой матрицы определяется следующим образом:
det (A) = | a1b1c1a2b2c2a3b3c3 | = a1 | b2c2b3c3 | −b1 | a2c2a3c3 | + c1 | a2b2a3b3 | = a1 (b2c3 − b3c2) −b1 (a2c3 − 9 −3 ab2) +
Здесь каждый определитель 2 × 2 называется второстепенным определителем матрицы, которая получается после удаления строки и столбца квадратной матрицы.предыдущего фактора. Обратите внимание, что множители — это элементы в первой строке матрицы, и что они меняют знак (+ — +).
Пример 6
Рассчитать: | 1322−1305−1 |.
Решение:
Чтобы легко определить второстепенное значение каждого фактора в первой строке, мы выстраиваем первую строку и соответствующий столбец. Определитель матрицы оставшихся элементов определяет соответствующий минор.
Позаботьтесь о том, чтобы поменять знак множителей в первой строке. Далее следует разложение несовершеннолетними о первом ряду:
| 1322−1305−1 | = 1 | −135−1 | −3 | 230−1 | +2 | 2−105 | = 1 (1−15) −3 (−2−0) +2 (10−0) = 1 (−14) −3 (−2) +2 (10) = — 14 + 6 + 20 = 12
Ответ: 12
Расширение по несовершеннолетним может производиться по любой строке или любому столбцу. Знак коэффициентов, определяемый выбранной строкой или столбцом, будет чередоваться в соответствии со следующим массивом знаков.
[+ — + — + — + — +]
Поэтому, чтобы расширить второй ряд, мы будем чередовать знаки, начиная с противоположного первого элемента. Мы можем расширить предыдущий пример о второй строке, чтобы показать, что получен такой же ответ для определителя.
А можно написать,
| 1322−1305−1 | = — (2) | 325−1 | + (- 1) | 120−1 | — (3) | 1305 | = −2 (−3−10) −1 (−1−0) −3 (5−0) = — 2 (−13) −1 (−1) −3 (5) = 26 + 1−15 = 12
Обратите внимание, что мы получаем тот же ответ 12.
Пример 7
Рассчитать: | 4306122410 |.
Решение:
Расчеты упрощаются, если мы расширим третий столбец, потому что он содержит два нуля.
Далее следует расширение несовершеннолетними по поводу третьего столбца:
| 4306122410 | = 0 | 61241 | −2 | 4341 | +0 | 43612 | = 0−2 (4−12) + 0 = −2 (−8) = 16
Ответ: 16
Следует отметить, что существуют и другие методы, используемые для запоминания того, как вычислить определитель матрицы 3 × 3.Кроме того, многие современные калькуляторы и системы компьютерной алгебры могут найти определитель матриц. Предлагаем вам изучить эту обширную тему.
Мы можем решать линейные системы с тремя переменными, используя определители. Для этого мы начнем с расширенной матрицы коэффициентов,
{a1x + b1y + c1z = d1a2x + b2y + c2z = d2a3x + b3y + c3z = d3 ⇔ [a1b1c1 | d1a2b2c2 | d2a3b3c3 | d3]
Пусть D представляет определитель матрицы коэффициентов,
D = | a1b1c1a2b2c2a3b3c3 |
Затем определите Dx, Dy и Dz, вычислив следующие определители.
Dx = | d1b1c1d2b2c2d3b3c3 | Dy = | a1d1c1a2d2c2a3d3c3 | Dz = | a1b1d1a2b2d2a3b3d3 |
Когда D ≠ 0, решение системы в терминах детерминантов, описанных выше, может быть вычислено с использованием правила Крамера:
Правило Крамера (x, y, z) = (DxD, DyD, DzD)
Используйте это для эффективного решения систем с тремя переменными.
Пример 8
Решите, используя правило Крамера: {3x + 7y − 4z = 02x + 5y − 3z = 1−5x + 2y + 4z = 8.
Решение:
Начните с определения соответствующей расширенной матрицы.
{3x + 7y − 4z = 02x + 5y − 3z = 1−5x + 2y + 4z = 8 ⇔ [37−4 | 025−3 | 1−524 | 8]
Затем вычислите определитель матрицы коэффициентов.
D = | 37−425−3−524 | = 3 | 5−324 | −7 | 2−3−54 | + (- 4) | 25−52 | = 3 (20 — (- 6)) — 7 (8−15) −4 (4 — (- 25)) = 3 (26) −7 (−7) −4 (29) = 78 + 49−116 = 11
Аналогичным образом мы можем вычислить Dx, Dy и Dz.Это оставлено как упражнение.
Dx = | 07−415−3824 | = −44Dy = | 30−421−3−584 | = 0Dz = | 370251−528 | = −33
Используя правило Крамера, мы имеем,
x = DxD = −4411 = −4 y = DyD = 011 = 0 z = DzD = −3311 = −3
Ответ: (−4,0, −3)
Если определитель матрицы коэффициентов D = 0, то система либо зависимая, либо противоречивая. Это будет зависеть от Dx, Dy и Dz. Если все они равны нулю, то система зависима.Если хотя бы один из них отличен от нуля, то он несовместим.
Когда D = 0, Dx = 0 и Dy = 0 и Dz = 0 ⇒ Зависимая система Dx ≠ 0 или Dy ≠ 0 или Dz ≠ 0 ⇒ Несогласованная система
Пример 9
Решите, используя правило Крамера: {4x − y + 3z = 521x − 4y + 18z = 7−9x + y − 9z = −8.
Решение:
Начните с определения соответствующей расширенной матрицы.
{4x − y + 3z = 521x − 4y + 18z = 7−9x + y − 9z = −8 ⇔ [4−13 | 521−418 | 7−91−9 | −8]
Затем определите определитель матрицы коэффициентов.
D = | 4−1321−418−91−9 | = 4 | −4181−9 | — (- 1) | 2118−9−9 | +3 | 21−4−91 | = 4 (36−18) +1 (−189 — (- 162)) + 3 (21−36) = 4 (18) +1 (−27) +3 (−15) = 72−27−45 = 0
Поскольку D = 0, система является либо зависимой, либо несовместимой.
Dx = | 5−137−418−81−9 | = 96
Однако, поскольку Dx отличен от нуля, мы заключаем, что система несовместима. Одновременного решения нет.
Ответ: Ø
Попробуй! Решите, используя правило Крамера: {2x + 6y + 7z = 4−3x − 4y + 5z = 125x + 10y − 3z = −13.
Ответ: (−3,12,1)
Основные выводы
- Определитель матрицы — действительное число.
- Определитель матрицы 2 × 2 получается вычитанием произведения значений на диагоналях.
- Определитель матрицы 3 × 3 получается расширением матрицы с использованием миноров в любой строке или столбце. При этом позаботьтесь об использовании массива знаков для определения знака коэффициентов.
- Используйте правило Крамера для эффективного определения решений линейных систем.
- Когда определитель матрицы коэффициентов равен 0, правило Крамера не применяется; система будет либо зависимой, либо непоследовательной.
Тематические упражнения
| 1234 |
| 5324 |
| −13−3−2 |
| 743−2 |
| −41−30 |
| 95−10 |
| 1050 |
| 0350 |
| 04−13 |
| 102102 |
| a1b10b2 |
| 0b1a2b2 |
{3x − 5y = 82x − 7y = 9
{2x + 3y = −13x + 4y = −2
{2x − y = −34x + 3y = 4
{x + 3y = 15x − 6y = −9
{х + у = 16х + 3у = 2
{x − y = −15x + 10y = 4
{5x − 7y = 144x − 3y = 6
{9x + 5y = −97x + 2y = −7
{6x − 9y = 3−2x + 3y = 1
{3x − 9y = 32x − 6y = 2
{4x − 5y = 203y = −9
{x − y = 02x − 3y = 0
{2x + y = ax + y = Ь
{ax + y = 0by = 1
Часть A: Линейные системы с двумя переменными
Вычислить определитель.
Решите, используя правило Крамера.
| 123213132 |
| 251124323 |
| −31−13−1−2−251 |
| 1−15−45−1−12−3 |
| 3−1223−1521 |
| 40−33−100−52 |
| 0−34−30602−3 |
| 6−1−325284−1 |
| 257035004 |
| 210004 |
| a1b1c10b2c200c3 |
| a100a2b20a3b3c3 |
{x − y + 2z = −33x + 2y − z = 13−4x − 3y + z = −18
{3x + 4y − z = 104x + 6y + 7z = 92x + 3y + 5z = 3
{5x + y − z = 02x − 2y + z = −9−6x − 5y + 3z = −13
{−4x + 5y + 2z = 123x − y − z = −25x + 3y − 2z = 5
{x − y + z = −1−2x + 4y − 3z = 43x − 3y − 2z = 2
{2x + y − 4z = 72x − 3y + 2z = −44x − 5y + 2z = −5
{4x + 3y − 2z = 22x + 5y + 8z = −1x − y − 5z = 3
{x − y + z = 7x + 2y + z = 1x − 2y − 2z = 9
{3x − 6y + 2z = 12−5x − 2y + 3z = 47x + 3y − 4z = −6
{2x − y − 5z = 23x + 2y − 4z = −35x + y − 9z = 4
{4x + 3y − 4z = −132x + 6y − 5z = −2−2x − 3y + 3z = 5
{x − 2y + z = −14y − 3z = 03y − 2z = 1
{2x + 3y − z = −5x + 2y = 03x + 10y = 4
{2x − 3y − 2y = 9−3x + 4y + 4z = −13x − y − 2z = 4
{2x + y − 2z = −1x − y + 3z = 23x + y − z = 1
{3x − 8y + 9z = −2 − x + 5y − 10z = 3x − 3y + 4z = −1
{5x − 6y + 3z = 23x − 4y + 2z = 02x − 2y + z = 0
{5x + 10y − 4z = 122x + 5y + 4z = 0x + 5y − 8z = 6
{5x + 6y + 7z = 22y + 3z = 34z = 4
{x + 2z = −1−5y + 3z = 104x − 3y = 2
{x + y + z = ax + 2y + 2z = a + bx + 2y + 3z = a + b + c
{x + y + z = a + b + cx + 2y + 2z = a + 2b + 2cx + y + 2z = a + b + 2c
Часть B: Линейные системы с тремя переменными
Вычислить определитель.
Решите, используя правило Крамера.
Изучите и обсудите историю детерминанта.Кто первым ввел обозначение определителя?
Изучите другие способы вычисления определителя матрицы 3 × 3. Привести пример.
Часть C: Обсуждение
ответы
(-12,2)
(-13,43)
(54, −3)
(12,12, −1)
(12z − 4,23z + 1, z)
(-12,5,52)
4.6 Решение систем уравнений с использованием детерминантов — промежуточная алгебра 2e
Цели обучения
К концу этого раздела вы сможете:
- Вычислить определитель матрицы 2 × 22 × 2
- Вычислить определитель матрицы 3 × 33 × 3
- Используйте правило Крамера для решения систем уравнений
- Решение приложений с помощью определителей
Будьте готовы 4.16
Прежде чем начать, пройдите тест на готовность.
Упростить: 5 (−2) — (- 4) (1). 5 (−2) — (- 4) (1).
Если вы пропустили эту проблему, просмотрите Пример 1.20.
Будьте готовы 4.17
Упростить: −3 (8−10) + (- 2) (6−3) −4 (−3 — (- 4)) .− 3 (8−10) + (- 2) (6−3) — 4 (−3 — (- 4)).
Если вы пропустили эту проблему, просмотрите Пример 1.19.
Будьте готовы 4.18
Упростить: −12−8. − 12−8.
Если вы пропустили эту проблему, просмотрите Пример 1.18.
В этом разделе мы узнаем о другом методе решения систем линейных уравнений, который называется правилом Крамера.Прежде чем мы сможем начать использовать правило, нам нужно выучить некоторые новые определения и обозначения.
Вычислить определитель матрицы 2 × 22 × 2
Если матрица имеет одинаковое количество строк и столбцов, мы называем ее квадратной матрицей. С каждой квадратной матрицей связано действительное число, называемое определителем. Чтобы найти определитель квадратной матрицы [abcd], [abcd], мы сначала записываем его как | abcd |. | Abcd |. Чтобы получить действительное числовое значение определителя, мы вычитаем произведения диагоналей, как показано.
Определитель
Определитель любой квадратной матрицы [abcd], [abcd], где a, b, c, и d — действительные числа, равен
. | abcd | = ad − bc | abcd | = ad − bcПример 4.45
Вычислить определитель ⓐ [4−23−1] [4−23−1] ⓑ [−3−4−20]. [- 3−4−20].
Попробовать 4.89
Вычислите определяющее значение ⓐ [5−32−4] [5−32−4] ⓑ [−4−607]. [- 4−607].
Попробовать 4,90
Вычислите определяющее значение ⓐ [−13−24] [- 13−24] ⓑ [−7−3−50].[−7−3−50].
Вычислить определитель матрицы 3 × 33 × 3
Чтобы оценить определитель матрицы 3 × 33 × 3, мы должны уметь оценивать минор записи в определителе. Младший элемент записи — это определитель 2 × 22 × 2, найденный путем исключения строки и столбца в определителе 3 × 33 × 3, который содержит запись.
Незначительная запись в 3 × 33 × 3 a Определитель
Минор записи в определителе 3 × 33 × 3 — это определитель 2 × 22 × 2, найденный путем исключения строки и столбца в определителе 3 × 33 × 3, которые содержат запись.
Чтобы найти второстепенную запись a1, a1, мы исключаем строку и столбец, которые ее содержат. Итак, мы удаляем первую строку и первый столбец. Затем запишем оставшийся определитель 2 × 22 × 2.
Чтобы найти минор записи b2, b2, мы исключаем строку и столбец, которые ее содержат. Таким образом, мы удаляем 2 строки и и 2 столбца и . Затем запишем оставшийся определитель 2 × 22 × 2.
Пример 4.46
Для определителя | 4−2310−3−2−42 |, | 4−2310−3−2−42 | найдите и затем оцените минор ⓐ a1a1 ⓑ b3b3 ⓒ c2.c2.
Решение
ⓐ
Ⓑ
Удалите строку и столбец, содержащие b3.b3. | |
Запишите оставшийся определитель 2 × 22 × 2. | |
Оценить. | |
Упростить. |
Ⓒ
Попробовать 4.91
Для определителя | 1−1402−1−2−33 |, | 1−1402−1−2−33 | найдите и затем оцените минор ⓐ a1a1 ⓑ b2b2 ⓒ c3.c3.
Попробовать 4.92
Для определителя | −2−1030−1−1−23 |, | −2−1030−1−1−23 | найдите и затем оцените минор of a2a2 ⓑ b3b3 ⓒ c2.c2.
Теперь мы готовы оценить определитель 3 × 33 × 3. Для этого мы расширяемся на миноры, что позволяет нам оценить определитель 3 × 33 × 3 с помощью определителей 2 × 22 × 2, которые мы уже знаем, как вычислить!
Чтобы оценить определитель 3 × 33 × 3 путем расширения младшими по первой строке, мы используем следующий шаблон:
Помните, чтобы найти второстепенный элемент записи, мы удаляем строку и столбец, содержащие эту запись.
Расширение на младшие по первой строке для оценки определителя 3 × 33 × 3
Чтобы оценить определитель 3 × 33 × 3 с помощью , расширенного младшими по первой строке , следующий шаблон:
Пример 4.47
Вычислить определитель | 2−3−1320−1−1−2 || 2−3−1320−1−1−2 | путем раскрытия несовершеннолетними по первому ряду.
Попробовать 4.93
Вычислите определитель | 3−240−1−223−1 |, | 3−240−1−223−1 |, расширив на младшие по первой строке.
Попробовать 4.94
Вычислите определитель | 3−2−22−14−10−3 |, | 3−2−22−14−10−3 |, расширив на младшие по первой строке.
Чтобы оценить определитель 3 × 33 × 3, мы можем разложить его на миноры, используя любую строку или столбец. Выбор строки или столбца, отличного от первой, иногда упрощает работу.
Когда мы расширяемся на любую строку или столбец, мы должны быть осторожны со знаком терминов в раскрытии. Чтобы определить знак условий, мы используем следующую диаграмму паттернов знаков.
| + — + — + — + — + || + — + — + — + — + |Образец вывески
При раскрытии по младшим с использованием строки или столбца знаки терминов в раскрытии следуют следующему шаблону.
| + — + — + — + — + || + — + — + — + — + |Обратите внимание, что образец знака в первой строке совпадает со знаками между терминами в раскрытии первой строки.
Поскольку мы можем расширяться на любую строку или столбец, как нам решить, какую строку или столбец использовать? Обычно мы пытаемся выбрать строку или столбец, которые упростят наши вычисления.Если определитель содержит 0, использование строки или столбца, содержащего 0, упростит вычисления.
Пример 4.48
Вычислить определитель | 4−1−33025−4−3 || 4−1−33025−4−3 | путем расширения несовершеннолетними.
Решение
Чтобы разложить по второстепенным, мы ищем строку или столбец, которые упростят наши вычисления. Поскольку 0 находится во второй строке и втором столбце, расширение с помощью любого из них — хороший выбор. Поскольку во второй строке меньше негативов, чем во втором столбце, мы расширим ее на вторую строку.
Попробовать 4.95
Вычислить определитель | 2−1−303−43−4−3 || 2−1−303−43−4−3 | путем расширения несовершеннолетними.
Попробовать 4.96
Вычислить определитель | −2−1−3−1224−40 || −2−1−3−1224−40 | путем расширения несовершеннолетними.
Используйте правило Крамера для решения систем уравнений
Правило Крамера — это метод решения систем уравнений с использованием определителей. Его можно получить, решив общий вид систем уравнений методом исключения.Здесь мы продемонстрируем правило как для систем двух уравнений с двумя переменными, так и для систем трех уравнений с тремя переменными.
Начнем с системы двух уравнений с двумя переменными.
Правило Крамера для решения системы двух уравнений
Для системы уравнений {a1x + b1y = k1a2x + b2y = k2, {a1x + b1y = k1a2x + b2y = k2 решение (x, y) (x, y) может быть определено как
Обратите внимание, что для формирования определителя D мы используем коэффициенты при переменных.
Обратите внимание, что для формирования определителя DxDx и Dy, Dy мы подставляем константы вместо коэффициентов переменной, которую мы находим.
Пример 4.49
Как решить систему уравнений с помощью правила Крамера
Решить, используя правило Крамера: {2x + y = −43x − 2y = −6. {2x + y = −43x − 2y = −6.
Попробовать 4.97
Решите, используя правило Крамера: {3x + y = −32x + 3y = 6. {3x + y = −32x + 3y = 6.
Попробовать 4.98
Решите, используя правило Крамера: {−x + y = 22x + y = −4.{−x + y = 22x + y = −4.
How To
Решите систему двух уравнений, используя правило Крамера.
- Шаг 1. Вычислите определитель D , используя коэффициенты переменных.
- Шаг 2. Вычислить определитель Dx.Dx. Используйте константы вместо коэффициентов x .
- Шаг 3. Вычислить определитель Dy.Dy. Используйте константы вместо коэффициентов y .
- Шаг 4. Найдите x и y .х = DxD, х = DxD, y = DyDy = DyD
- Шаг 5. Запишите решение в виде упорядоченной пары.
- Шаг 6. Убедитесь, что упорядоченная пара является решением обоих исходных уравнений.
Чтобы решить систему из трех уравнений с тремя переменными с помощью правила Крамера, мы в основном делаем то же, что и для системы из двух уравнений. Однако теперь нам нужно найти три переменные, чтобы получить решение. Детерминанты также будут 3 × 33 × 3, что сделает нашу работу более интересной!
Правило Крамера для решения системы трех уравнений
Для системы уравнений {a1x + b1y + c1z = k1a2x + b2y + c2z = k2a3x + b3y + c3z = k3, {a1x + b1y + c1z = k1a2x + b2y + c2z = k2a3x + b3y + c3z = k3, решение (x, y, z) (x, y, z) можно определить с помощью
Пример 4.50
Решите систему уравнений, используя правило Крамера: {3x − 5y + 4z = 55x + 2y + z = 02x + 3y − 2z = 3. {3x − 5y + 4z = 55x + 2y + z = 02x + 3y − 2z = 3.
Попробовать 4,99
Решите систему уравнений, используя правило Крамера: {3x + 8y + 2z = −52x + 5y − 3z = 0x + 2y − 2z = −1. {3x + 8y + 2z = −52x + 5y − 3z = 0x + 2y −2z = −1.
Попробуй 4.100
Решите систему уравнений, используя правило Крамера: {3x + y − 6z = −32x + 6y + 3z = 03x + 2y − 3z = −6. {3x + y − 6z = −32x + 6y + 3z = 03x + 2y −3z = −6.
Правило Крамера не работает, когда значение определителя D равно 0, так как это будет означать, что мы будем делить на 0.Но когда D = 0, D = 0, система либо противоречива, либо зависима.
Когда значение D = 0D = 0 и Dx, DyDx, Dy и DzDz все равны нулю, система согласована и зависима и существует бесконечно много решений.
Когда значение D = 0D = 0 и Dx, DyDx, Dy и DzDz не все равны нулю, система несовместима и решения нет.
Зависимые и несовместимые системы уравнений
Для любой системы уравнений, где значение определителя D = 0, D = 0,
Значение детерминантов Тип системы Решение D = 0 и Dx, DyandDz — все нулевые согласованные и зависимые бесконечно много решений D = 0 и Dx, DyandDz не все равны нулю, несогласованно, не решение Значение определителей Тип системы Решение D = 0 и Dx, DyandDz — все нулевые и непротиворечивые решения, множество непротиворечивых и непостоянных решений.
В следующем примере мы будем использовать значения определителей, чтобы найти решение системы.
Пример 4.51
Решите систему уравнений, используя правило Крамера: {x + 3y = 4−2x − 6y = 3. {X + 3y = 4−2x − 6y = 3.
Решение
{x + 3y = 4−2x − 6y = 3 Вычислить определитель D, используя коэффициенты переменных: D = | 13−2−6 | D = −6 — (- 6) D = 0 {x + 3y = 4− 2x − 6y = 3 Вычислить определитель D, используя коэффициенты переменных D = | 13−2−6 | D = −6 — (- 6) D = 0
Мы не можем использовать правило Крамера для решения этой системы. Но, глядя на значение детерминантов DxDx и Dy, Dy, мы можем определить, является ли система зависимой или противоречивой.
Вычислить определитель Dx.Dx = | 433−6 | Dx = −24−9Dx = -33 Вычислить определитель Dx.Dx = | 433−6 | Dx = −24−9Dx = -33
Поскольку все определители не равны нулю, система несовместима. Нет решения.
Попробуйте 4.101
Решите систему уравнений, используя правило Крамера: {4x − 3y = 88x − 6y = 14. {4x − 3y = 88x − 6y = 14.
Попробуйте 4.102
Решите систему уравнений, используя правило Крамера: {x = −3y + 42x + 6y = 8. {X = −3y + 42x + 6y = 8.
Решение приложений с использованием детерминантов
Интересное приложение определителей позволяет нам проверить, являются ли точки коллинеарными.Три точки (x1, y1), (x1, y1), (x2, y2) (x2, y2) и (x3, y3) (x3, y3) коллинеарны тогда и только тогда, когда детерминант ниже равен нулю.
| x1y11x2y21x3y31 | = 0 | x1y11x2y21x3y31 | = 0Тест на коллинеарные точки
Три точки (x1, y1), (x1, y1), (x2, y2) (x2, y2) и (x3, y3) (x3, y3) коллинеарны тогда и только тогда, когда
| x1y11x2y21x3y31 | = 0 | x1y11x2y21x3y31 | = 0Мы будем использовать это свойство в следующем примере.
Пример 4.52
Определите, коллинеарны ли точки (5, −5), (5, −5), (4, −3), (4, −3) и (3, −1) (3, −1).
Решение
Подставьте значения в определитель. (5, −5), (5, −5), (4, −3), (4, −3) и (3, −1) (3, −1) | |
Оцените определитель, расширив на младшие, используя столбец 3. | |
Оцените детерминанты. | |
Упростить. | |
Упростить. | |
Значение определителя равно 0, поэтому точек коллинеарны. |
Попробуйте 4.103
Определите, коллинеарны ли точки (3, −2), (3, −2), (5, −3), (5, −3) и (1, −1) (1, −1).
Попробуйте 4.104
Определите, соответствуют ли точки (−4, −1), (- 4, −1), (−6,2), (- 6,2) и (−2, −4) (- 2, −4) коллинеарны.
Раздел 4.6. Упражнения
Практика ведет к совершенству
Вычислить определитель матрицы 2 × 2
В следующих упражнениях оцените определитель каждой квадратной матрицы.
Вычислить определитель матрицы 3 × 3
В следующих упражнениях найдите и оцените указанных несовершеннолетних.
236. | 3−14−10−2−415 || 3−14−10−2−415 |
Найди минор ⓐ a1a1 ⓑ b2b2 ⓒ c3c3
| −1−324−2−1−20−3 || −1−324−2−1−20−3 |
Найдите минор ⓐ a1a1 ⓑ b1b1 ⓒ c2c2
| 2−3−4−12−30−1−2 || 2−3−4−12−30−1−2 |
Найдите минор ⓐ a2a2 ⓑ b2b2 ⓒ c2c2
| −2−231−30−23−2 || −2−231−30−23−2 |
Найди минор ⓐ a3a3 ⓑ b3b3 ⓒ c3c3
В следующих упражнениях оцените каждый детерминант, расширяя его на младшие по первой строке.
240.| −23−1−12−231−3 || −23−1−12−231−3 |
241.| 4−1−2−3−21−2−57 || 4−1−2−3−21−2−57 |
242.| −2−3−45−67−120 || −2−3−45−67−120 |
243.| 13−25−640−2−1 || 13−25−640−2−1 |
В следующих упражнениях оцените каждый детерминант, разложив на несовершеннолетние.
244.| −5−1−440−32−26 || −5−1−440−32−26 |
245.| 4−133−22−104 || 4−133−22−104 |
246.| 354-130-261 || 354-130-261 |
247.| 2−4−35−1−4320 || 2−4−35−1−4320 |
Использование правила Крамера для решения систем уравнений
В следующих упражнениях решите каждую систему уравнений, используя правило Крамера.
248.{−2x + 3y = 3x + 3y = 12 {−2x + 3y = 3x + 3y = 12
249.{x − 2y = −52x − 3y = −4 {x − 2y = −52x − 3y = −4
250.{x − 3y = −92x + 5y = 4 {x − 3y = −92x + 5y = 4
251.{2x + y = −43x − 2y = −6 {2x + y = −43x − 2y = −6
252.{x − 2y = −52x − 3y = −4 {x − 2y = −52x − 3y = −4
253.{x − 3y = −92x + 5y = 4 {x − 3y = −92x + 5y = 4
254.{5x − 3y = −12x − y = 2 {5x − 3y = −12x − y = 2
255.{3x + 8y = −32x + 5y = −3 {3x + 8y = −32x + 5y = −3
256.{6x − 5y + 2z = 32x + y − 4z = 53x − 3y + z = −1 {6x − 5y + 2z = 32x + y − 4z = 53x − 3y + z = −1
257.{4x − 3y + z = 72x − 5y − 4z = 33x − 2y − 2z = −7 {4x − 3y + z = 72x − 5y − 4z = 33x − 2y − 2z = −7
258.{2x − 5y + 3z = 83x − y + 4z = 7x + 3y + 2z = −3 {2x − 5y + 3z = 83x − y + 4z = 7x + 3y + 2z = −3
259.{11x + 9y + 2z = −97x + 5y + 3z = −74x + 3y + z = −3 {11x + 9y + 2z = −97x + 5y + 3z = −74x + 3y + z = −3
260.{x + 2z = 04y + 3z = −22x − 5y = 3 {x + 2z = 04y + 3z = −22x − 5y = 3
261.{2x + 5y = 43y − z = 34x + 3z = −3 {2x + 5y = 43y − z = 34x + 3z = −3
262.{2y + 3z = −15x + 3y = −67x + z = 1 {2y + 3z = −15x + 3y = −67x + z = 1
263.{3x − z = −35y + 2z = −64x + 3y = −8 {3x − z = −35y + 2z = −64x + 3y = −8
264.{2x + y = 36x + 3y = 9 {2x + y = 36x + 3y = 9
265.{x − 4y = −1−3x + 12y = 3 {x − 4y = −1−3x + 12y = 3
266.{−3x − y = 46x + 2y = −16 {−3x − y = 46x + 2y = −16
267.{4x + 3y = 220x + 15y = 5 {4x + 3y = 220x + 15y = 5
268.{x + y − 3z = −1y − z = 0 − x + 2y = 1 {x + y − 3z = −1y − z = 0 − x + 2y = 1
269.{2x + 3y + z = 12x + y + z = 93x + 4y + 2z = 20 {2x + 3y + z = 12x + y + z = 93x + 4y + 2z = 20
270.{3x + 4y − 3z = −22x + 3y − z = −12x + y − 2z = 6 {3x + 4y − 3z = −22x + 3y − z = −12x + y − 2z = 6
271.{x − 2y + 3z = 1x + y − 3z = 73x − 4y + 5z = 7 {x − 2y + 3z = 1x + y − 3z = 73x − 4y + 5z = 7
Решение приложений с использованием детерминантов
В следующих упражнениях определите, лежат ли заданные точки на одной прямой.
272.(0,1), (0,1), (2,0), (2,0) и (−2,2). (- 2,2).
273.(0, −5), (0, −5), (−2, −2), (−2, −2) и (2, −8). (2, −8).
274.(4, −3), (4, −3), (6, −4), (6, −4) и (2, −2). (2, −2).
275.(−2,1), (- 2,1), (−4,4), (- 4,4) и (0, −2). (0, −2).
Письменные упражнения
276.Объясните разницу между квадратной матрицей и ее определителем. Приведите пример каждого.
277.Объясните, что означает младший элемент в квадратной матрице.
278.Объясните, как решить, какую строку или столбец вы будете использовать для раскрытия определителя 3 × 33 × 3.
279.Объясните шаги для решения системы уравнений с использованием правила Крамера.
Самопроверка
ⓐ После выполнения упражнений используйте этот контрольный список, чтобы оценить свое мастерство в достижении целей этого раздела.
ⓑ Что вы сделаете, изучив этот контрольный список, чтобы стать уверенным в достижении всех целей?
Исключение по Гауссу
Тип 2.Умножьте строку на ненулевую константу.
Тип 3. Добавьте одну строку, кратную одной, в другую.
Цель этих операций — преобразовать — или уменьшить — исходную расширенную матрицу в одну из форм, где A ′ является верхним треугольником ( a ij ′ = 0 для i> j ), любые нулевые строки появляются внизу матрицы, и первая ненулевая запись в любой строке находится справа от первой ненулевой записи в любой более высокой строке; такая матрица имеет вид эшелон .Решения системы, представленные более простой расширенной матрицей, [ A ′ | b ′], можно найти путем осмотра нижних рядов и обратной подстановки в более высокие ряды. Поскольку элементарные операции со строками не меняют решений системы, векторы x , которые удовлетворяют более простой системе A ′ x = b ′, как раз те, которые удовлетворяют исходной системе, A x = b .
Пример 3 : Решите следующую систему с помощью исключения Гаусса:
Расширенная матрица, которая представляет эту систему:
Первая цель — получить нули под первой записью в первом столбце , что означает исключение первой переменной x из второго и третьего уравнений.Для этого выполняются следующие операции со строками:
Вторая цель — получить ноль под второй записью во втором столбце, что означает исключение второй переменной y из третьего уравнения. Один из способов добиться этого — добавить -1/5 второй строки к третьей строке. Однако, чтобы избежать дробей, есть еще один вариант: сначала поменять местами второй и третий ряды. Замена двух строк просто меняет местами уравнения, что явно не изменит решения системы:
Теперь прибавьте −5 раз вторую строку к третьей строке:
Поскольку матрица коэффициентов преобразована в эшелонированную форму, «прямая» часть исключения Гаусса завершена.Теперь остается использовать третью строку для оценки третьего неизвестного, затем выполнить обратную подстановку во вторую строку для оценки второго неизвестного и, наконец, выполнить обратную замену в первой строке для оценки первого неизвестного.
Третья строка финальной матрицы переводится в 10 z = 10, что дает z = 1. Обратная подстановка этого значения во вторую строку, которая представляет уравнение y — 3 z = — 1, дает y = 2.Обратная подстановка обоих этих значений в первую строку, которая представляет уравнение x — 2 y + z = 0, дает x = 3. Таким образом, решение этой системы ( x, y, z ) = (3, 2, 1).
Пример 4 : Решите следующую систему с помощью исключения Гаусса:
Для этой системы расширенная матрица (вертикальная линия опущена) составляет
Сначала умножьте строку 1 на 1/2:
Теперь добавление -1 первой строки ко второй строке дает нули под первой записью в первом столбце:
Перестановка второй и третьей строк дает желаемую матрицу коэффициентов верхней треугольной формы:
В третьей строке теперь указано z = 4.Обратная подстановка этого значения во вторую строку дает y = 1, а обратная подстановка обоих этих значений в первую строку дает x = −2. Решение этой системы, следовательно, ( x, y, z ) = (−2, 1, 4).
Исключение Гаусса-Джордана . Исключение Гаусса осуществляется путем выполнения элементарных операций со строками для получения нулей ниже диагонали матрицы коэффициентов, чтобы привести ее к эшелонированной форме. (Напомним, что матрица A ′ = [ a ij ′] имеет эшелонированную форму, когда a ij ′ = 0 для i> j , любые нулевые строки появляются в нижней части матрицы , и первая ненулевая запись в любой строке находится справа от первой ненулевой записи в любой более высокой строке.Как только это будет сделано, проверка нижней строки (строк) и обратная подстановка в верхние строки определяют значения неизвестных.
Однако можно сократить (или полностью исключить) вычисления, связанные с обратной подстановкой, путем выполнения дополнительных операций со строками для преобразования матрицы из эшелонированной формы в сокращенную эшелонированную форму . Матрица находится в форме сокращенного эшелона, когда, помимо того, что она находится в форме эшелона, каждый столбец, содержащий ненулевую запись (обычно равную 1), имеет нули не только под этой записью, но и над этой записью.Грубо говоря, исключение Гаусса работает сверху вниз, чтобы создать матрицу в форме эшелона, тогда как исключение Гаусса-Жордана , продолжается с того места, где остановилось Гаусса, а затем работает снизу вверх для создания матрицы в форме сокращенного эшелона. Техника будет проиллюстрирована на следующем примере.
Пример 5 : Известно, что высота, y , брошенного в воздух объекта задается квадратичной функцией от t (время) в форме y = at 2 + bt + c .Если объект находится на высоте y = 23/4 в момент времени t = 1/2, при y = 7 в момент времени t = 1, и при y = 2 при t = 2 , определите коэффициенты a, b и c .
Так как t = 1/2 дает y = 23/4
, а два других условия, y ( t = 1) = 7 и y ( t = 2) = 2, дают следующие уравнения для a, b и c :
Следовательно, цель — решить систему
Расширенная матрица для этой системы сокращается следующим образом:
На этом прямая часть исключения Гаусса завершена, поскольку матрица коэффициентов приведена к эшелонированной форме.Однако, чтобы проиллюстрировать исключение Гаусса-Жордана, выполняются следующие дополнительные элементарные операции со строками:
Эта окончательная матрица сразу дает решение: a = −5, b = 10 и c = 2.
Пример 6 : Решите следующую систему с помощью исключения Гаусса:
Расширенная матрица для этой системы —
Кратные значения первой строки добавляются к другим строкам, чтобы получить нули под первой записью в первом столбце:
Затем −1 раз вторая строка добавляется к третьей строке:
В третьей строке теперь указано 0 x + 0 y + 0 z = 1, уравнение, которому не могут удовлетворять никакие значения x, y и z .Процесс останавливается: у этой системы нет решений.
Предыдущий пример показывает, как метод исключения по Гауссу обнаруживает противоречивую систему. Небольшое изменение этой системы (например, изменение постоянного члена «7» в третьем уравнении на «6») проиллюстрирует систему с бесконечным числом решений.
Пример 7 : Решите следующую систему с помощью исключения Гаусса:
Те же операции, которые применяются к расширенной матрице системы в примере 6, применяются к расширенной матрице для данной системы:
Здесь третья строка переводится в 0 x + 0 y + 0 z = 0, уравнение, которому удовлетворяют любые x, y и z .Поскольку здесь нет ограничений на неизвестные, на неизвестные не три условия, а только два (представленные двумя ненулевыми строками в окончательной расширенной матрице). Поскольку имеется 3 неизвестных, но только 2 константы, 3–2 = 1 неизвестных, скажем, z , произвольно; это называется свободной переменной . Пусть z = t , где t — любое действительное число. Обратная подстановка z = t во вторую строку (- y + 5 z = −6) дает
Обратная подстановка z = t и y = 6 + 5 t в первую строку ( x + y — 3 z = 4) определяет x :
Следовательно, каждое решение системы имеет вид
, где t — любое действительное число.Существует бесконечно много решений, поскольку каждое действительное значение t дает различное частное решение. Например, выбор t = 1 дает ( x, y, z ) = (−4, 11, 1), а t = 3 дает ( x, y, z ) = (4, — 9, −3) и т. Д. Геометрически эта система представляет собой три плоскости в R 3 , которые пересекаются по линии, и (*) является параметрическим уравнением для этой линии.
Пример 7 дает иллюстрацию системы с бесконечным множеством решений, как возникает этот случай и как записывается решение.Каждая линейная система, имеющая бесконечно много решений, должна содержать хотя бы один произвольный параметр (свободная переменная). После того, как расширенная матрица была приведена к эшелонированной форме, количество свободных переменных равно общему количеству неизвестных минус количество ненулевых строк:
Это согласуется с теоремой B выше, которая гласит, что линейная система с меньшим количеством уравнений, чем неизвестных, если она согласована, имеет бесконечно много решений. Условие «меньше уравнений, чем неизвестных» означает, что количество строк в матрице коэффициентов меньше количества неизвестных.Следовательно, приведенное выше уравнение в рамке подразумевает, что должна быть хотя бы одна свободная переменная. Поскольку такая переменная по определению может принимать бесконечно много значений, система будет иметь бесконечно много решений.
Пример 8 : Найдите все решения для системы
Во-первых, обратите внимание, что есть четыре неизвестных, но только три уравнения. Следовательно, если система непротиворечива, гарантировано, что у нее будет бесконечно много решений, а это состояние характеризуется по крайней мере одним параметром в общем решении.После того, как соответствующая расширенная матрица построена, исключение Гаусса дает
Тот факт, что в эшелонированной форме расширенной матрицы остались только две ненулевые строки, означает, что 4-2 = 2 переменных свободны:
Следовательно, выбрав y и z в качестве свободных переменных, пусть y = t 1 и z = t 2 . Во второй строке сокращенной расширенной матрицы следует
, а первая строка дает
Таким образом, решения системы имеют вид
, где t 1 t 2 могут принимать любые реальные значения.
Пример 9 : Пусть b = ( b 1 , b 2 , b 3 ) T и пусть A будет матрицей
Для каких значений b 1 , b 2 и b 3 будет ли система A x = b согласованной?
Расширенная матрица для системы A x = b читает
, который гауссовский элиминатин сокращает следующим образом:
Нижняя строка теперь подразумевает, что b 1 + 3 b 2 + b 3 должно быть равно нулю, чтобы эта система была согласованной.Следовательно, в данной системе есть растворины (фактически бесконечно много) только для тех векторов-столбцов b = ( b 1 , b 2 , b 3 ) T , для которых b 1 + 3 b 2 + b 3 = 0.
Пример 10 : Решите следующую систему (сравните с Примером 12):
Такая система, как эта, где постоянный член в правой части каждого уравнения равен 0, называется однородной системой .В матричной форме он читается как A x = 0 . Поскольку каждая гомогенная система непротиворечива (поскольку x = 0 всегда является решением), однородная система имеет либо ровно одно решение (простое решение , x = 0 ) или бесконечно много. Сокращение строки матрицы коэффициентов для этой системы уже было выполнено в примере 12. Нет необходимости явно дополнять матрицу коэффициентов столбцом b = 0 , поскольку никакая элементарная операция со строкой не может повлиять на эти нули.То есть, если A ‘является эшелонированной формой A , то операции элементарной строки преобразуют [ A | 0 ] в [ A ′ | 0 ]. По результатам Примера 12,
Поскольку последняя строка снова подразумевает, что z можно принять как свободную переменную, пусть z = t , где t — любое действительное число. Обратная подстановка z = t во вторую строку (- y + 5 z = 0) дает
и обратная подстановка z = t и y = 5 t в первую строку ( x + y -3 z = 0) определяет x :
Следовательно, каждое решение этой системы имеет вид ( x, y, z ) = (−2 t , 5 t, t ), где t — любое действительное число.Существует бесконечно много растворяющих веществ, поскольку каждое действительное значение t дает уникальное частное решение.
Обратите внимание на разницу между набором решений для системы в Примере 12 и здесь. Хотя у обоих была одна и та же матрица коэффициентов A , система в примере 12 была неоднородной ( A x = b , где b ≠ 0 ), а здесь — соответствующая однородная система, A x = 0 .Помещая свои решения рядом,
общее решение для Ax = 0 : ( x, y, z ) = (−2 t , 5 t , t )
общее решение для Ax = b : ( x, y, z ) = (−2 t , 5 t , t ) + (−2, 6, 0)
иллюстрирует важный факт:Теорема C . Общие решения для согласованной неоднородной лиенарной системы, A x = b , равны общему решению соответствующей однородной системы, A x = 0 , плюс частное решение неоднородная система.То есть, если x = x h представляет собой общее решение A x = 0 , то x = x h + x представляет общее решение A x + b , где x — любое конкретное решение (согласованной) неоднородной системы A x = b .
[Техническое примечание: теорема C, которая касается линейной системы , имеет аналог в теории линейных дифференциальных уравнений .Пусть L — линейный дифференциальный оператор; то общее решение разрешимого неоднородного линейного дифференциального уравнения, L (y) = d (где d ≢ 0), равно общему решению соответствующего однородного уравнения, L (y) = 0 плюс частное решение неоднородного уравнения. То есть, если y = y h повторно отображает общее решение L (y) = 0, то y = y h + y представляет собой общее решение L (y ) = d , где y — любое частное решение (решаемого) неоднородного линейного уравнения L (y) = d .]
Пример 11 : Определить все решения системы
Запишите расширенную матрицу и выполните следующую последовательность операций:
Поскольку в этой конечной (эшелонированной) матрице остаются только 2 ненулевые строки, есть только 2 ограничения, и, следовательно, 4-2 = 2 из неизвестных (скажем, y и z ) являются свободными переменными. Пусть y = t 1 и z = t 2 .Обратная подстановка y = t 1 и z = t 2 во второй строке ( x — 3 y + 4 z = 1) дает
Наконец, обратная замена x = 1 + 3 t 1 — 4 2 , y = t 1 и z = t 2 в первую строка (2 w -2 x + y = −1) определяет w :
Следовательно, каждое решение этой системы имеет вид
, где t 1 и t 2 — любые вещественные числа.Другой способ написать решение:
, где t 1 , t 2 ∈ R .
Пример 12 : Определите общее решение
, которая является однородной системой, соответствующей неоднородной в примере 11 выше.
Поскольку решение неоднородной системы в примере 11 равно
Теорема C означает, что решение соответствующей однородной системы (где t 1 , t 2 ∈ R ) получается из (*), просто отбрасывая конкретное решение, x = (1 / 2,1,0,0) неоднородной системы.
Пример 13 : Докажите теорему A: независимо от ее размера или количества неизвестных, содержащихся в ее уравнениях, линейная система не будет иметь решений, ровно одно решение или бесконечно много решений.
Доказательство . Пусть данная линейная система записана в матричной форме A x = b . Теорема на самом деле сводится к следующему: если A x = b имеет более одного решения, то на самом деле их бесконечно много.Чтобы установить это, пусть x 1 и x 2 будут двумя разными решениями A x = b . Теперь будет показано, что для любого действительного значения t вектор x 1 + t ( x 1 — x 2 ) также является решением A x = b ; Поскольку t может принимать бесконечно много различных значений, из этого следует желаемый вывод.Поскольку A x 1 = b и A x 2 ,
Следовательно, x 1 + t ( x 1 — x 2 ) действительно является решением A x = b , и теорема доказана.
Квадратная матрица A имеет ненулевой определитель. Сколько в точности решений уравнения Ax = b?
Сана С.
спросил • 19.11.20Квадратная матрица A имеет ненулевой определитель. Сколько в точности решений уравнения Ax = b?
Более
Все еще ищете помощь? Получите правильный ответ быстро.
ИЛИ
Найдите онлайн-репетитора сейчасВыберите эксперта и познакомьтесь онлайн.Никаких пакетов или подписок, платите только за необходимое время.
¢ € £ ¥ ‰ µ · • § ¶ SS ‹ › « » < > ≤ ≥ — — ¯ ‾ ¤ ¦ ¨ ¡ ¿ ˆ ˜ ° — ± ÷ ⁄ × ƒ ∫ ∑ ∞ √ ∼ ≅ ≈ ≠ ≡ ∈ ∉ ∋ ∏ ∧ ∨ ¬ ∩ ∪ ∂ ∀ ∃ ∅ ∇ * ∝ ∠ ´ ¸ ª º † ‡ А Á Â Ã Ä Å Æ Ç È É Ê Ë Я Я Я Я Ð Ñ Ò Ó Ô Õ Ö Ø Œ Š Ù Ú Û Ü Ý Ÿ Þ à á â ã ä å æ ç è é ê ë я я я я ð ñ ò ó ô х ö ø œ š ù ú û ü ý þ ÿ Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω α β γ δ ε ζ η θ ι κ λ μ ν ξ ο π ρ ς σ τ υ φ χ ψ ω ℵ ϖ ℜ ϒ ℘ ℑ ← ↑ → ↓ ↔ ↵ ⇐ ⇑ ⇒ ⇓ ⇔ ∴ ⊂ ⊃ ⊄ ⊆ ⊇ ⊕ ⊗ ⊥ ⋅ ⌈ ⌉ ⌊ ⌋ 〈 〉 ◊
9.8: Решение систем с помощью правила Крамера
Мы узнали, как решать системы уравнений с двумя переменными и тремя переменными, и с помощью нескольких методов: подстановки, сложения, исключения Гаусса, использования обратной матрицы и построения графиков. Некоторые из этих методов применять проще, чем другие, и они более подходят в определенных ситуациях. В этом разделе мы изучим еще две стратегии решения систем уравнений.
Вычисление определителя матрицы 2 × 2
Определитель — это действительное число, которое может быть очень полезно в математике, поскольку оно имеет множество приложений, таких как вычисление площади, объема и других величин.Здесь мы будем использовать определители, чтобы определить, является ли матрица обратимой, используя элементы квадратной матрицы, чтобы определить, существует ли решение системы уравнений. Однако, возможно, одним из наиболее интересных приложений является их использование в криптографии. Защищенные сигналы или сообщения иногда отправляются в виде матрицы. Расшифровать данные можно только с помощью обратимой матрицы и определителя. В наших целях мы ориентируемся на определитель как на показатель обратимости матрицы.Для вычисления определителя матрицы необходимо следовать определенным шаблонам, описанным в этом разделе.
НАЙТИ ОПРЕДЕЛЕНИЕ МАТРИЦЫ 2 × 2
Определитель матрицы 2 × 2, учитывая
\ (A = \ begin {bmatrix} a & b \\ c & d \ end {bmatrix} \)
определяется как
Обратите внимание на изменение обозначений. Есть несколько способов указать определитель, включая \ (\ det (A) \) и замену скобок в матрице прямыми линиями, \ (| A | \).
Пример \ (\ PageIndex {1} \): поиск определителя матрицы \ (2 × 2 \)
Найдите определитель заданной матрицы.
\ (A = \ begin {bmatrix} 5 & 2 \\ — 6 & 3 \ end {bmatrix} \)
Решение
\ [\ begin {align *} \ det (A) & = \ begin {vmatrix} 5 & 2 \\ — 6 & 3 \ end {vmatrix} \\ & = 5 (3) — (- 6) (2) \\ & = 27 \ end {align *} \]
Использование правила Крамера для решения системы двух уравнений с двумя переменными
Теперь мы представим последний метод решения систем уравнений, использующий определители.Этот метод, известный как правило Крамера , восходит к середине 18 века и назван в честь своего новатора, швейцарского математика Габриэля Крамера (1704-1752), который представил его в 1750 году в . Introduction à l’Analyse des lignes Courbes algébriques . Правило Крамера — это жизнеспособный и эффективный метод поиска решений систем с произвольным числом неизвестных, при условии, что у нас есть такое же количество уравнений, что и неизвестных.
Правило Крамера даст нам единственное решение системы уравнений, если оно существует.Однако, если система не имеет решения или бесконечное количество решений, это будет обозначено нулевым определителем. Чтобы выяснить, является ли система непоследовательной или зависимой, необходимо использовать другой метод, например исключение.
Чтобы понять правило Крамера, давайте внимательно рассмотрим, как мы решаем системы линейных уравнений с использованием основных операций со строками. Рассмотрим систему двух уравнений с двумя переменными.
\ [\ begin {align} a_1x + b_1y & = c_1 (1) \ label {eq1} \\ a_2x + b_2y & = c_2 (2) \ label {eq2} \\ \ end {align} \]
Мы исключаем одну переменную, используя операции со строками, и решаем для другой.Скажите, что мы хотим найти \ (x \). Если уравнение \ ref {eq2} умножается на коэффициент, противоположный коэффициенту \ (y \) в уравнении \ ref {eq1}, уравнение \ ref {eq1} умножается на коэффициент при \ (y \) в уравнении \ ref {eq2}, и мы добавляем два уравнения, переменная \ (y \) будет удалена.
\ [\ begin {align *} & b_2a_1x + b_2b_1y = b_2c_1 & \ text {Multiply} R_1 \ text {by} b_2 \\ — & \ underline {b_1a_2x − b_1b_2y = −b_1c_2} & \ text {Multiply} R_2 \ text {by} −b_1 \\ & b_2a_1x − b_1a_2x = b_2c_1 − b_1c_2 \ end {align *} \]
Теперь решите относительно \ (x \).
\ [\ begin {align *} b_2a_1x − b_1a_2x & = b_2c_1 − b_1c_2 \\ x (b_2a_1 − b_1a_2) & = b_2c_1 − b_1c_2 \\ x & = \ dfrac {b_2c_1 − b_1c_2} {b_2a_1 − b_1a_2} = \ dfrac {\ begin {bmatrix} c_1 & b_1 \\ c_2 & b_2 \ end {bmatrix}} {\ begin {bmatrix} a_1 & b_1 \\ a_2 & b_2 \ end {bmatrix}} \ end {align *} \]
Аналогично, чтобы найти \ (y \), мы исключим \ (x \).
\ [\ begin {align *} & a_2a_1x + a_2b_1y = a_2c_1 & \ text {Multiply} R_1 \ text {by} a_2 \\ — & \ underline {a_1a_2x − a_1b_2y = −a_1c_2} & \ text {Multiply} R_2 \ текст {by} −a_1 \\ & a_2b_1y − a_1b_2y = a_2c_1 − a_1c_2 \ end {align *} \]
Решение относительно \ (y \) дает
\ [\ begin {align *} a_2b_1y − a_1b_2y & = a_2c_1 − a_1c_2 \\ y (a_2b_1 − a_1b_2) & = a_2c_1 − a_1c_2 \\ y & = \ dfrac {a_2c_1 − a_1c_2} {a_2b_1 − a_1b_2} = \ dfrac {a_1c_2 − a_2c_1} {a_1b_2 − a_2b_1} = \ dfrac {\ begin {bmatrix} a_1 & c_1 \\ a_2 & c_2 \ end {bmatrix}} {\ begin {bmatrix} a_1 & b_1 \\ a_2 & b_2 \ end {bmatrix}} \ end {align * } \]
Обратите внимание, что знаменатель для \ (x \) и \ (y \) является определителем матрицы коэффициентов.
Мы можем использовать эти формулы для решения относительно \ (x \) и \ (y \), но правило Крамера также вводит новые обозначения:
- \ (D \): определитель матрицы коэффициентов
- \ (D_x \): определитель числителя в решении \ (x \)
\ [x = \ dfrac {D_x} {D} \]
- \ (D_y \): определитель числителя в решении \ (y \)
\ [y = \ dfrac {D_y} {D} \]
Ключ к правилу Крамера — заменить интересующий столбец переменных столбцом констант и вычислить детерминанты.Тогда мы можем выразить \ (x \) и \ (y \) как частное двух определителей.
ПРАВИЛО КРЕМЕРА ДЛЯ СИСТЕМ \ (2 × 2 \)
Правило Крамера — это метод, использующий детерминанты для решения систем уравнений, которые имеют то же количество уравнений, что и переменные.
Рассмотрим систему двух линейных уравнений с двумя переменными.
\ [\ begin {align *} a_1x + b_1y & = c_1 \\ a_2x + b_2y & = c_2 \ end {align *} \]
Решение, использующее правило Крамера, дается как
\ [\ begin {align} x & = \ dfrac {D_x} {D} = \ dfrac {\ begin {bmatrix} c_1 & b_1 \\ c_2 & b_2 \ end {bmatrix}} {\ begin {bmatrix} a_1 & b_1 \\ a_2 & b_2 \ end { bmatrix}} \; , D \ neq 0 \\ y & = \ dfrac {D_y} {D} = \ dfrac {\ begin {bmatrix} a_1 & c_1 \\ a_2 & c_2 \ end {bmatrix}} {\ begin {bmatrix} a_1 & b_1 \\ a_2 & b_2 \ end {bmatrix }} \; , D \ neq 0 \ end {align} \]
Если мы решаем для \ (x \), столбец \ (x \) заменяется постоянным столбцом.Если мы решаем для \ (y \), столбец \ (y \) заменяется постоянным столбцом.
Пример \ (\ PageIndex {2} \): использование правила Крамера для решения системы \ (2 × 2 \)
Решите следующую систему \ (2 × 2 \), используя правило Крамера.
\ [\ begin {align *} 12x + 3y & = 15 \\ 2x-3y & = 13 \ end {align *} \]
Решение
Решите относительно \ (x \).
\ [\ begin {align *} x & = \ dfrac {D_x} {D} \\ & = \ dfrac {\ begin {bmatrix} 15 & 3 \\ 13 & -3 \ end {bmatrix}} {\ begin {bmatrix} 12 & 3 \\ 2 & -3 \ end {bmatrix}} \\ & = \ dfrac {-45-39} {- 36-6} \\ & = \ dfrac {-84} {- 42} \\ & = 2 \ end {align *} \]
Решите относительно \ (y \).
\ [\ begin {align *} y & = \ dfrac {D_y} {D} \\ & = \ dfrac {\ begin {bmatrix} 12 & 15 \\ 2 & 13 \ end {bmatrix}} {\ begin {bmatrix} 12 & 3 \\ 2 & -3 \ end {bmatrix}} \\ & = \ dfrac {156-30} {- 36-6} \\ & = — \ dfrac {126} {42} \\ & = -3 \ end {align * } \]
Решение: \ ((2, −3) \).
Упражнение \ (\ PageIndex {1} \)
Используйте правило Крамера для решения системы уравнений \ (2 × 2 \).
\ [\ begin {align *} x + 2y & = -11 \\ -2x + y & = -13 \ end {align *} \]
- Ответ
\ ((3, −7) \)
Вычисление определителя матрицы 3 × 3
Найти определитель матрицы 2 × 2 несложно, но найти определитель матрицы 3 × 3 сложнее.Один из способов — увеличить матрицу 3 × 3 повторением первых двух столбцов, получив матрицу 3 × 5. Затем мы вычисляем сумму произведений записей на по каждой из трех диагоналей (от верхнего левого угла к нижнему правому) и вычитаем произведения записей на каждой из трех диагоналей (нижний левый верхний правый). Это легче понять с помощью наглядного пособия и примера.
Найдите определитель матрицы 3 × 3.
\ (A = \ begin {bmatrix} a_1 & b_1 & c_1 \\ a_2 & b_2 & c_2 \\ a_3 & b_3 & c_3 \ end {bmatrix} \)
- Дополните \ (A \) первыми двумя столбцами.
\ (\ det (A) = \ left | \ begin {array} {ccc | cc} a_1 & b_1 & c_1 & a_1 & b_1 \\ a_2 & b_2 & c_2 & a_2 & b_2 \\ a_3 & b_3 & c_3 & a_3 & b_3 \ end {array} \ right | \)
- Слева вверху направо вниз: умножение значений по первой диагонали. Добавьте результат к произведению записей по второй диагонали. Добавьте этот результат к произведению записей по третьей диагонали.
- От левого нижнего угла к правому верхнему: вычтите произведение входов вверх по первой диагонали.Из этого результата вычтите произведение входов вверх по второй диагонали. Из этого результата вычтите произведение входов до третьей диагонали.
Алгебра выглядит следующим образом:
\ (| A | = a_1b_2c_3 + b_1c_2a_3 + c_1a_2b_3 − a_3b_2c_1 − b_3c_2a_1 − c_3a_2b_1 \)
Пример \ (\ PageIndex {3} \): поиск определителя матрицы 3 × 3
Найдите определитель матрицы \ (3 × 3 \) при
\ (A = \ begin {bmatrix} 0 & 2 & 1 \\ 3 & −1 & 1 \\ 4 & 0 & 1 \ end {bmatrix} \)
Решение
Дополните матрицу первыми двумя столбцами, а затем следуйте формуле.Таким образом,
\ [\ begin {align *} | А | & = \ left | \ begin {array} {ccc | cc} 0 & 2 & 1 & 0 & 2 \\ 3 & -1 & 1 & 3 & -1 \\ 4 & 0 & 1 & 4 & 0 \ end {array} \ right | \\ & = 0 (−1) (1) +2 (1) (4) +1 (3) (0) −4 (−1) (1) −0 (1) (0) −1 (3) (2) \\ & = 0 + 8 + 0 + 4−0−6 \\ & = 6 \ end {align *} \]
Упражнение \ (\ PageIndex {2} \)
Найдите определитель матрицы 3 × 3.
\ (\ det (A) = \ begin {vmatrix} 1 & −3 & 7 \\ 1 & 1 & 1 \\ 1 & −2 & 3 \ end {vmatrix} \)
- Ответ
\ (- 10 \)
Q&A: Можем ли мы использовать тот же метод, чтобы найти определитель большей матрицы?
Нет, этот метод работает только для матриц 2 × 2 и 3 × 3.Для больших матриц лучше всего использовать графическую утилиту или компьютерное программное обеспечение.
Использование правила Крамера для решения системы трех уравнений с тремя переменными
Теперь, когда мы можем найти определитель матрицы \ (3 × 3 \), мы можем применить правило Крамера для решения системы трех уравнений с тремя переменными. Правило Крамера простое и соответствует шаблону, соответствующему правилу Крамера для матриц \ (2 × 2 \). Однако по мере увеличения порядка матрицы до \ (3 × 3 \) требуется гораздо больше вычислений.
Когда мы вычисляем, что определитель равен нулю, правило Крамера не дает никаких указаний на то, что у системы нет решения или есть бесконечное количество решений. Чтобы выяснить это, мы должны выполнить устранение в системе.
Рассмотрим систему уравнений \ (3 × 3 \).
\ [\ begin {align} a_1x + b_1y + c_1z & = \ color {blue} d_1 \\ a_2x + b_2y + c_2z & = \ color {blue} d_2 \\ a_3x + b_3y + c_3z & = \ color {blue} d_3 \\ \ end {align} \]
\ (x = \ dfrac {D_x} {D} \), \ (y = \ dfrac {D_y} {D} \), \ (z = \ dfrac {D_z} {D} \), \ (D ≠ 0 \)
где
\ [D = \ begin {vmatrix} a_1 & b_1 & c_1 \\ a_2 & b_2 & c_2 \\ a_3 & b_3 & c_3 \ end {vmatrix} \; , \; D_x = \ begin {vmatrix} \ color {blue} d_1 & b_1 & c_1 \\ \ color {blue} d_2 & b_2 & c_2 \\ \ color {blue} d_3 & b_3 & c_3 \ end {vmatrix} \; , \; D_y = \ begin {vmatrix} a_1 & \ color {blue} d_1 & c_1 \\ a_2 & \ color {blue} d_2 & c_2 \\ a_3 & \ color {blue} d_3 & c_3 \ end {vmatrix} \; , \; D_z = \ begin {vmatrix} a_1 & b_1 & \ color {blue} d_1 \\ a_2 & b_2 & \ color {blue} d_2 \\ a_3 & b_3 & \ color {blue} d_3 \ end {vmatrix} \]
Если мы пишем определитель \ (D_x \), мы заменяем столбец \ (x \) постоянным столбцом.Если мы пишем определитель \ (D_y \), мы заменяем столбец y на столбец констант. Если мы пишем определитель \ (D_z \), мы заменяем столбец \ (z \) постоянным столбцом. Всегда проверяйте ответ.
Пример \ (\ PageIndex {4} \): решение системы \ (3 × 3 \) с использованием правила Крамера
Найдите решение данной системы \ (3 × 3 \), используя правило Крамера.
\ [\ begin {align *} x + y-z & = 6 \\ 3x-2y + z & = -5 \\ x + 3y-2z & = 14 \ end {align *} \]
Решение
Используйте правило Крамера.
\ (D = \ begin {vmatrix} 1 & 1 & −1 \\ 3 & −2 & 1 \\ 1 & 3 & −2 \ end {vmatrix} \), \ (D_x = \ begin {vmatrix} 6 & 1 & −1 \\ — 5 & −2 & 1 \ \ 14 & 3 & −2 \ end {vmatrix} \), \ (D_y = \ begin {vmatrix} 1 & 6 & −1 \\ 3 & −5 & 1 \\ 1 & 14 & −2 \ end {vmatrix} \), \ (D_z = \ begin {vmatrix } 1 & 1 & 6 \\ 3 & −2 & −5 \\ 1 & 3 & 14 \ end {vmatrix} \)
Затем,
\ [\ begin {align *} x & = \ dfrac {D_x} {D} & = \ dfrac {-3} {- 3} & = 1 \\ y & = \ dfrac {D_y} {D} & = \ dfrac {-9} {- 3} & = 3 \\ z & = \ dfrac {D_z} {D} & = \ dfrac {6} {- 3} & = -2 \\ \ end {align *} \]
Решение: \ ((1,3, −2) \).
Упражнение \ (\ PageIndex {3} \)
Используйте правило Крамера, чтобы решить матрицу \ (3 × 3 \).
\ [\ begin {align *} x-3y + 7z & = 13 \\ x + y + z & = 1 \\ x-2y + 3z & = 4 \ end {align *} \]
- Ответ
\ (\ left (−2, \ dfrac {3} {5}, \ dfrac {12} {5} \ right) \)
Пример \ (\ PageIndex {5A} \): использование правила Крамера для решения несовместимой системы
Решите систему уравнений, используя правило Крамера.
\ [\ begin {align} 3x-2y & = 4 \ label {eq3} \\ 6x-4y & = 0 \ label {eq4} \ end {align} \]
Решение
Начнем с нахождения определителей \ (D \), \ (D_x \) и \ (D_y \).
\ (D = \ begin {vmatrix} 3 & −2 \\ 6 & −4 \ end {vmatrix} = 3 (−4) −6 (−2) = 0 \)
Мы знаем, что нулевой определитель означает, что либо система не имеет решения, либо имеет бесконечное количество решений. Чтобы узнать, какой из них, мы используем процесс исключения. Наша цель — исключить одну из переменных.
- Умножьте уравнение \ ref {eq3} на \ (- 2 \).
- Добавьте результат в уравнение \ ref {eq4}.
\ [\ begin {align *} & −6x + 4y = −8 \\ & \; \; \; \ underline {6x − 4y = 0} \\ & \; \; \; \; \; \ ; \; \; \; \; 0 = −8 \ end {align *} \]
Получаем уравнение \ (0 = −8 \), которое неверно. Следовательно, у системы нет решения. График системы показывает две параллельные линии. См. Рисунок \ (\ PageIndex {1} \).
Рисунок \ (\ PageIndex {1} \)Пример \ (\ PageIndex {5B} \): использование правила Крамера для решения зависимой системы
Решите систему с бесконечным количеством решений.
\ [\ begin {align} x-2y + 3z & = 0 \ label {eq5} \\ 3x + y-2z & = 0 \ label {eq6} \\ 2x-4y + 6z & = 0 \ label {eq7} \ end {align} \]
Решение
Давайте сначала найдем определитель. Создайте матрицу, дополненную первыми двумя столбцами.
\ (\ left | \ begin {array} {ccc | cc} 1 & −2 & 3 & 1 & -2 \\ 3 & 1 & −2 & 3 & 1 \\ 2 & −4 & 6 & 2 & -4 \ end {array} \ right | \)
Затем,
\ (1 (1) (6) + (- 2) (- 2) (2) +3 (3) (- 4) −2 (1) (3) — (- 4) (- 2) (1 ) −6 (3) (- 2) = 0 \)
Поскольку определитель равен нулю, решения либо нет, либо существует бесконечное количество решений.Чтобы выяснить это, нам нужно провести отбор.
1. Умножьте уравнение \ ref {eq5} на \ (- 2 \) и добавьте результат к уравнению \ ref {eq7}:
\ [\ begin {align *} & −2x + 4y − 6x = 0 \\ & \; \; \ underline {2x − 4y + 6z = 0} \\ & \; \; \; \; \; \ ; \; \; \; \; \; \; \; \; \; \; 0 = 0 \ end {align *} \]
2. Получение ответа \ (0 = 0 \), утверждение, которое всегда верно, означает, что система имеет бесконечное количество решений. Изобразив систему, мы видим, что две плоскости одинаковы, и обе они пересекают третью плоскость по прямой.См. Рисунок \ (\ PageIndex {2} \).
Рисунок \ (\ PageIndex {2} \)Понимание свойств детерминантов
Есть много свойств определителей. Здесь перечислены некоторые свойства, которые могут быть полезны при вычислении определителя матрицы.
СВОЙСТВА ДЕТЕРМИНАНТОВ
- Если матрица имеет верхнюю треугольную форму, определитель равен произведению элементов по главной диагонали.
- Когда две строки меняются местами, определитель меняет знак.{−1} \) — величина, обратная определителю матрицы \ (A \).
- Если любая строка или столбец умножается на константу, определитель умножается на тот же коэффициент.
Пример \ (\ PageIndex {6} \): иллюстрация свойств детерминантов
Проиллюстрируйте каждое из свойств определителей.
Решение
Свойство 1 утверждает, что если матрица имеет верхнюю треугольную форму, определитель является произведением элементов по главной диагонали.
\ (A = \ begin {bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & 2 & 1 \\ 0 & 0 & −1 \ end {bmatrix} \)
Дополните \ (A \) первыми двумя столбцами.
\ (A = \ left [\ begin {array} {ccc | cc} 1 & 2 & 3 & 1 & 2 \\ 0 & 2 & 1 & 0 & 2 \\ 0 & 0 & −1 & 0 & 0 \ end {array} \ right] \)
Затем
\ [\ begin {align *} \ det (A) & = 1 (2) (- 1) +2 (1) (0) +3 (0) (0) -0 (2) (3) -0 (1) (1) +1 (0) (2) \\ & = -2 \ end {align *} \]
Свойство 2 утверждает, что перестановка строк меняет знак.Учитывая
\ [\ begin {align *} B & = \ begin {bmatrix} 4 & -3 \\ — 1 & 5 \ end {bmatrix} \\ \ det (B) & = (4) (5) — (- 1) (- 3) \\ & = 20-3 \\ & = 17 \ end {align *} \]
Свойство 3 утверждает, что если две строки или два столбца идентичны, определитель равен нулю.
\ [\ begin {align *} A & = \ left [\ begin {array} {ccc | cc} 1 & 2 & 2 & 1 & 2 \\ 2 & 2 & 2 & 2 & 2 \\ — 1 & 2 & 2 & -1 & 2 \ end {array} \ right] \\ \ det (A) & = 1 (2) (2) +2 (2) (- 1) +2 (2) (2) +1 (2) (2) -2 (2) (1) -2 (2) (2) \ \ & = 4-4 + 8 + 4-4-8 \\ & = 0 \ end {align *} \]
Свойство 4 утверждает, что если строка или столбец равны нулю, определитель равен нулю.{-1}) & = — 2 \ left (- \ dfrac {1} {2} \ right) — \ dfrac {3} {2} (1) \\ & = — \ dfrac {1} {2} \ конец {выравнивание *} \]
Свойство 6 утверждает, что если любая строка или столбец матрицы умножается на константу, определитель умножается на тот же коэффициент. Таким образом,
Пример \ (\ PageIndex {7} \): использование правила Крамера и определяющих свойств для решения системы
Найдите решение данной системы \ (3 × 3 \).
Решение
Используя правило Крамера, имеем
\ (D = \ begin {bmatrix} 2 & 4 & 4 \\ 3 & 7 & 7 \\ 1 & 2 & 2 \ end {bmatrix} \)
Обратите внимание, что второй и третий столбцы идентичны.Согласно свойству 3 определитель будет равен нулю, поэтому решения либо нет, либо существует бесконечное число решений. Чтобы выяснить это, нам нужно провести отбор.
1. Умножьте уравнение \ ref {eq10} на \ (- 2 \) и добавьте результат в уравнение \ ref {eq8}.
Получение противоречивого утверждения означает, что система не имеет решения.
Медиа
Получите доступ к этим онлайн-ресурсам для получения дополнительных инструкций и практики с правилом Крамера.
.