Phương Pháp Uct Cho Hệ Phương Trình

--- Bài mới hơn ---

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    Ví dụ 1:

    Giải hpt:

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

    35x^2+28y^2+41x-122y+56=0  &  &

     end{matrix}right.$

    Phần nháp:

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

    Số $k$ sẽ là nghiệm của pt:

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

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

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

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

    Lời giải:

    Có: $49PT(1)-15PT(2)=…$

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

    y$ sẽ phân tích được nhân tử)

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

    Bài tập:

    Giải hpt:

    $228)$

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

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

     end{matrix}right.$

    $229)$

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

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

    $230)$

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

    y^2-5x^2-4xy+16x-8y+16=0  &  &

     end{matrix}right.$

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

     & \ x^2+y^2-2x-4y=33  &  &

     end{matrix}right.$

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

     & \ x^2+2xy-7x-5y+9=0  &  &

     end{matrix}right.$

    $233)$

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

    xy+x=-1  &  &  end{matrix}right.$

    $234)$

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

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

    $235)$

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

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

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

     & \ x^2+y^2+4xy+2y=0  &  &

     end{matrix}right.$

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

     & \ 3y^2+2xy=2x+11  &  &

     end{matrix}right.$

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

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

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

     & \ y^2-7=y(x-1)  &  &

     end{matrix}right.$

    $240)$

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

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

    Ví dụ 2:

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

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

    Lời giải:

    Có: $PT(1)-3PT(2)=…$

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

    $Leftrightarrow x=y+5$

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

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

    Phân tích lời giải:

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

    nào?

    Đánh giá:

    – Bậc của $x;y$ như nhau

    – $PT(1)$ có bậc cao hơn $PT(2)$

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

    về dạng $A^3=B^3$.

    Ta thực hiện:

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

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

    )^3=0$$

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

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

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

    ^3=-35  &  & \ 3alpha =2a  &  &

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

    left{begin{matrix}a=-3  &  & \

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

    Vậy ta sẽ lấy $PT(1)-3PT(2)$ …

    Bài tập:

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

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

    --- Bài cũ hơn ---

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

    --- Bài mới hơn ---

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

    --- Bài cũ hơn ---

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

    --- Bài mới hơn ---

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

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

    Xuất số thập phân

    , số vị trí thập phân:

    Giải pháp:

    • Mô tả
    • Cách sử dụng

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

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

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

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

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

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

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

    --- Bài cũ hơn ---

  • Quy Tắc Crammer Là Gì?
  • Kỹ Thuật Chiết Pha Rắn
  • Bài Học Từ Bác Sĩ Hiromi Shinya Về Phương Pháp Ăn Uống Và Sức Khỏe
  • Thực Đơn Ăn Uống Được Bác Sĩ Nhật Bản Khuyên Thực Hiện Hằng Ngày
  • Chế Độ Ăn Uống Hiromi Shinya Giúp Đẩy Lùi Ung Thư Như Thế Nào?
  • Giải Pháp Của Ma Trận Bằng Phương Pháp Gauss Jordan. Giải Hệ Phương Trình Tuyến Tính Bằng Phương Pháp Gauss

    --- Bài mới hơn ---

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

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

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

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

    =b.

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

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

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

    ………………………………………………………………………………

    …………………………………………………

    hoặc, giống nhau,

    =b tôi , tôi = 1,…, m.

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

    = 0,tôi = 1,…, m, (1 0 )

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

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

    u003d b i với mọi i u003d 1,…, m.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    = b 1 + b 2 .

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    Hãy xem xét các tùy chọn này.

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

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

    x 1 +

    u003d b (r) 1,

    x 2 +

    u003d b (r) 2,

    ………………………, (4)

    x r +

    u003d b (r) r,

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    1. hoán vị của hai dòng;

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

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

    4. loại bỏ hàng rỗng (cột).

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

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

    2X 1 – X 2 + 2X 3 u003d -4

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

    Giải pháp: Hãy tạo một ma trận mở rộng:

    Lặp lại 1

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

    Điều này hoàn thành lần lặp đầu tiên.

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

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

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

    b) X 1 – X 2 + X 3 – X 4 u003d 4

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

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

    2X 1 – 4X 2 + X 3 – 6X 4 u003d 4

    Giải pháp: Ma trận mở rộng trông giống như:

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

    Hệ ban đầu tương đương với hệ phương trình sau:

    X 1 – 3X 2 – 5X 4 u003d 0

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    Giải pháp chung là:

    X 1 u003d 3X 2 + 5X 4

    X 3 u003d 4 – 2X 2 – 4X 4

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

    X 1 u003d 6 – 3 / 2X 2 – X 4

    X 2 u003d 2 – 1 / 2X 3 – 2X 4.

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

    Ví dụ 2.12. Giải quyết hệ thống:

    X 1 + 2X 2 – X 3 u003d 7

    2X 1 – 3X 2 + X 3 u003d 3

    4X 1 + X 2 – X 3 u003d 16

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

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

    4. Phương pháp Jordan-Gauss.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    Hãy giải các hệ phương trình sau:

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

    Hãy làm như sau:

    · Thêm vào dòng 2: -4 * Dòng 1.

    · Thêm vào dòng 3: -9 * Dòng 1.

    · Thêm vào dòng 3: -3 * Dòng 2.

    Chia dòng 2 cho -2

    · Thêm vào dòng 1: -1 * Dòng 3.

    · Thêm vào dòng 2: -3/2 * Dòng 3.

    · Thêm vào dòng 1: -1 * Dòng 2.

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

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

    .

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

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

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

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

    Thuật toán phương pháp Gaussian

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    Nếu không có thêm lời khuyên:

    Giải hệ thống bằng phương pháp Gauss-Jordan

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

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

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

    Một trường hợp lý tưởng về mặt đơn giản:

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

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

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

    Câu trả lời:

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

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

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

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

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

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

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

    (4) Dòng thứ ba được chia cho 2.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    và viết:

    Câu trả lời: quyết định chung:

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

    Đối với một giải pháp độc lập:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    Câu trả lời:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    Câu trả lời:

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

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

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

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

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

    (6) Dòng thứ hai được chia cho 7.

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

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

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

    (10) Dòng thứ hai được chia cho 2.

    (11) Mỗi u200bu200bdòng được chia cho 27.

    Kết quả là:

    Câu trả lời:

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

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

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

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

    (5) Dòng thứ ba được chia cho 7.

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

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

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

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

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

    (11) Dòng thứ hai được chia cho 2.

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

    Câu trả lời: quyết định chung:

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

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

    Vậy nghịch đảo của ma trận là:

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

    Câu trả lời:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    --- Bài cũ hơn ---

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

    --- Bài mới hơn ---

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

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

    1. Phương trình bậc nhất 2 ẩn

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

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

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

    2. Hệ hai phương trình bậc nhất hai ẩn

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

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

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

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

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

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

    a) Quy tắc thế

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

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

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

    b) Cách giải hệ phương trình bằng phương pháp thế

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

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

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

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

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

    * Lời giải:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

     

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

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

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

    * Lời giải:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

     

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

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

    * Lời giải:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    --- Bài cũ hơn ---

  • Bàn Tính Soroban Và Những Điều Bạn Nên Biết
  • Phân Tích Swot Là Gì? Cách Phân Tích Ma Trận Swot Trong Kinh Doanh
  • Cải Thiện Nghe + Nói Cùng Lúc
  • Công Nghệ Rf: Kỹ Thuật Nâng Cơ Mặt, Trẻ Hóa Da Đời Mới
  • Ứng Dụng Sóng Điện Từ Rf Trong Thẩm Mỹ
  • Lý Thuyết Giải Hệ Phương Trình Bằng Phương Pháp Cộng Đại Số Toán 9

    --- Bài mới hơn ---

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

    Quy tắc cộng đại số

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

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

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

    2. Các dạng toán thường gặp

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

    Phương pháp:

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

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

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

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

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

    Phương pháp:

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

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

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

    Phương pháp:

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

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

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

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

    Phương pháp:

    Ta thường sử dụng các kiến thức:

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

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

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

    --- Bài cũ hơn ---

  • Thực Hành Kỹ Thuật Nâng Cơ Trẻ Hóa Da Bằng Chỉ Ultra V Lift
  • Cách Nhận Biết Chỉ Ultra V Lift Căng Da Mặt Chính Hãng
  • Phân Biệt Phương Pháp Uốn/ép Nóng Và Uốn/ép Lạnh Cho Tóc Nam
  • Phương Pháp Tính Trực Tiếp Trên Giá Trị Gia Tăng
  • Kê Khai Và Nộp Thuế Giá Trị Gia Tăng Cho Chi Nhánh, Chi Nhánh Nộp Thuế Gì
  • Phương Pháp Runge Kutta Giải Gần Đúng Hệ Phương Trình Vi Phân Đại Số

    --- Bài mới hơn ---

  • Top 5 Cách Rèn Tính Cẩn Thận Và Trị Tật Bất Cẩn Kinh Niên
  • Cách Rèn Luyện Tính Cẩn Thận Và Những Điều Bạn Cần Biết!
  • Làm Sao Để Rèn Luyện Tính Cẩn Thận Để Trở Thành Thói Quen Của Bạn?
  • Cách Tính Thuế Thu Nhập Cá Nhân Năm 2022 Từ Tiền Lương
  • Cách Tính Thuế Tncn Năm 2022
  • , University of Le Quy Don Technical

    Published on

    Luận văn thạc sĩ Toán học

    Mô tả cách giải phương trình vi phân, hệ phương trình vi phân bằng phương pháp số. Có ứng dụng MATLAB để giải

    1. 1. ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC VŨ HUY BÌNH PHƯƠNG PHÁP RUNGE-KUTTA GIẢI GẦN ĐÚNG HỆ PHƯƠNG TRÌNH VI PHÂN ĐẠI SỐ LUẬN VĂN THẠC SĨ TOÁN HỌC Chuyên ngành : TOÁN ỨNG DỤNG Mã số : 60 .46 .01 .12 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN VĂN MINH THÁI NGUYÊN – 2012 1Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    2. 2. Công trình được hoàn thành tại Trường Đại học Khoa học – Đại học Thái Nguyên Người hướng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Văn Minh Phản biên 1: TS. Nguyễn Anh Tuấn Phản biên 2: TS. Nguyễn Thị Thu Thủy Luận văn sẽ được bảo vệ trước hội đồng chấm luận văn họp tại: Trường Đại học Khoa học – Đại học Thái Nguyên Ngày 18 tháng 11 năm 2012 Có thể tìm hiểu luận văn tại Thư viện Đại học Thái Nguyên 2Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    3. 4. 2 2.2.2 Công thức lấy vi ngược (BDF) cho các hệ phương trình vi phân đại số . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.3 Phương pháp Runge-Kutta cho hệ phương trình vi phân đại số . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.3.1 Phương pháp Runge-Kutta cơ bản . . . . . . . . . . 26 2.3.2 Các phương pháp Runge-Kutta ẩn () . . . . . . 28 2.3.3 Tóm tắt các kết quả hội tụ . . . . . . . . . . . . . . 29 2.3.4 Các phương pháp nhiễu đơn . . . . . . . . . . . . . 31 2.3.5 Các phương pháp bán tường minh . . . . . . . . . . 34 2.4 Sự hội tụ đối với các bài toán chỉ số 1 . . . . . . . . . . . . 35 2.4.1 Giải phương trình vi phân thường tương đương . . . 35 2.4.2 Phương pháp tiếp cận trực tiếp . . . . . . . . . . . . 36 2.4.3 Sự hội tụ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.4.4 Khai triển tiệm cận của sai số toàn cục . . . . . . . 38 2.5 Phương pháp Runge-Kutta cho hệ phương trình vi phân đại số một cách tiếp cận mới . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.5.1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.5.2 Cách tiếp cận mới . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 2.5.3 Sự hội tụ đối với các hệ phương trình vi phân đại số có thể chuyển sang hệ số hằng . . . . . . . . . . . . 48 2.5.4 Sự co . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3 ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP RUNGE – KUTTA GIẢI GẦN ĐÚNG HỆ PHƯƠNG TRÌNH VI PHÂN ĐẠI SỐ 52 3.1 Ví dụ giải gần đúng phương trình vi phân thường (ODE) . 52 3.2 Ví dụ giải gần đúng hệ phương trình vi phân đại số (DAE) cài đặt bằng Matlab . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 Kết luận 57 Tài liệu tham khảo 58 4Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    4. 5. 3 MỞ ĐẦU Hệ phương trình vi phân đại số là lớp phương trình có ý nghĩa ứng dụng thực tế cao, xuất hiện trong lý thuyết điều khiển, mô phỏng mạch điện, phản ứng hóa học những vấn đề trong điều khiển đòi hỏi chúng ta phải quan tâm giải quyết những hệ phương trình dạng: A(t)x + B(t)x + f(t) = 0 trong đó A, B là những ma trận hằng hoặc ma trận hàm liên tục cấp n, detA(t) = 0, gọi là hệ phương trình vi phân đại số (chú ý rằng nếu det A(t) = 0 thì đưa về dạng: x = −A−1 B(x) là phương trình vi phân thường). Lý thuyết phương trình vi phân thường đã được Newton-Leibnitz xây dựng vào cuối thế kỷ 17 đã được nghiên cứu, phát triển mở rộng theo nhiều hướng và thu được nhiều kết quả hoàn chỉnh. Hệ phương trình vi phân đại số đóng vai trò rất quan trọng trong các lĩnh vực như: Toán hoc, kĩ thuật, vật lí, kinh tế và một số ngành khác. Nội dung của luận văn nhằm giải quyết hai vấn đề chính: Vấn đề 1: Những khái niệm cơ bản của hệ phương trình vi phân đại số. Vấn đề 2: Đưa ra phương pháp Runge-Kutta giải gần đúng phương trình vi phân đại số và ứng dụng của phương pháp này giải bài toán cụ thể. Luận văn này được chia làm ba chương. Chương 1: Các khái niệm cơ bản về hệ phương trình vi phân đại số. Nội dung chương 1 trình bày tóm tắt một số kết quả đã biết của phương trình vi phân thường, một số khái niệm về hệ phương trình vi phân đại số: Chỉ số, nghiệm, phân loại, bài toán cơ bản dẫn đến hệ phương trình vi phân đại số. Chương 2: Phương pháp Runge-Kutta giải gần đúng hệ phương trình vi phân đại số. Nội dung chương 2 nhắc lại phương pháp số để giải gần đúng phương trình vi phân thường, phương pháp số cho hệ phương trình vi phân đại số trong đó có phương pháp Runge-Kutta cho hệ phương trình vi phân đại số, cách tiếp cận mới của phương pháp Runge-Kutta cho hệ phương trình vi phân đại số. 5Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    5. 6. 4 Chương 3: Thực hiện với ví dụ cụ thể. Luận văn này được hoàn thành dưới sự hướng dẫn khoa học của TS Nguyễn Văn Minh. Tác giả xin được tỏ lòng cảm ơn chân thành nhất tới thầy về sự giúp đỡ nhiệt tình từ khi xây dựng đề cương, viết và hoàn thành luận văn. Tác giả cũng xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo phản biện đã đọc và góp ý để tác giả hoàn thiện luận văn của mình. Tác giả xin trân trọng cảm ơn tới Ban Giám hiệu, các thầy cô giáo trường Đại học Khoa học- Đại hoc Thái Nguyên. Những thầy cô đã tận tình dạy bảo cho tác giả trong suốt thời gian học. Đã trang bị cho tác giả và tập thể lớp những kiến thức và tạo mọi điều kiện cho lớp học tập tại trường. Dù đã rất cố gắng, nhưng chắc chắn nội dung được trình bày trong luận văn không tránh khỏi thiếu sót nhất định, tác giả rất mong nhận được sự góp ý của các thầy cô giáo và các bạn. Thái Nguyên, ngày 20 tháng 09 năm 2012 Tác giả Vũ Huy Bình 6Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    6. 7. 5 Chương 1 CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ HỆ PHƯƠNG TRÌNH VI PHÂN ĐẠI SỐ 1.1 Một số khái niệm về phương trình vi phân thường cấp 1 1.1.1 Vài mô hình đơn giản Sự rơi tự do: Xét một vật có khối lượng m được thả rơi tự do trong khí quyển gần mặt đất. Theo định luật II Newton, chuyển động của vật thể đó có thể mô tả bởi phương trình F = ma (1.1.1) Trong đó F là hợp lực tác động lên vật và a là gia tốc chuyển động. Hợp lực F có thể giả thiết chỉ bao gồm lực hấp dẫn (tỷ lệ với khối lượng của vật và hướng xuống) và lực cản (tỷ lệ với vận tốc chuyển động và hướng lên trên). Ngoài ra do gia tốc chuyển động a = dv dt nên (1.1.1) có thể viết dưới dạng m dv dt = mg − αv. (1.1.2) Trong đó g ≈ 9, 8m s2 là gia tốc trọng trường, còn α là hệ số cản. Vậy vận tốc v của vật rơi tự do thỏa mãn phương trình (1.1.2) với sự xuất hiện của đạo hàm của v. Những phương trình như vậy gọi là phương trình vi phân. 7Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    7. 8. 6 Dung dịch hóa học: Giả sử tại thời điểm ban đầu t = t0 một thùng chứa x0 kg muối hòa tan trong 1000 lít nước. Ta cho chảy vào thùng một loại nước muối nồng độ a (kg/lít) với lưu lượng r (lít/phút) và khuấy đều. Đồng thời cho hốn hợp đó chảy ra khỏi thùng cũng với tốc độ như trên. Gọi x = x(t) là lượng muối trong thùng tại thời điểm bất kỳ. Rõ ràng tỷ lệ thay đổi lượng muối trong thùng dx dt bằng hiệu của tỷ lệ muối chảy vào (kg/phút) trừ đi tỷ lệ muối chảy ra tại thời điểm đang xét rx 1000 . (kg/phút). Vậy ta có phương trình vi phân dx dt = ar − rx 1000 (1.1.3) với dữ kiện ban đầu x(t0) = x0 1.1.2 Một số khái niệm Phương trình vi phân là phương trình có dạng F(x, y, y , y , …, y(n) ) = 0. (1.1.4) Trong đó y = y(x) là ẩn hàm cần tìm và nhất thiết phải có sự tham gia của đạo hàm (đến cấp nào đó) của ẩn. Trong trường hợp ẩn hàm cần tìm là hàm nhiều biến (xuất hiện các đạo hàm riêng) thì phương trình vi phân còn gọi là phương trình đạo hàm riêng. Để phân biệt người ta thường gọi phương trình với ẩn hàm là hàm một biến là phương trình vi phân thường là đối tượng chính được nói trong mục này. Thông thường ta xét các phương trình với ẩn hàm là hàm số một biến thực y = y(x) xác định trên khoảng mở I ⊂ R, khi đó hàm F trong đẳng thức trên xác định trong một tập mở G của R × Rn+1 . Trong trường hợp ẩn hàm cần tìm là véc tơ hàm (hàm với giá trị véc tơ) y(x) = (y1(x), …, ym(x))T ∈ Rm , F là một ánh xạ nhận giá trị trong Rm và (1.1.4) được hiểu là hệ phương trình vi phân. Ta nói một phương trình vi phân có cấp n nếu n là cấp lớn nhất của đạo hàm ẩn xuất hiện trong phương trình. Phương trình vi phân thường cấp I có dạng tổng quát F(x, y, y ) = 0 trong đó F(x, y, y ) được giả thiết là liên tục với các đạo hàm riêng của nó trên miền G ⊂ R3 . Với một số giả thiết thích hợp, phương trình vi phân 8Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    8. 9. 7 thường cấp I có thể viết được dưới dạng sau (gọi là dạng giải ra đối với đạo hàm) y = f(x, y) (1.1.5) với f liên tục trong một miền D ⊂ R2 . Ví dụ: Các phương trình ey + ey cosx = 1 (y )2 − 2xy = ln x ∂2 u ∂x2 + ∂2 u ∂y2 = 0 lần lượt là các phương trình vi phân thường cấp I, cấp III và phương trình đạo hàm riêng cấp II. 1.1.3 Bài toán Cauchy Nghiệm của một phương trình vi phân nói chung phụ thuộc vào một hay nhiều hằng số tùy ý nào đó. Để xác định một nghiệm cụ thể, ta cần thêm một hay vài dữ kiện nào đó về nghiệm (tùy theo cấp của phương trình vi phân). Chẳng hạn, y = x3 3 + C là nghiệm tổng quát của phương trình y = x2 . Dễ thấy y = x3 3 + 1 là nghiệm (duy nhất) thỏa mãn y(0) = 1. Ta xét bài toán sau đây đặt ra đối với phương trình F(x, y, y ) = 0, gọi là bài toán Cauchy (hay bài toán giá trị ban đầu): Bài toán y(x) thỏa y = f(x, y) y(x0) = y0 (1.1.6) trong đó (x0, y0) ∈ D được gọi là điều kiện ban đầu. Chú ý: Không phải lúc nào bài toán Cauchy cũng có nghiệm, và khi có nghiệm cũng không nhất thiết có duy nhất nghiệm. Chẳng hạn phương trình y = x2 , y(0) = 0 có duy nhất một nghiệm là y = x3 3 phương trình xy = y, y(0) = 1 không có nghiệm nào, phương trình y = y1/3 , y(0) = 0 có ít nhất hai nghiệm là y ≡ 0 và y2 = 8 27 x3 . 9Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    9. 13. 11 của C cho bởi (1.1.7) khi (x0, y0) chạy khắp D Khi đó hệ thức ϕ(x, y) = C được gọi là tích phân tổng quát của phương trình y = f(x, y). Định nghĩa 1.1.4. Nghiệm của phương trình (1.1.5) mà tại mỗi điểm (x0, y0) của nó tính duy nhất nghiệm của bài toán Cauchy được thỏa mãn được gọi là nghiệm riêng. Ngược lại nghiệm của phương trình (1.1.5) mà tại mỗi điểm của nó tính chất duy nhất nghiệm của bài toán Cauchy bị vi phạm được gọi là nghiệm kỳ dị. Nhận xét: Từ định nghĩa nghiệm tổng quát, ta suy ra rằng với mỗi điều kiện ban đầu (x0, y0) ∈ D, ta luôn tìm được C0 = ϕ(x0, y0) là nghiệm của bài toán Cauchy tương ứng. Nói cách khác, bằng cách chọn các giá trị thích hợp cho hằng số, ta có thể thu được các nghiệm riêng tùy ý của phương trình, không kể các nghiệm kỳ dị. Giải (hay còn gọi là tích phân) một phương trình vi phân là tìm tất cả các nghiệm (biểu thức nghiệm tổng quát) của phương trình đó hoặc nghiệm của bài toán Cauchy với điều kiện ban đầu cho trước. 1.2 Một số khái niệm về hệ phương trình vi phân đại số Định nghĩa 1.2.1. Hệ phương trình vi phân tuyến tính: A(t)x (t) + B(t)x(t) = q(t) (1.2.8) trong đó: A, B ∈ C(I, L(Rn )), q liên tục trên I, detA(t) = 0 hay A(t) suy biến (không khả nghịch) với mọi t ∈ I, là hệ phương trình vi phân đại số. Chú ý rằng nếu A(t) không suy biến thì (1.2.8) là phương trình vi phân thường x (t) = −A−1 (t)B(t)x + A−1 f(t), t ∈ I Ví dụ 1.2.2. Về hệ phương trình vi phân đại số Trong số nhiều phương pháp khác nhau, phương pháp mô hình hóa với các phương trình vi phân đại số đóng một vai trò quan trọng đối với các hệ cơ học có ràng buộc, các mạch điện và phản ứng hóa học. Trong phần này, chúng ta sẽ đưa ra ví dụ về mô hình hóa phương trình vi phân đại số đối với hệ cơ học có ràng buộc để thấy được các phương trình vi phân 13Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    10. 14. 12 đại số nảy sinh từ lĩnh vực này như thế nào. Chúng ta sẽ chỉ ra các đặc điểm quan trọng của phương trình vi phân đại số, phân biệt chúng với các phương trình vi phân thường. Xét con lắc toán học trong hình 1.1. Đặt m là khối lượng của con lắc Hình 1.1: Con lắc toán học được gắn vào một thanh chiều dài l. Để mô tả con lắc trong hệ tọa độ Descarter, chúng ta viết ra thế năng U(x, y) = mgh = mgl − mgy (1.2.9) Ở đây (x(t), y(t)) là vị trí của quả nặng tại thời điểm t. Gia tốc trọng trường của trái đất là g, chiều cao của con lắc là h. Nếu chúng ta kí hiệu đạo hàm của x và y là ˙x và ˙y thì động năng là T( ˙x, ˙y) = 1 2 m( ˙x2 + ˙y2 ) (1.2.10) Số hạng ˙x2 + ˙y2 mô tả vận tốc của con lắc. Ràng buộc sẽ là 0 = g(x, y) = x2 + y2 − l2 (1.2.11) (1.2.9) (1.2.11) được sử dụng để tạo thành hàm Lagrange L(q, ˙q) = T( ˙x, ˙y) − U(x, y) − λg(x, y) Ở đây q kí hiệu cho vector q = (x, y, λ) Lưu ý rằng λ đóng vai trò như một nhân tử Lagrange. Bây giờ, các phương trình chuyển động được cho bởi phương trình Euler d dt ( ∂L ∂ ˙qk ) − ∂L ∂qk = 0, k = 1, 2, 3 Chúng ta được hệ m¨x + 2λx = 0, m¨y − mg + 2λy = 0, g(x, y) = 0 (1.2.12) 14Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    11. 15. 13 Bằng cách đưa vào các biến bổ sung u = ˙x và v = ˙y, chúng ta thấy rằng (1.2.12) là một hệ phương trình vi phân đại số. Khi giải(1.2.12) như một bài toán giá trị ban đầu, chúng ta thấy rằng mỗi giá trị ban đầu (x(t0), y(t0)) = (x0, y0) phải thỏa mãn các ràng buộc (1.2.11) (khởi tạo phù hợp). Không có điều kiện ban đầu nào có thể được đặt ra cho λ, khi λ được ngầm xác định bởi (1.2.12). Tất nhiên, con lắc có thể được mô hình hóa bởi phương trình vi phân thường bậc hai ¨ϕ = − g l sin ϕ Khi góc ϕ được sử dụng như biến phụ thuộc. Tuy nhiên đối với các bài toán thực tế, phát biểu theo hệ phương trình vi phân thường không rõ ràng, nhiều khi là không thể. Ví dụ 1.2.3. Hệ x1 − ˙x1 + 1 = 0 ˙x1x2 + 2 = 0 (1.2.13) là một hệ phương trình vi phân đại số để thấy được điều này chúng ta xác định Jacobian ∂F ∂ ˙x của F (t, x, ˙x) = x1 − ˙x1 + 1 = 0 ˙x1x2 + 2 = 0 với ˙x = ˙x1 ˙x2 sao cho ∂F ∂ ˙x =    ∂F1 ∂ ˙x1 ∂F1 ∂ ˙x2 ∂F2 ∂ ˙x1 ∂F2 ∂ ˙x2    = −1 0 x2 0 chúng ta thấy rằng det ∂F ∂ ˙x = 0 Vậy Jacobian là ma trận suy biến bất kể giá trị của x2 Nhận xét: Trong ví dụ này đạo hàm ˙x2 không xuất hiện chúng ta tìm ˙x1 từ phương trình thứ nhất x1 − ˙x1 + 1 = 0 thu được kết quả ˙x1 = x1 + 1 thay ˙x1 vào phương trình thứ hai ˙x1x2 + 2 = 0 để viết ra một hệ phương trình vi phân đại số ˙x1 = x1 + 1 (x1 + 1) x2 + 2 = 0 Trong hệ phương trình vi phân đại số này: Phương trình ˙x1 = x1 + 1 là phương trình vi phân. Phương trình (x1 + 1) x2 + 2 = 0 là phương trình đại số. 15Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    12. 16. 14 1.3 Phân loại hệ phương trình vi phân đại số (, suy ra d dt ) 2.1.1 Phương pháp Runge – Kutta Bài toán Cauchy hay còn gọi là bài toán giá trị ban đầu: Tìm y(x) thỏa mãn điều kiện: y = f(x, y) x0 ≤ x ≤ ¯x y(x0) = y0 (2.1.1) Đặt y1 = y0 + ∆y0, trong đó ∆y0 = pr1k1(h) + … + prrkr(h) ki(h) = hf(ξi, ζi); ξi = x0 + αih; α1 = 0 ; i = 1, 2, …, r ζi = y0 + βi1k1(h) + … + βi,i−1ki−1(h) Gọi ϕr(h) := y(x0 + h) − y1 = y(x0 + h) − y(x0) − ∆y0 Nếu ϕ (s+1) r (0) = 0 thì ϕr(h) = r i=0 ϕi r(0) i! hi + O(hs+1 ) Runge-Kutta chọn các hệ số αi, βij, prj từ điều kiện ϕi r(0) = 0 i = 0, 1, …, s; ϕ (s+1) r (0) = 0 với s càng lớn càng tốt. Như vậy ϕi r(0) = y (i) 0 − pr1k (i) 1 (0) + … + prrk (i) r (0) = 0(i = 0, 1, …, s), hay ta có hệ phương trình phi tuyến để xác định các hệ số αi, βij, prj ta cần giải hệ phương trình phi tuyến 23Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    13. 24. 22 pr1k (i) 1 (0) + pr1k (i) 1 (0) + … + prrk (i) r (0) = y (i) 0 i = 0, 1, …, s (2.1.2) 2.1.2 Phương pháp Euler Ta xét trường hợp riêng của phương pháp Runge-Kutta khi r = 1. Ta có ∆y0 = p11k1(h); k1(h) = hf(x0, y0) y1 = y0 + ∆y0 = y0 + p11k1(h) = y0 + p11hf(x0, y0) mà ϕ1(h) := y(x0 + h) − y1 nên ϕ1(h) := y(x0 + h) − y0 − p11hf(x0, y0); ϕ1(0) = 0; ϕ1(0) = y0 − p11f(x0, y0) = f(x0, y0) − p11f(x0, y0) = (1 − p11)f(x0, y0). Để ϕ1(0) = 0 với mọi hàm f, ta phải có p11 = 1. Nói chung ϕ1 (0) = y0 = 0 vậy ∆y0 = p11k1(h) = hf(x0, y0) Ta nhận được công thức Euler: y1 = y0 + hf(x0, y0) (2.1.3) Nói chung yn+1 = yn + hf(xn, yn), xn = x0 + nh Sai số địa phương: Xét sai số mắc phải trên một bước với giả thiết bước trước đó tính đúng. Tại bước thứ i ta xét hàm ¯y(x) là nghiệm của bài toán ¯y = f(x, ¯y(x)) ¯y(xi)=yi Nghiệm đúng của bài toán này ¯y(xi+1) = ¯y(xi) + hf(xi, ¯y(xi)) 1! + o(h2 ) Bởi ¯y(xi) = yi và yi+1 = yi + hf(xi, yi) nên ¯y(xi+1) = yi + hf(xi, yi) + o(h2 ) = yi+1 + o(h2 ) Từ đó suy ra ¯y(xi+1) − yi+1 = o(h2 ) 2.1.3 Phương pháp Euler cải tiến Trong phương pháp Runge -Kutta (RK), ta xét trường hợp r = 2 ∆y0 = p21k1(h) + p22k2(h) Phương trình ( 2.1.2) trong trường hợp này có dạng: y (l) 0 = p21k (l) 1 (0) + p22k (l) 2 (0) (l = 1, 2 ) (2.1.4) 24Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    14. 25. 23 Vì k1(h) = hf(x0, y0) nên k1(0) = 0; k1(0) = f(x0, y0) và k1 (0) = 0 tiếp theo k2(h) = hf(ξ2, ζ2) trong đó ξ2 = x0 + α2h; ζ2 = y0 + β21k1(h) ta có k2(h) = h f(ξ2, ζ2)+h ∂f ∂x α2 + ∂f ∂y β21k1(h) ≡ f(ξ2, ζ2)+h ∂f ∂x α2 + ∂f ∂y β21k1(h) Dế thấy k2(0) = 0; k2(0) = f(x0, y0). Tiếp theo k2 (h) = ∂f ∂x α2 + ∂f ∂y β21k1(h) + ∂f ∂x α2 + ∂f ∂y β21k1(h) +h ∂f ∂x α2 + ∂f ∂y β21k1(h) nên k2 (0) = 2 ∂f ∂x α2 + ∂f ∂y β21k1(h) h=0 = 2(α2 ∂f0 ∂x + β21f0 ∂f0 ∂y ). Ở đây chúng ta dùng ký hiệu f0 := f(x0, y0); ∂f0 ∂x , ∂f0 ∂y là đạo hàm ∂f ∂x , ∂f ∂y tương ứng tính tại điểm (x0, y0). Từ hệ thức (2.1.4) ta suy ra    y0 = f0 = p21f0 + p22f0 y0 = p21k1 (0) + p22k2 (0) = 2p22(α2 ∂f0 ∂x + β21f0 ∂f0 ∂y ) (2.1.5) Từ phương trình đầu của (2.1.5) suy ra p21 + p22 = 1. Biến đổi phương trình thứ hai của hệ (2.1.5)ta được (1 − 2α2p22) ∂f0 ∂x + (1 − 2p22β21)f0 ∂f0 ∂y = 0 (2.1.6) Vì công thức RK2 (ứng với r = 2) đúng cho mọi hàm f nên để (2.1.6) nghiệm đúng, cần 1 − 2α2p22 = 1 − 2p22β21 = 0. Như vậy α2 = β21 = 1; p21 = p22 = 1 2 và ∆y0 = 1 2h {f(x0, y0) + f(x0 + h, y0 + hf(x0, y0))} Ta nhận được công thức RK2, còn gọi là công thức Euler cải tiến. ¯y0 := y0 + hf(x0, y0) y1 = y0 + 1 2h , và điều kiện C(q) có nghĩa là đa thức ít nhất là đến bậc q −1 được lấy tích phân chính xác trên khoảng n + εn + εn, n, n, n + O(ε2 hq−2 ) (2.3.32) zn − z(xn) = n, là xn+1 = xn + h s i=1 biXni (2.5.63) 42Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    15. 45. 43 2.5.2 Cách tiếp cận mới Để đưa ra cách tiếp cận mới cho các hệ phương trình vi phân đại số, chúng ta nhớ lại rằng nguồn gốc của công thức Runge-Kutta là công thức cầu phương chúng ta xét các giá trị c = cj đối với và và X = e ⊗ Anxn + h(A ⊗ I)F(Tn) (2.5.71) Định lý 2.5.2. Nếu ma trận A không suy biến và chùm (A, B −A ) chính quy thì tồn tại một h0 sao cho khi h ≤ h0 hệ (2.5.71) có một nghiệm duy nhất 45Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    16. 46. 44 Chứng minh. Chúng ta phải chứng minh tính chính quy của ma trận DA +h(A⊗I)DB−A có thể được viết là Is ⊗An +h(A⊗(Bn −An))+v(h) Từ tính chính quy của chùm (A, B − A ) và ma trận hệ số A, chúng ta có thể thu được tính chính quy của Is ⊗ An + h(A ⊗ (Bn − An)) và do đó đạt được kết quả mong muốn. Trong phần sau đây chúng ta sẽ giả sử rằng A không suy biến và chùm (A, B −A ) chính quy chúng ta thấy rằng đối với phương pháp tiếp cận cổ điển chúng ta cần sự chính quy của chùm(A, B) trong khi đó đối với cách tiếp cận mới chúng ta cần sự chính quy của chùm (A, B − A ) hai ví dụ đơn giản cho chúng ta thấy rằng chúng ta có thể có các hệ phương trình vi phân đại số trong đó chỉ có thể áp dụng một phương pháp và không thể áp dụng phương pháp kia. Ví dụ 1: Trong hệ phương trình vi phân đại số: 0 0 1 −t x (t) + 1 −t 0 0 x(t) = f(t) . Chùm (A, B) suy biến (nhớ rằng hệ phương trình vi phân đại số này có nghiệm duy nhất mặc dù chùm suy biến) nhưng chùm (A, B − A ) chính quy. Ví dụ 2: Trong hệ phương trình vi phân đại số: 0 1 1 t x (t) + 1 0 t 1 x(t) = f(t) . Chùm (A, B − A ) chính quy nhưng chùm (A, B) suy biến. Chúng ta biết rằng tính dễ xử lý với chỉ số 2 của chùm (A, B), đàm bảo sự tồn tại và tính duy nhất của nghiệm với các điều kiện ban đầu phù hợp, tương đương với tính chính quy với chỉ số 2 của chùm cục bộ hiệu chỉnh (A, B−AP ) nhưng không tính đến tính chính quy của chùm (A, B) Trường hợp trên không xảy ra cho chỉ số 1, Qua−1 A(t)x(t) + Qs(t)−1 f(tn+1) (2.5.74) Nếu phương pháp chính xác cứng mà chúng ta chọn giai đoạn bện trong thứ s là gần đúng tại tn+1, ¯xn+1 = Xs một phần của nghiệm giống như (2.5.72)-(2.5.74). Định lý 2.5.6. Đối với các phương pháp chính xác cứng un+1 trong (2.5.73) trùng với Ps,n+1Xs Chứng minh. Đối với các phương pháp chính xác cứng, thực sự An+1xn+1 = An+1xs vì thế un+1 = (An+1 + Bn+1Qs,n+1)−1 An+1xn+1 = (An+1 + Bn+1Qs,n+1)−1 An+1Xs = Ps,n+1Xs Đối với một hệ phương trình vi phân đại số chỉ số 1, Qs,n+1Xs và vn+1 trong (2.5.74) cũng trùng nhau. Định lý 2.5.7. Đối với phương pháp chính xác cứng và các hệ phương trình vi phân đại số chỉ số 1 với A hằng số thì phép chiếu (2.5.73) và (2.5.74) và ¯xn+1 = Xs, cho cùng một gần đúng. Chứng minh. Vì A là hằng số chúng ta có thể viết (2.5.71) là DBX = 1 hDA(A−1 ⊗ I)(e ⊗ xn − X) + F(Tn) hoặc nếu chúng ta ký hiệu A1 = (A + BQs) DQs X = −DA−1 1 BPs X = 1 hDA−1 1 A(A−1 ⊗ I)(e ⊗ xn − X) + DA−1 1 F(Tn) Chúng ta nhân với DQs và sử dụng A−1 1 A = Ps, Qs A−1 1 A = Qs để thu được DQs X = DQs A−1 1 F(Tn) đặc biệt đối với giai đoạn cuối cùng điều đó muốn nói đến (2.5.74). 48Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    17. 49. 47 Nếu A không phải là hằng số đối với một hệ phương trình vi phân đại số thuần nhất, thì phép chiếu và ¯xn+1 = Xs vẫn cho cùng một giá trị gần đúng. Định lý 2.5.8. Đối với phương pháp chính xác cứng và các hệ phương trình vi phân đại số thuần nhất nếu Img(A(t)) = R không phụ thuộc t và A (t)P(t) = 0 thì Xs ∈ S(tn+1). Chứng minh. Thực sự (2.5.71) cho ta DB−A X = 1 h(A ⊗ I)−1 (e ⊗ Anxn − DAX) Hoặc nếu chúng ta dùng A (t) = A (t)P(t) + A (t)Q(t) = A (t)P(t) − A (t)Q(t) và A (t)P(t) = 0 DBX = −DAQ X + 1 h(A ⊗ I)−1 (e ⊗ Anxn − DAX) ∈ R và đặc biệt đối với giai đoạn bên trong cuối cùng Bn+1Xs ∈ R và do đó Xs ∈ S(tn+1). Hệ quả 2.5.9. Đối với phương pháp chính xác cứng và các hệ phương trình vi phân đại số thuần nhất nếu Img(A(t)) = R không phụ thuộc vào t và A (t)P(t) = 0 thì phép chiếu và ¯xn+1 = Xs cho cùng một giá trị gần đúng. Chứng minh. Từ định lý trên Xs ∈ S(tn+1) vì vậy Qs,n+1Xs = 0 Từ hệ quả (2.5.5) và công thức (2.4.53) đối với các phương pháp chính xác cứng, nếu ma trận A là hằng số, phương pháp tiếp cận mới .¯xn+1 = Xs hoặc phép chiếu (2.5.73) và (2.5.74) và phương pháp tiếp cận cũ cho cùng một giá trị gần đúng. Đối với phương pháp chính xác không cứng, ngay cả khi A là hằng số, phương pháp cổ điển và phương pháp tiếp cận mới cho kết quả khác nhau. Nếu chúng ta sử dụng (2.5.72) và (2.5.73) để thu được cách tiếp cận mới, dưới dạng A˜xn+1 = Axn+1 chúng ta thu được Ps(tn+1)xn+1 = Ps(tn+1)˜xn+1 một phần trong S(tn+1) giống nhau trong cả hai cách tiếp cận. Tuy nhiên, nói chung. Qs(tn+1)xn+1 = Qs(tn+1)˜xn+1 = Qs(tn+1). Cách tiếp cận cổ điển tương ứng với phương pháp tiếp cận trực tiếp. Chú ý: Đối với các phương pháp Lobatto IIIA, ma trận A suy biến nhưng 49Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    18. 50. 48 ma trận con A = (aij)i,j≥2 khả nghịch và phương pháp chính xác cứng. Phương pháp mới này cũng có thể được áp dụng giống như được thực hiện cho các hệ phương trình vi phân đại số 2.5.3 Sự hội tụ đối với các hệ phương trình vi phân đại số có thể chuyển sang hệ số hằng Đối với một phương pháp BDF k bước nhất định j=0k αkjxn−j = hfn các phương pháp k bước cải biên được định nghĩa cho các hệ phương trình vi phân đại số hệ số biến đổi tuyến tính (2.5.62) là = (An+1 + Bn+1Qs,n+1)−1 (2.5.78) Chúng ta nghiên cứu bậc hội tụ cho các phương pháp mới áp dụng cho các hệ phương trình vi phân đại số có thể chuyển sang hệ số hằng. Đối với chùm (A, B) chỉ số v dạng chuẩn tắc Kronecker là PAQ = diag(I, N),PBQ = diag(C, I) trong đó P và Q là các ma trận chính quy, và N là lũy linh với bậc lũy linh là v. Nếu chúng ta nhân với P và thực hiện phép đổi biến x = Q(yt , zt )t chúng ta tách hệ phương trình vi phân đại số tuyến tính hệ số hằng. Dạng chuẩn tắc Kronecker cho phép chúng ta tách (2.5.69) và (2.5.70) để thu được yn là nghiệm số cho phương trình vi phân thường y(t) + Cy(t) = f(t) Vì vậy, nếu phương pháp có bậc p đối với các phương 51Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    19. 52. 50 trình vi phân thường, chúng ta có yn − y(tn) = v(hp ). Nếu hệ phương trình vi phân đại số có chỉ số 1 và có thể chuyển sang hệ số hằng, hệ phương trình vi phân đại số mới cũng có chỉ số 1. Trong các định lý sau, chúng ta đưa ra bậc sai số Cy(tn) − Cyn trong (2.5.77). Định lý 2.5.11. Xét một hệ phương trình vi phân đại số hệ số hằng tuyến tính với chỉ số v = 1 Nếu phương pháp Runge-Kutta có bậc Kd đối các phương trình vi phân thường thì nghiệm số thu được với phương pháp mới thỏa mãn Ax(tn) − A¯xn = v(hkd ). Chứng minh. Đối với bài toán chỉ số 1, chúng ta có, đối với ma trận chính quy P cho chúng ta dạng chuẩn tắc Kronecker Ax(tn+1) − Axn+1 = P I 0 y(tn+1) − yn+1 z(tn+1) − zn+1 = P y(tn+1)−yn+1 0 = v(hp) Từ định lý này và công thức (2.5.77), chúng ta phát biểu định lý sau đây. Định lý 2.5.12. Hãy xét một hệ phương trình vi phân đại số chỉ số 1 tuyến tính có thể chuyển sang hệ số hằng. Nếu phương pháp Runge-Kutta có bậc Kd đối với các phương trình vi phân thường, thì nghiệm số thu được với phương pháp mới qua phép chiếu (2.5.74) và (2.5.73) thỏa mãn x(tn) − ¯xn = v(hkd ). Đối với các hệ phương trình vi phân đại số chỉ số cao có thể chuyển sang hệ số hằng, chúng ta có kết quả sau. Định lý 2.5.13. Chúng ta xét một hệ phương trình vi phân đại số (2.5.62) có thể chuyển sang hệ phương trình vi phân đại số hệ số hằng. Nếu phương pháp Runge-Kutta chính xác cứng và có bậc Kd đối với các phương trình vi phân thường, thì giá trị gần đúng tính bằng phương pháp số mới ¯xn+1 = Xs cho thấy rằng x(tn+1) − Xs = v(hkv ) với Kv = min 2≤i≤v (p, Ka,i − i + 2) và Ka,l số nguyên lớn nhất sao cho bt A−i e = bt A−l cl−i (l − i)! , i = 1, 2, …, l − 1 bt A−i ci = i(i − 1)…(i − l + 2), i = l, l + 1, …, kal . Chứng minh. Hệ quả (2.5.5) phát biểu rằng phương pháp tiếp cận mới với ¯xn+1 = Xs và phương pháp tiếp cận cổ điển cho cùng một gần đúng. Do đó x(tn+1)−Xs = v(hkv ) với Kv là bậc của phương pháp Runge-Kutta cho một hệ phương trình vi phân đại số hệ số hằng tuyến tính với chỉ số v ≤ 0 Thì An+1xn+1 ≤ AnXn . Chứng minh. Nếu chúng ta kí hiệu Wni = h(Bni − Ani)Xni,M = BA + At B − bbt , mi,j là các yếu tố (i, j) của M, và theo Anixni 2 ≤ Anxn . Đối với trường hợp chỉ số 1, nếu Img(A(t)) là hằng số và A P = 0, thì theo hệ quả (2.5.9), các giai đoạn bên trong Xni và nghiệm chính xác tại điểm tni nằm trong cùng một không gian con S(tni). Vì thế, chúng ta có thể chọn Vni = S(tni) 53Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    20. 54. 52 Chương 3 ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP RUNGE – KUTTA GIẢI GẦN ĐÚNG HỆ PHƯƠNG TRÌNH VI PHÂN ĐẠI SỐ 3.1 Ví dụ giải gần đúng phương trình vi phân thường (ODE) Ví dụ Dùng công thức Runge-Kutta tìm nghiệm gần đúng của bài toán Cauchy y = y − x2 + 1, 0 ≤ x ≤ 1 y(0) = 0.5 Với n = 5 Tính sai số biết nghiệm chính xác là : y(x) = (x + 1)2 −0.5ex Bai giải. Ta có h = 0.2 x0= 0,x1= 0.2,x2= 0.4,x3= 0.6,x4= 0.8,x5= 1 Công thức Runge-Kutta bậc 4 yk+1 = yk + (k1 + 2k2 + 2k3 + k4)/6 k1 = hf(xk, yk) k2 = hf(xk + h 2 , yk + k1 2 ) k3 = hf(xk + h 2 , yk + k2 2 ) k4 = hf(xk + h, yk + k3) (3.1.1) Áp dụng công thức Runge-Kutta bậc 4 ta có k1 = hf(xk, yk) = 0.2(yk − x2 k + 1) 54Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
    21. 55. 53 k2 = hf(xk + h 2 , yk + k1 2 ) = 0.2 yk + 0.1(yk − x2 k + 1) − (xk + 0.1)2 + 1 = 0.2(1.1yk − 1.1×2 k − 0.2xk + 1.09) k3 = hf(xk + h 2 , yk + k2 2 ) = 0.2 yk + 0.1(1.1yk − 1.1×2 k − 0.2xk + 1.09) − (xk + 0.1)2 + 1 = 0.2(1.11yk − 1.11×2 k − 0.22xk + 1.099) k4 = hf(xk + h, yk + k3) = 0.2 yk + 0.2(1.11yk − 1.11×2 k − 0.22xk + 1.099) − (xk + 0.2)2 + 1 = 0.2(1.222yk − 1.222×2 k − 0.444xk + 1.1798) Xây dựng hàm rk4 trong matlab để giải phương trình vi phân theo phương pháp trên. function; x(1) = ; y(1) = [y0]; for i = 1 : n K1 = h ∗ f(x(i), y(i)); K2 = h ∗ f(x(i) + h/2, y(i) + K1/2); K3 = h ∗ f(x(i) + h/2, y(i) + K2/2); K4 = h ∗ f(x(i) + h, y(i) + K3); y(i + 1) = y(i) + (K1 + 2 ∗ K2 + 2 ∗ K3 + K4)/6; end; 55Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

    --- Bài cũ hơn ---

  • Khối Lượng Vào Lệnh (Position Size) Và Cách Tính Toán Khối Lượng Vào Lệnh Hợp Lý
  • Đề Tài: Phương Pháp Var Trong Xác Định Giá Trị Rủi Ro Cổ Phiếu, 9Đ
  • Cách Tính Toán Rủi Ro Trong Giao Dịch Forex
  • Cách Tính Đề Giải Đặc Biệt
  • Kiểm Nghiệm Viên Nang Paracetamol Theo Dược Điển Việt Nam Iv
  • Tài Liệu Phương Pháp Lặp Đơn Và Phương Pháp Newton Kantorovich Giải Hệ Phương Trình Phi Tuyến Tính

    --- Bài mới hơn ---

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

    --- Bài cũ hơn ---

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

    --- Bài mới hơn ---

  • Kinh Nghiệm Để Học Tập Tốt Các Môn Lý Luận Mác
  • Cách Để Học Tốt Các Môn Lý Luận Chính Trị
  • Đánh Giá Hiệu Quả Đổi Mới Phương Pháp Giảng Dạy Các Môn Lý Luận Chính Trị Tại Trường Đại Học Ngoại Thương
  • Rèn Luyện Trí Nhớ: Phương Pháp Lập Nhóm
  • Giải Mã Năng Lực Ghi Nhớ Siêu Tốc Của Các Siêu Trí Tuệ Việt Nam
  • Giải hệ phương trình bậc nhất hai ẩn bằng phương pháp cộng đại số như thế nào? Giải hệ bằng phương pháp này có ưu điểm gì so với phương pháp thế hay không? chúng ta cùng tìm hiểu qua bài viết này.

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

    1. Phương trình bậc nhất hai ẩn

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

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

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

    2. Hệ hai phương trình bậc nhất hai ẩn

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

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

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

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

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

    II. Giải hệ phương trình bậc nhất hai ẩn bằng phương pháp cộng đại số

    1. Giải hệ phương trình bậc nhất 2 ẩn bằng phương pháp cộng đại số

    a) Quy tắc cộng đại số

    Quy tắc cộng đại số dùng để biến đổi một hệ phương trình thành hệ phương trình tương đương gồm hai bước:

    + Bước 1: Cộng hay trừ từng vế hai phương trình của hệ phương trình đã cho để được một phương trình mới.

    + Bước 2: Dùng phương trình mới ấy thay thế cho một trong hai phương trình của hệ (và giữ nguyên phương trình kia).

    b) Cách giải hệ phương trình bằng phương pháp cộng đại số.

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

    + Bước 2: Sử dụng quy tắc cộng đại số để được hệ phương trình mới, trong đó có một phương trình mà hệ số của một trong hai ẩn bằng 0 (tức là phương trình một ẩn).

    + Bước 3: Giải phương trình một ẩn vừa thu được rồi suy ra nghiệm của hệ đã cho.

    * Ví dụ: Giải các hệ PT bậc nhất 2 ẩn sau bằng PP cộng đại số:

    a) <img title="small left{egin{matrix} 2x+y=3 x-y=6 end{matrix}

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

    * Lời giải:

    a) <img title="small left{egin{matrix} 2x+y=3 & (1) x-y=6 &(2) end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 3x=9 x-y=6 end{matrix}

     <img title="small Leftrightarrow left{egin{matrix} x=3 x-y=6 end{matrix}

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

    b) <img title="small left{egin{matrix} 2x+3y=5 &(1) 2x-y=1 &(2) end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 4y=4 2x-y=1 end{matrix}

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

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

    III. Bài tập giải hệ phương trình bậc nhất hai ẩn bằng phương pháp cộng đại số

    * Bài 20 trang 19 sgk toán 9 tập 2: Giải các hệ PT sau bằng PP cộng đại số

    a) <img title="small left{egin{matrix} 3x+y=3 2x-y=7 end{matrix}

    c) <img title="small g_white fn_cm small left{egin{matrix} 4x+3y=6 2x+y=4 end{matrix}

    e) <img title="small g_white fn_cm small left{egin{matrix} 0,3x+0,5y=3 1,5x-2y=1,5 end{matrix}

    * Lời giải:

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

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 5x=10 2x-y=7 end{matrix}

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

      Lưu ý: Lấy PT(1)+PT(2)

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

    b) <img title="small g_white fn_cm small g_white fn_cm small left{egin{matrix} 2x+5y=8 2x-3y=0 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 8y=8 2x-3y=0 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} y=1 x=frac{3}{2} end{matrix}

      Lưu ý: Lấy PT(1)-PT(2)

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

    c) <img title="small left{egin{matrix} 4x+3y=6 2x+y=4 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 4x+3y=6 4x+2y=8 end{matrix}

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

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

      (lấy PT(1) – PT(2))

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

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

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 6x+9y=-6 6x-4y=-6 end{matrix}

      <img title="small left{egin{matrix} 13y=0 3x-2y=-3 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} y=0 x=-1 end{matrix}

      (Lấy PT(1)-PT(2))

      ⇒ Kết luận: hệ PT có nghiệm duy nhất (-1;0)

    e) <img title="small left{egin{matrix} 0,3x+0,5y=3 1,5x-2y=1,5 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 1,5x+2,5y=15 1,5x-2y=1,5 end{matrix}

      <img title="small Leftrightarrow left{egin{matrix} 4,5y=13,5 1,5x-2y=1,5 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} y=3 x=5 end{matrix}

      ⇒ Kết luận: hệ PT có nghiệm duy nhất (5;3)

    --- Bài cũ hơn ---

  • Chia Sẻ Mẹo Chơi Ít Người Biết
  • Cách Tạo Dàn Đề Theo Phương Pháp Loại Chạm Đề
  • Giáo Án Nghề Làm Vườn
  • Các Bài Toán Tìm 2 Số Khi Biết Tổng Và Tích.
  • Xác Định Chỉ Số Khúc Xạ
  • Cách Giải Hệ Phương Trình Bậc Nhất 2 Ẩn Với Phương Pháp Thế Và Phương Pháp Cộng Đại Số

    --- Bài mới hơn ---

  • Hướng Dẫn Giải Bài Tập Toán Đại 12: Chương Nguyên Hàm Chọn Lọc
  • Can Thiệp Trẻ Tự Kỷ Bằng Teacch
  • Điều Trị Ung Thư Gan Bằng Phương Pháp Toce Có Hiệu Quả ?
  • Nên Lựa Chọn Phương Pháp Vô Cảm Phù Hợp Với Người Bệnh Và Điều Kiện Thực Tế Của Các Bệnh Viện
  • Phương Pháp Vô Cảm Trong Phẫu Thuật Thẩm Mỹ
  • Trong bài viết này, chúng ta cùng tìm hiểu 2 cách giải trên đối với phương trình bậc nhất 2 ẩn. Giải các bài tập về hệ phương trình bậc nhất 2 ẩn với từng phương pháp cộng đại số và phương pháp thế, đồng thời tìm hiểu các dạng toán về phương trình bậc nhất 2 ẩn, từ đó để thấy ưu điểm của mỗi phương pháp và vận dụng linh hoạt trong mỗi bài toán cụ thể.

    I. Tóm tắt lý thuyết về phương trình bậc nhất 2 ẩn

    1. Phương trình bậc nhất 2 ẩn

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

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

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

    2. Hệ hai phương trình bậc nhất hai ẩn

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

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

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

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

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

    II. Cách giải hệ phương trình bậc nhất 2 ẩn

    1. Giải hệ phương trình bậc nhất 2 ẩn bằng phương pháp cộng đại số

    a) Quy tắc cộng đại số

    – Quy tắc cộng đại số dùng để biến đổi một hệ phương trình thành hệ phương trình tương đương gồm hai bước:

    – Bước 1: Cộng hay trừ từng vế hai phương trình của hệ phương trình đã cho để được một phương trình mới.

    – Bước 2: Dùng phương trình mới ấy thay thế cho một trong hai phương trình của hệ (và giữ nguyên phương trình kia).

    b) Cách giải hệ phương trình bằng phương pháp cộng đại số.

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

    – Bước 2: Sử dụng quy tắc cộng đại số để được hệ phương trình mới, trong đó có một phương trình mà hệ số của một trong hai ẩn bằng 0 (tức là phương trình một ẩn).

    – Bước 3: Giải phương trình một ẩn vừa thu được rồi suy ra nghiệm của hệ đã cho.

     Ví dụ: Giải các hệ PT bậc nhất 2 ẩn sau bằng PP cộng đại số:

    a) <img title="small left{egin{matrix} 2x+y=3 x-y=6 end{matrix}

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

    * Lời giải:

    a) <img title="small left{egin{matrix} 2x+y=3 & (1) x-y=6 &(2) end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 3x=9 x-y=6 end{matrix}

     <img title="small Leftrightarrow left{egin{matrix} x=3 x-y=6 end{matrix}

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

    b) <img title="small left{egin{matrix} 2x+3y=5 &(1) 2x-y=1 &(2) end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 4y=4 2x-y=1 end{matrix}

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

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

    2. Giải hệ phương trình bậc nhất 2 ẩn bằng phương pháp thế

    a) Quy tắc thế

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

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

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

    b) Cách giải hệ phương trình bằng phương pháp thế

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

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

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

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

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

    * Lời giải:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    III. Một số dạng toán phương trình bậc nhất 2 ẩn

    Dạng 1: Giải hệ phương trình bằng phương pháp thế

    * Phương pháp: xem phần tóm tắt lý thuyết

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

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

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

    * Giải bài 12 trang 15 sgk toán 9 tập 2:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    * Nhận xét: Qua bài 12 này, các em thấy phương pháp thế sẽ sử dụng thuận tiện hơn khi 1 trong phương trình của hệ có các hệ số của x hoặc y là 1 hoặc -1. Khi đó chỉ cần rút x hoặc y ở phương trình có hệ số là 1 hoặc -1 này và thay vào phương trình còn lại để giải hệ.

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

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

    * Giải bài Bài 13 trang 15 sgk toán 9 tập 2:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    Dạng 2: Giải hệ phương trình bằng phương pháp cộng đại số

    * Phương pháp: xem phần tóm tắt lý thuyết

    Bài 20 trang 19 sgk toán 9 tập 2: Giải các hệ PT sau bằng PP cộng đại số

    a) <img title="small left{egin{matrix} 3x+y=3 2x-y=7 end{matrix}

    c) <img title="small g_white fn_cm small left{egin{matrix} 4x+3y=6 2x+y=4 end{matrix}

    e) <img title="small g_white fn_cm small left{egin{matrix} 0,3x+0,5y=3 1,5x-2y=1,5 end{matrix}

    * Lời giải bài 20 trang 19 sgk toán 9 tập 2:

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

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 5x=10 2x-y=7 end{matrix}

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

      Lưu ý: Lấy PT(1)+PT(2)

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

    b) <img title="small g_white fn_cm small g_white fn_cm small left{egin{matrix} 2x+5y=8 2x-3y=0 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 8y=8 2x-3y=0 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} y=1 x=frac{3}{2} end{matrix}

      Lưu ý: Lấy PT(1)-PT(2)

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

    c) <img title="small left{egin{matrix} 4x+3y=6 2x+y=4 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 4x+3y=6 4x+2y=8 end{matrix}

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

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

      (lấy PT(1) – PT(2))

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

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

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 6x+9y=-6 6x-4y=-6 end{matrix}

      <img title="small left{egin{matrix} 13y=0 3x-2y=-3 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} y=0 x=-1 end{matrix}

      (Lấy PT(1)-PT(2))

      ⇒ Kết luận: hệ PT có nghiệm duy nhất (-1;0)

    e) <img title="small left{egin{matrix} 0,3x+0,5y=3 1,5x-2y=1,5 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 1,5x+2,5y=15 1,5x-2y=1,5 end{matrix}

      <img title="small Leftrightarrow left{egin{matrix} 4,5y=13,5 1,5x-2y=1,5 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} y=3 x=5 end{matrix}

      ⇒ Kết luận: hệ PT có nghiệm duy nhất (5;3)

    * Nhận xét: Khi không có bất kỳ hệ số nào của x, y là 1 hay -1 thì phương pháp cộng đại số giúp các em đỡ nhầm lẫn hơn trong phép tính.

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

    * Phương pháp:

    – Bước 1: Đặt điều kiện để hệ có nghĩa

    – Bước 2: Đặt ẩn phụ và điều kiện của ẩn phụ

    – Bước 3: Giải hệ theo các ẩn phụ đã đặt (sử dụng pp thế hoặc pp cộng đại số)

    – Bước 4: Trở lại ẩn ban đầu để tìm nghiệm của hệ

     Ví dụ: Giải hệ phương trình sau

    a) <img title="small left{egin{matrix} frac{1}{x}+frac{1}{y}=2 frac{3}{x}-frac{4}{y}=-1 end{matrix}

    * Lời giải:

    a) Điều kiện: x, y ≠ 0 (mẫu số khác 0).

     <img title="small left{egin{matrix} u+v=2 3u-4v=-1 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} u=2-v 3(2-v)-4v=-1 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} u=1 v=1 end{matrix}

    – trở lại ẩn ban đầu x và y ta có:<img title="small left{egin{matrix} 1/x=1 1/y=1 end{matrix}

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

     ⇒ thỏa điều kiện, nên hệ có nghiệm duy nhất (1;1)

    b) Điều kiện: x ≠ -1 và y ≠ 3 (mẫu số khác 0)

    <img title="small left{egin{matrix} 5u+v=27 2u-3v=4 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} v=27-5u 2u-3(27-5u)=4 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} v=2 u=5 end{matrix}

     Trở lại ẩn ban đầu x và y ta có: 

     <img title="small left{egin{matrix} frac{x}{x+1}=5 frac{y}{y-3}=2 end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} 5(x+1)=x 2(y-3)=y end{matrix}

    ight.Leftrightarrow left{egin{matrix} x=frac{-5}{4} y=6 end{matrix}

    ⇒ thỏa điều kiện, nên hệ có nghiệm duy nhất (-5/4;6)

    Dạng 4: Xác định tọa độ giao điểm của 2 đường thẳng

    * Phương pháp:

    – Tọa độ giao điểm chính là nghiệm của hệ được tạo bởi 2 phương trình đường thẳng đã cho.

     Ví dụ: Tìm tọa độ giao điểm của 2 đường thẳng sau:

    a) d1: 2x – y = 3 và d2: x + y = 3

    b)  d1: 2x + y = 5 và d2: x – 3y = 6

    * Lời giải:

    a) Tọa độ điểm I là giao của d1 và d2 là nghiệm của hệ: <img title="small left{egin{matrix} 2x-y=3 x+y=3 end{matrix}

     - Giải hệ bằng 1 trong 2 phương pháp cộng đại số hoặc thế:

    ⇒ Tọa độ giao điểm I của d1 và d2 là (2;1).

    b) Tọa độ điểm I là giao của d1 và d2 là nghiệm của hệ: <img title="small left{egin{matrix} 2x+y=5 x-3y=6 end{matrix}

    ⇒ Tọa độ giao điểm I của d1 và d2 là (4;-2).

    Dạng 5: Giải và biện luận hệ phương trình

    * Phương pháp:

    + Từ một phương trình của hệ, rút y theo x (sử dụng phương pháp thế) rồi thay vào phương trình còn lại để được phương trình dạng ax +b = 0, rồi thực hiện các bước biện luận như sau:

    – Nếu a ≠ 0, thì x = b/a; thay vào biểu thức để tìm y; hệ có nghiệm duy nhất.

    – Nếu a = 0, ta có, 0.x = b:

      _ Nếu b = 0 thì hệ có vô số nghiệm

      _ Nếu b ≠ 0 thì hệ vô nghiệm

     Ví dụ: Giải biện luận hệ phương trình sau: <img title="left{egin{matrix} mx-y=2m &(1) x-my=m+1& (2) end{matrix}

    * Lời giải

    – Từ PT(1) ta có: y = mx – 2m, thế vào PT(2) ta được:

      x – m(mx-2m) = m + 1

    ⇔ x – m2x + 2m2 = m + 1

    ⇔ (1 – m2)x = -2m2 + m + 1

    ⇔ (1 – m)(1 + m)x = 1 – m2 + m – m2

    ⇔ (1 – m)(1 + m)x = (1 – m)(1+m)+ m(1 – m)

    ⇔ (1 – m)(1 + m)x = (1 – m)(1+m)+ m(1 – m)

    ⇔ (1 – m)(1 + m)x = (1 – m)(1+2m)     (3)

    ⇒ Hệ có nghiệm duy nhất: <img title="left ( frac{1+2m}{1+m};frac{-m}{1+m}

    * Nếu m = -1, thay vào (3) ta được: 0.x = -2 ⇒ hệ vô nghiệm

    * Nếu m = 1, thay vào (3) ta được: 0.x = 0 ⇒ hệ có vô số nghiệm, tập nghiệm (x;x-2)

    • Kết luận:

     - Nếu m = -1, hệ vô nghiệm

     - Nếu m = 1, hệ có vô số nghiệm, tập nghiệm (x;x-2)

     - Nếu m ≠ ±1, hệ có nghiệp duy nhất: <img title="left ( frac{1+2m}{1+m};frac{-m}{1+m}

    Dạng 6: Xác định tham số m để hệ PT thoả mãn điều kiện về nghiệm số

    * Phương pháp:

    – Giải hệ phương trình tìm x, y theo m

    – Với điều kiện về nghiệm số của đề bài tìm m

     Ví dụ: Cho hệ phương trình: <img title="left{egin{matrix} (a+1)x-ay=5 &(1) x+ay=a^{2}+4a& (2) end{matrix}

    tìm giá trị a ∈ Z, để hệ có nghiệm (x;y) với x,y ∈ Z

    * Lời giải:

    – Từ PT(2) ta có: x = a2 + 4a – ay, thế vào PT(1) được

     (a+1)(a2 + 4a – ay) – ay = 5

    ⇔ a(a+2)y = a3 + 5a2 + 4a – 5    (*)

    - Nếu a = 0 hoặc a = -2 thì (*) vô nghiệm

    – Trước hết tìm a ∈ Z để x ∈ Z

    – Để x ∈ Z thì a + 2 ∈ Ư(1) ⇒ a + 2 = ±1 ⇒ a = -3 hoặc a = -1

     Với a = -3 ⇒ <img title="y=frac{(-3)^{3}+5.(-3)^{2}+4.(-3)-5}{-3.(-3+2)}=frac{1}{3}

     Với a = -1 ⇒ y = 5

    ⇒ Vậy với a = -1 hệ có nghiệm nguyên là (2;5)

    --- Bài cũ hơn ---

  • Giải Hệ Phương Trình Bằng Phương Pháp Thế Và Bài Tập Vận Dụng
  • Bàn Tính Soroban Và Những Điều Bạn Nên Biết
  • Phân Tích Swot Là Gì? Cách Phân Tích Ma Trận Swot Trong Kinh Doanh
  • Cải Thiện Nghe + Nói Cùng Lúc
  • Công Nghệ Rf: Kỹ Thuật Nâng Cơ Mặt, Trẻ Hóa Da Đời Mới
  • Web hay
  • Links hay
  • Guest-posts
  • Push
  • Chủ đề top 10
  • Chủ đề top 20
  • Chủ đề top 30
  • Chủ đề top 40
  • Chủ đề top 50
  • Chủ đề top 60
  • Chủ đề top 70
  • Chủ đề top 80
  • Chủ đề top 90
  • Chủ đề top 100
  • Bài viết top 10
  • Bài viết top 20
  • Bài viết top 30
  • Bài viết top 40
  • Bài viết top 50
  • Bài viết top 60
  • Bài viết top 70
  • Bài viết top 80
  • Bài viết top 90
  • Bài viết top 100
  • Chủ đề top 10
  • Chủ đề top 20
  • Chủ đề top 30
  • Chủ đề top 40
  • Chủ đề top 50
  • Chủ đề top 60
  • Chủ đề top 70
  • Chủ đề top 80
  • Chủ đề top 90
  • Chủ đề top 100
  • Bài viết top 10
  • Bài viết top 20
  • Bài viết top 30
  • Bài viết top 40
  • Bài viết top 50
  • Bài viết top 60
  • Bài viết top 70
  • Bài viết top 80
  • Bài viết top 90
  • Bài viết top 100