第一章线性方程组的化简(13-14年)

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线性代数课件 第一章

线性代数课件  第一章
0 0 0 0 0 0 ≠ ( 0 0 0 0) . 0 0 0
1 0 (5)单位矩阵 单位矩阵 0 1 E = En = L L O 0 0
称为单位矩阵( 单位阵) 称为单位矩阵(或单位阵). 单位矩阵
L 0 O L 0 L L L 1
a11 a 21 A= L a m1
简记为
a12 a 22 L am1
L a1 n L a2n L L L a mn
矩阵A的 (m, n)元
A = Am×n = (aij )m×n = (aij ).
这m × n个数称为 A的元素 ,简称为元 . 简称为元
a11 x1 + a12 x2 + L + a1n xn = b1 a x + a x +L + a x = b 21 1 22 2 2n n 2 LLLLLLLLLLLL am1 x1 + am 2 x2 + L + amn xn = bm
, , 系数 aij ( i =1,2,L m, j =1,2,L n) , 常数项 bi (i = 1,2,L,n)
全为1 全为
(6)方阵 方阵 主对角线
a11 a12 a21 a22 A= L L 副对角线 an1 an1
简记为
L a1n L a2 n L L L ann
n× n
矩 A 阵 的
( n, n) 元
A = An× n = ( aij )
.
矩阵的转置
a11 a 21 A= L a m1
定义3 如果矩阵A经过有限次的初等变换变成B 定义3 如果矩阵A经过有限次的初等变换变成B, 就称矩阵A与矩阵B等价, 就称矩阵A与矩阵B等价,记作 A ~ B . 矩阵之间的等价具有自反性、对称性和传递性. 矩阵之间的等价具有自反性、对称性和传递性. 例如 用矩阵的初等行变换 解线性方程组

高中一年级数学线性方程组的解法

高中一年级数学线性方程组的解法

高中一年级数学线性方程组的解法线性方程组是数学中的重要概念,在高中数学中也是一个基础的内容之一。

解决线性方程组不仅有助于培养学生的逻辑推理能力,还能帮助学生建立数学思维的基础。

今天,我们将介绍高中一年级数学线性方程组的解法。

一、高中一年级数学线性方程组的基本概念与解法1. 概念线性方程组是由一组线性方程组成的方程集合。

一般形式为:a1x + b1y = c1a2x + b2y = c2其中,a1、a2、b1、b2、c1、c2为已知系数。

2. 解法高中一年级数学线性方程组可以通过代入法、消元法和矩阵法等解法来求解。

①代入法:将其中一个方程中的某个未知量用另一个方程中的未知量表示,再代入到另一个方程中,从而得到一个只含有一个未知量的方程。

通过解这个只含有一个未知量的方程,再依次进行回代,即可求得所有未知量的值。

②消元法:通过运用不同方程之间的加减法规则,将方程组中的一个未知量消去,从而得到一个只含有一个未知量的方程。

通过解这个只含有一个未知量的方程,再依次进行回代,即可求得所有未知量的值。

③矩阵法:将线性方程组转化成矩阵形式,通过高斯消元法来解决。

二、示例分析下面通过一个具体的例子,来详细说明高中一年级数学线性方程组的解法。

例题:解方程组:2x + 3y = 73x - 2y = 8解法:1. 代入法将第一个方程中的 x 用第二个方程中的 y 表示,得到 x = (8 + 2y)/3。

将其代入第一个方程,得到:2(8 + 2y)/3 + 3y = 7解得 y = 1,再将 y 的值代入 x = (8 + 2y)/3 中,解得 x = 2/3。

2. 消元法将第一个方程乘以 3,将第二个方程乘以 2,得到:6x + 9y= 216x - 4y = 16两个方程相减,消去 x,得到:13y = 5解得 y = 5/13,再将 y 的值代入任意一个方程中,解得 x = 14/13。

3. 矩阵法将线性方程组转化成矩阵形式:⎛ 2 3 ⎞⎛x⎞⎛ 7 ⎞⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝ 3 -2 ⎠ x ⎝y⎠ = ⎝ 8 ⎠通过高斯消元法,将矩阵转化为阶梯形式:⎛ 2 3 ⎞⎛x⎞⎛ 7 ⎞⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝ 0 -13 ⎠ x ⎝y⎠ = ⎝ -6 ⎠解得 y = 5/13,再回代入第一个方程,解得 x = 2/3。

线性方程组的解法

线性方程组的解法

线性方程组的解法线性方程组是数学中一种重要的数学模型,它描述了线性关系的集合。

解决线性方程组的问题在数学和应用数学中具有广泛的应用。

本文将介绍线性方程组的两种常见解法:矩阵消元法和矩阵求逆法。

一、矩阵消元法矩阵消元法是解决线性方程组的常见方法之一。

它通过对增广矩阵进行一系列的行变换来化简线性方程组,最终达到求解方程组的目的。

步骤如下:1. 将线性方程组写成增广矩阵的形式。

2. 选取主元,即第一行第一列的元素作为主元,将主元移到对角线上。

3. 利用主元,通过一系列的行变换,将主元下方的元素化为零。

4. 对于主元右方的元素,依次选取主元,重复第2、3步,将其化为零。

5. 重复以上步骤,直到将矩阵化为上三角矩阵。

6. 反向求解未知数,得到线性方程组的解。

这种方法的优点是简单易行,适用于任意大小的线性方程组。

然而,该方法在某些情况下可能会出现无法求解的情况,例如矩阵的某一行全为零或等于其他行。

二、矩阵求逆法矩阵求逆法是另一种常见的解决线性方程组的方法。

该方法利用矩阵的逆矩阵,通过左乘逆矩阵将线性方程组转化为标准形式,从而求解未知数。

步骤如下:1. 将线性方程组写成矩阵形式:AX = B,其中A为系数矩阵,X为未知数向量,B为常数向量。

2. 判断系数矩阵A是否可逆,若可逆,则存在逆矩阵A^-1。

3. 左乘逆矩阵A^-1,得到X = A^-1 * B。

4. 计算逆矩阵A^-1和常数向量B的乘积,得到未知数向量X,即线性方程组的解。

矩阵求逆法相较于矩阵消元法更加灵活,但对于大规模矩阵的求逆可能会涉及到较复杂的计算。

此外,在某些情况下,系数矩阵A可能不存在逆矩阵,此时该方法无法求解。

总结线性方程组是数学领域中研究的重要课题,矩阵消元法和矩阵求逆法都是常见的解决线性方程组的方法。

选择合适的解法取决于问题的具体要求和所涉及的矩阵特性。

在实际问题中,我们根据具体情况选择适当的方法,以求得线性方程组的解。

注:本文中所使用的线性方程组解法仅涵盖了部分常见方法,并不是穷尽全部解法。

线性方程组的解法完整版PPT资料

线性方程组的解法完整版PPT资料
问题: (1)如何构造迭代格式?
(2)迭代格式是否收敛?
(3)收敛速度如何?
(4)如何进行误差估计?
高斯塞德尔Gauss-Seidel迭代法
Gauss-Seidel迭代法是通过对Jacobi迭代法稍加改 进得到的。 Jacobi迭代法的每一步迭代新值
x(k+1)=[x1(k+1),x2(k+1) , ···,xn(k+1)]T 都是用前一步的旧值
X(k+1)= BX(k) + f
(k1)
x 1/10 0 1/10x 8/10 特别当aii≠0时,将上面迭代2公式应用于方程组 甚至可以举出Jacobi迭代法收敛而Gauss-Seidel迭代法发散的例子。 但是迭代法也存在着收敛性(和k收敛1)速度等方面的问题。
x 1/151/15 0 x 13/15 例 线性方程组 Ax = b, 分别3取系数矩阵为
DX(k+1)=b-LX(k+1) - UX(k)

(D+L)X(k+1) = -UX(k)+b
n
aij x j bi (i = 1,2,…,n)
j1
xi(k 1)a 1 ii[b iij 1 1aix j (jk 1)j n i 1 aix j (jk)]
(i = 1,2,···,n; k =0,1,2,···)
分量形式的高斯-塞德尔迭代公式。
用矩阵形式来表示高斯-塞德尔迭代公式
x(k)=[x1(k),x2(k) , ···,xn(k)]T 的全部分量计算出来的。那么在计算第i个分量 xi(k+1) 时,已经计算出 x1(k+1),x2(k+1) , ···,xi-1(k+1) (i-1) 个分量,这些分量新值没用在计算xi(k+1) 上。将这

线性方程组解法归纳总结

线性方程组解法归纳总结

线性方程组解法归纳总结在数学领域中,线性方程组是一类常见的方程组,它由一组线性方程组成。

解决线性方程组是代数学的基础知识之一,广泛应用于各个领域。

本文将对线性方程组的解法进行归纳总结。

一、高斯消元法高斯消元法是解决线性方程组的基本方法之一。

其基本思想是通过逐步消元,将线性方程组转化为一个上三角形方程组,从而求得方程组的解。

具体步骤如下:1. 将线性方程组写成增广矩阵的形式,即将系数矩阵和常数向量合并成一个矩阵。

2. 选取一个非零的主元(通常选取主对角线上的元素),通过初等行变换将其它行的对应位置元素消为零。

3. 重复上述步骤,逐步将系数矩阵转化为上三角形矩阵。

4. 通过回代法,从最后一行开始求解未知数,逐步得到线性方程组的解。

高斯消元法的优点是理论基础牢固,适用于各种规模的线性方程组。

然而,该方法有时会遇到主元为零或部分主元为零的情况,需要进行特殊处理。

二、克拉默法则克拉默法则是一种用行列式求解线性方程组的方法。

它利用方程组的系数矩阵和常数向量的行列式来求解未知数。

具体步骤如下:1. 求出系数矩阵的行列式,若行列式为零则方程组无解。

2. 对于每个未知数,将系数矩阵中对应的列替换为常数向量,再求出替换后矩阵的行列式。

3. 用未知数的行列式值除以系数矩阵的行列式值,即可得到该未知数的解。

克拉默法则的优点是计算简单,适用于求解小规模的线性方程组。

然而,由于需要计算多次行列式,对于大规模的线性方程组来说效率较低。

三、矩阵法矩阵法是一种将线性方程组转化为矩阵运算的方法。

通过矩阵的逆运算或者伴随矩阵求解线性方程组。

具体步骤如下:1. 将线性方程组写成矩阵的形式,其中系数矩阵为A,未知数矩阵为X,常数向量矩阵为B。

即AX=B。

2. 若系数矩阵A可逆,则使用逆矩阵求解,即X=A^(-1)B。

3. 若系数矩阵A不可逆,则使用伴随矩阵求解,即X=A^T(ATA)^(-1)B。

矩阵法的优点是适用于各种规模的线性方程组,且运算速度较快。

初中数学知识归纳线性方程组的解法

初中数学知识归纳线性方程组的解法

初中数学知识归纳线性方程组的解法线性方程组是初中数学学习中的重要内容之一,解线性方程组是数学中的基本运算之一。

本文将对初中数学中线性方程组的解法进行归纳总结。

1. 定义与基本概念首先,我们来了解一些相关的定义与基本概念。

线性方程组是由多个线性方程组成的方程组,其中每个方程都是关于未知数的一次方程。

解线性方程组就是要找到满足所有方程的未知数的取值。

2. 代入消元法代入消元法是解线性方程组的基本方法之一。

对于一个包含两个方程的线性方程组,我们可以先从其中一个方程中求出一个未知数,然后将其代入另一个方程中,从而得到只含有一个未知数的方程,最终求解未知数。

3. 比例法比例法是解线性方程组的另一种方法。

当两个方程中的未知数的系数相等或成比例关系时,我们可以通过比例关系来求解未知数。

这种方法适用于较为简单的线性方程组。

4. 加减消元法对于含有两个方程的线性方程组,如果可以将两个方程相加或相减,从而使得一个未知数的系数相消,我们可以通过加减消元法来求解未知数。

5. 数字法数字法是一种简便的解线性方程组的方法。

我们可以通过列方程的形式,将方程组中的数字直接进行运算和计算,从而求解未知数。

6. 矩阵与行列式法对于包含多个方程的线性方程组,我们可以使用矩阵和行列式来进行求解。

将系数矩阵与变量矩阵相乘,得到等号右边的结果矩阵,然后利用行列式的性质来计算未知数的取值。

7. 初等变换法初等变换法是解线性方程组的一种常见方法。

通过对方程组进行初等变换,如换位、交换、伸缩等操作,可以将方程组变为简单的形式,从而求解未知数。

8. 高斯消元法高斯消元法是解线性方程组的一种广泛应用的方法。

通过将方程组进行化简,将其变为阶梯形式,从而求解未知数。

9. 矩阵的逆法如果线性方程组的系数矩阵可逆,我们可以通过求解系数矩阵的逆矩阵来求解未知数。

这种方法适用于系数矩阵非常规则的线性方程组。

10. 向量法对于向量方程组,我们可以使用向量法来求解未知数。

线性方程组的解法线性方程组

线性方程组的解法线性方程组

线性方程组的解法线性方程组线性方程组是数学中常见的一种方程形式,它由多个线性方程联立而成。

解线性方程组是在给定一组方程的条件下,求出符合这些方程的未知数的取值,从而满足方程组的所有方程。

本文将介绍线性方程组的解法和应用。

一、高斯消元法高斯消元法是解线性方程组的一种常用方法。

它通过一系列行变换将线性方程组转化为简化的行阶梯形矩阵,然后通过回代求解得到方程组的解。

具体步骤如下:1. 将线性方程组写成增广矩阵的形式,其中未知数的系数和常数项构成矩阵的左右两部分。

2. 选取一个主元(即系数不为零的元素)作为基准行,并通过行变换使得该元素为1,同时消去其他行中该列的元素。

3. 重复上述步骤,将矩阵转化为行阶梯形式,即每一行的主元都在前一行主元的右下方。

4. 进行回代,从最后一行开始,逐步求解方程组的未知数。

高斯消元法能够解决大部分线性方程组,但对于某些特殊情况,例如存在无穷解或无解的方程组,需要进行额外的判断和处理。

二、矩阵求逆法矩阵求逆法是另一种解线性方程组的方法。

它通过求解方程组的系数矩阵的逆矩阵,再与常数项的矩阵相乘,得到未知数的解向量。

具体步骤如下:1. 如果线性方程组的系数矩阵存在逆矩阵,即矩阵可逆,那么方程组有唯一解。

2. 计算系数矩阵的逆矩阵。

3. 将逆矩阵与常数项的矩阵相乘,得到未知数的解向量。

需要注意的是,矩阵求逆法只适用于方程组的系数矩阵可逆的情况,对于不可逆的方程组,则无解或者存在无穷解。

三、克拉默法则克拉默法则适用于n个未知数、n个方程的线性方程组。

它利用行列式的性质来求解未知数。

具体步骤如下:1. 构建系数矩阵和常数项的矩阵。

2. 计算系数矩阵的行列式,即主对角线上各元素的乘积减去副对角线上各元素的乘积。

3. 分别用求解一个未知数时的系数矩阵替代系数矩阵中对应列的元素,再计算新矩阵的行列式。

4. 将每个未知数的解依次计算出来。

克拉默法则的优点是理论简单,易于理解,但随着未知数和方程数的增加,计算复杂度呈指数增长,计算效率较低。

线性方程组解PPT课件

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VS
详细描述
高斯消元法的基本思想是将线性方程组转 化为上三角矩阵,然后通过回代过程求解 未知数。在消元过程中,通过行变换将方 程组的系数矩阵变为上三角矩阵,然后通 过回代过程求解未知数。该方法具有较高 的计算效率和精度,适用于大规模线性方 程组的求解。
迭代法
总结词
迭代法是一种求解线性方程组的方法,通过不断迭代逼近解的过程。
在物理领域的应用
力学系统
利用线性方程组描述多体系统的 运动状态,分析系统的平衡点和 稳定性,以及如何通过调整系统
参数实现稳定运动。
电路分析
通过线性方程组表示电路中的电流 和电压关系,分析电路的阻抗、导 纳和转移矩阵等参数,为电路设计 和优化提供依据。
波动方程
利用线性方程组描述波动现象,如 声波、光波和水波等,分析波的传 播规律和特性。
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目录 CONTENT
• 线性方程组的基本概念 • 线性方程组的解法 • 线性方程组的解的性质 • 线性方程组的应用 • 线性方程组解的软件实现
01
线性方程组的基本概念
线性方程组的定义
线性方程组
由有限个线性方程组成的方程组,其中每个方程包含一个或多个 未知数。
线性方程
形如 ax + by + c = 0 的方程,其中 a, b, c 是常数,x 和 y 是未 知数。
详细描述
迭代法的基本思想是通过不断迭代逼近解的过程,最终得到线性方程组的近似解。迭代法有多种形式,如雅可比 迭代法、高斯-赛德尔迭代法和松弛迭代法等。这些方法通过迭代更新解的近似值,最终得到满足精度要求的解。 迭代法适用于大规模线性方程组的求解,但计算效率相对较低。
矩阵求解法
总结词
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2.线性方程组的线性组合 线性方程的加法:将两个线性方程
a11 x1 a12 x2 a1n xn b1 , a21 x1 a22 x2 a2 n xn b2
(1)
(2)
的左右两边相加得到如下的新线性方程:
a11 a12 x1 a12 a22 x2 a21 a2n xn b1 b2
系数
的解取决于
aij i , j 1,2,, n,
常数项 bi i 1,2 , , n
矩阵的定义
线性方程组的系数与常数项按原位置可排为
a11 a 21 a n1
b1 a 22 a 2 n b2 对线性方程组的 研究可转化为对 这张表的研究. a n 2 a nn bn a12 a1 n
c11 x1 c12 x 2 c1r x r d1 c1,r 1 x r 1 c1n x n c22 x 2 c2 r x r d 2 c2,r 1 x r 1 c2 n x n crr x r d n cr,r 1 x r 1 crn x n
称为原来两个线性方程的和。
线性方程乘常数 将线性方程
方程的数乘。
a1 x1 a2 x2 an xn b,
两边同乘以已知常数

,得到一个新的线性方程:
a1 x1 a2 x2 an xn b.
线性方程的线性组合 将线性方程(1)和(2)分别乘两个已知常数 1 , 2 再将所得的两个方程相加,得到新方程:
(I)若 d r 1 0 . 则原方程组无解 ;
i) r n . 这时阶梯型方程组为:
(II)当 d r 1 0 或方程组中根本没有0 0 的方程,分两种情形:
c11 x1 c12 x 2 c1n x n d1 c22 x 2 c2 n x n d 2 cnn x n d n
第一章 线性方程组的消元法 和矩阵的初等变换
线性方程组的消原法 矩阵的初等变换
第一节 线性方程组的消元法
一、线性方程组的基本概念
1. 引例 线性方程组的定义 某农场有鸡和兔子15只,共有40条腿。 问:鸡和兔子各多少只?
几个线性方程联立在一起,称为线性方程组,若未知 数的个数为 n ,方程个数为 m ,则线性方程组可以写成如 下形式 :
矩阵的定义
定义 1
由 m n 个数 aij i 1,2,, m; j 1,2,, n 排成的 m行 n 列的数表
a11 a21 a12 a22 a1n a2 n
am 1 am 2 amn
称为 m n矩阵.简称 m n 阵. 记作
矩阵的定义
a11 a 21 A a m1
若常数项均为0,则称方程组为齐次线性方程组,
否则 ,称为非齐次线性方程组 .
n个数x1=c1, x2=c2 ,…,xn=cn组成的有序数组称为方 程组的一个解,记为:
c1 c2 x , cn
所有解组成的集合称为解集合 两个方程组有相同的解集合,则称为同解方程组
一、矩阵及其初等变换
1. 线性方程组
a11 x1 a12 x 2 a1 n x n b1 a x a x a x b 21 1 22 2 2n n 2 a n1 x1 a n 2 x 2 a nn x n bn
给定的两个线性方程组(I)和(II),如果(II)中每个方 程都是(I)中方程的线性组合,就称(II)是(I)的线性 组合。 若方程组(I)和(II)互为线性组合,则称这两个方程组等 价 等价的线性方程组一定同解。 将方程组(I)变成方程组(II)的过程称为同解变换。
二、消元法解线性方程组
1、线性方程组的初等变换 分析:用消元法解下列方程组的过程. 例1 求解线性方程组
其中 cii 0 , i 1,2,, r . 将它改写成 : c11 x1 c12 x 2 c1r x r d1 c1,r 1 x r 1 c1n x n c22 x 2 c2 r x r d 2 c2,r 1 x r 1 c2 n x n crr x r d n cr,r 1 x r 1 crn x n
x1 x2 x3 4 2 x1 x2 x3 2 3 x1 2 x2 2 x3 4
1 2
(1)
3
x1 x2 x3 4 (1) 2 x1 x2 x3 2 1 3 3 x1 2 x2 2 x3 4 x1 x2 x3 4 3 x2 x3 6 x2 x3 8
a11 x1 a12 x2 a1n xn b1 a x a x a x b 21 1 22 2 2n n 2 am 1 x1 am 2 x2 amn xn bm
其中 aij ( i 1,2,, m ;j 1,2,, n) 称为系数 , bi ( i 1,2,, m ) 称为第 i 个方程的常数项 .
2、利用初等变换解一般线性方程组(化为阶梯型方程组)
a11 x1 a12 x 2 a1n x n b1 a x a x a x b 21 1 22 2 2n n 2 考查方程组 a m1 x1 a m 2 x 2 a mn x n bm
1 2

1 2
3
x1 x2 x3 4 x2 x3 8 3 x2 x3 6
x1 x2 x3 4 x2 x3 8 2 x3 18
x1 x2 x3 4 x2 x3 8 x3 9
这样我们可以把 x1 ,x2 , ,xr 通过x1 ,xr 1 , ,xn 表示出来 这样一组表达式称为方 程组的一般解,而 xr 1 , ,xn 称为 一组自由未知量 .
定理2 在齐次线性方程组
a11 x1 a12 x 2 a1n x n 0 a x a x a x 0 21 1 22 2 2n n a m1 x1 a m 2 x 2 a mn x n 0
由于三种变换都是可逆的,所以变换前的方程 组与变换后的方程组是同解的.故这三种变换是同 解变换.
定理1 线性方程组的初等变换总是把方程组变成同解 方程组 .
例2
求解线性方程组
x1 2 x2 3 x3 x4 1, 3 x1 x2 5 x3 3 x4 2, 2 x x 2 x 2 x 3. 1 2 3 4 x1 x2 x3 x4 0 . x1 x2 x3 3 x4 1 x x 2x 3x 1 2 1 2 3 4
a12 a 22 am1
1a11 2 a21 x1 1a12 2 a22 x2
1a1n 2 a2 n xn 1b1 2b2
称为原来两个方程(1)和(2)的一个线性组合,
(3)
1 , 2 称为这个线性方程的组合系数。
将(1)和(2)看作一个线性方程组,其任意组解一 定是线性组合(3)的解。
定义1 上述三种变换均称为线性方程组的初等变换 .
3.上述三种变换都是可逆的.
若( A) 若( A) 若( A)
i i i
j
k k
j
( B ), 则( B ) ( B ), 则( B ) ( B ), 则( B )
i
i i
j
( A);பைடு நூலகம்
k ( A); k
j
( A).
由于三种变换都是可逆的,所以变换前的 方程组与变换后的方程组是同解的.故这三种 变换是同解变换.
ii) r n . 这时阶梯型方程组为:
c11 x1 c12 x 2 c1r x r c1,r 1 x r 1 c1n x n d1 c22 x 2 c2 r x r c2,r 1 x r 1 c2 n x n d 2 crr x r cr,r 1 x r 1 crn x n d r
中,如果 m n , 那么它必有非零解.
第二节 矩阵的初等变换
为了简化方程组的表达,可以省掉各个未知 数,只考虑系数和常数项,把它们排成一个表, 用这个表代替线性方程组,直接对这个表进行与 求解线性方程组相应的初等变换,这样在表达上 可以更加简洁和直观。为此,我们将引出矩阵的 概念,介绍用矩阵的初等行变换将线性方程组化 为阶梯型方程组后求解。
(3)化为阶梯型方程组:
c11 x1 c12 x 2 c1n x n d 1 c22 x 2 c2 n x n d 2 crr x r crn x n d r 0 d r 1 00 00
x 1 x2 x3 4 x x 4 2x 1 .始终把方程组看作一个整体变形,用到如 1 2 3 2 下三种变换 3 x x 6 2 x x x 2 2 3 1 2 3 ( 1)交换方程次序; 3 x x 8 3 x 2 x 2 x 4 2 3 2 3 1 x1 x2 x3 4 x1 x2 x3 4 ( 2 )以不等于0的数乘某个方程; 3 x2 x3 6 x2 x3 8 x2 x3 8 3 x2 x3 6 (3)一个方程加上另一个方程的k倍.
于是解得
x1 x2 5 x2 1 x3 9
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