BeachteLineares Gleichungssystem Wenn hier den Begriff Gleichungssystem oder auch einfach nur System verwendet wird, ist immer ein lineares Gleichungssystem gemeint.
Linearkombinationen und Gleichungssysteme Wir beginnen mit einem Gleichungssystem:
2 x + 3 y = 8 − x + y = 1 \def\arraystretch{1.25} \begin{array}{rcrc}
2x&+&3y&=8\\
-x&+&y&=1
\end{array}2 x − x + + 3 y y = 8 = 1
Die Frage ist: welche beiden Zahlen x xx und y yy erfüllen beide Zeilen gleichzeitig?
Das kannst du mit einem der bekannten Verfahren wie Additionsverfahren oder Gaußverfahren berechnen. Die Lösung ist übrigens x = 1 \color{green}x=1x = 1 und y = 2 \color{green} y=2y = 2 .
Als nächstes schreiben wir das Systems in Vektoren um und wenden die Rechenregeln an:
( 2 x + 3 y − x + y ) = ( 8 1 ) ⟺ ( 2 x − x ) + ( 3 y y ) = ( 8 1 ) ⟺ x ( 2 − 1 ) + y ( 3 1 ) = ( 8 1 ) \begin{pmatrix} 2x+3y\\-x+y\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}8\\1 \end{pmatrix} \iff
\begin{pmatrix} 2x\\-x\end{pmatrix}+\begin{pmatrix} 3y\\y\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}8\\1 \end{pmatrix}\iff
x\begin{pmatrix} 2\\-1\end{pmatrix}+y\begin{pmatrix} 3\\1\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}8\\1 \end{pmatrix}( 2 x + 3 y − x + y ) = ( 8 1 ) ⟺ ( 2 x − x ) + ( 3 y y ) = ( 8 1 ) ⟺ x ( 2 − 1 ) + y ( 3 1 ) = ( 8 1 )
Jetzt ist die Frage: Welche Koeffizienten x xx und y yy braucht man, um den Vektor ( 8 1 ) \begin{pmatrix}8\\1 \end{pmatrix}( 8 1 ) als Linearkombination von ( 2 − 1 ) \begin{pmatrix}2\\-1 \end{pmatrix}( 2 − 1 ) und ( 3 1 ) \begin{pmatrix}3\\1 \end{pmatrix} ( 3 1 ) darzustellen?
MerkeDas Gleichungssystem a 11 x + a 12 y + a 13 z = b 1 a 21 x + a 22 y + a 23 z = b 2 a 31 x + a 32 y + a 33 z = b 3 \def\arraystretch{1.25} \begin{array}{ccc}
a_{11}\, x +a_{12}\,y+a_{13}\,z&=&b_1\\
a_{21}\, x +a_{22}\,y+a_{23}\,z&=&b_2\\
a_{31}\, x +a_{32}\,y+a_{33}\,z&=&b_3
\end{array}a 11 x + a 12 y + a 13 z a 21 x + a 22 y + a 23 z a 31 x + a 32 y + a 33 z = = = b 1 b 2 b 3 und das Problem
"Welche Koeffizienten x xx , y yy und z zz braucht man, damit die Linearkombination
x ⋅ ( a 11 a 21 a 31 ) + y ⋅ ( a 12 a 22 a 32 ) + z ⋅ ( a 13 a 23 a 33 ) x\cdot\begin{pmatrix}a_{11}\\a_{21}\\a_{31}\end{pmatrix} +
y\cdot\begin{pmatrix}a_{12}\\a_{22}\\a_{32}\end{pmatrix} +
z\cdot\begin{pmatrix}a_{13}\\a_{23}\\a_{33}\end{pmatrix} x ⋅ a 11 a 21 a 31 + y ⋅ a 12 a 22 a 32 + z ⋅ a 13 a 23 a 33 den Vektor ( b 1 b 2 b 3 ) \begin{pmatrix}b_1\\b_2\\b_3 \end{pmatrix} b 1 b 2 b 3 ergibt?"
haben die selben Lösungen. Es sind verschiedene Schreibweisen desselben Sachverhalts.
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Linearkombinationen und Matrizen Sicher hast du schon gesehen, wie man eine Matrix mit einem Vektor multipliziert:
Ist A = ( a b c d ) A=\begin{pmatrix}a&b\\c&d \end{pmatrix}A = ( a c b d ) und v ⃗ = ( r s ) \vec{v}=\begin{pmatrix}r\\s \end{pmatrix}v = ( r s ) , dann ist A ⋅ v ⃗ = ( a ⋅ r + b ⋅ s c ⋅ r + d ⋅ s ) A\cdot \vec{v}=\begin{pmatrix}a\cdot r+b\cdot s \\c\cdot r+d\cdot s\end{pmatrix}A ⋅ v = ( a ⋅ r + b ⋅ s c ⋅ r + d ⋅ s ) .
Das ist vollkommen richtig und hilfreich beim konkreten Berechnen, aber für das Verstehen formt man das noch mal um:
A ⋅ v ⃗ = ( a ⋅ r + b ⋅ s c ⋅ r + d ⋅ s ) = r ⋅ ( a c ) + s ⋅ ( b d ) ⏟ Linearkombination der Spalten der Matrix A\cdot \vec{v}=\begin{pmatrix}a\cdot r+b\cdot s \\c\cdot r+d\cdot s\end{pmatrix}=\underbrace{r\cdot\begin{pmatrix}a\\c \end{pmatrix}+s\cdot\begin{pmatrix}b\\d \end{pmatrix}}_{\text{Linearkombination der Spalten der Matrix}}A ⋅ v = ( a ⋅ r + b ⋅ s c ⋅ r + d ⋅ s ) = Linearkombination der Spalten der Matrix r ⋅ ( a c ) + s ⋅ ( b d )
Unser Beispiel lässt sich deshalb so umformen:
x ( 2 − 1 ) + y ( 3 1 ) = ( 8 1 ) ⟺ ( 2 3 − 1 1 ) ⋅ ( x y ) = ( 8 1 ) \displaystyle x\begin{pmatrix} 2\\-1\end{pmatrix}+y\begin{pmatrix} 3\\1\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}8\\1 \end{pmatrix}\iff \begin{pmatrix} ~~2 ~~~~~ 3\\-1~~~~1\end{pmatrix}\cdot\begin{pmatrix}x\\y \end{pmatrix}=\begin{pmatrix}8\\1 \end{pmatrix}x ( 2 − 1 ) + y ( 3 1 ) = ( 8 1 ) ⟺ ( 2 3 − 1 1 ) ⋅ ( x y ) = ( 8 1 )
MerkeProdukt von Matrix und Vektor Ist A = ( ∣ ∣ ∣ a ⃗ 1 a ⃗ 2 a ⃗ 3 ∣ ∣ ∣ ) A=\begin{pmatrix}|&|&|\\\vec{a}_1&\vec{a}_2&\vec{a}_3\\|&|& |\end{pmatrix}A = ∣ a 1 ∣ ∣ a 2 ∣ ∣ a 3 ∣ eine Matrix und v ⃗ = ( v 1 v 2 v 3 ) \vec{v}= \begin{pmatrix}v_1\\v_2\\v_3 \end{pmatrix}v = v 1 v 2 v 3 ein Vektor, so ist das Produkt A ⋅ v ⃗ A\cdot\vec{v}A ⋅ v eine Linearkombination der Spalten von A AA mit den Koeffizienten der Einträge von v ⃗ : \vec{v}:v :
A ⋅ v ⃗ = v 1 a ⃗ 1 + v 2 a ⃗ 2 + v 3 a ⃗ 3 \displaystyle A\cdot\vec{v}=v_1\,\vec{a}_1+v_2\,\vec{a}_2+v_3\,\vec{a}_3A ⋅ v = v 1 a 1 + v 2 a 2 + v 3 a 3 Dabei siehst du noch einmal zwei Dinge:
Es ist sinnvoll, die Matrix A AA nicht nur als rechteckiges Schema zu betrachten, sondern als Anreihung von (Spalten-)Vektoren.
Ein Produkt A ⋅ v ⃗ A\cdot\vec{v}A ⋅ v kannst du genau dann bilden, wenn die Spaltenzahl von A AA gleich der Zahl der Einträge in v ⃗ \vec{v}v ist.
Die Frage: welche Linearkombination der Vektoren a ⃗ 1 \vec{a}_1a 1 und a ⃗ 2 \vec{a}_2a 2 ergibt den Vektor b ⃗ \vec{b}b , also:
Wie muss ich v 1 v_1v 1 und v 2 v_2v 2 in der Gleichung v 1 a ⃗ 1 + v 2 a ⃗ 2 = b ⃗ v_1\,\vec{a}_1+v_2\,\vec{a}_2=\vec{b}v 1 a 1 + v 2 a 2 = b wählen?
kann auch so formuliert werden:
Welcher Vektor v ⃗ = ( v 1 v 2 ) \vec{v}=\begin{pmatrix}v_1\\v_2 \end{pmatrix}v = ( v 1 v 2 ) löst die Matrix-Vektor-Gleichung A ⋅ v ⃗ = b ⃗ A\cdot\vec{v}=\vec{b}A ⋅ v = b ,? Dabei ist A AA eine Matrix mit den Spalten a ⃗ 1 \vec{a}_1a 1 und a ⃗ 2 \vec{a}_2a 2 .
▸ Weitere Beispiele zu diesem Abschnitt
Gleichungssysteme und Matrizen Jetzt kannst du die Abschnitte über Gleichungssysteme, Linearkombinationen und Matrizen einfach zusammenfassen:
Das Gleichungssystem ganz am Anfang
2 x + 3 y = 8 − x + y = 1 \displaystyle \def\arraystretch{1.25} \begin{array}{rcrc}
2x&+&3y&=8\\
-x&+&y&=1
\end{array}2 x − x + + 3 y y = 8 = 1
schreibt sich jetzt als erweiterte Matrix
( 2 3 8 − 1 1 1 ) \displaystyle \def\arraystretch{1.25} \left(\begin{array}{cc|c}
2&3&8\\
-1&1&1
\end{array}\right)( 2 − 1 3 1 8 1 )
und der Vektor v ⃗ = ( x y ) \vec{v}=\begin{pmatrix}x\\y \end{pmatrix}v = ( x y ) ist die Lösung der Gleichung
MerkeAllgemein Das Gleichungssystem
a 11 x + a 12 y + a 13 z = b 1 a 21 x + a 22 y + a 23 z = b 2 a 31 x + a 32 y + a 33 z = b 3 \displaystyle \def\arraystretch{1.25} \begin{array}{ccc}
a_{11}\, x +a_{12}\,y+a_{13}\,z&=&b_1\\
a_{21}\, x +a_{22}\,y+a_{23}\,z&=&b_2\\
a_{31}\, x +a_{32}\,y+a_{33}\,z&=&b_3
\end{array}a 11 x + a 12 y + a 13 z a 21 x + a 22 y + a 23 z a 31 x + a 32 y + a 33 z = = = b 1 b 2 b 3
ist äquivalent zu diesem Problem mit den Matrizen :
Ist A = ( a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 a 31 a 32 a 33 ) A=\begin{pmatrix}
a_{11}&a_{12}&a_{13}\\
a_{21}&a_{22}&a_{23}\\
a_{31}&a_{32}&a_{33} \end{pmatrix}A = a 11 a 21 a 31 a 12 a 22 a 32 a 13 a 23 a 33 und b ⃗ = ( b 1 b 2 b 3 ) \vec{b}=\begin{pmatrix} b_1 \\b_2\\b_3\end{pmatrix}b = b 1 b 2 b 3 , so ist der Vektor u ⃗ = ( x y z ) \vec{u}=\begin{pmatrix}x\\y\\z \end{pmatrix}u = x y z die Lösung von
A ⋅ u ⃗ = b ⃗ \displaystyle A\cdot\vec{u}=\vec{b}A ⋅ u = b In Worten: Mit welchem Vektor u ⃗ \vec{u}u muss man A AA multiplizieren, um b ⃗ \vec{b}b zu erhalten?
Umgekehrt kann die Lösung u ⃗ \vec{u} u von A ⋅ u ⃗ = b ⃗ A\cdot\vec{u}=\vec{b}A ⋅ u = b durch das Lösen des Gleichungssystems bestimmt werden.
Das führt zu folgender Schreibweise
Erweiterte Matrix Das Gleichungssystem in der Box oben schreibst du in der Form
( a 11 a 12 a 13 b 1 a 21 a 22 a 23 b 2 a 31 a 32 a 33 b 3 ) \displaystyle \def\arraystretch{1.25} \left(\begin{array}{ccc|c}
a_{11}&a_{12}&a_{13}&b_1\\
a_{21}&a_{22}&a_{23}&b_2\\
a_{31}&a_{32}&a_{33}&b_3
\end{array}\right) a 11 a 21 a 31 a 12 a 22 a 32 a 13 a 23 a 33 b 1 b 2 b 3
▸ Warum das gut ist und ein weiteres Beispiel