Калькулятор крамера: Онлайн калькулятор. Решение систем линейных уравнений. Метод Крамера - Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение социального обслуживания населения

Содержание

Решение матрицы по правилу крамера. Линейные уравнения

Метод Крамера основан на использовании определителей в решении систем линейных уравнений. Это значительно ускоряет процесс решения.

Метод Крамера может быть использован в решении системы стольких линейных уравнений, сколько в каждом уравнении неизвестных. Если определитель системы не равен нулю, то метод Крамера может быть использован в решении, если же равен нулю, то не может. Кроме того, метод Крамера может быть использован в решении систем линейных уравнений, имеющих единственное решение.

Определение . Определитель, составленный из коэффициентов при неизвестных, называется определителем системы и обозначается (дельта).

Определители

получаются путём замены коэффициентов при соответствующих неизвестных свободными членами:

;

В знаменателе – определитель системы, а в числителе – определитель, полученный из определителя системы путём замены коэффициентов при этом неизвестном свободными членами. Эта теорема имеет место для системы линейных уравнений любого порядка.

Пример 1. Решить систему линейных уравнений:

Согласно теореме Крамера имеем:

Итак, решение системы (2):

онлайн-калькулятором , решающим методом Крамера.

Три случая при решении систем линейных уравнений

Как явствует из теоремы Крамера , при решении системы линейных уравнений могут встретиться три случая:

Первый случай: система линейных уравнений имеет единственное решение

(система совместна и определённа)

Второй случай: система линейных уравнений имеет бесчисленное множество решений

(система совместна и неопределённа)

** ,

т.е. коэффициенты при неизвестных и свободные члены пропорциональны.

Третий случай: система линейных уравнений решений не имеет

(система несовместна)

Итак, система m линейных уравнений с n переменными называется несовместной , если у неё нет ни одного решения, и совместной , если она имеет хотя бы одно решение. Совместная система уравнений, имеющая только одно решение, называется

определённой , а более одного – неопределённой .

Примеры решения систем линейных уравнений методом Крамера

Пусть дана система

На основании теоремы Крамера

………….
,

где
–

определитель системы. Остальные определители получим, заменяя столбец с коэффициентами соответствующей переменной (неизвестного) свободными членами:

Пример 2.

Следовательно, система является определённой. Для нахождения её решения вычисляем определители

По формулам Крамера находим:

Итак, (1; 0; -1) – единственное решение системы.

Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором , решающим методом Крамера.

Если в системе линейных уравнений в одном или нескольких уравнениях отсутствуют какие-либо переменные, то в определителе соответствующие им элементы равны нулю! Таков следующий пример.

Пример 3. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение. Находим определитель системы:

Посмотрите внимательно на систему уравнений и на определитель системы и повторите ответ на вопрос, в каких случаях один или несколько элементов определителя равны нулю. Итак, определитель не равен нулю, следовательно, система является определённой. Для нахождения её решения вычисляем определители при неизвестных

По формулам Крамера находим:

Итак, решение системы – (2; -1; 1).

К началу страницы

Продолжаем решать системы методом Крамера вместе

Как уже говорилось, если определитель системы равен нулю, а определители при неизвестных не равны нулю, система несовместна, то есть решений не имеет. Проиллюстрируем следующим примером.

Пример 6. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение. Находим определитель системы:

Определитель системы равен нулю, следовательно, система линейных уравнений либо несовместна и определённа, либо несовместна, то есть не имеет решений. Для уточнения вычисляем определители при неизвестных

Определители при неизвестных не равны нулю, следовательно, система несовместна, то есть не имеет решений.

В задачах на системы линейных уравнений встречаются и такие, где кроме букв, обозначающих переменные, есть ещё и другие буквы. Эти буквы обозначают некоторое число, чаще всего действительное. На практике к таким уравнениям и системам уравнений приводят задачи на поиск общих свойств каких-либо явлений и предметов. То есть, изобрели вы какой-либо новый материал или устройство, а для описания его свойств, общих независимо от величины или количества экземпляра, нужно решить систему линейных уравнений, где вместо некоторых коэффициентов при переменных – буквы.

За примерами далеко ходить не надо.

Следующий пример – на аналогичную задачу, только увеличивается количество уравнений, переменных, и букв, обозначающих некоторое действительное число.

Пример 8. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение. Находим определитель системы:

Находим определители при неизвестных

В первой части мы рассмотрели немного теоретического материала, метод подстановки, а также метод почленного сложения уравнений системы. Всем, кто зашел на сайт через эту страницу рекомендую ознакомиться с первой частью. Возможно, некоторым посетителям покажется материал слишком простым, но по ходу решения систем линейных уравнений я сделал ряд очень важных замечаний и выводов, касающихся решения математических задач в целом.

А сейчас мы разберём правило Крамера, а также решение системы линейных уравнений с помощью обратной матрицы (матричный метод). Все материалы изложены просто, подробно и понятно, практически все читатели смогут научиться решать системы вышеуказанными способами.

Сначала мы подробно рассмотрим правило Крамера для системы двух линейных уравнений с двумя неизвестными. Зачем? – Ведь простейшую систему можно решить школьным методом, методом почленного сложения!

Дело в том, что пусть иногда, но встречается такое задание – решить систему двух линейных уравнений с двумя неизвестными по формулам Крамера. Во-вторых, более простой пример поможет понять, как использовать правило Крамера для более сложного случая – системы трех уравнений с тремя неизвестными.

Кроме того, существуют системы линейных уравнений с двумя переменными, которые целесообразно решать именно по правилу Крамера!

Рассмотрим систему уравнений

На первом шаге вычислим определитель , его называют главным определителем системы .

метод Гаусса .

Если , то система имеет единственное решение, и для нахождения корней мы должны вычислить еще два определителя:
и

На практике вышеуказанные определители также могут обозначаться латинской буквой .

Корни уравнения находим по формулам:
,

Пример 7

Решить систему линейных уравнений

Решение : Мы видим, что коэффициенты уравнения достаточно велики, в правой части присутствуют десятичные дроби с запятой. Запятая – довольно редкий гость в практических заданиях по математике, эту систему я взял из эконометрической задачи.

Как решить такую систему? Можно попытаться выразить одну переменную через другую, но в этом случае наверняка получатся страшные навороченные дроби, с которыми крайне неудобно работать, да и оформление решения будет выглядеть просто ужасно. Можно умножить второе уравнение на 6 и провести почленное вычитание, но и здесь возникнут те же самые дроби.

Что делать? В подобных случаях и приходят на помощь формулы Крамера.

;

Ответ

: ,

Оба корня обладают бесконечными хвостами, и найдены приближенно, что вполне приемлемо (и даже обыденно) для задач эконометрики.

Комментарии здесь не нужны, поскольку задание решается по готовым формулам, однако, есть один нюанс. Когда используете данный метод, обязательным фрагментом оформления задания является следующий фрагмент: «, значит, система имеет единственное решение» . В противном случае рецензент может Вас наказать за неуважение к теореме Крамера.

Совсем не лишней будет проверка, которую удобно провести на калькуляторе: подставляем приближенные значения в левую часть каждого уравнения системы. В результате с небольшой погрешностью должны получиться числа, которые находятся в правых частях.

Пример 8

Ответ представить в обыкновенных неправильных дробях. Сделать проверку.

Это пример для самостоятельного решения (пример чистового оформления и ответ в конце урока).

Переходим к рассмотрению правила Крамера для системы трех уравнений с тремя неизвестными:

Находим главный определитель системы:

Если , то система имеет бесконечно много решений или несовместна (не имеет решений). В этом случае правило Крамера не поможет, нужно использовать метод Гаусса .

Если , то система имеет единственное решение и для нахождения корней мы должны вычислить еще три определителя:
, ,

И, наконец, ответ рассчитывается по формулам:

Как видите, случай «три на три» принципиально ничем не отличается от случая «два на два», столбец свободных членов последовательно «прогуливается» слева направо по столбцам главного определителя.

Пример 9

Решить систему по формулам Крамера.

Решение : Решим систему по формулам Крамера.

, значит, система имеет единственное решение.

Ответ : .

Собственно, здесь опять комментировать особо нечего, ввиду того, что решение проходит по готовым формулам. Но есть пара замечаний.

Бывает так, что в результате вычислений получаются «плохие» несократимые дроби, например: .
Я рекомендую следующий алгоритм «лечения». Если под рукой нет компьютера, поступаем так:

1) Возможно, допущена ошибка в вычислениях. Как только Вы столкнулись с «плохой» дробью, сразу необходимо проверить, правильно ли переписано условие . Если условие переписано без ошибок, то нужно пересчитать определители, используя разложение по другой строке (столбцу).

2) Если в результате проверки ошибок не выявлено, то вероятнее всего, допущена опечатка в условии задания. В этом случае спокойно и ВНИМАТЕЛЬНО прорешиваем задание до конца, а затем обязательно делаем проверку и оформляем ее на чистовике после решения. Конечно, проверка дробного ответа – занятие неприятное, но зато будет обезоруживающий аргумент для преподавателя, который ну очень любит ставить минус за всякую бяку вроде . Как управляться с дробями, подробно расписано в ответе для Примера 8.

Если под рукой есть компьютер, то для проверки используйте автоматизированную программу, которую можно бесплатно скачать в самом начале урока. Кстати, выгоднее всего сразу воспользоваться программой (еще до начала решения), Вы сразу будете видеть промежуточный шаг, на котором допустили ошибку! Этот же калькулятор автоматически рассчитывает решение системы матричным методом.

Замечание второе. Время от времени встречаются системы в уравнениях которых отсутствуют некоторые переменные, например:

Здесь в первом уравнении отсутствует переменная , во втором – переменная . В таких случаях очень важно правильно и ВНИМАТЕЛЬНО записать главный определитель:
– на месте отсутствующих переменных ставятся нули.
Кстати определители с нулями рационально раскрывать по той строке (столбцу), в которой находится ноль, так как вычислений получается заметно меньше.

Пример 10

Решить систему по формулам Крамера.

Это пример для самостоятельного решения (образец чистового оформления и ответ в конце урока).

Для случая системы 4 уравнений с 4 неизвестными формулы Крамера записываются по аналогичным принципам. Живой пример можно посмотреть на уроке Свойства определителя. Понижение порядка определителя – пять определителей 4-го порядка вполне решабельны. Хотя задача уже весьма напоминает ботинок профессора на груди у студента-счастливчика.

Решение системы с помощью обратной матрицы

Метод обратной матрицы – это, по существу, частный случай матричного уравнения (см. Пример №3 указанного урока).

Для изучения данного параграфа необходимо уметь раскрывать определители, находить обратную матрицу и выполнять матричное умножение. Соответствующие ссылки будут даны по ходу объяснений.

Пример 11

Решить систему с матричным методом

Решение : Запишем систему в матричной форме:
, где

Пожалуйста, посмотрите на систему уравнений и на матрицы. По какому принципу записываем элементы в матрицы, думаю, всем понятно. Единственный комментарий: если бы в уравнениях отсутствовали некоторые переменные, то на соответствующих местах в матрице нужно было бы поставить нули.

Обратную матрицу найдем по формуле:
, где – транспонированная матрица алгебраических дополнений соответствующих элементов матрицы .

Сначала разбираемся с определителем:

Здесь определитель раскрыт по первой строке.

Внимание! Если , то обратной матрицы не существует, и решить систему матричным методом невозможно. В этом случае система решается методом исключения неизвестных (методом Гаусса) .

Теперь нужно вычислить 9 миноров и записать их в матрицу миноров

Справка: Полезно знать смысл двойных подстрочных индексов в линейной алгебре. Первая цифра – это номер строки, в которой находится данный элемент. Вторая цифра – это номер столбца, в котором находится данный элемент:

То есть, двойной подстрочный индекс указывает, что элемент находится в первой строке, третьем столбце, а, например, элемент находится в 3 строке, 2 столбце

С количеством уравнений одинаковым с количеством неизвестных с главным определителем матрицы, который не равен нулю, коэффициентов системы (для подобных уравнений решение есть и оно только одно).

Теорема Крамера.

Когда определитель матрицы квадратной системы ненулевой, значит, система совместна и у нее есть одно решение и его можно найти по формулам Крамера :

где Δ – определитель матрицы системы ,

Δ i – определитель матрицы системы, в котором вместо i -го столбца находится столбец правых частей.

Когда определитель системы нулевой, значит, система может стать совместной или несовместной.

Этот способ обычно применяют для небольших систем с объемными вычислениями и если когда необходимо определить 1-ну из неизвестных. Сложность метода в том, что нужно вычислять много определителей.

Описание метода Крамера.

Есть система уравнений:

Систему 3-х уравнений можно решить методом Крамера, который рассмотрен выше для системы 2-х уравнений.

Составляем определитель из коэффициентов у неизвестных:

Это будет определитель системы . Когда D≠0 , значит, система совместна. Теперь составим 3 дополнительных определителя:

Решаем систему по формулам Крамера :

Примеры решения систем уравнений методом Крамера.

Пример 1 .

Дана система:

Решим ее методом Крамера.

Сначала нужно вычислить определитель матрицы системы:

Т.к. Δ≠0, значит, из теоремы Крамера система совместна и у нее есть одно решение. Вычисляем дополнительные определители. Определитель Δ 1 получаем из определителя Δ, заменяя его первый столбец столбцом свободных коэффициентов. Получаем:

Таким же путем получаем определитель Δ 2 из определителя матрицы системы заменяя второй столбец столбцом свободных коэффициентов:

Метод Крамера или так называемое правило Крамера – это способ поиска неизвестных величин из систем уравнений. Его можно использовать только если число искомых значений эквивалентно количеству алгебраических уравнений в системе, то есть образуемая из системы основная матрица должна быть квадратной и не содержать нулевых строчек, а также если её детерминант не должен являться нулевым.

Теорема 1

Теорема Крамера Если главный определитель $D$ основной матрицы, составленной на основе коэффициентов уравнений, не равен нулю, то система уравнений совместна, причём решение у неё существует единственное. Решение такой системы вычисляется через так называемые формулы Крамера для решения систем линейных уравнений: $x_i = \frac{D_i}{D}$

В чем заключается метод Крамера

Суть метода Крамера в следующем:

Чтобы найти решение системы методом Крамера, первым делом вычисляем главный определитель матрицы $D$. Когда вычисленный детерминант основной матрицы при подсчёте методом Крамера оказался равен нулю, то система не имеет ни одного решения или имеет нескончаемое количество решений. В этом случае для нахождения общего или какого-либо базисного ответа для системы рекомендуется применить метод Гаусса.
Затем нужно заменить крайний столбец главной матрицы на столбец свободных членов и высчитать определитель $D_1$.
Повторить то же самое для всех столбцов, получив определители от $D_1$ до $D_n$, где $n$ – номер крайнего справа столбца.
После того как найдены все детерминанты $D_1$…$D_n$, можно высчитать неизвестные переменные по формуле $x_i = \frac{D_i}{D}$.

Приёмы для вычисления определителя матрицы

Для вычисления определителя матрицы с размерностью больше чем 2 на 2, можно использовать несколько способов:

Правило треугольников, или правило Саррюса, напоминающее это же правило. Суть метода треугольников в том, что при вычислении определителя произведения всех чисел, соединённых на рисунке красной линией справа, записываются со знаком плюс, а все числа, соединённые аналогичным образом на рисунке слева – со знаком минус. B то, и другое правило подходит для матриц размером 3 х 3. В случае же правила Саррюса сначала переписывается сама матрица, а рядом с ней рядом переписываются ещё раз её первый и второй столбец. Через матрицу и эти дополнительные столбцы проводятся диагонали, члены матрицы, лежащие на главной диагонали или на параллельной ей записываются со знаком плюс, а элементы, лежащие на побочной диагонали или параллельно ей – со знаком минус.

Рисунок 1. Правило треугольников для вычисления определителя для метода Крамера

С помощью метода, известного как метод Гаусса, также иногда этот метод называют понижением порядка определителя. В этом случае матрица преобразуется и приводится к треугольному виду, а затем перемножаются все числа, стоящие на главной диагонали. Следует помнить, что при таком поиске определителя нельзя домножать или делить строчки или столбцы на числа без вынесения их как множителя или делителя. В случае поиска определителя возможно только вычитать и складывать строки и столбы между собой, предварительно помножив вычитаемую строку на ненулевой множитель. Также при каждой перестановке строчек или столбцов матрицы местами следует помнить о необходимости смены конечного знака у матрицы.
При решении методом Крамера СЛАУ с 4 неизвестными, лучше всего будет применять именно метод Гаусса для поиска и нахождения определителей или опредлять детерминант через поиск миноров.

Решение систем уравнений методом Крамера

Применим метод Крамера для системы из 2 уравнений и двумя искомыми величинами:

$\begin{cases} a_1x_1 + a_2x_2 = b_1 \\ a_3x_1 + a_4x_2 = b_2 \\ \end{cases}$

Отобразим её в расширенной форме для удобства:

$A = \begin{array}{cc|c} a_1 & a_2 & b_1 \\ a_3 & a_4 & b_1 \\ \end{array}$

Найдём определитель основной матрицы, также называемый главным определителем системы:

$D = \begin{array}{|cc|} a_1 & a_2 \\ a_3 & a_4 \\ \end{array} = a_1 \cdot a_4 – a_3 \cdot a_2$

Если главный определитель не равен нулю, то для решения слау методом Крамера необходимо высчитать ещё парочку определителей от двух матриц с заменёнными столбцами основной матрицы на строчку свободных членов:

$D_1 = \begin{array}{|cc|} b_1 & a_2 \\ b_2 & a_4 \\ \end{array} = b_1 \cdot a_4 – b_2 \cdot a_4$

$D_2 = \begin{array}{|cc|} a_1 & b_1 \\ a_3 & b_2 \\ \end{array} = a_1 \cdot b_2 – a_3 \cdot b_1$

Теперь найдём неизвестные $x_1$ и $x_2$:

$x_1 = \frac {D_1}{D}$

$x_2 = \frac {D_2}{D}$

Пример 1

Метод Крамера для решения СЛАУ с основной матрицей 3 порядка (3 x 3) и тремя искомыми.

Решите систему уравнений:

$\begin{cases} 3x_1 – 2x_2 + 4x_3 = 21 \\ 3x_1 +4x_2 + 2x_3 = 9\\ 2x_1 – x_2 – x_3 = 10 \\ \end{cases}$

Сосчитаем главный детерминант матрицы пользуясь вышеизложенным под пунктом номер 1 правилом:

$D = \begin{array}{|ccc|} 3 & -2 & 4 \\3 & 4 & -2 \\ 2 & -1 & 1 \\ \end{array} = 3 \cdot 4 \cdot (-1) + 2 \cdot (-2) \cdot 2 + 4 \cdot 3 \cdot (-1) – 4 \cdot 4 \cdot 2 – 3 \cdot (-2) \cdot (-1) – (-1) \cdot 2 \cdot 3 = – 12 – 8 -12 -32 – 6 + 6 = – 64$

А теперь три других детерминанта:

$D_1 = \begin{array}{|ccc|} 21 & 2 & 4 \\ 9 & 4 & 2 \\ 10 & 1 & 1 \\ \end{array} = 21 \cdot 4 \cdot 1 + (-2) \cdot 2 \cdot 10 + 9 \cdot (-1) \cdot 4 – 4 \cdot 4 \cdot 10 – 9 \cdot (-2) \cdot (-1) – (-1) \cdot 2 \cdot 21 = – 84 – 40 – 36 – 160 – 18 + 42 = – 296$

$D_2 = \begin{array}{|ccc|} 3 & 21 & 4 \\3 & 9 & 2 \\ 2 & 10 & 1 \\ \end{array} = 3 \cdot 9 \cdot (- 1) + 3 \cdot 10 \cdot 4 + 21 \cdot 2 \cdot 2 – 4 \cdot 9 \cdot 2 – 21 \cdot 3 \cdot (-1) – 2 \cdot 10 \cdot 3 = – 27 + 120 + 84 – 72 + 63 – 60 = 108$

$D_3 = \begin{array}{|ccc|} 3 & -2 & 21 \\ 3 & 4 & 9 \\ 2 & 1 & 10 \\ \end{array} = 3 \cdot 4 \cdot 10 + 3 \cdot (-1) \cdot 21 + (-2) \cdot 9 \cdot 2 – 21 \cdot 4 \cdot 2 – (-2) \cdot 3 \cdot 10 – (-1) \cdot 9 \cdot 3 = 120 – 63 – 36 – 168 + 60 + 27 = – 60$

Найдём искомые величины:

$x_1 = \frac{D_1} {D} = \frac{- 296}{-64} = 4 \frac{5}{8}$

$x_2 = \frac{D_1} {D} = \frac{108} {-64} = – 1 \frac {11} {16}$

$x_3 = \frac{D_1} {D} = \frac{-60} {-64} = \frac {15} {16}$

Рассмотрим систему 3-х уравнений с тремя неизвестными

Используя определители 3-го порядка, решение такой системы можно записать в таком же виде, как и для системы двух уравнений, т. е.

(2.4)

если 0. Здесь

Это есть правило Крамера решения системы трех линейных уравнений с тремя неизвестными .

Пример 2.3. Решить систему линейных уравнений при помощи правила Крамера:

Решение . Находим определитель основной матрицы системы

Поскольку 0, то для нахождения решения системы можно применить правило Крамера, но предварительно вычислим еще три определителя:

Проверка:

Следовательно, решение найдено правильно. 

Правила Крамера, полученные для линейных систем 2-го и 3-го порядка, наводят на мысль, что такие же правила можно сформулировать и для линейных систем любого порядка. Действительно имеет место

Теорема Крамера. Квадратная система линейных уравнений с отличным от нуля определителем основной матрицы системы (0) имеет одно и только одно решение и это решение вычисляется по формулам

(2.5)

где  – определитель основной матрицы ,  i – определитель матрицы , полученной из основной, заменой i -го столбца столбцом свободных членов .

Отметим, что если =0, то правило Крамера не применимо. Это означает, что система либо не имеет вообще решений, либо имеет бесконечно много решений.

Сформулировав теорему Крамера, естественно возникает вопрос о вычислении определителей высших порядков.

2.4. Определители n-го порядка

Дополнительным минором M ij элемента a ij называется определитель, получаемый из данного путем вычеркивания i -й строки и j -го столбца. Алгебраическим дополнением A ij элемента a ij называется минор этого элемента, взятого со знаком (–1) i + j , т.е. A ij = (–1) i + j M ij .

Например, найдем миноры и алгебраические дополнения элементов a 23 и a 31 определителя

Получаем



Используя понятие алгебраического дополнения можно сформулировать теорему о разложении определителя n -го порядка по строке или столбцу .

Теорема 2.1. Определитель матрицы A равен сумме произведений всех элементов некоторой строки (или столбца) на их алгебраические дополнения:

(2.6)

Данная теорема лежит в основе одного из основных методов вычисления определителей, т.н. метода понижения порядка . В результате разложения определителя n -го порядка по какой-либо строке или столбцу, получается n определителей (n –1)-го порядка. Чтобы таких определителей было меньше, целесообразно выбирать ту строку или столбец, в которой больше всего нулей. На практике формулу разложения определителя обычно записывают в виде:

т.е. алгебраические дополнения записывают в явном виде через миноры.

Примеры 2.4. Вычислить определители, предварительно разложив их по какой-либо строке или столбцу. Обычно в таких случаях выбирают такой столбец или строку, в которой больше всего нулей. Выбранную строку или столбец будем обозначать стрелкой.



2.

5. Основные свойства определителей

Разлагая определитель по какой-либо строке или столбцу, мы получим n определителей (n –1)-го порядка. Затем каждый из этих определителей (n –1)-го порядка также можно разложить в сумму определителей (n –2)-го порядка. Продолжая этот процесс, можно дойти до определителей 1-го порядка, т.е. до элементов матрицы, определитель которой вычисляется. Так, для вычисления определителей 2-го порядка придется вычислить сумму двух слагаемых, для определителей 3-го порядка – сумму 6 слагаемых, для определителей 4-го порядка – 24 слагаемых. Число слагаемых будет резко возрастать по мере увеличения порядка определителя. Это означает, что вычисление определителей очень высоких порядков становится довольно трудоемкой задачей, непосильной даже для ЭВМ. Однако вычислять определители можно и по-другому, используя свойства определителей.

Свойство 1 . Определитель не изменится, если в нем поменять местами строки и столбцы, т. е. при транспонировании матрицы :

Данное свойство свидетельствует о равноправии строк и столбцов определителя. Иначе говоря, любое утверждение о столбцах определителя справедливо и для его строк и наоборот.

Свойство 2 . Определитель меняет знак при перестановке двух строк (столбцов).

Следствие . Если определитель имеет две одинаковые строки (столбца), то он равен нулю.

Свойство 3 . Общий множитель всех элементов в какой-либо строке (столбце) можно вынести за знак определителя .

Например,

Следствие . Если все элементы некоторой строки (столбца) определителя равны нулю, то и сам определитель равен нулю .

Свойство 4 . Определитель не изменится, если к элементам одной строки (столбца), прибавить элементы другой строки (столбца), умноженной на какое-либо число .

Например,

Свойство 5 . Определитель произведения матриц равен произведению определителей матриц:

Решение уравнений через таблицу метод крамера. В чем заключается метод Крамера

Теорема 1

В чем заключается метод Крамера

Суть метода Крамера в следующем:

Чтобы найти решение системы методом Крамера, первым делом вычисляем главный определитель матрицы $D$. Когда вычисленный детерминант основной матрицы при подсчёте методом Крамера оказался равен нулю, то система не имеет ни одного решения или имеет нескончаемое количество решений. В этом случае для нахождения общего или какого-либо базисного ответа для системы рекомендуется применить метод Гаусса.
Затем нужно заменить крайний столбец главной матрицы на столбец свободных членов и высчитать определитель $D_1$.
Повторить то же самое для всех столбцов, получив определители от $D_1$ до $D_n$, где $n$ – номер крайнего справа столбца.
После того как найдены все детерминанты $D_1$…$D_n$, можно высчитать неизвестные переменные по формуле $x_i = \frac{D_i}{D}$.

Приёмы для вычисления определителя матрицы

Для вычисления определителя матрицы с размерностью больше чем 2 на 2, можно использовать несколько способов:

Правило треугольников, или правило Саррюса, напоминающее это же правило. Суть метода треугольников в том, что при вычислении определителя произведения всех чисел, соединённых на рисунке красной линией справа, записываются со знаком плюс, а все числа, соединённые аналогичным образом на рисунке слева – со знаком минус. B то, и другое правило подходит для матриц размером 3 х 3. В случае же правила Саррюса сначала переписывается сама матрица, а рядом с ней рядом переписываются ещё раз её первый и второй столбец. Через матрицу и эти дополнительные столбцы проводятся диагонали, члены матрицы, лежащие на главной диагонали или на параллельной ей записываются со знаком плюс, а элементы, лежащие на побочной диагонали или параллельно ей – со знаком минус.

Рисунок 1. Правило треугольников для вычисления определителя для метода Крамера

С помощью метода, известного как метод Гаусса, также иногда этот метод называют понижением порядка определителя. В этом случае матрица преобразуется и приводится к треугольному виду, а затем перемножаются все числа, стоящие на главной диагонали. Следует помнить, что при таком поиске определителя нельзя домножать или делить строчки или столбцы на числа без вынесения их как множителя или делителя. В случае поиска определителя возможно только вычитать и складывать строки и столбы между собой, предварительно помножив вычитаемую строку на ненулевой множитель. Также при каждой перестановке строчек или столбцов матрицы местами следует помнить о необходимости смены конечного знака у матрицы.
При решении методом Крамера СЛАУ с 4 неизвестными, лучше всего будет применять именно метод Гаусса для поиска и нахождения определителей или опредлять детерминант через поиск миноров.

Решение систем уравнений методом Крамера

Применим метод Крамера для системы из 2 уравнений и двумя искомыми величинами:

$\begin{cases} a_1x_1 + a_2x_2 = b_1 \\ a_3x_1 + a_4x_2 = b_2 \\ \end{cases}$

Отобразим её в расширенной форме для удобства:

$A = \begin{array}{cc|c} a_1 & a_2 & b_1 \\ a_3 & a_4 & b_1 \\ \end{array}$

Найдём определитель основной матрицы, также называемый главным определителем системы:

$D = \begin{array}{|cc|} a_1 & a_2 \\ a_3 & a_4 \\ \end{array} = a_1 \cdot a_4 – a_3 \cdot a_2$

$D_1 = \begin{array}{|cc|} b_1 & a_2 \\ b_2 & a_4 \\ \end{array} = b_1 \cdot a_4 – b_2 \cdot a_4$

$D_2 = \begin{array}{|cc|} a_1 & b_1 \\ a_3 & b_2 \\ \end{array} = a_1 \cdot b_2 – a_3 \cdot b_1$

Теперь найдём неизвестные $x_1$ и $x_2$:

$x_1 = \frac {D_1}{D}$

$x_2 = \frac {D_2}{D}$

Пример 1

Метод Крамера для решения СЛАУ с основной матрицей 3 порядка (3 x 3) и тремя искомыми.

Решите систему уравнений:

$\begin{cases} 3x_1 – 2x_2 + 4x_3 = 21 \\ 3x_1 +4x_2 + 2x_3 = 9\\ 2x_1 – x_2 – x_3 = 10 \\ \end{cases}$

Сосчитаем главный детерминант матрицы пользуясь вышеизложенным под пунктом номер 1 правилом:

А теперь три других детерминанта:

Найдём искомые величины:

$x_1 = \frac{D_1} {D} = \frac{- 296}{-64} = 4 \frac{5}{8}$

$x_2 = \frac{D_1} {D} = \frac{108} {-64} = – 1 \frac {11} {16}$

$x_3 = \frac{D_1} {D} = \frac{-60} {-64} = \frac {15} {16}$

Теорема Крамера.

где Δ – определитель матрицы системы ,

Δ i – определитель матрицы системы, в котором вместо i -го столбца находится столбец правых частей.

Когда определитель системы нулевой, значит, система может стать совместной или несовместной.

Описание метода Крамера.

Есть система уравнений:

Систему 3-х уравнений можно решить методом Крамера, который рассмотрен выше для системы 2-х уравнений.

Составляем определитель из коэффициентов у неизвестных:

Решаем систему по формулам Крамера :

Примеры решения систем уравнений методом Крамера.

Пример 1 .

Дана система:

Решим ее методом Крамера.

Сначала нужно вычислить определитель матрицы системы:

Определители

получаются путём замены коэффициентов при соответствующих неизвестных свободными членами:

;

Теорема Крамера . Если определитель системы отличен от нуля, то система линейных уравнений имеет одно единственное решение, причём неизвестное равно отношению определителей. В знаменателе – определитель системы, а в числителе – определитель, полученный из определителя системы путём замены коэффициентов при этом неизвестном свободными членами. Эта теорема имеет место для системы линейных уравнений любого порядка.

Пример 1. Решить систему линейных уравнений:

Согласно теореме Крамера имеем:

Итак, решение системы (2):

онлайн-калькулятором , решающим методом Крамера.

Три случая при решении систем линейных уравнений

Как явствует из теоремы Крамера , при решении системы линейных уравнений могут встретиться три случая:

Первый случай: система линейных уравнений имеет единственное решение

(система совместна и определённа)

Второй случай: система линейных уравнений имеет бесчисленное множество решений

(система совместна и неопределённа)

** ,

т.е. коэффициенты при неизвестных и свободные члены пропорциональны.

Третий случай: система линейных уравнений решений не имеет

(система несовместна)

Примеры решения систем линейных уравнений методом Крамера

Пусть дана система

На основании теоремы Крамера

………….
,

где
–

Пример 2.

Следовательно, система является определённой. Для нахождения её решения вычисляем определители

По формулам Крамера находим:

Итак, (1; 0; -1) – единственное решение системы.

Пример 3. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение. Находим определитель системы:

По формулам Крамера находим:

Итак, решение системы – (2; -1; 1).

К началу страницы

Продолжаем решать системы методом Крамера вместе

Пример 6. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение. Находим определитель системы:

Определители при неизвестных не равны нулю, следовательно, система несовместна, то есть не имеет решений.

Пример 8. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение. Находим определитель системы:

Находим определители при неизвестных

Рассмотрим систему уравнений

На первом шаге вычислим определитель , его называют главным определителем системы .

метод Гаусса .

На практике вышеуказанные определители также могут обозначаться латинской буквой .

Корни уравнения находим по формулам:
,

Пример 7

Решить систему линейных уравнений

Что делать? В подобных случаях и приходят на помощь формулы Крамера.

;

Ответ : ,

Пример 8

Ответ представить в обыкновенных неправильных дробях. Сделать проверку.

Это пример для самостоятельного решения (пример чистового оформления и ответ в конце урока).

Переходим к рассмотрению правила Крамера для системы трех уравнений с тремя неизвестными:

Находим главный определитель системы:

И, наконец, ответ рассчитывается по формулам:

Пример 9

Решить систему по формулам Крамера.

Решение : Решим систему по формулам Крамера.

, значит, система имеет единственное решение.

Ответ : .

Пример 10

Решить систему по формулам Крамера.

Это пример для самостоятельного решения (образец чистового оформления и ответ в конце урока).

Решение системы с помощью обратной матрицы

Пример 11

Решить систему с матричным методом

Решение : Запишем систему в матричной форме:
, где

Сначала разбираемся с определителем:

Здесь определитель раскрыт по первой строке.

Теперь нужно вычислить 9 миноров и записать их в матрицу миноров

Рассмотрим систему 3-х уравнений с тремя неизвестными

(2.4)

если 0. Здесь

Это есть правило Крамера решения системы трех линейных уравнений с тремя неизвестными .

Пример 2.3. Решить систему линейных уравнений при помощи правила Крамера:

Решение . Находим определитель основной матрицы системы

Проверка:

Следовательно, решение найдено правильно. 

(2.5)

Сформулировав теорему Крамера, естественно возникает вопрос о вычислении определителей высших порядков.

2.4. Определители n-го порядка

Например, найдем миноры и алгебраические дополнения элементов a 23 и a 31 определителя

Получаем



(2.6)

т.е. алгебраические дополнения записывают в явном виде через миноры.



2.5. Основные свойства определителей

Свойство 1 . Определитель не изменится, если в нем поменять местами строки и столбцы, т.е. при транспонировании матрицы :

Свойство 2 . Определитель меняет знак при перестановке двух строк (столбцов).

Следствие . Если определитель имеет две одинаковые строки (столбца), то он равен нулю.

Например,

Свойство 5 . Определитель произведения матриц равен произведению определителей матриц:

решаем системы линейных алгебраических уравнений (слау)

Рассмотрим систему уравнений

На первом шаге вычислим определитель , его называют главным определителем системы .

метод Гаусса .

На практике вышеуказанные определители также могут обозначаться латинской буквой .

Корни уравнения находим по формулам:
,

Пример 7

Решить систему линейных уравнений

Что делать? В подобных случаях и приходят на помощь формулы Крамера.

;

Ответ : ,

Пример 8

Ответ представить в обыкновенных неправильных дробях. Сделать проверку.

Это пример для самостоятельного решения (пример чистового оформления и ответ в конце урока).

Переходим к рассмотрению правила Крамера для системы трех уравнений с тремя неизвестными:

Находим главный определитель системы:

И, наконец, ответ рассчитывается по формулам:

Пример 9

Решить систему по формулам Крамера.

Решение : Решим систему по формулам Крамера.

, значит, система имеет единственное решение.

Ответ : .

Пример 10

Решить систему по формулам Крамера.

Это пример для самостоятельного решения (образец чистового оформления и ответ в конце урока).

Решение системы с помощью обратной матрицы

Пример 11

Решить систему с матричным методом

Решение : Запишем систему в матричной форме:
, где

Сначала разбираемся с определителем:

Здесь определитель раскрыт по первой строке.

Теперь нужно вычислить 9 миноров и записать их в матрицу миноров

Пусть система линейных уравнений содержит столько уравнений, каково количество независимых переменных, т.е. имеет вид

Такие системы линейных уравнений называются квадратными. Определитель, составленный из коэффициентов при независимых переменных системы (1.5), называется главным определителем системы. Мы будем обозначать его греческой буквой D. Таким образом,

. (1.6)

Если в главном определителе произвольный (j -ый) столбец, заменить столбцом свободных членов системы (1.5), то можно получить еще n вспомогательных определителей:

(j = 1, 2, …, n ). (1.7)

Правило Крамера решения квадратных систем линейных уравнений заключается в следующем. Если главный определитель D системы (1.5) отличен от нуля, то система имеет и притом единственное решение, которое можно найти по формулам:

(1.8)

Пример 1.5. Методом Крамера решить систему уравнений

Вычислим главный определитель системы:

Так как D¹0, то система имеет единственное решение, которое можно найти по формулам (1.8):

Таким образом,

Действия над матрицами

1. Умножение матрицы на число. Операция умножения матрицы на число определяется следующим образом.

2. Для того чтобы умножить матрицу на число, нужно все ее элементы умножить на это число. То есть

. (1.9)

Пример 1.6. .

Сложение матриц.

Данная операция вводится только для матриц одного и того же порядка.

Для того чтобы сложить две матрицы, необходимо к элементам одной матрицы прибавить соответствующие элементы другой матрицы:

(1.10)
Операция сложения матриц обладает свойствами ассоциативности и коммутативности.

Пример 1.7. .

Умножение матриц.

Если число столбцов матрицы А совпадает с числом строк матрицы В , то для таких матриц вводится операция умножения:

Таким образом, при умножении матрицы А размерности m ´n на матрицу В размерности n ´k мы получаем матрицу С размерности m ´k . При этом элементы матрицы С вычисляются по следующим формулам:

Задача 1.8. Найти, если это возможно, произведение матриц AB и BA :

Решение. 1) Для того чтобы найти произведение AB , необходимо строки матрицы A умножить на столбцы матрицы B :

2) Произведение BA не существует, т. к. количество столбцов матрицы B не совпадает с количеством строк матрицы A .

Обратная матрица. Решение систем линейных уравнений матричным способом

Матрица A – 1 называется обратной к квадратной матрице А , если выполнено равенство:

где через I обозначается единичная матрица того же порядка, что и матрица А :

Для того чтобы квадратная матрица имела обратную необходимо и достаточно, чтобы ее определитель был отличен от нуля. Обратную матрицу находят по формуле:

, (1.13)

где A ij – алгебраические дополнения к элементам a ij матрицы А (заметим, что алгебраические дополнения к строкам матрицы А располагаются в обратной матрице в виде соответствующих столбцов).

Пример 1.9. Найти обратную матрицу A – 1 к матрице

Обратную матрицу найдем по формуле (1.13), которая для случая n = 3 имеет вид:

Найдем det A = | A | = 1 × 3 × 8 + 2 × 5 × 3 + 2 × 4 × 3 – 3 × 3 × 3 – 1 × 5 × 4 – 2 × 2 × 8 = 24 + 30 + 24 – 27 – 20 – 32 = – 1. Так как определитель исходной матрицы отличен от нуля, то обратная матрица существует.

1) Найдем алгебраические дополнения A ij :

Для удобства нахождения обратной матрицы, алгебраические дополнения к строкам исходной матрицы мы расположили в соответствующие столбцы.

Из полученных алгебраических дополнений составим новую матрицу и разделим ее на определитель det A . Таким образом, мы получим обратную матрицу:

Квадратные системы линейных уравнений с отличным от нуля главным определителем можно решать с помощью обратной матрицы. Для этого систему (1.5) записывают в матричном виде:

где

Умножая обе части равенства (1.14) слева на A – 1 , мы получим решение системы:

, откуда

Таким образом, для того чтобы найти решение квадратной системы, нужно найти обратную матрицу к основной матрице системы и умножить ее справа на матрицу-столбец свободных членов.

Задача 1.10. Решить систему линейных уравнений

с помощью обратной матрицы.

Решение. Запишем систему в матричном виде: ,

где – основная матрица системы, – столбец неизвестных и – столбец свободных членов. Так как главный определитель системы , то основная матрица системы А имеет обратную матрицу А -1 . Для нахождения обратной матрицы А -1 , вычислим алгебраические дополнения ко всем элементам матрицы А :

Из полученных чисел составим матрицу (причем алгебраические дополнения к строкам матрицы А запишем в соответствующие столбцы) и разделим ее на определитель D. Таким образом, мы нашли обратную матрицу:

Решение системы находим по формуле (1.15):

Таким образом,

Решение систем линейных уравнений методом обыкновенных жордановых исключений

Пусть дана произвольная (не обязательно квадратная) система линейных уравнений:

(1.16)

Требуется найти решение системы, т.е. такой набор переменных , который удовлетворяет всем равенствам системы (1.16). В общем случае система (1.16) может иметь не только одно решение, но и бесчисленное множество решений. Она может так же вообще не иметь решений.

При решении подобных задач используется хорошо известный из школьного курса метод исключения неизвестных, который еще называется методом обыкновенных жордановых исключений. Суть данного метода заключается в том, что в одном из уравнений системы (1.16) одна из переменных выражается через другие переменные. Затем эта переменная подставляется в другие уравнения системы. В результате получается система, содержащая на одно уравнение и на одну переменную меньше, чем исходная система. Уравнение, из которого выражалась переменная, запоминается.

Этот процесс повторяется до тех пор, пока в системе не останется одно последнее уравнение. В процессе исключения неизвестных некоторые уравнения могут превратиться в верные тождества, например . Такие уравнения из системы исключаются, так как они выполняются при любых значениях переменных и, следовательно, не оказывают влияния на решение системы. Если в процессе исключения неизвестных хотя бы одно уравнение становится равенством, которое не может выполняться ни при каких значениях переменных (например ), то мы делаем вывод, что система не имеет решения.

Если в ходе решения противоречивых уравнений не возникло, то из последнего уравнения находится одна из оставшихся в нем переменных. Если в последнем уравнении осталась только одна переменная, то она выражается числом. Если в последнем уравнении остаются еще и другие переменные, то они считаются параметрами, и выраженная через них переменная будет функцией этих параметров. Затем совершается так называемый «обратный ход». Найденную переменную подставляют в последнее запомненное уравнение и находят вторую переменную. Затем две найденные переменные подставляют в предпоследнее запомненное уравнение и находят третью переменную, и так далее, вплоть до первого запомненного уравнения.

В результате мы получаем решение системы. Данное решение будет являться единственным, если найденные переменные будут числами. Если же первая найденная переменная, а затем и все остальные будут зависеть от параметров, то система будет иметь бесчисленное множество решений (каждому набору параметров соответствует новое решение). Формулы, позволяющие найти решение системы в зависимости от того или иного набора параметров, называются общим решением системы.

Пример 1.11.

После запоминания первого уравнения и приведения подобных членов во втором и третьем уравнении мы приходим к системе:

Выразим y из второго уравнения и подставим его в первое уравнение:

Запомним второе уравнение, а из первого найдем z :

Совершая обратный ход, последовательно найдем y и z . Для этого сначала подставим в последнее запомненное уравнение , откуда найдем y :

Затем подставим и в первое запомненное уравнение , откуда найдем x :

Задача 1.12. Решить систему линейных уравнений методом исключения неизвестных:

. (1.17)

Решение. Выразим из первого уравнения переменную x и подставим ее во второе и третье уравнения:

Запомним первое уравнение

В данной системе первое и второе уравнения противоречат друг другу. Действительно, выражая y , получим, что 14 = 17. Данное равенство не выполняется, ни при каких значениях переменных x , y , и z . Следовательно, система (1.17) несовместна, т.е. не имеет решения.

Читателям предлагаем самостоятельно проверить, что главный определитель исходной системы (1.17) равен нулю.

Рассмотрим систему, отличающуюся от системы (1.17) всего лишь одним свободным членом.

Задача 1.13. Решить систему линейных уравнений методом исключения неизвестных:

. (1.18)

Решение. Как и прежде, выразим из первого уравнения переменную x и подставим ее во второе и третье уравнения:

Запомним первое уравнение и приведем подобные члены во втором и третьем уравнении. Мы приходим к системе:

Выражая y из первого уравнения и подставляя его во второе уравнение , мы получим тождество 14 = 14, которое не влияет на решение системы, и, следовательно, его можно из системы исключить.

В последнем запомненном равенстве переменную z будем считать параметром. Полагаем . Тогда

Подставим y и z в первое запомненное равенство и найдем x :

Таким образом, система (1.18) имеет бесчисленное множество решений, причем любое решение можно найти по формулам (1.19), выбирая произвольное значение параметра t :

(1.19)
Так решениями системы, например, являются следующие наборы переменных (1; 2; 0), (2; 26; 14) и т. д. Формулы (1.19) выражают общее (любое) решение системы (1.18).

В том случае, когда исходная система (1.16) имеет достаточно большое количество уравнений и неизвестных, указанный метод обыкновенных жордановых исключений представляется громоздким. Однако это не так. Достаточно вывести алгоритм пересчета коэффициентов системы при одном шаге в общем виде и оформить решение задачи в виде специальных жордановых таблиц.

Пусть дана система линейных форм (уравнений):

, (1.20)
где x j – независимые (искомые) переменные, a ij – постоянные коэффициенты
(i = 1, 2,…, m ; j = 1, 2,…, n ). Правые части системы y i (i = 1, 2,…, m ) могут быть как переменными (зависимыми), так и константами. Требуется найти решений данной системы методом исключения неизвестных.

Рассмотрим следующую операцию, называемую в дальнейшем «одним шагом обыкновенных жордановых исключений». Из произвольного (r -го) равенства выразим произвольную переменную (x s ) и подставим во все остальные равенства. Разумеется, это возможно только в том случае, когда a rs ¹ 0. Коэффициент a rs называется разрешающим (иногда направляющим или главным) элементом.

Мы получим следующую систему:

. (1.21)

Из s -го равенства системы (1.21) мы впоследствии найдем переменную x s (после того, как будут найдены остальные переменные). S -я строка запоминается и в дальнейшем из системы исключается. Оставшаяся система будет содержать на одно уравнение и на одну независимую переменную меньше, чем исходная система.

Вычислим коэффициенты полученной системы (1.21) через коэффициенты исходной системы (1.20). Начнем с r -го уравнения, которое после выражения переменной x s через остальные переменные будет выглядеть следующим образом:

Таким образом, новые коэффициенты r -го уравнения вычисляются по следующим формулам:

(1.23)
Вычислим теперь новые коэффициенты b ij (i ¹ r ) произвольного уравнения. Для этого подставим выраженную в (1.22) переменную x s в i -е уравнение системы (1.20):

После приведения подобных членов, получим:

(1.24)
Из равенства (1.24) получим формулы, по которым вычисляются остальные коэффициенты системы (1.21) (за исключением r -го уравнения):

(1.25)
Преобразование систем линейных уравнений методом обыкновенных жордановых исключений оформляется в виде таблиц (матриц). Эти таблицы получили название «жордановых».

Так, задаче (1.20) ставится в соответствие следующая жорданова таблица:

Таблица 1.1

	x 1	x 2	…	x j	…	x s	…	x n
y 1 =	a 11	a 12		a 1j		a 1s		a 1n
…………………………………………………………………..
y i =	a i 1	a i 2		a ij		a is		a in
…………………………………………………………………..
y r =	a r 1	a r 2		a rj		a rs		a rn
………………………………………………………………….
y n =	a m 1	a m 2		a mj		a ms		a mn

Жорданова таблица 1.1 содержит левый заглавный столбец, в который записывают правые части системы (1.20) и верхнюю заглавную строку, в которую записывают независимые переменные.

Остальные элементы таблицы образуют основную матрицу коэффициентов системы (1.20). Если умножить матрицу А на матрицу , состоящую из элементов верхней заглавной строки, то получится матрица , состоящая из элементов левого заглавного столбца. То есть, по существу, жорданова таблица это матричная форма записи системы линейных уравнений: . Системе (1.21) при этом соответствует следующая жорданова таблица:

Таблица 1.2

	x 1	x 2	…	x j	…	y r	…	x n
y 1 =	b 11	b 12		b 1 j		b 1 s		b 1 n
…………………………………………………………………..
y i =	b i 1	b i 2		b ij		b is		b in
…………………………………………………………………..
x s =	b r 1	b r 2		b rj		b rs		b rn
………………………………………………………………….
y n =	b m 1	b m 2		b mj		b ms		b mn

Разрешающий элемент a rs мы будем выделять жирным шрифтом. Напомним, что для осуществления одного шага жордановых исключений разрешающий элемент должен быть отличен от нуля. Строку таблицы, содержащую разрешающий элемент, называют разрешающей строкой. Столбец, содержащий разрешающий элемент, называют разрешающим столбцом. При переходе от данной таблицы к следующей таблице одна переменная (x s ) из верней заглавной строки таблицы перемещается в левый заглавный столбец и, наоборот, один из свободных членов системы (y r ) из левого заглавного столбца таблицы перемещается в верхнюю заглавную строку.

Опишем алгоритм пересчета коэффициентов при переходе от жордановой таблицы (1.1) к таблице (1.2), вытекающий из формул (1.23) и (1.25).

1. Разрешающий элемент заменяется обратным числом:

2. Остальные элементы разрешающей строки делятся на разрешающий элемент и изменяют знак на противоположный:

3. Остальные элементы разрешающего столбца делятся на разрешающий элемент:

4. Элементы, не попавшие в разрешающую строку и разрешающий столбец, пересчитываются по формулам:

Последняя формула легко запоминается, если заметить, что элементы, составляющие дробь , находятся на пересечении i -ой и r -ой строк и j -го и s -го столбцов (разрешающей строки, разрешающего столбца и той строки и столбца, на пересечении которых находится пересчитываемый элемент). Точнее, при запоминании формулы можно использовать следующую диаграмму:

-21-26-13-37

Совершая первый шаг жордановых исключений, в качестве разрешающего элемента можно выбрать любой элемент таблицы 1.3, расположенный в столбцах x 1 ,…, x 5 (все указанные элементы не равны нулю). Не следует только выбирать разрешающий элемент в последнем столбце, т.к. требуется находить независимые переменные x 1 ,…, x 5 . Выбираем, например, коэффициент 1 при переменной x 3 в третьей строке таблицы 1.3 (разрешающий элемент показан жирным шрифтом). При переходе к таблице 1.4 переменная x 3 из верхней заглавной строки меняется местами с константой 0 левого заглавного столбца (третья строка). При этом переменная x 3 выражается через остальные переменные.

Строку x 3 (табл.1.4) можно, предварительно запомнив, исключить из таблицы 1.4. Из таблицы 1.4 исключается так же третий столбец с нулем в верхней заглавной строке. Дело в том, что независимо от коэффициентов данного столбца b i 3 все соответствующие ему слагаемые каждого уравнения 0·b i 3 системы будут равны нулю. Поэтому указанные коэффициенты можно не вычислять. Исключив одну переменную x 3 и запомнив одно из уравнений, мы приходим к системе, соответствующей таблице 1.4 (с вычеркнутой строкой x 3). Выбирая в таблице 1.4 в качестве разрешающего элемента b 14 = -5, переходим к таблице 1.5. В таблице 1.5 запоминаем первую строку и исключаем ее из таблицы вместе с четвертым столбцом (с нулем наверху).

Таблица 1.5 Таблица 1.6

Из последней таблицы 1.7 находим: x 1 = – 3 + 2x 5 .

Последовательно подставляя уже найденные переменные в запомненные строки, находим остальные переменные:

Таким образом, система имеет бесчисленное множество решений. Переменной x 5 , можно придавать произвольные значения. Данная переменная выступает в роли параметра x 5 = t. Мы доказали совместность системы и нашли ее общее решение:

x 1 = – 3 + 2t

x 2 = – 1 – 3t

x 3 = – 2 + 4t . (1.27)
x 4 = 4 + 5t

x 5 = t

Придавая параметру t различные значения, мы получим бесчисленное множество решений исходной системы. Так, например, решением системы является следующий набор переменных (- 3; – 1; – 2; 4; 0).

Методы Крамера и Гаусса – одни из самых популярных методов решения СЛАУ . К тому же, в ряде случаев целесообразно использовать именно конкретные методы. Сессия близка, и сейчас самое время повторить или освоить их с нуля. Сегодня разбираемся с решением методом Крамера. Ведь решение системы линейных уравнений методом Крамера – весьма полезный навык.

Системы линейных алгебраических уравнений

Система линейных алгебраических уравнений – система уравнений вида:

Набор значений x , при котором уравнения системы обращаются в тождества, называется решением системы, a и b – вещественные коэффициенты. Простенькую систему, состоящую из двух уравнений с двумя неизвестными, можно решить в уме либо выразив одну переменную через другую. Но переменных (иксов) в СЛАУ может быть гораздо больше двух, и здесь простыми школьными манипуляциями не обойтись. Что же делать? Например, решать СЛАУ методом Крамера!

Итак, пусть система состоит из n уравнений с n неизвестными.

Такую систему можно переписать в матричном виде

Здесь A – основная матрица системы, X и B , соответственно, матрицы-столбцы неизвестных переменных и свободных членов.

Решение СЛАУ методом Крамера

Если определитель главной матрицы не равен нулю (матрица невырожденная), систему можно решать по методу Крамера.

Согласно методу Крамера, решение находится по формулам:

Здесь дельта – определитель главной матрицы, а дельта x n-ное – определитель, полученный из определителя главной матрицы путем заменой n-ного столбца на столбец свободных членов.

В этом и заключается вся суть метода Крамера. Подставляя найденные по вышеприведенным формулам значения x в искомую систему, убеждаемся в правильности (или наоборот) нашего решения. Чтобы Вы быстрее уловили суть, приведем ниже пример подробного решения СЛАУ методом Крамера:

Даже если у Вас не получится с первого раза, не расстраивайтесь! Немного практики, и Вы начнете щелкать СЛАУ как орешки. Более того, сейчас совершенно необязательно корпеть над тетрадью, решая громоздкие выкладки и исписывая стержень. Можно легко решить СЛАУ методом Крамера в режиме онлайн, лишь подставив в готовую форму коэффициенты. Испробовать онлайн калькулятор решения методом Крамера можно, к примеру, на этом сайте .

А если система оказалась упорной и не сдается, Вы всегда можете обратиться за помощью к нашим авторам, например, чтобы . Будь в системе хоть 100 неизвестных, мы обязательно решим ее верно и точно в срок!

Теорема 1

В чем заключается метод Крамера

Суть метода Крамера в следующем:

Чтобы найти решение системы методом Крамера, первым делом вычисляем главный определитель матрицы $D$. Когда вычисленный детерминант основной матрицы при подсчёте методом Крамера оказался равен нулю, то система не имеет ни одного решения или имеет нескончаемое количество решений. В этом случае для нахождения общего или какого-либо базисного ответа для системы рекомендуется применить метод Гаусса.
Затем нужно заменить крайний столбец главной матрицы на столбец свободных членов и высчитать определитель $D_1$.
Повторить то же самое для всех столбцов, получив определители от $D_1$ до $D_n$, где $n$ – номер крайнего справа столбца.
После того как найдены все детерминанты $D_1$…$D_n$, можно высчитать неизвестные переменные по формуле $x_i = \frac{D_i}{D}$.

Приёмы для вычисления определителя матрицы

Для вычисления определителя матрицы с размерностью больше чем 2 на 2, можно использовать несколько способов:

Правило треугольников, или правило Саррюса, напоминающее это же правило. Суть метода треугольников в том, что при вычислении определителя произведения всех чисел, соединённых на рисунке красной линией справа, записываются со знаком плюс, а все числа, соединённые аналогичным образом на рисунке слева – со знаком минус. B то, и другое правило подходит для матриц размером 3 х 3. В случае же правила Саррюса сначала переписывается сама матрица, а рядом с ней рядом переписываются ещё раз её первый и второй столбец. Через матрицу и эти дополнительные столбцы проводятся диагонали, члены матрицы, лежащие на главной диагонали или на параллельной ей записываются со знаком плюс, а элементы, лежащие на побочной диагонали или параллельно ей – со знаком минус.

Рисунок 1. Правило треугольников для вычисления определителя для метода Крамера

С помощью метода, известного как метод Гаусса, также иногда этот метод называют понижением порядка определителя. В этом случае матрица преобразуется и приводится к треугольному виду, а затем перемножаются все числа, стоящие на главной диагонали. Следует помнить, что при таком поиске определителя нельзя домножать или делить строчки или столбцы на числа без вынесения их как множителя или делителя. В случае поиска определителя возможно только вычитать и складывать строки и столбы между собой, предварительно помножив вычитаемую строку на ненулевой множитель. Также при каждой перестановке строчек или столбцов матрицы местами следует помнить о необходимости смены конечного знака у матрицы.
При решении методом Крамера СЛАУ с 4 неизвестными, лучше всего будет применять именно метод Гаусса для поиска и нахождения определителей или опредлять детерминант через поиск миноров.

Решение систем уравнений методом Крамера

Применим метод Крамера для системы из 2 уравнений и двумя искомыми величинами:

$\begin{cases} a_1x_1 + a_2x_2 = b_1 \\ a_3x_1 + a_4x_2 = b_2 \\ \end{cases}$

Отобразим её в расширенной форме для удобства:

$A = \begin{array}{cc|c} a_1 & a_2 & b_1 \\ a_3 & a_4 & b_1 \\ \end{array}$

Найдём определитель основной матрицы, также называемый главным определителем системы:

$D = \begin{array}{|cc|} a_1 & a_2 \\ a_3 & a_4 \\ \end{array} = a_1 \cdot a_4 – a_3 \cdot a_2$

$D_1 = \begin{array}{|cc|} b_1 & a_2 \\ b_2 & a_4 \\ \end{array} = b_1 \cdot a_4 – b_2 \cdot a_4$

$D_2 = \begin{array}{|cc|} a_1 & b_1 \\ a_3 & b_2 \\ \end{array} = a_1 \cdot b_2 – a_3 \cdot b_1$

Теперь найдём неизвестные $x_1$ и $x_2$:

$x_1 = \frac {D_1}{D}$

$x_2 = \frac {D_2}{D}$

Пример 1

Метод Крамера для решения СЛАУ с основной матрицей 3 порядка (3 x 3) и тремя искомыми.

Решите систему уравнений:

$\begin{cases} 3x_1 – 2x_2 + 4x_3 = 21 \\ 3x_1 +4x_2 + 2x_3 = 9\\ 2x_1 – x_2 – x_3 = 10 \\ \end{cases}$

Сосчитаем главный детерминант матрицы пользуясь вышеизложенным под пунктом номер 1 правилом:

А теперь три других детерминанта:

Найдём искомые величины:

$x_1 = \frac{D_1} {D} = \frac{- 296}{-64} = 4 \frac{5}{8}$

$x_2 = \frac{D_1} {D} = \frac{108} {-64} = – 1 \frac {11} {16}$

$x_3 = \frac{D_1} {D} = \frac{-60} {-64} = \frac {15} {16}$

Рассмотрим систему 3-х уравнений с тремя неизвестными

(2.4)

если 0. Здесь

Это есть правило Крамера решения системы трех линейных уравнений с тремя неизвестными .

Пример 2.3. Решить систему линейных уравнений при помощи правила Крамера:

Решение . Находим определитель основной матрицы системы

Проверка:

Следовательно, решение найдено правильно. 

(2.5)

Сформулировав теорему Крамера, естественно возникает вопрос о вычислении определителей высших порядков.

2.4. Определители n-го порядка

Например, найдем миноры и алгебраические дополнения элементов a 23 и a 31 определителя

Получаем



(2.6)

т.е. алгебраические дополнения записывают в явном виде через миноры.



2.5. Основные свойства определителей

Свойство 1 . Определитель не изменится, если в нем поменять местами строки и столбцы, т.е. при транспонировании матрицы :

Свойство 2 . Определитель меняет знак при перестановке двух строк (столбцов).

Следствие . Если определитель имеет две одинаковые строки (столбца), то он равен нулю.

Например,

Свойство 5 . Определитель произведения матриц равен произведению определителей матриц:

Решение слау методом крамера. Линейные уравнения. Решение систем линейных уравнений. Метод Крамера

Определители

получаются путём замены коэффициентов при соответствующих неизвестных свободными членами:

;

Пример 1. Решить систему линейных уравнений:

Согласно теореме Крамера имеем:

Итак, решение системы (2):

онлайн-калькулятором , решающим методом Крамера.

Три случая при решении систем линейных уравнений

Как явствует из теоремы Крамера , при решении системы линейных уравнений могут встретиться три случая:

Первый случай: система линейных уравнений имеет единственное решение

(система совместна и определённа)

Второй случай: система линейных уравнений имеет бесчисленное множество решений

(система совместна и неопределённа)

** ,

т.е. коэффициенты при неизвестных и свободные члены пропорциональны.

Третий случай: система линейных уравнений решений не имеет

(система несовместна)

Примеры решения систем линейных уравнений методом Крамера

Пусть дана система

На основании теоремы Крамера

………….
,

где
–

Пример 2.

Следовательно, система является определённой. Для нахождения её решения вычисляем определители

По формулам Крамера находим:

Итак, (1; 0; -1) – единственное решение системы.

Пример 3. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение. Находим определитель системы:

По формулам Крамера находим:

Итак, решение системы – (2; -1; 1).

К началу страницы

Продолжаем решать системы методом Крамера вместе

Пример 6. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение. Находим определитель системы:

Определители при неизвестных не равны нулю, следовательно, система несовместна, то есть не имеет решений.

Пример 8. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение. Находим определитель системы:

Находим определители при неизвестных

Теорема Крамера.

где Δ – определитель матрицы системы ,

Δ i – определитель матрицы системы, в котором вместо i -го столбца находится столбец правых частей.

Когда определитель системы нулевой, значит, система может стать совместной или несовместной.

Описание метода Крамера.

Есть система уравнений:

Систему 3-х уравнений можно решить методом Крамера, который рассмотрен выше для системы 2-х уравнений.

Составляем определитель из коэффициентов у неизвестных:

Решаем систему по формулам Крамера :

Примеры решения систем уравнений методом Крамера.

Пример 1 .

Дана система:

Решим ее методом Крамера.

Сначала нужно вычислить определитель матрицы системы:

Для того чтобы освоить данный параграф Вы должны уметь раскрывать определители «два на два» и «три на три». Если с определителями плохо, пожалуйста, изучите урок Как вычислить определитель?

Рассмотрим систему уравнений

На первом шаге вычислим определитель , его называют главным определителем системы .

метод Гаусса .

На практике вышеуказанные определители также могут обозначаться латинской буквой .

Корни уравнения находим по формулам:
,

Пример 7

Решить систему линейных уравнений

Что делать? В подобных случаях и приходят на помощь формулы Крамера.

;

Ответ : ,

Пример 8

Ответ представить в обыкновенных неправильных дробях. Сделать проверку.

Это пример для самостоятельного решения (пример чистового оформления и ответ в конце урока).

Переходим к рассмотрению правила Крамера для системы трех уравнений с тремя неизвестными:

Находим главный определитель системы:

И, наконец, ответ рассчитывается по формулам:

Пример 9

Решить систему по формулам Крамера.

Решение : Решим систему по формулам Крамера.

, значит, система имеет единственное решение.

Ответ : .

Пример 10

Решить систему по формулам Крамера.

Это пример для самостоятельного решения (образец чистового оформления и ответ в конце урока).

Решение системы с помощью обратной матрицы

Пример 11

Решить систему с матричным методом

Решение : Запишем систему в матричной форме:
, где

Сначала разбираемся с определителем:

Здесь определитель раскрыт по первой строке.

Теперь нужно вычислить 9 миноров и записать их в матрицу миноров

В ходе решения расчет миноров лучше расписать подробно, хотя, при определенном опыте их можно приноровиться считать с ошибками устно.

. (1.6)

(j = 1, 2, …, n ). (1.7)

(1.8)

Пример 1.5. Методом Крамера решить систему уравнений

Вычислим главный определитель системы:

Так как D¹0, то система имеет единственное решение, которое можно найти по формулам (1.8):

Таким образом,

Действия над матрицами

1. Умножение матрицы на число. Операция умножения матрицы на число определяется следующим образом.

2. Для того чтобы умножить матрицу на число, нужно все ее элементы умножить на это число. То есть

. (1.9)

Пример 1.6. .

Сложение матриц.

Данная операция вводится только для матриц одного и того же порядка.

(1.10)
Операция сложения матриц обладает свойствами ассоциативности и коммутативности.

Пример 1.7. .

Умножение матриц.

Задача 1.8. Найти, если это возможно, произведение матриц AB и BA :

Решение. 1) Для того чтобы найти произведение AB , необходимо строки матрицы A умножить на столбцы матрицы B :

Обратная матрица. Решение систем линейных уравнений матричным способом

Матрица A – 1 называется обратной к квадратной матрице А , если выполнено равенство:

где через I обозначается единичная матрица того же порядка, что и матрица А :

, (1.13)

Пример 1.9. Найти обратную матрицу A – 1 к матрице

Обратную матрицу найдем по формуле (1.13), которая для случая n = 3 имеет вид:

1) Найдем алгебраические дополнения A ij :

где

Умножая обе части равенства (1.14) слева на A – 1 , мы получим решение системы:

, откуда

Задача 1.10. Решить систему линейных уравнений

с помощью обратной матрицы.

Решение. Запишем систему в матричном виде: ,

Решение системы находим по формуле (1.15):

Таким образом,

Решение систем линейных уравнений методом обыкновенных жордановых исключений

Пусть дана произвольная (не обязательно квадратная) система линейных уравнений:

(1.16)

Пример 1.11.

Выразим y из второго уравнения и подставим его в первое уравнение:

Запомним второе уравнение, а из первого найдем z :

Затем подставим и в первое запомненное уравнение , откуда найдем x :

Задача 1.12. Решить систему линейных уравнений методом исключения неизвестных:

. (1.17)

Решение. Выразим из первого уравнения переменную x и подставим ее во второе и третье уравнения:

Запомним первое уравнение

Читателям предлагаем самостоятельно проверить, что главный определитель исходной системы (1.17) равен нулю.

Рассмотрим систему, отличающуюся от системы (1.17) всего лишь одним свободным членом.

Задача 1.13. Решить систему линейных уравнений методом исключения неизвестных:

. (1.18)

Запомним первое уравнение и приведем подобные члены во втором и третьем уравнении. Мы приходим к системе:

В последнем запомненном равенстве переменную z будем считать параметром. Полагаем . Тогда

Подставим y и z в первое запомненное равенство и найдем x :

Пусть дана система линейных форм (уравнений):

Мы получим следующую систему:

. (1.21)

Таким образом, новые коэффициенты r -го уравнения вычисляются по следующим формулам:

После приведения подобных членов, получим:

Так, задаче (1.20) ставится в соответствие следующая жорданова таблица:

Таблица 1.1

	x 1	x 2	…	x j	…	x s	…	x n
y 1 =	a 11	a 12		a 1j		a 1s		a 1n
…………………………………………………………………..
y i =	a i 1	a i 2		a ij		a is		a in
…………………………………………………………………..
y r =	a r 1	a r 2		a rj		a rs		a rn
………………………………………………………………….
y n =	a m 1	a m 2		a mj		a ms		a mn

Таблица 1.2

	x 1	x 2	…	x j	…	y r	…	x n
y 1 =	b 11	b 12		b 1 j		b 1 s		b 1 n
…………………………………………………………………..
y i =	b i 1	b i 2		b ij		b is		b in
…………………………………………………………………..
x s =	b r 1	b r 2		b rj		b rs		b rn
………………………………………………………………….
y n =	b m 1	b m 2		b mj		b ms		b mn

1. Разрешающий элемент заменяется обратным числом:

2. Остальные элементы разрешающей строки делятся на разрешающий элемент и изменяют знак на противоположный:

3. Остальные элементы разрешающего столбца делятся на разрешающий элемент:

4. Элементы, не попавшие в разрешающую строку и разрешающий столбец, пересчитываются по формулам:

-21-26-13-37

Таблица 1.5 Таблица 1.6

Из последней таблицы 1.7 находим: x 1 = – 3 + 2x 5 .

Последовательно подставляя уже найденные переменные в запомненные строки, находим остальные переменные:

x 1 = – 3 + 2t

x 2 = – 1 – 3t

x 3 = – 2 + 4t . (1.27)
x 4 = 4 + 5t

x 5 = t

Рассмотрим систему уравнений

На первом шаге вычислим определитель , его называют главным определителем системы .

метод Гаусса .

На практике вышеуказанные определители также могут обозначаться латинской буквой .

Корни уравнения находим по формулам:
,

Пример 7

Решить систему линейных уравнений

Что делать? В подобных случаях и приходят на помощь формулы Крамера.

;

Ответ : ,

Пример 8

Ответ представить в обыкновенных неправильных дробях. Сделать проверку.

Это пример для самостоятельного решения (пример чистового оформления и ответ в конце урока).

Переходим к рассмотрению правила Крамера для системы трех уравнений с тремя неизвестными:

Находим главный определитель системы:

И, наконец, ответ рассчитывается по формулам:

Пример 9

Решить систему по формулам Крамера.

Решение : Решим систему по формулам Крамера.

, значит, система имеет единственное решение.

Ответ : .

Пример 10

Решить систему по формулам Крамера.

Это пример для самостоятельного решения (образец чистового оформления и ответ в конце урока).

Решение системы с помощью обратной матрицы

Пример 11

Решить систему с матричным методом

Решение : Запишем систему в матричной форме:
, где

Сначала разбираемся с определителем:

Здесь определитель раскрыт по первой строке.

Теперь нужно вычислить 9 миноров и записать их в матрицу миноров

Правило крамера решения линейных систем. Примеры решения систем линейных уравнений методом Крамера. Продолжаем решать системы методом Крамера вместе

Рассмотрим систему уравнений

На первом шаге вычислим определитель , его называют главным определителем системы .

метод Гаусса .

На практике вышеуказанные определители также могут обозначаться латинской буквой .

Корни уравнения находим по формулам:
,

Пример 7

Решить систему линейных уравнений

Что делать? В подобных случаях и приходят на помощь формулы Крамера.

;

Ответ : ,

Пример 8

Ответ представить в обыкновенных неправильных дробях. Сделать проверку.

Это пример для самостоятельного решения (пример чистового оформления и ответ в конце урока).

Переходим к рассмотрению правила Крамера для системы трех уравнений с тремя неизвестными:

Находим главный определитель системы:

И, наконец, ответ рассчитывается по формулам:

Пример 9

Решить систему по формулам Крамера.

Решение : Решим систему по формулам Крамера.

, значит, система имеет единственное решение.

Ответ : .

Пример 10

Решить систему по формулам Крамера.

Это пример для самостоятельного решения (образец чистового оформления и ответ в конце урока).

Решение системы с помощью обратной матрицы

Пример 11

Решить систему с матричным методом

Решение : Запишем систему в матричной форме:
, где

Сначала разбираемся с определителем:

Здесь определитель раскрыт по первой строке.

Теперь нужно вычислить 9 миноров и записать их в матрицу миноров

Системы линейных алгебраических уравнений

Система линейных алгебраических уравнений – система уравнений вида:

Итак, пусть система состоит из n уравнений с n неизвестными.

Такую систему можно переписать в матричном виде

Решение СЛАУ методом Крамера

Согласно методу Крамера, решение находится по формулам:

Теорема Крамера.

где Δ – определитель матрицы системы ,

Δ i – определитель матрицы системы, в котором вместо i -го столбца находится столбец правых частей.

Когда определитель системы нулевой, значит, система может стать совместной или несовместной.

Описание метода Крамера.

Есть система уравнений:

Систему 3-х уравнений можно решить методом Крамера, который рассмотрен выше для системы 2-х уравнений.

Составляем определитель из коэффициентов у неизвестных:

Решаем систему по формулам Крамера :

Примеры решения систем уравнений методом Крамера.

Пример 1 .

Дана система:

Решим ее методом Крамера.

Сначала нужно вычислить определитель матрицы системы:

Определители

получаются путём замены коэффициентов при соответствующих неизвестных свободными членами:

;

Пример 1. Решить систему линейных уравнений:

Согласно теореме Крамера имеем:

Итак, решение системы (2):

онлайн-калькулятором , решающим методом Крамера.

Три случая при решении систем линейных уравнений

Как явствует из теоремы Крамера , при решении системы линейных уравнений могут встретиться три случая:

Первый случай: система линейных уравнений имеет единственное решение

(система совместна и определённа)

Второй случай: система линейных уравнений имеет бесчисленное множество решений

(система совместна и неопределённа)

** ,

т.е. коэффициенты при неизвестных и свободные члены пропорциональны.

Третий случай: система линейных уравнений решений не имеет

(система несовместна)

Примеры решения систем линейных уравнений методом Крамера

Пусть дана система

На основании теоремы Крамера

………….
,

где
–

Пример 2.

Следовательно, система является определённой. Для нахождения её решения вычисляем определители

По формулам Крамера находим:

Итак, (1; 0; -1) – единственное решение системы.

Пример 3. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение. Находим определитель системы:

По формулам Крамера находим:

Итак, решение системы – (2; -1; 1).

К началу страницы

Продолжаем решать системы методом Крамера вместе

Пример 6. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение. Находим определитель системы:

Определители при неизвестных не равны нулю, следовательно, система несовместна, то есть не имеет решений.

Пример 8. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение. Находим определитель системы:

Находим определители при неизвестных

Рассмотрим систему уравнений

На первом шаге вычислим определитель , его называют главным определителем системы .

метод Гаусса .

На практике вышеуказанные определители также могут обозначаться латинской буквой .

Корни уравнения находим по формулам:
,

Пример 7

Решить систему линейных уравнений

Что делать? В подобных случаях и приходят на помощь формулы Крамера.

;

Ответ : ,

Пример 8

Ответ представить в обыкновенных неправильных дробях. Сделать проверку.

Это пример для самостоятельного решения (пример чистового оформления и ответ в конце урока).

Переходим к рассмотрению правила Крамера для системы трех уравнений с тремя неизвестными:

Находим главный определитель системы:

И, наконец, ответ рассчитывается по формулам:

Пример 9

Решить систему по формулам Крамера.

Решение : Решим систему по формулам Крамера.

, значит, система имеет единственное решение.

Ответ : .

Пример 10

Решить систему по формулам Крамера.

Это пример для самостоятельного решения (образец чистового оформления и ответ в конце урока).

Решение системы с помощью обратной матрицы

Пример 11

Решить систему с матричным методом

Решение : Запишем систему в матричной форме:
, где

Сначала разбираемся с определителем:

Здесь определитель раскрыт по первой строке.

Теперь нужно вычислить 9 миноров и записать их в матрицу миноров

Матрицы метод крамера – Telegraph

Матрицы метод крамера

Метод Крамера решения систем линейных уравнений

=== Скачать файл ===

Используя этот онлайн калькулятор для решения систем линейных уравнений СЛУ методом Крамера , вы сможете очень просто и быстро найти решение системы. Воспользовавшись онлайн калькулятором для решения систем линейных уравнений методом Крамера, вы получите детальное решение вашей задачи, которое позволит понять алгоритм решения задач на решения систем линейных уравнений, а также закрепить пройденный материал. Изменить названия переменных в системе. Вводить можно числа или дроби Более подробно читайте в правилах ввода чисел. Любые нецензурные комментарии будут удалены, а их авторы занесены в черный список! Добро пожаловать на OnlineMSchool. Меня зовут Довжик Михаил Викторович. Я владелец и автор этого сайта, мною написан весь теоретический материал, а также разработаны онлайн упражнения и калькуляторы, которыми Вы можете воспользоваться для изучения математики. Если Вы хотите связаться со мной, имеете вопросы, предложения или хотите помочь развивать сайт OnlineMSchool пишите мне support onlinemschool. Количество неизвестных величин в системе: Попробуйте онлайн калькуляторы из раздела решение уравнений Решение квадратных уравнений Решение биквадратных уравнений Решение систем линейных уравнений Решение систем линейных уравнений. Метод Гаусса Решение систем линейных уравнений. Метод Крамера Решение систем линейных уравнений. Матричный метод Показать все онлайн калькуляторы. Попробуйте решить упражнения из темы уравнения. Система линейных уравнений с 2-мя неизвестными Упражнения. Система линейных уравнений с 3-мя неизвестными Упражнения. Система линейных уравнений с 4-мя неизвестными Упражнения. Система линейных уравнений с n неизвестными Показать все онлайн упражнения.

Сонник любимый приснился

Таблицы з математики

Союзники сссрво второй мировой войне таблица

Онлайн калькулятор. Решение систем линейных уравнений методом Крамера

Приказ отзыв из отпуска рб

Где можно служить девушке

Программа первичного повторного противопожарного инструктажа

Консервирование грибов вешенка в домашних условиях

Кирилл и юлия совместимость

Метод Крамера. Примеры решения систем линейных алгебраических уравнений методом Крамера.

Пояснения в налоговую по убыткам образец 2015

Ispy как подключить ip камеру

Цветная металлургия презентация

Чем можно убрать герпес на губе

Киа рио 2017 тест

Найдите корень полного квадратного уравнения

Как избавиться от ржавчины на спине

Метод Крамера

Приказ федерального агентства по техническому регулированию 474

Алладин вологда каталог товаров

Тарифы на переводы бинбанк

Правила пересечения границы на машине

Бизнес план магазин продажи

Найти определитель матрицы онлайн методом крамера. Линейные уравнения. Решение систем линейных уравнений. Метод Крамера

Определители

получаются путём замены коэффициентов при соответствующих неизвестных свободными членами:

;

Пример 1. Решить систему линейных уравнений:

Согласно теореме Крамера имеем:

Итак, решение системы (2):

онлайн-калькулятором , решающим методом Крамера.

Три случая при решении систем линейных уравнений

Как явствует из теоремы Крамера , при решении системы линейных уравнений могут встретиться три случая:

Первый случай: система линейных уравнений имеет единственное решение

(система совместна и определённа)

Второй случай: система линейных уравнений имеет бесчисленное множество решений

(система совместна и неопределённа)

** ,

т.е. коэффициенты при неизвестных и свободные члены пропорциональны.

Третий случай: система линейных уравнений решений не имеет

(система несовместна)

Примеры решения систем линейных уравнений методом Крамера

Пусть дана система

На основании теоремы Крамера

………….
,

где
–

Пример 2.

Следовательно, система является определённой. Для нахождения её решения вычисляем определители

По формулам Крамера находим:

Итак, (1; 0; -1) – единственное решение системы.

Пример 3. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение. Находим определитель системы:

По формулам Крамера находим:

Итак, решение системы – (2; -1; 1).

К началу страницы

Продолжаем решать системы методом Крамера вместе

Пример 6. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение. Находим определитель системы:

Определители при неизвестных не равны нулю, следовательно, система несовместна, то есть не имеет решений.

Пример 8. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

Решение. Находим определитель системы:

Находим определители при неизвестных

Габриэль Крамер – швейцарский математик, ученик и друг Иоганна Бернулли, один из создателей линейной алгебры. Крамер рассмотрел систему произвольного количества линейных уравнений с квадратной матрицей. Решение системы он представил в виде столбца дробей с общим знаменателем – определителем матрицы. Метод Крамера основан на использовании определителей в решении систем линейных уравнений, что позволяет существенно ускорить процесс решения. Данный метод может быть применен в решении системы стольких линейных уравнений, сколько в каждом уравнении неизвестных. Главное, чтобы определитель системы не был равен “0”, тогда метод Крамера может быть использован в решении, если “0” – данный метод использовать нельзя. Также данный метод может быть применен для решения систем линейных уравнений с единственным решением.

Теорема Крамера. Если определитель системы отличен от нуля, то система линейных уравнений имеет одно единственное решение, причём неизвестное равно отношению определителей. В знаменателе – определитель системы, а в числителе – определитель, полученный из определителя системы путём замены коэффициентов при этом неизвестном свободными членами. Эта теорема имеет место для системы линейных уравнений любого порядка.

Допустим, дано СЛАУ такого вида:

\[\left\{\begin{matrix} 3x_1 + 2x_2 =1\\ x_1 + 4x_2 = -3 \end{matrix}\right.\]

Согласно теореме Крамера получаем:

Ответ: \

Где можно решить уравнение методом Крамера онлайн решателем?

Решить уравнение вы можете на нашем сайте https://сайт. Бесплатный онлайн решатель позволит решить уравнение онлайн любой сложности за считанные секунды. Все, что вам необходимо сделать – это просто ввести свои данные в решателе. Так же вы можете посмотреть видео инструкцию и узнать, как решить уравнение на нашем сайте. А если у вас остались вопросы, то вы можете задать их в нашей групе Вконтакте http://vk.com/pocketteacher. Вступайте в нашу группу, мы всегда рады помочь вам.

2. Решение систем уравнений матричным методом (при помощи обратной матрицы).
3. Метод Гаусса решения систем уравнений.

Метод Крамера.

Метод Крамера применяется для решения систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ ).

Формулы на примере системы из двух уравнений с двумя переменными.
Дано: Решить методом Крамера систему

Относительно переменных х и у .
Решение:
Найдем определитель матрицы, составленный из коэффициентов системы Вычисление определителей. :

Применим формулы Крамера и найдем значения переменных:
и .
Пример 1:
Решить систему уравнений:

относительно переменных х и у .
Решение:

Заменим в этом определителе первый столбец столбцом коэффициентов из правой части системы и найдем его значение:

Сделаем аналогичное действие, заменив в первом определителе второй столбец:

Применим формулы Крамера и найдем значения переменных:
и .
Ответ:
Замечание: Этим методом можно решать системы и большей размерности.

Замечание: Если получается, что , а делить на ноль нельзя, то говорят, что система не имеет единственного решения. В этом случае система имеет или бесконечно много решений или не имеет решений вообще.

Пример 2 (бесконечное количество решений):

Решить систему уравнений:

относительно переменных х и у .
Решение:
Найдем определитель матрицы, составленный из коэффициентов системы:

Решение систем методом подстановки.

Первое из уравнений системы — равенство, верное при любых значениях переменных (потому что 4 всегда равно 4). Значит, остается только одно уравнение. Это уравнение связи между переменными .
Получили, решением системы являются любые пары значений переменных, связанных между собой равенством .
Общее решение запишется так:
Частные решения можно определять выбирая произвольное значение у и вычисляя х по этому равенству связи.

и т.д.
Таких решений бесконечно много.
Ответ: общее решение
Частные решения:

Пример 3 (решений нет, система несовместна):

Решить систему уравнений:

Решение:
Найдем определитель матрицы, составленный из коэффициентов системы:

Применять формулы Крамера нельзя. Решим эту систему методом подстановки

Второе уравнение системы — равенство, неверное ни при каких значениях переменных (конечно же, так как -15 не равно 2). Если одно из уравнений системы не верно ни при каких значениях переменных, то и вся системы не имеет решений.
Ответ: решений нет

Системы линейных алгебраических уравнений

Система линейных алгебраических уравнений – система уравнений вида:

Итак, пусть система состоит из n уравнений с n неизвестными.

Такую систему можно переписать в матричном виде

Решение СЛАУ методом Крамера

Согласно методу Крамера, решение находится по формулам:

Калькулятор налога с продаж для 58748 Крамер, Северная Дакота, США в 4 квартале 2018 г.

Расчет общих налогов с продаж 58748, Крамер, Северная Дакота за 4 квартал 2018 г.

Новая функция на 2020 год

Вы можете просто выбрать одну или несколько ставок для получения максимальной суммы, эквивалентной вместе . Просто нажмите одну скорость, а затем нажмите и удерживайте ALT + выберите другую скорость (и). Таким образом, вы можете выбрать несколько ставок в зависимости от ваших потребностей.

Как рассчитываются налоги с продаж в четвертом квартале 2018 года для почтового индекса 58748

58748, Крамер, Северная Дакота, общая ставка налога с продаж составляет 5%.

Комбинированная ставка, используемая в этом калькуляторе (5%), является результатом ставки штата Северная Дакота (5%).

Изменение ставки

Налоговая ставка 58748 может меняться в зависимости от типа покупки.

Стоимость может также отличаться для одного и того же почтового индекса в зависимости от города и адреса. Налоги с продаж Государства делают все возможное, чтобы обеспечить наиболее точную геолокацию для каждого почтового индекса.

Дополнительную информацию о налогах с продаж можно найти на веб-сайте Северной Дакоты.

Таблица налогов с продаж

Получите таблицы налогов с продаж 5% с округлением до двух десятичных знаков от 1 $ до 100 $.Используйте эту диаграмму, чтобы найти сумму подлежащего уплате налога и общую сумму заказа.

долл. США долл. США

Сумма	Сумма налога	Итого
1 $	0,05 $	1,05 $
2	0,10 $	2,10 $
3 $	0,15 $	3,15
4	0,20 долл.	4,20 долл.
5	0,25	5.25 $
6 $	0,30 $	6,30 $
7	0,35 $	7,35 $
8 $	0,40 $	8,40 $
9 $	0,45	9,45
10	0,50	10,50
11	0,55	11,55
12	0,60	12.60 $
13 $	0,65 $	13,65 $
14 $	0,70 $	14,70 $
15 $	0,75 $	15,75 $
16 $	0,80 долл. США	16,80 долл. США
17 долл. США	0,85 долл. США	17,85 долл. США
18	0,90 долл. США	18,90 долл. США
19	0,95 долл. США	19.95 $
20 $	1.00 $	21.00 $
21 $	1.05 $	22.05 $
22 $	1.10 $	23.10 $
23 $	1,15	24,15
24	1,20	25,20
25	1,25	26,25
26	1,30	27.30 $
27 $	1,35 $	28,35 $
28 $	1,40 $	29,40 $
29 $	1,45 $	30,45 $
30 $	1,50 долл. США	31,50 долл. США
31 долл. США	1,55 долл. США	32,55 долл. США
32	1,60 долл. США	33,60 долл. США
33	1,65 долл. США	34.65 $
34 $	1.70 $	35.70 $
35 $	1.75 $	36.75 $
36 $	1.80 $	37.80 $
37 $	1.85 $	38.85 $
38 $	1.90 $	39.90 $
39 $	1.95 $	40.95 $
40 $	2.00 $	42.00 $
41 $	2,05 $	43,05 $
42 $	2,10 $	44,10 $
43 $	2,15 $	45,15 $
44 $	2,20 $	46,20 $
45 $	2,25 $	47,25 $
46	2,30 $	48,30 $
47	2,35	49.35 $
48 $	2,40 $	50,40 $
49 $	2,45 $	51,45 $
50 $	2,50 $	52,50 $
51 $	2,55 $	53,55 $
52	2,60 $	54,60 $
53	2,65 $	55,65 $
54	2,70 $	56.70 $
55 $	2,75 $	57,75 $
56 $	2,80 $	58,80 $
57 $	2,85 $	59,85 $
58 $	2,90 долл. США	60,90 долл. США
59 долл. США	2,95 долл. США	61,95 долл. США
60 долл. США	3,00 долл. США	63,00 долл. США
61	3,05 долл. США	64.05 $
62 $	3,10 $	65,10 $
63 $	3,15 $	66,15 $
64 $	3,20 $	67,20 $
65 $	3,25	68,25
66	3,30	69,30
67	3,35	70,35
68	3,40	71.40 $
69 $	3,45 $	72,45 $
70 $	3,50 $	73,50 $
71 $	3,55 $	74,55 $
72 $	3,60 долл. США	75,60 долл. США
73 долл. США	3,65 долл. США	76,65 долл. США
74	3,70 долл. США	77,70 долл. США75 $
76 $	3,80 $	79,80 $
77 $	3,85 $	80,85 $
78 $	3,90 $	81,90 $
79 $	3,95 долл. США	82,95 долл. США
80 долл. США	4,00 долл. США	84,00 долл. США
81	4,05 долл. США	85,05 долл. США
82	4,10 долл. США	86.10 $
83 $	4,15 $	87,15 $
84 $	4,20 $	88,20 $
85 $	4,25 $	89,25 $
86 $	4,30 долл. США	90,30 долл. США
87 долл. США	4,35 долл. США	91,35 долл. США
88 долл. США	4,40 долл. США	92,40 долл. США
89 долл. США	4,45 долл. США	93.45 $
90 $	4,50 $	94,50 $
91 $	4,55 $	95,55 $
92 $	4,60 $	96,60 $
93 $	4,65 долл. США	97,65 долл. США
94 долл. США	4,70 долл. США	98,70 долл. США
95 долл. США	4,75 долл. США	99,75 долл. США
96 долл. США	4,80 долл. США	100.80 $
97 $	4.85 $	101.85 $
98 $	4.90 $	102.90 $
99 $	4.95 $	103.95 $
100 $	5.00 $	105.00 $

Штат Нью-Йорк пересматривает калькулятор налога на солнечную и ветровую недвижимость | Pierce Atwood LLP

17 сентября 2021 года Департамент налогообложения и финансов штата Нью-Йорк представил вторую (пересмотренную) предварительную модель оценки для оценки проектов в области солнечной и ветровой энергетики.Его первоначальная предварительная модель оценки была выпущена 2 августа 2021 года. Комментарии по обеим предложенным моделям оценки налога на имущество должны быть представлены 1 октября 2021 года.

Все местные налоговые юрисдикции в Нью-Йорке потребуют использования модели налоговой оценки для оценки проектов в области возобновляемых источников энергии. Публикация и использование единой методологии для оценки проектов в области возобновляемых источников энергии – одно из нескольких недавних изменений в Законе о налоге на недвижимое имущество (RPTL) Нью-Йорка, которые недавно были приняты штатом для продвижения проектов в области солнечной, ветровой и других возобновляемых источников энергии.

Одним из таких изменений было требование к местным налоговым инспекторам применять единую капитализацию дохода или дисконтированный денежный поток, подход к оценке для оценки объектов возобновляемой энергии. Подход капитализации дохода оценивает проект, используя чистую приведенную стоимость будущих денежных потоков проекта с использованием указанной ставки капитализации. Местные налоговые инспекторы должны использовать новую методологию, начиная с налоговых ведомостей 2022 года.

Внедрение предлагаемого Департаментом налогообложения и финансов Нью-Йорка калькулятора налога на недвижимость находится в стадии разработки.В модели используется несколько допущений по умолчанию для «автозаполнения» доходов и расходов для проектов солнечной и ветровой энергетики, которые часто не отражают фактические доходы и расходы проектов. Было высказано множество опасений, включая предполагаемую ставку дисконтирования, коэффициенты мощности и нереалистичные предположения в отношении арендных платежей за недвижимость, которые часто являются значительными расходами для проектов использования возобновляемых источников энергии, принадлежащих третьим сторонам.

Пересмотренная модель № 2 предназначена для исправления некоторых из этих проблем. Вторая модель разбита на две таблицы: одну для коммерческих распределенных солнечных проектов, а другую – для проектов коммунального масштаба.Пересмотренная предварительная модель, кажется, исправляет некоторые ошибки в первоначальной модели, но, похоже, все еще использует относительно низкие ставки дисконтирования, коэффициенты мощности, редко достигаемые многими проектами, и низкие арендные платежи за площадку.

Департамент налогообложения и финансов подчеркивает, что обе модели являются предварительными, и комментарии по обеим моделям должны быть поданы до 1 октября 2021 года . После рассмотрения комментариев, полученных в течение периода комментариев, окончательная модель оценки может включать допущения из Модели № 1 или Модели № 2 или их комбинации, или изменять допущения.Пожалуйста, посетите методологию оценки проектов солнечной и ветровой энергии, чтобы получить копию пересмотренной методологии оценки.

Тест ANOVA, тест Левена, тест Крускала Уоллиса

Односторонний тест ANOVA проверяет нулевое предположение о том, что среднее (среднее) двух или более групп равно. Тест пытается определить, отражает ли разница между средними значениями выборки реальную разницу между группами или вызвана случайным шумом внутри каждой группы.

Когда тест ANOVA отвергает нулевое предположение, он говорит только о том, что не все люди равны.Для получения дополнительной информации инструмент также запускает Tukey HSD, который сравнивает каждую пару отдельно. Модель однофакторного дисперсионного анализа идентична модели линейной регрессии с одной категориальной переменной – группой. При использовании линейной регрессии результаты будут той же таблицы ANOVA и того же p-значения.

Допущения

Независимость – Независимые группы и независимые наблюдения, представляющие совокупность.
Нормальное распределение – Население распределяется нормально.Это предположение важно для выборки небольшого размера. (n <30)
Калькулятор ANOVA запускает тест Шапиро Уилка как часть тестового прогона.
Равенство дисперсий – дисперсии всех групп равны. Тест ANOVA считается устойчивым к предположению об однородности дисперсий, когда размеры групп схожи. (Максимальный размер выборки / минимальный размер выборки <1,5)
Калькулятор ANOVA запускает тест Левена как часть тестового прогона.

Расчет

Модель анализирует различия между всеми наблюдениями и общим средним значением и пытается определить, являются ли различия только случайными или частично объясненными группой.(аналогично линейной регрессии).
Как и при вычислении стандартного отклонения, мы используем сумму квадратов вместо абсолютной разницы.

SST – сумма квадратов полных разностей.
SSG / SSB – сумма квадратов различий, вызванных группой. Расчет аналогичен SST, но вместо того, чтобы использовать всю разницу между любыми наблюдениями и общим средним значением, он берет только разницу между средним значением группы и общим средним. 2 = SSG + SSE $$ $$ Примерное отклонение = \ frac {SST} {n – 1} $$ k – Количество групп.
n _i – сторона образца группы i.
n – Общая сторона образца, включает все группы (Σn _i, i = от 1 до k).
x _i – Среднее значение группы i.
x – Общее среднее (Σx _{i, j} / n, i = от 1 до k, j = от 1 до n _i).
S _i – Стандартное отклонение группы i.

Размер эффекта

Приоритетный размер эффекта
Если вы не уверены, какое ожидаемое значение размера эффекта и тип выбрать, просто выберите «Средний» размер эффекта, и инструмент выберет тип «f» и соответствующее значение.n $$ Пример, при использовании 6 сравнений (n = 6) и α = 0,05 допустимая вероятность ошибки типа I составляет:
α ‘= 1 – (1 – 0,05) ⁶ = 0,265
Итак, если мы хотим сохранить α ‘= 0,05, нам нужно использовать гораздо меньший уровень значимости в каждом отдельном тесте. n \\ (1- \ alpha) = \ sqrt [n] {1 – \ alpha ‘} \\ \ alpha = 1- \ sqrt [n] {1- \ alpha’} $$

Калькулятор поправки Сидака

Вычислить

При использовании скорректированного уровня значимости α = 0.025321 в любом отдельном тесте, общий уровень значимости α ‘= 0,05 .
Это вероятность получить ошибку типа I по крайней мере в одном из тестов, когда все нулевые предположения верны во всех тестах.

Любое изменение в любом поле приведет к расчету других полей. Изменение n будет вычислять скорректированный α , изменение общего α ‘ будет вычислять скорректированное α , а изменение скорректированного α будет вычислять общее α’.

Метод Холма

Поправки Бонферрони / Сидака очень последовательны, защищая от ошибки 1-го типа за счет увеличения ошибки 2-го типа. Исправления предполагают независимые тесты, это предположение обычно неверно. Если некоторые из тестов имеют некоторые зависимости, исправления Бонферрони / Сидака будут чрезмерными.

Коррекция Холма поддерживает лучший баланс между двумя ошибками. Следуя шагам

Ранжируйте тест по результатам p-значения, R = 1 для наименьшего p-значения, R = n для большего p-значения.
$$ \ alpha _ {(i)} = \ frac {\ alpha ‘} {n + 1-R _ {(i)}} $$
Остановитесь на первом тесте на незначимость, следующие тесты не имеют значения. (Принято H ₀).

Калькулятор по методу Холма

P-значения

0,011 0,026 0,037 0,038

Скорректированный α

0,0125 0,0167 Стоп Стоп

H ₀

Отклонено Принято Принято Принято

Вычислить Очистить

При вводе данных в поле P-значений нажимайте запятую,, Пробел или Enter после каждого значения.
Изменение общего α ‘ или изменение значений P вычислит скорректированное значение α и H ₀ .
Просто щелкните мышью за пределами поля ввода или нажмите кнопку расчета.

Пояснения к исходным номерам примеров, которые включают три сравнения:
n = 4.
0,05 / (4 + 1 – 1) = 0,0167. Поскольку 0,011 <0,0125, это сравнение составляет значимых .
0,05 / (4 + 1-2) = 0,025. Поскольку 0,026> 0.0167 это сравнение несущественно .
Поскольку второе сравнение не имеет значения, мы прекращаем вычисление скорректированного α. Теперь все остальные сравнения несущественны. Так что только первое сравнение имеет значение. (Если мы продолжим вычисление следующих двух скорректированных α, четвертое сравнение будет значимым, но это , а не алгоритм).

Тест Tukey HSD (честно значимое различие) – это тест множественного сравнения, который сравнивает средние значения каждой комбинации.Тест использует Studentized range distribution вместо обычного t-теста. Это только двусторонний тест, поскольку нулевое предположение равно средним. Тест Tukey HSD предполагает равных групп , а тест Tukey-Kramer знает, что нужно обрабатывать неравных групп , поэтому тест Tukey HSD является частным случаем теста Tukey-Kramer .
Калькулятор ANOVA выполняет как тест ANOVA, так и тест Тьюки-Крамера.

Допущения

Независимость – Независимые группы и независимые наблюдения, представляющие совокупность.
Нормальное распределение – Население распределяет нормально
Равенство дисперсий – дисперсии всех групп равны.

Расчет

Расчет следующего для каждой пары групп: Group_i-Group_j
$$ Разница = | \ bar {x} _i- \ bar {x} _j | \\ SE = \ sqrt {(\ frac {MSW } {2} (\ frac {1} {n_i} + \ frac {1} {n_j})} $$ Тестовая статистика $$ Q = \ frac {Difference} {SE} $$ Расчет p -значение и процентиль Q _1-α с кумулятивным распределением стьюдентизированного диапазона: $$ p \ text {-} value = P (X \ leq Q, Groups, DFE) \\ P (X \ leq Q_ {1 – \ alpha}) = 1- \ alpha $$ Доверительный интервал $$ CI = Разница \ pm SE * Q_ {1- \ alpha} $$ Любая разница, которая больше критического среднего значения , является значимой.$$ Critical \; Mean = SE * Q_ {1- \ alpha} $$

Тест Левена проверяет нулевое предположение, что стандартное отклонение двух или более групп равно. Тест пытается определить, отражает ли разница между отклонениями реальную разницу между группами или это вызвано случайным шумом внутри каждой группы.

Тест Левена запускает модель ANOVA абсолютных отличий от для каждого центра группы , используя среднее или медиану в качестве центра группы.

Допущения

Независимость – Независимые группы и независимые наблюдения, представляющие совокупность.
Нормальное распределение – Население распределяется нормально. Это предположение важно для выборки небольшого размера. (n <30)
Калькулятор ANOVA запускает тест Шапиро Уилка как часть тестового прогона.

Расчет

Общая рекомендация заключается в использовании среднего для симметричного распределения или размера выборки более 30 и медианы для асимметричного распределения.
Поскольку медиана и среднее почти одинаковы в симметричном распределении, вы можете просто использовать медиану.
При использовании медианы это называется тестом Брауна-Форсайта .

$$ X ‘_ {ij} = X_ {ij} – \ bar {X} _i. \\ \ bar {X} _i \; это \; \; среднее \; \; группы \; i $$
$$ X ‘_ {ij} = X_ {ij} – \ tilde {X} _i. \\ \ tilde {X} _i \ ; представляет собой \; \; медиана \; \; группы \; i $$

Пример

Тестовый пример Левена.
Наблюдения $$ \ begin {bmatrix} Group1 & Group2 & Group3 & \\ 1 & 3 & 13 & \\ 2 & 4 & 15 & \\ 2 & \ textbf {5} & 16 & \\ \ textbf {3} & \ textbf {6} & \ textbf {16} & \\ 4 & 8 & 19 & \\ 5 & 11 & 21 & \\ 6 && 22 & \ end {bmatrix} $$ Медианы
$$ \ begin {bmatrix} Group1 & Group2 & Group3 & \\ 3 & 5.5 & 16 & \ end {bmatrix} $$ Различия
В этом примере мы используем отличия от медиан.
$$ \ begin {bmatrix} Group1 & Group2 & Group3 & \\ 2.0 & 2.5 & 3.0 & \\ 1.0 & 1.5 & 1.0 & \\ 1.0 & 0.5 & 0 & \\ 0 & 0.5 & 0 & \\ 1.0 & 2.5 & 3.0 & \\ 2.0 & 5.5 & 5 .0 & \\ 3.0 && 6.0 & \ end {bmatrix} $$ Теперь вы можете запустить обычный тест ANOVA для различий

Тест Крускала-Уоллиса является эквивалентным непараметрическим тестом для одностороннего теста ANOVA.
Тест KW проверяет нулевое предположение о том, что при выборе значения из каждой из n групп каждая из этих групп будет иметь равную вероятность содержать наивысшее значение.
Когда группы имеют одинаковую форму распределения, нулевое предположение является более сильным и утверждает, что медианы групп равны.
При использовании теста KW с двумя тестами он аналогичен U-критерию Манна-Уитни.
При использовании калькулятора вы получите тот же результат, что и калькулятор U-теста Манна-Уитни с Z-приближением и без коррекции непрерывности.
Тест пытается определить, отражает ли разница между рангами реальную разницу между группами или это вызвано случайным шумом внутри каждой группы.

Когда тест ANOVA отвергает нулевое предположение, он говорит только о том, что не все люди равны. Для получения дополнительной информации инструмент также запускает Tukey HSD, который сравнивает каждую пару отдельно. Модель однофакторного дисперсионного анализа идентична модели линейной регрессии с одной категориальной переменной – группой. При использовании линейной регрессии результаты будут той же таблицы ANOVA и того же p-значения.

Допущения

Независимость – Независимые группы и независимые наблюдения, представляющие совокупность.
Переменные – Группа является категориальной переменной, а независимая переменная – переменной, которую мы сравниваем, может быть непрерывной или порядковой.
Аналогичная форма и масштаб – Это предположение актуально, только если нулевая гипотеза предполагает равные медианы.

Расчет

Статистика испытаний

$$ H = \ frac {12} {n (n + 1)} \ sum_ {j = 1} ^ {k} \ frac {R_j ^ 2} {n_j} -3n ( n + 1) $$ R _j – ранговая сумма группы j.n _j – размер выборки группы j ..
n – общий размер выборки по всем группам, n = n ₁ + … + n _j. k – количество групп.

Расчет

Общая рекомендация – использовать , среднее значение для симметричного распределения или размер выборки более 30, и средний для асимметричного распределения.
Поскольку медиана и среднее почти одинаковы в симметричном распределении, вы можете просто использовать медиану.
При использовании медианы это называется тестом Брауна-Форсайта .

$$ X ‘_ {ij} = X_ {ij} – \ bar {X} _i. \\ \ bar {X} _i \; это \; \; среднее \; \; группы \; i $$
$$ X ‘_ {ij} = X_ {ij} – \ tilde {X} _i. \\ \ tilde {X} _i \ ; представляет собой \; \; медиана \; \; группы \; i $$

Пример

Крамер со значком Crestron по-прежнему является Крамером …

Я пишу вам, чтобы исправить положение.Как вы можете себе представить, с 25-летней историей производства и таким большим количеством продуктов всегда есть какая-то компания, которая заявляет или нацеливается на одну или несколько наших продуктовых линеек. Чаще всего интеграторы и консультанты AV видят сквозь завесу дезинформации, написанной многими отделами маркетинга. Однако иногда предъявляются претензии, которые нельзя игнорировать. В данном конкретном случае эти претензии исходят от уважаемой компании, которая маневрирует своими «новыми» матричными коммутаторами, чтобы завоевать популярность на рынке.В данном случае я чувствую, что должен исправить ситуацию.

Возможно, мы не изобрели матричный коммутатор, но мы модернизировали его для нашего рынка, разработали и запатентовали лучшие технологии и установили новый стандарт инженерного мастерства, который нельзя игнорировать. А это означает, что наши спецификации не написаны нашим отделом маркетинга, а наши разработки не выполняются кем-то другим. Extron – это Extron. Я поддерживаю это каждый день.

Матричный коммутатор Kramer, замаскированный под матричный коммутатор Crestron, по-прежнему остается матричным коммутатором Kramer.Конечно, у Crestron может быть лучший способ контролировать это, но это все еще продукт Kramer. Мы открыли одну из них, чтобы вы могли убедиться в этом сами – посмотрите эти фотографии. Эти два продукта не просто похожи, они практически идентичны.

Претензии к переключателям Kramer, a.k.a. Crestron, аналогичны нашим. Что ж, мы их проверили, и это просто неправда. Коммутаторы Extron CrossPoint относятся к 4-му поколению и отражают зрелое состояние дизайна и технологического развития.Когда мы сравнили их матричный коммутатор с нашим, мы знали, что, хотя наша полоса пропускания продолжает расти, у всех нас более чем достаточно. Наши клиенты теперь сообщают нам, что они также выбирают продукты, исходя из энергопотребления, эффективности, количества выделяемого тепла, надежности и гибкости управления.

Потребляемая мощность

Несмотря на широкие заявления о «зеленых» продуктах, ни Kramer, ни Crestron не обеспечивают такой же эффективности матрицы CrossPoint.Их коммутаторы потребляют в два раза больше энергии и выделяют почти вдвое больше тепла, чем CrossPoint 450 Plus.

Фактор	Extron 12×8	Crestron 12×8	Крамер 12×8
Потребляемая мощность (измерено, 120 В переменного тока – при полной нагрузке)	30.1 Вт	58,8 Вт	57,1 Вт
Выработка тепла в БТЕ / час (рассчитано на основе измеренного энергопотребления)	109	201	195

Эффективность

Наши матрицы CrossPoint спроектированы так, чтобы быть самыми эффективными на рынке.Мы используем холодные, высокоэффективные блоки питания с исключительной надежностью. В результате нам не нужно использовать вентилятор для охлаждения любого из наших коммутаторов CrossPoint для моделей до 16×16.

Фактор	Extron 12×8	Crestron 12×8	Крамер 12×8
Источник питания	1	2 (без резервирования)	2 (без резервирования)
Вентилятор	№	Есть	Есть

Надежность

Матричные коммутаторы Extron CrossPoint теперь представлены в четвертом поколении.Матричные переключатели Kramer / Crestron, по нашей оценке, аналогичны по конструкции нашим CrossPoint самого раннего поколения. Сравните количество отдельных плат и точек подключения кабелей в нашем матричном коммутаторе с их. Запатентованные Extron возможности подключения позволяют сократить количество плат и поддерживать высокие характеристики производительности. Как вы знаете, каждая отдельная плата, кабельное соединение и особенно каждый вентилятор являются потенциальной точкой отказа.

Фактор	Extron 12×8	Crestron 12×8	Крамер 12×8
Платы	4	11	11
Кабели	4 кабеля 8 подключений	11 кабелей 25 соединений	9 кабелей 25 соединений
Вентилятор	№	Есть	Есть

Гибкость управления

Вы можете быть удивлены, узнав, что матрица Crestron не обеспечивает управление последовательным интерфейсом RS-232.Мы слышали как от консультантов, так и от торговых посредников, что они не знали об этом функциональном ограничении в матрице Crestron. Все матричные коммутаторы Extron оснащены пультом дистанционного управления через последовательный порт RS-232. Все матрицы Extron CrossPoint также включают управление IP Link® Ethernet и работают с любой системой управления, используя наш хорошо известный протокол команд SIS Simple Instruction Set.

Фактор	Extron 12×8	Crestron 12×8	Крамер 12×8
RS-232/422	Есть	Нет; Только Cresnet	Есть
Управление через Ethernet	Да: IP Link	Есть	Есть

Цена и качество

И последнее: к настоящему моменту вы должны знать, что мы прекратили выпуск серии CrossPoint 300 в декабре 2007 года и заменили их на нашу серию CrossPoint 450 Plus по той же цене.Несмотря на то, что наши CrossPoints превосходят матричные коммутаторы Kramer / Crestron и представляют собой более выгодную цену, мы продолжим предлагать коммутаторы CrossPoint 450 Plus по сопоставимой цене сейчас и в будущем.

С Extron вы получаете то, что видите – качественную продукцию, спроектированную, спроектированную и изготовленную нами в соответствии с высочайшими стандартами в отрасли. Наши продукты подкреплены бескомпромиссным обслуживанием и поддержкой, а также моей личной гарантией удовлетворения. Это простая формула, которая хорошо служит нашим клиентам на протяжении 25 лет.

Если у вас есть комментарии, напишите мне: [email protected]

С уважением,

Эндрю С. Эдвардс
Президент Extron Electronics

Вспоминая Кена Крамера | Университет Тринити

Кеннет К. Крамер умер в понедельник, 28 июня, в возрасте 92 лет. Крамер начал работать в Тринити в 1959 году, занимал должность заведующего кафедрой психологии с 1965 по 1977 год, а с 1976 по 1980 год был деканом факультета социальных и поведенческих наук. После того, как он возглавил программу по созданию ученых степеней, консультационных центров и межведомственных программ для выпускников по клинической психологии, он ушел в отставку в 1992 году.

Перед тем, как приехать в Тринити, Крамер сделал несколько достижений и внес вклад в развитие своей страны. Он был решительным общественным деятелем, поддерживал кандидатов от Демократической партии и работал волонтером в AARP. Во время войны в Корее он служил военно-морским пилотом, а также летал с Нилом Армстронгом в VF-51, первой эскадрилье истребителей ВМС США. Крамер сохранял эту дружбу до самой смерти Армстронга в 2012 году, и его фотографии и цитаты находятся в биографии Армстронга, Первый человек: Жизнь Нила А.Армстронг.

Лейтенант младшего звена военно-морского флота США, Крамер получил от президента Соединенных Штатов Америки Знак отличия летного полета за героизм и выдающиеся достижения в области воздушных полетов. Хотя он столкнулся с интенсивным пулеметным огнем, когда возглавлял свой отряд реактивных истребителей, Крамер поразил прямое попадание в концентрированную группу зданий, которые взорвались и разбрызгали горящее топливо над районом, где, как предполагалось, были расквартированы две тысячи вражеских солдат.Обладая превосходным летным мастерством, отвагой и вдохновляющим руководством, Крамер внес неизмеримый вклад в успех поставленной задачи и поддержал высшие традиции военно-морской службы США.

После пилотирования Крамер последовал за своим старшим братом в клиническую психологию в Хьюстонском университете. Когда он завершил стажировку в Медицинском отделении Техасского университета в 1959 году, он был нанят в Тринити доктором Фрэнсис Карп, в то время заведующим кафедрой психологии.

Джон У.Уоршем-младший, доктор философии, бывший директор аспирантуры по психологии в Тринити и ученик Крамера, написал ему эту дань уважения:

«Я вернулся в Тринити в 1960 году, чтобы получить степень магистра психологии, и Кен провел мой первый и лучший курс статистики. Он также помог мне стать первым ассистентом преподавателя психологии. Я покинул Тринити в 1961 году, чтобы продолжить обучение в докторантуре, и мы с Кеном снова встретились в Тринити в 1972 году. Между 1968 и 70 годами несколько отделений нового Университета штата Вашингтон. Медицинская школа, в том числе психиатрическая, располагалась на территории кампуса Тринити, когда строилась новая школа.Кен установил отношения сотрудничества с главным психологом доктором Элвином Бурштейном. При поддержке Drs. Джеймс Лори и Брюс Томас, Кен и Эл разработали степень магистра в области клинической (позже клинической / консультативной) психологии, которую будет присваивать и присуждать Тринити, используя обширный доступ медицинской школы к сообществу для получения опыта клинической практики и участия медицинской школы. психологи и психиатры в качестве руководителей и партнеров по исследованиям.

Они решили, что клинический психолог Тринити должен быть «человеком посередине», и Ал и Кен решили вытащить меня из психиатрии на факультет Тринити в 1972 году при поддержке Брюса Томаса, Гейл Майерс и Дункана Вимпресс.Затем Кен назначил меня директором клинической подготовки, а затем – директором аспирантуры по психологии, работаю полный рабочий день в Тринити и половину в психиатрии в U.T. Медицинский институт, как его тогда называли.

Эта программа, рожденная творческим воображением Кена Крамера, вскоре была расширена до двух лет и стала образцом для улучшения программ магистратуры по всему Техасу. Отношения с медицинской школой прекратились в середине 1980-х годов, и с этим программа закрылась. Более половины выпускников получили докторские степени в области психологии, медицины и права, а те, кто получил окончательную степень магистра, стали первыми лицензированными профессиональными консультантами, лидерами в новой клинической профессии в Техасе.Еще будучи в Тринити и будучи женатыми на Маргарет, они помогли Рози Кастро, матери Джулиана и Хоакина Кастро, стать более эффективным активистом. После выхода на пенсию Кен работал в Остине с прогрессивными законодателями. Затем он переехал на Гавайи, где в течение нескольких лет участвовал в соревнованиях по парусному спорту, а затем вернулся в Сан-Антонио, часто посещая мероприятия в Тринити со своей подругой Лендой Уиллер.

Его влияние на психологию в Техасе и на меня лично было глубоким и продолжительным.Ему было за 90, и многие его коллеги ушли, поэтому мне выпало обратить внимание на этого замечательного человека, поддержка которого так положительно изменила мою жизнь ».

Астро-навигационный калькулятор TAMAYA NC-2: Stephen A. Kramer Ltd.

Морской компас в деревянном ящике

Castle Antiques Haliburton

~ 152 $ ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Викторианская латунная стойка для секстанта и противовеса BY Dollond London England

Royal Pelican Antiques

1 800 долл. США

Sestrel Yacht Compass From The Brown Owl Дюнкерк Маленький корабль 1928

Sally Antiques

~ 123 $

Портативный навигационный компас Sestrel в корпусе

Sally Antiques

~ 375 $

Путешествующий телескоп Искусственная черепаха и серебро XIX в.Разрушение

Антиквариат из речных дубов

$ 495

Sestrel 6204 Морская латунная переборка корабля Компас Викторианский антиквариат c1900

Торговый центр Top Banana Antiques

$ 250

Медный метеорит Морские корабли Навигационные масляные фонари около 1890-х годов

Village Antiques LLC

$ 1 295

Пара навигационных фонарей по правому борту и левому борту

The Garrulous Goat

~ $ 633 ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Навигационный фонарь Perko из цельной латуни c.1930-е годы

Винтажный ящик

$ 275

Коллекция старинных парусных такелажных устройств. Начало 1900-х

Utiques Антиквариат

$ 859 ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Brown Brothers & Co Ltd из металлургического завода Rosebank Edinburgh Bronze Ships Wheel

Sally Antiques

~ 886 $

Нактоуз спасательной шлюпки ВМС США времен Второй мировой войны

Fenwood Studio

$ 208 со скидкой 15%

Ареометр Сайке, начало 1900 г.

This and That

~ 231 долл. США

Винтажная русская круглая логарифмическая линейка

T – Antiques

ПРЕДЛОЖЕНИЕ $ 88

Серебряный телескоп ХХ века на складной регулируемой подставке – красное дерево

Винтажный ящик

$ 450

Антикварная оптика Колесо для скиаскопии, линзы для проверки зрения, оптометрия

AppleMan

ПРЕДЛОЖЕНИЕ $ 339

Необычный португальский каменный раствор XIX века с ручкой

Антиквариат фиолетовых люстр

$ 249

Gerber Grapha Аналогов

Вечные инструменты и сокровища

$ 150

Hadley A31 UAH винтажная оправа для настройки линз – старше 60 лет

Bankrupt Fashion

$ 59 ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Винтажный счетчик монет Дауни Джонсона, механический ручной кривошип

Колин Рид Искусство и антиквариат

$ 495

Парижский барометр Giltwood XVIII века Термометр

Le Louvre French Antiques

ПРЕДЛОЖЕНИЕ $ 2,800

Мишени для проверки зрения

Timeless Tools and Treasures

$ 100

Antique Lemaire Fabricant Paris перламутровые оперные очки в оригинальном кожаном футляре

Kokodamamama

ПРЕДЛОЖЕНИЕ $ 99

Счетчик Remington Rand 1940-х годов с инструкцией по эксплуатации

Антиквариат и предметы коллекционирования Коппертон-Лейн

$ 40

Барометр в стиле Людовика XVI Giltwood, термометр с рисунком из гофрированной ленты

Le Louvre French Antiques

ПРЕДЛОЖЕНИЕ $ 2,200

Аппарат Sun Kraft, холодный кварц, ультрафиолетовый и озоновый – g

Hodge Podge Lodge – 1

$ 50

Винтажный набор для рассечения – инструменты научной лаборатории с сумкой

Антиквариат Оги

$ 10

Железные и латунные весы 19 века, 5 кг, Франция

Лувр, французский антиквариат

$ 1,180 ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Старинный викторианский Истлейкский шведский барометр Погодный прибор Адольф Ниман Вестерас

Premier-Antiques

$ 475

Термометр в форме железной сковороды от COOPER – Кухонные аксессуары – Винтажная кухня

Коллекционные предметы Openslate

$ 15

Антикварная медицинская мраморная ступка и бронзовый пестик из Португалии, XIX век

Антиквариат в виде фиолетовых люстр

$ 299

БОЛЬШОЙ 8-футовый магазин Слайд-правила Компания Рекламная часть

Фирменные товары Фрэнка

$ 875 ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Барометр с инкрустированным красным деревом Георга III

London City Antiques Limited

~ $ 1,669

Около 1928 г. Счетчик Kal San, настольный калькулятор, офисные принадлежности

Neatcurios

$ 110

Western Electric Тип 320 Взрывозащищенный телефон

Предметы коллекционирования Sweet C

$ 225

Маленький барометр-анероид из орехового дерева в викторианском стиле

London City Antiques Limited

~ 749 $

Метеостанция из тикового дерева Середина века, 1960-е годы

Eddy * s

ПРЕДЛОЖЕНИЕ $ 120

1970 Mueller Medical Instruments Co.Мини-пресс-папье из бронзы

GreatVintageStuff

$ 49

Зограф, ок. 1790 г., для просмотра изображений XVIII века

Ярмарка барометров

$ 740 ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Аптекарские весы из позолоченной бронзы и латуни с украшениями в виде дельфинов и змей

Le Louvre French Antiques

ПРЕДЛОЖЕНИЕ $ 1,850

Восточные весы опиума Антикварные викторианские 1890

Top Banana Antiques Mall

$ 265

Tom and Jerry The Astro-Nots – Большая маленькая книга Уитмена

Большой книжный магазин

ПРЕДЛОЖЕНИЕ $ 7

Астрокомпас времен Второй мировой войны

Антиквариат

$ 270

Английский Барометр из шпона красного дерева с фигурным рисунком Джошуа Ронкетти

Eron Johnson Antiques

1 500 долл. США

Бронзовое колесо корабля от Mactaggart, Scott & Co.Ltd. Из порта Мальты

Sally Antiques

~ 954 $

Старинный научный индикатор погоды Рекламный термометр Lehigh Coal Mining Navigation Company PA.

Антикварные сокровища Валзака

$ 375 ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Английская шкала из латуни и красного дерева середины XIX века от Bartlett & Son

Whitehall Antiques

750 долл. США

Почтовые весы эпохи 1970-х годов Triner

Hidden in the Hills

$ 35

Квадрант из латуни и черного дерева XIX века

Антиквариат VanBibber

$ 550

Карманный барометр в корпусе

Fine около 1870 г. Автор Thomas L.Эйнсли

Quelle Surprise Antiques

$ 395

Бинокулярный микроскоп Hensoldt Wetzlar 50285

My Vintage Wants LLC

$ 235

Винтажный пробоотборник для жидкости из нержавеющей стали Зонд для отбора проб жидкости в чашке, очень редкий, VG + 8 дюймов

Fay Wray Antiques

$ 35

Барометр-банджо из старинного ореха

London City Antiques Limited

~ 906 $

Винтажный бакелитовый телефон с плетеным шнуром – 30335

99 Curiosities Limited

$ 135

Медицинская ложка Гибсона

Cathcarts Antiques

$ 95

1940 RAF Авиационный навигационный курс и калькулятор воздушной скорости

Sally Antiques

~ 102 доллара США

Олово для зубного порошка Early Woodbury’s – Перт, Онтарио

Винтажный ящик

$ 125

Цилиндрическая логарифмическая линейка или калькулятор 1930 года

Ярмарка барометров

$ 665 ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Красивые старинные морские латунные корабли Машинный телеграф.

Голландская антикварная компания

$ 300

Самодиагностика для очков, очков

Ярмарка барометров

$ 235 ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Такси UBER в Крамер, ND

Есть ли Uber в г. Крамер, Северная Дакота?
Извините. Информация об услугах Uber в Крамер, Северная Дакота, была недоступна на момент последнего обновления.Цены обновлены 1829 дней назад . Обновите цены, чтобы узнать актуальные расценки Uber Крамер, Северная Дакота.

Как Вы оцените работу Uber в Крамер, Северная Дакота?

☆ ☆ ☆ ☆ ☆

Местные службы такси

Информация о такси пока недоступна

Оценить стоимость такси в Крамере

Последние оценки тарифов

Проверьте Uber такси тарифы Kramer, ND, используя калькулятор “ Убер Тарифы ”.

Воспользуйтесь нашим калькулятором тарифов на такси для расчета цен Uber в Kramer , включая uberPOOL, UberX, Uber POP, UberBLACK, UberSUV, UberXL, UberEXEC, UberLUX, UberTAXI, Uber WAV, Uber SELECT, Uber ASSIST, Uber PLUS, Uber GO, Uber , Убер WIFI.

Uber в г. Крамер, ND

Если посмотреть на примерные тарифы на Uber в Крамер, Боттино, Северная Дакота, США, – это выглядит довольно знакомо. Существует базовый тариф, плата за милю и плата за минуту.Кажется, что структуру ценообразования Вы знаете хорошо с тех намотанных километров в различных такси Крамер, Северная Дакота. Но на самом деле Uber Fare Estimator использует немного другую модель ценообразования. Такси Uber Крамер, Северная Дакота выставляют выставляют счет на оплату за милю при движении и за минуту – при простое такси. Тем не менее, тарифы Uber действительно лучше, чем такси в Крамер, Северная Дакота.

Также важно отметить, что вам не нужно давать чаевые водителю такси Uber. И большинство людей действительно дают чаевые своему таксисту Крамеру, штат Северная Дакота.

Если добавить чаевые к стоимости поездок других служб такси Крамер, Северная Дакота, то Uber выглядит как еще более выгодный вариант – значительно дешевле других тарифов на такси Крамер, Северная Дакота.

Оценщик тарифов на такси Uber Крамер, Северная Дакота, Калькулятор цен Uber Крамер, Северная Дакота, Тарифы на такси Uber Крамер, Северная Дакота, Оценщик цен на такси Uber Крамер, Северная Дакота, Калькулятор цен Uber Крамер, Северная Дакота

Калькулятор цен Uber Краков, Чейз, Висконсин Калькулятор цен Uber Kraemer, Chackbay, LA Калькулятор цен Uber Коюкук, AK Калькулятор цен Uber Коюк, AK Калькулятор цен Uber Kouts, IN