रैखिक समीकरण निकाय

गणित में, रैखिक समीकरणों की एक प्रणाली (या रैखिक प्रणाली) एक या एक से अधिक रैखिक समीकरणों का एक संग्रह है जिसमें समान चर (गणित) होते हैं। उदाहरण के लिए,
 * $$\begin{cases}

3x+2y-z=1\\ 2x-2y+4z=-2\\ -x+\frac{1}{2}y-z=0 \end{cases}$$ तीन चरों में तीन समीकरणों की एक प्रणाली है $x, y, z$. एक रेखीय प्रणाली का समाधान चर के मानों का एक असाइनमेंट है जैसे कि सभी समीकरण एक साथ संतुष्ट होते हैं। उपरोक्त सिस्टम को हल करने वाला एक समीकरण टपल द्वारा दिया गया है
 * $$(x,y,z)=(1,-2,-2),$$

क्योंकि यह तीनों समीकरणों को मान्य बनाता है। सिस्टम शब्द इंगित करता है कि समीकरणों को अलग-अलग के बजाय सामूहिक रूप से माना जाना चाहिए।

गणित में, रेखीय प्रणालियों का सिद्धांत रेखीय बीजगणित का आधार और मूलभूत हिस्सा है, एक ऐसा विषय जिसका उपयोग आधुनिक गणित के अधिकांश भागों में किया जाता है। समाधान खोजने के लिए कम्प्यूटेशनल कलन विधि संख्यात्मक रैखिक बीजगणित का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं, और अभियांत्रिकी, भौतिकी, रसायन विज्ञान, कंप्यूटर विज्ञान और अर्थशास्त्र में एक प्रमुख भूमिका निभाते हैं। एक गैर-रैखिक प्रणाली | गैर-रैखिक समीकरणों की प्रणाली अक्सर एक रैखिक प्रणाली (रैखिकीकरण देखें) द्वारा अनुमानित हो सकती है, एक अपेक्षाकृत जटिल प्रणाली के गणितीय मॉडल या कंप्यूटर सिमुलेशन बनाते समय एक सहायक तकनीक।

अक्सर, समीकरणों के गुणांक वास्तविक संख्या या जटिल संख्या होते हैं और संख्याओं के एक ही सेट में समाधान खोजे जाते हैं, लेकिन सिद्धांत और एल्गोरिदम किसी भी क्षेत्र (गणित) में गुणांक और समाधान के लिए लागू होते हैं। पूर्णांकों के वलय (गणित) जैसे अभिन्न डोमेन में समाधान के लिए, या अन्य बीजगणितीय संरचनाओं में, अन्य सिद्धांत विकसित किए गए हैं, एक वलय पर रैखिक समीकरण देखें। पूर्णांक रैखिक प्रोग्रामिंग सर्वोत्तम पूर्णांक समाधान (जब कई हैं) खोजने के तरीकों का एक संग्रह है। ग्रोबनर आधार सिद्धांत एल्गोरिदम प्रदान करता है जब गुणांक और अज्ञात बहुपद होते हैं। इसके अलावा उष्णकटिबंधीय ज्यामिति अधिक विदेशी संरचना में रैखिक बीजगणित का एक उदाहरण है।

तुच्छ उदाहरण
एक अज्ञात में एक समीकरण की प्रणाली
 * $$2x = 4$$

समाधान है
 * $$x = 2.$$

हालाँकि, एक रेखीय प्रणाली को आमतौर पर कम से कम दो समीकरणों के रूप में माना जाता है।

सरल गैर तुच्छ उदाहरण
सरलतम प्रकार की गैर-तुच्छ रैखिक प्रणाली में दो समीकरण और दो चर शामिल हैं:


 * $$\begin{alignat}{5}

2x &&\; + \;&& 3y &&\; = \;&& 6 & \\ 4x &&\; + \;&& 9y &&\; = \;&& 15&. \end{alignat}$$ ऐसी प्रणाली को हल करने की एक विधि इस प्रकार है। सबसे पहले, शीर्ष समीकरण को हल करें $$x$$ के अनुसार $$y$$:


 * $$x = 3 - \frac{3}{2}y.$$

अब प्रतिस्थापन (बीजगणित) एक्स के लिए इस अभिव्यक्ति को नीचे के समीकरण में:


 * $$4\left( 3 - \frac{3}{2}y \right) + 9y = 15.$$

इसका परिणाम एकल समीकरण में होता है जिसमें केवल चर शामिल होता है $$y$$. समाधान देता है $$y = 1$$, और इसे वापस समीकरण में प्रतिस्थापित करने के लिए $$x$$ पैदावार $$x = 3/2$$. यह विधि अतिरिक्त चर वाले सिस्टम के लिए सामान्यीकरण करती है (नीचे चरों का विलोपन देखें, या प्राथमिक बीजगणित पर लेख।)

सामान्य रूप
n चर (गणित) और गुणांक वाले m रैखिक समीकरणों की एक सामान्य प्रणाली को इस रूप में लिखा जा सकता है
 * $$\begin{cases}

a_{11} x_1 + a_{12} x_2 +\dots + a_{1n} x_n + b_1 = 0 \\ a_{21} x_1 + a_{22} x_2 + \dots + a_{2n} x_n + b_2 = 0 \\ \vdots\\ a_{m1} x_1 + a_{m2} x_2 + \dots + a_{mn} x_n + b_m = 0, \end{cases}$$ कहाँ पे $$x_1, x_2,\dots,x_n$$ अनजान हैं, $$a_{11},a_{12},\dots,a_{mn}$$ सिस्टम के गुणांक ऐसे हैं कि $$a_{11} + a_{12} + \dots + a_{mn}\neq 0 $$, तथा $$b_1,b_2,\dots,b_m$$ स्थिर पद हैं।

अक्सर गुणांक और अज्ञात वास्तविक संख्या या जटिल संख्याएं होती हैं, लेकिन पूर्णांक और परिमेय संख्याएं भी देखी जाती हैं, जैसे बहुपद और अमूर्त बीजगणितीय संरचना के तत्व।

वेक्टर समीकरण
एक अत्यंत उपयोगी दृश्य यह है कि प्रत्येक अज्ञात एक रेखीय संयोजन में स्तंभ सदिश के लिए भार है।

x_1\begin{bmatrix}a_{11}\\a_{21}\\ \vdots \\a_{m1}\end{bmatrix} + x_2\begin{bmatrix}a_{12}\\a_{22}\\ \vdots \\a_{m2}\end{bmatrix} + \dots + x_n\begin{bmatrix}a_{1n}\\a_{2n}\\ \vdots \\a_{mn}\end{bmatrix} +\begin{bmatrix}b_1\\b_2\\ \vdots \\b_m\end{bmatrix} = 0 $$ यह वेक्टर रिक्त स्थान (या अधिक सामान्यतः, मॉड्यूल (गणित)) की सभी भाषा और सिद्धांत को सहन करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, बाईं ओर सदिशों के सभी संभावित रैखिक संयोजनों के संग्रह को उनका विस्तार (रैखिक बीजगणित) कहा जाता है, और समीकरणों का समाधान ठीक तभी होता है जब दाएँ हाथ का सदिश उस विस्तार के भीतर होता है। यदि उस स्पैन के भीतर प्रत्येक वेक्टर में दिए गए बाएं हाथ वाले वैक्टर के रैखिक संयोजन के रूप में ठीक एक अभिव्यक्ति है, तो कोई भी समाधान अद्वितीय है। किसी भी घटना में, स्पैन में रैखिक रूप से स्वतंत्र वैक्टर का एक आधार (रैखिक बीजगणित) होता है जो वास्तव में एक अभिव्यक्ति की गारंटी देता है; और उस आधार पर सदिशों की संख्या (इसका आयाम (रैखिक बीजगणित)) m या n से बड़ा नहीं हो सकता, लेकिन यह छोटा हो सकता है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यदि हमारे पास एम स्वतंत्र वैक्टर हैं तो समाधान की गारंटी दी जाती है, भले ही दाईं ओर कोई भी हो, और अन्यथा गारंटी नहीं है।

मैट्रिक्स समीकरण
वेक्टर समीकरण फॉर्म के मैट्रिक्स (गणित) समीकरण के बराबर है
 * $$A\mathbf{x}=\mathbf{b} $$

जहां ए एक एम × एन मैट्रिक्स है, 'एक्स' एन प्रविष्टियों वाला कॉलम वेक्टर है, और 'बी' एम प्रविष्टियों वाला कॉलम वेक्टर है।

A= \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn} \end{bmatrix},\quad \mathbf{x}= \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_n \end{bmatrix},\quad \mathbf{b}= \begin{bmatrix} b_1 \\ b_2 \\ \vdots \\ b_m \end{bmatrix} $$ अवधि के आधार पर सदिशों की संख्या अब मैट्रिक्स के रैंक (रैखिक बीजगणित) के रूप में व्यक्त की जाती है।

समाधान सेट
एक रेखीय प्रणाली का एक समाधान चर के मानों का एक असाइनमेंट है x1, x2, ..., xn जैसे कि प्रत्येक समीकरण संतुष्ट है। सभी संभव हलों के समुच्चय (गणित) को हल समुच्चय कहा जाता है।

एक रैखिक प्रणाली तीन संभावित तरीकों में से किसी एक में व्यवहार कर सकती है:
 * 1) सिस्टम में 'अपरिमित रूप से कई समाधान' हैं।
 * 2) सिस्टम में एक ही अद्वितीय समाधान है।
 * 3) सिस्टम के पास कोई समाधान नहीं है।

ज्यामितीय व्याख्या
दो चर (x और y) वाली प्रणाली के लिए, प्रत्येक रैखिक समीकरण xy-कार्टेशियन समन्वय प्रणाली पर एक रेखा (गणित) निर्धारित करता है। क्योंकि एक रेखीय प्रणाली के समाधान को सभी समीकरणों को संतुष्ट करना चाहिए, समाधान सेट इन पंक्तियों का प्रतिच्छेदन (सेट सिद्धांत) है, और इसलिए या तो एक रेखा, एक बिंदु या खाली सेट है।

तीन चर के लिए, प्रत्येक रैखिक समीकरण त्रि-आयामी अंतरिक्ष में एक विमान (गणित) निर्धारित करता है, और समाधान सेट इन विमानों का प्रतिच्छेदन है। इस प्रकार समाधान सेट एक समतल, एक रेखा, एक बिंदु या खाली सेट हो सकता है। उदाहरण के लिए, चूंकि तीन समांतर तलों में एक उभयनिष्ठ बिंदु नहीं है, इसलिए उनके समीकरणों का हल समुच्चय खाली है; एक बिंदु पर प्रतिच्छेद करने वाले तीन तलों के समीकरणों का हल समुच्चय एकल बिंदु होता है; यदि तीन तल दो बिन्दुओं से होकर गुजरते हैं, तो उनके समीकरणों के कम से कम दो उभयनिष्ठ हल होते हैं; वास्तव में समाधान सेट अनंत है और इन बिंदुओं से गुजरने वाली सभी रेखाओं में समाहित है। n चरों के लिए, प्रत्येक रेखीय समीकरण n-आयामी स्थान|n-आयामी स्थान में एक hyperplane निर्धारित करता है। समाधान सेट इन हाइपरप्लेन का प्रतिच्छेदन है, और एक सपाट (ज्यामिति) है, जिसका कोई भी आयाम n से कम हो सकता है।

सामान्य व्यवहार
सामान्य तौर पर, एक रैखिक प्रणाली का व्यवहार समीकरणों की संख्या और अज्ञात की संख्या के बीच के संबंध से निर्धारित होता है। यहाँ, सामान्य तौर पर इसका मतलब है कि समीकरणों के गुणांकों के विशिष्ट मूल्यों के लिए एक अलग व्यवहार हो सकता है। पहले मामले में, समाधान सेट का आयाम सामान्य रूप से बराबर होता है n &minus; m, जहाँ n चरों की संख्या है और m समीकरणों की संख्या है।
 * सामान्य तौर पर, अज्ञात की तुलना में कम समीकरणों वाली प्रणाली के असीम रूप से कई समाधान होते हैं, लेकिन इसका कोई समाधान नहीं हो सकता है। इस तरह की प्रणाली को एक अनिर्धारित प्रणाली के रूप में जाना जाता है।
 * सामान्य तौर पर, समीकरणों और अज्ञातों की समान संख्या वाली प्रणाली का एक अनूठा समाधान होता है।
 * सामान्य तौर पर, अज्ञात से अधिक समीकरणों वाली प्रणाली का कोई समाधान नहीं होता है। ऐसी प्रणाली को एक अतिनिर्धारित प्रणाली के रूप में भी जाना जाता है।

निम्नलिखित चित्र दो चरों के मामले में इस ट्राइकोटॉमी को दर्शाते हैं:
 * {| border=0 cellpadding=5

पहली प्रणाली में असीमित रूप से कई समाधान हैं, अर्थात् नीली रेखा पर सभी बिंदु। दूसरी प्रणाली का एक अनूठा समाधान है, अर्थात् दो रेखाओं का प्रतिच्छेदन। तीसरी प्रणाली का कोई समाधान नहीं है, क्योंकि तीन रेखाएँ कोई सामान्य बिंदु साझा नहीं करती हैं।
 * width="150" align="center" | [[Image:One Line.svg|120px]]
 * width="150" align="center" | [[Image:Two Lines.svg|120px]]
 * width="150" align="center" | [[Image:Three Lines.svg|120px]]
 * align="center"| One equation
 * align="center"| Two equations
 * align="center"| Three equations
 * }
 * align="center"| Three equations
 * }

यह ध्यान में रखा जाना चाहिए कि ऊपर दी गई तस्वीरें केवल सबसे सामान्य मामला (सामान्य मामला) दिखाती हैं। यह संभव है कि दो समीकरणों और दो अज्ञातों की प्रणाली का कोई समाधान न हो (यदि दो रेखाएं समानांतर हैं), या तीन समीकरणों की प्रणाली और दो अज्ञात हल करने योग्य हैं (यदि तीन रेखाएं एक बिंदु पर प्रतिच्छेद करती हैं)।

रैखिक समीकरणों की एक प्रणाली सामान्य मामले से अलग व्यवहार करती है यदि समीकरण रैखिक स्वतंत्रता हैं, या यदि यह #संगतता है और इसमें अज्ञात से अधिक समीकरण नहीं हैं।

स्वतंत्रता
एक रेखीय प्रणाली के समीकरण स्वतंत्र होते हैं यदि कोई भी समीकरण बीजगणितीय रूप से दूसरों से प्राप्त नहीं किया जा सकता है। जब समीकरण स्वतंत्र होते हैं, तो प्रत्येक समीकरण में चरों के बारे में नई जानकारी होती है, और किसी भी समीकरण को हटाने से समाधान सेट का आकार बढ़ जाता है। रैखिक समीकरणों के लिए, तार्किक स्वतंत्रता वही है जो रैखिक स्वतंत्रता है।

उदाहरण के लिए, समीकरण
 * $$3x+2y=6\;\;\;\;\text{and}\;\;\;\;6x+4y=12$$

स्वतंत्र नहीं हैं - दो के कारक द्वारा स्केल किए जाने पर वे समान समीकरण होते हैं, और वे समान ग्राफ़ उत्पन्न करेंगे। यह रैखिक समीकरणों की प्रणाली में समानता का एक उदाहरण है।

अधिक जटिल उदाहरण के लिए, समीकरण
 * $$\begin{alignat}{5}

x &&\; - \;&& 2y &&\; = \;&& -1 & \\ 3x &&\; + \;&& 5y &&\; = \;&& 8 & \\ 4x &&\; + \;&& 3y &&\; = \;&& 7 & \end{alignat}$$ स्वतंत्र नहीं हैं, क्योंकि तीसरा समीकरण अन्य दो का योग है। वास्तव में, इन समीकरणों में से कोई भी अन्य दो से प्राप्त किया जा सकता है, और समाधान सेट को प्रभावित किए बिना समीकरणों में से किसी एक को हटाया जा सकता है। इन समीकरणों के ग्राफ़ तीन रेखाएँ हैं जो एक बिंदु पर प्रतिच्छेद करती हैं।

संगति
एक रैखिक प्रणाली असंगत है यदि इसका कोई हल नहीं है, और अन्यथा इसे सुसंगत कहा जाता है। जब प्रणाली असंगत होती है, तो समीकरणों से एक विरोधाभास प्राप्त करना संभव होता है, जिसे हमेशा बयान के रूप में फिर से लिखा जा सकता है 1.

उदाहरण के लिए, समीकरण
 * $$3x+2y=6\;\;\;\;\text{and}\;\;\;\;3x+2y=12$$

असंगत हैं। वास्तव में, पहले समीकरण को दूसरे से घटाकर और परिणाम के दोनों पक्षों को 1/6 से गुणा करके, हम प्राप्त करते हैं 1. xy-प्लेन पर इन समीकरणों के ग्राफ़ समानांतर (ज्यामिति) रेखाओं की एक जोड़ी हैं।

तीन रैखिक समीकरणों का असंगत होना संभव है, भले ही उनमें से कोई दो संगत हों। उदाहरण के लिए, समीकरण
 * $$\begin{alignat}{7}

x &&\; + \;&& y &&\; = \;&& 1 & \\ 2x &&\; + \;&& y &&\; = \;&& 1 & \\ 3x &&\; + \;&& 2y &&\; = \;&& 3 & \end{alignat}$$ असंगत हैं। पहले दो समीकरणों को एक साथ जोड़ने पर प्राप्त होता है 3x + 2y = 2, जिसे तीसरे समीकरण से उपज के लिए घटाया जा सकता है 1. इनमें से किन्हीं दो समीकरणों का एक उभयनिष्ठ हल है। एक ही घटना किसी भी संख्या के समीकरणों के लिए हो सकती है।

सामान्य तौर पर, विसंगतियां तब होती हैं जब एक प्रणाली में समीकरणों के बाएं हाथ के पक्ष रैखिक रूप से निर्भर होते हैं, और निरंतर शर्तें निर्भरता संबंध को संतुष्ट नहीं करती हैं। समीकरणों की एक प्रणाली जिसके बाएँ हाथ के पक्ष रैखिक रूप से स्वतंत्र होते हैं, हमेशा संगत होता है।

इसे दूसरे तरीके से रखते हुए, रोचे-कैपेली प्रमेय के अनुसार, समीकरणों की कोई भी प्रणाली (अतिनिर्धारित या अन्यथा) असंगत है यदि संवर्धित मैट्रिक्स का रैंक (रैखिक बीजगणित) गुणांक मैट्रिक्स के रैंक से अधिक है। यदि, दूसरी ओर, इन दो आव्यूहों की कोटि समान हैं, तो तंत्र में कम से कम एक हल होना चाहिए। समाधान अद्वितीय है अगर और केवल अगर रैंक चर की संख्या के बराबर है। अन्यथा सामान्य समाधान में k मुक्त पैरामीटर हैं जहाँ k चर और रैंक की संख्या के बीच का अंतर है; इसलिए ऐसे मामले में अनंत समाधान होते हैं। समीकरणों की एक प्रणाली का रैंक (यानी संवर्धित मैट्रिक्स का रैंक) कभी भी [चरों की संख्या] + 1 से अधिक नहीं हो सकता है, जिसका अर्थ है कि किसी भी संख्या में समीकरणों वाली प्रणाली को हमेशा एक प्रणाली में घटाया जा सकता है स्वतंत्र समीकरणों की संख्या जो अधिक से अधिक [चरों की संख्या] + 1 के बराबर है।

समानता
चर के समान सेट का उपयोग करने वाली दो रैखिक प्रणालियाँ समतुल्य हैं यदि दूसरी प्रणाली में प्रत्येक समीकरण को पहली प्रणाली में समीकरणों से बीजगणितीय रूप से प्राप्त किया जा सकता है, और इसके विपरीत। दो प्रणालियाँ समतुल्य हैं यदि या तो दोनों असंगत हैं या उनमें से प्रत्येक का प्रत्येक समीकरण दूसरे के समीकरणों का एक रैखिक संयोजन है। यह इस प्रकार है कि दो रैखिक प्रणालियां समतुल्य हैं यदि और केवल यदि उनके पास एक ही समाधान सेट है।

एक रैखिक प्रणाली को हल करना
रैखिक समीकरणों की प्रणाली को हल करने के लिए कई एल्गोरिदम हैं।

समाधान का वर्णन
जब समाधान सेट परिमित होता है, तो इसे एक तत्व में घटा दिया जाता है। इस मामले में, अद्वितीय समाधान को समीकरणों के एक अनुक्रम द्वारा वर्णित किया गया है, जिनके बाएँ हाथ के पक्ष अज्ञात के नाम हैं और दाएँ हाथ के पक्ष संबंधित मान हैं, उदाहरण के लिए $$(x=3, \;y=-2,\; z=6)$$. जब अज्ञात पर एक क्रम तय किया गया है, उदाहरण के लिए वर्णानुक्रमिक क्रम समाधान को मानों के वेक्टर स्थान के रूप में वर्णित किया जा सकता है, जैसे $$(3, \,-2,\, 6)$$ पिछले उदाहरण के लिए।

अनंत संख्या में समाधानों के साथ एक सेट का वर्णन करने के लिए, आमतौर पर कुछ चर को मुक्त (या स्वतंत्र, या पैरामीटर के रूप में) के रूप में नामित किया जाता है, जिसका अर्थ है कि उन्हें कोई भी मूल्य लेने की अनुमति है, जबकि शेष चर के मूल्यों पर निर्भर हैं। मुक्त चर।

उदाहरण के लिए, निम्नलिखित प्रणाली पर विचार करें:
 * $$\begin{alignat}{7}

x &&\; + \;&& 3y &&\; - \;&& 2z &&\; = \;&& 5 & \\ 3x &&\; + \;&& 5y &&\; + \;&& 6z &&\; = \;&& 7 & \end{alignat}$$ इस प्रणाली के समाधान को निम्नलिखित समीकरणों द्वारा वर्णित किया जा सकता है:
 * $$x=-7z-1\;\;\;\;\text{and}\;\;\;\;y=3z+2\text{.}$$

यहाँ z मुक्त चर है, जबकि x और y z पर निर्भर हैं। समाधान सेट में कोई भी बिंदु पहले z के लिए एक मान चुनकर प्राप्त किया जा सकता है, और फिर x और y के लिए संगत मानों की गणना करके।

प्रत्येक मुक्त चर समाधान स्थान को स्वतंत्रता की एक डिग्री (सांख्यिकी) देता है, जिसकी संख्या समाधान सेट के आयाम के बराबर होती है। उदाहरण के लिए, उपरोक्त समीकरण के लिए समाधान सेट एक रेखा है, क्योंकि पैरामीटर z के मान को निर्दिष्ट करके समाधान सेट में एक बिंदु चुना जा सकता है। उच्च क्रम का अनंत समाधान एक विमान या उच्च-आयामी सेट का वर्णन कर सकता है।

मुक्त चर के लिए अलग-अलग विकल्प एक ही समाधान सेट के अलग-अलग विवरण का कारण बन सकते हैं। उदाहरण के लिए, उपरोक्त समीकरणों के समाधान को वैकल्पिक रूप से निम्नानुसार वर्णित किया जा सकता है:
 * $$y=-\frac{3}{7}x + \frac{11}{7}\;\;\;\;\text{and}\;\;\;\;z=-\frac{1}{7}x-\frac{1}{7}\text{.}$$

यहाँ x मुक्त चर है, और y और z आश्रित हैं।

चर का उन्मूलन
रैखिक समीकरणों की प्रणाली को हल करने का सबसे सरल तरीका चरों को बार-बार हटाना है। इस विधि का वर्णन इस प्रकार किया जा सकता है:
 * 1) पहले समीकरण में, एक चर के लिए दूसरों के संदर्भ में हल करें।
 * 2) इस व्यंजक को शेष समीकरणों में प्रतिस्थापित करें। यह एक कम समीकरण और अज्ञात के साथ समीकरणों की एक प्रणाली उत्पन्न करता है।
 * 3) चरण 1 और 2 को तब तक दोहराएं जब तक कि सिस्टम एक रैखिक समीकरण में कम न हो जाए।
 * 4) इस समीकरण को हल करें, और तब तक बैक-विकल्प करें जब तक कि संपूर्ण समाधान न मिल जाए।

उदाहरण के लिए, निम्नलिखित प्रणाली पर विचार करें:
 * $$\begin{cases}

x+3y-2z=5\\ 3x+5y+6z=7\\ 2x+4y+3z=8 \end{cases}$$ एक्स के लिए पहला समीकरण हल करना देता है x = 5 + 2z - 3y, और इसे दूसरे और तीसरे समीकरण में लगाने से प्राप्त होता है
 * $$\begin{cases}

y=3z+2\\ y=\tfrac{7}{2}z+1 \end{cases}$$ चूँकि इन दोनों समीकरणों का LHS बराबर y है, जो समीकरणों के RHS को बराबर करता है। अब हमारे पास है:
 * $$\begin{align}

3z+2=\tfrac{7}{2}z+1\\ \Rightarrow z=2 \end{align} $$ दूसरे या तीसरे समीकरण में z = 2 को प्रतिस्थापित करने पर y = 8 प्राप्त होता है, और पहले समीकरण में y और z के मान x = -15 प्राप्त होते हैं। इसलिए, समाधान सेट आदेशित ट्रिपल है $$(x,y,z)=(-15,8,2) $$.

पंक्ति में कमी
पंक्ति में कमी (गाऊसी उन्मूलन के रूप में भी जाना जाता है) में, रैखिक प्रणाली को संवर्धित मैट्रिक्स के रूप में दर्शाया गया है:
 * $$\left[\begin{array}{rrr|r}

1 & 3 & -2 & 5 \\ 3 & 5 & 6 & 7 \\ 2 & 4 & 3 & 8 \end{array}\right]\text{.} $$ इस मैट्रिक्स को तब तक प्राथमिक पंक्ति संचालन का उपयोग करके संशोधित किया जाता है जब तक कि यह कम पंक्ति सोपानक रूप तक नहीं पहुंच जाता। तीन प्रकार के प्राथमिक पंक्ति संचालन हैं:
 * टाइप 1: दो पंक्तियों की स्थिति बदलें।
 * टाइप 2: एक पंक्ति को एक गैर-शून्य स्केलर (गणित) से गुणा करें।
 * प्रकार 3: एक पंक्ति में दूसरे का एक अदिश गुणक जोड़ें।

क्योंकि ये ऑपरेशन प्रतिवर्ती हैं, उत्पादित संवर्धित मैट्रिक्स हमेशा एक रैखिक प्रणाली का प्रतिनिधित्व करता है जो मूल के बराबर होता है।

संवर्धित मैट्रिक्स को पंक्ति-कम करने के लिए कई विशिष्ट एल्गोरिदम हैं, जिनमें से सबसे सरल गॉसियन उन्मूलन और गॉस-जॉर्डन उन्मूलन हैं। निम्नलिखित संगणना उपरोक्त मैट्रिक्स पर लागू गॉस-जॉर्डन उन्मूलन को दर्शाती है:
 * $$\begin{align}\left[\begin{array}{rrr|r}

1 & 3 & -2 & 5 \\ 3 & 5 & 6 & 7 \\ 2 & 4 & 3 & 8 \end{array}\right]&\sim \left[\begin{array}{rrr|r} 1 & 3 & -2 & 5 \\ 0 & -4 & 12 & -8 \\ 2 & 4 & 3 & 8 \end{array}\right]\sim \left[\begin{array}{rrr|r} 1 & 3 & -2 & 5 \\ 0 & -4 & 12 & -8 \\ 0 & -2 & 7 & -2 \end{array}\right]\sim \left[\begin{array}{rrr|r} 1 & 3 & -2 & 5 \\ 0 & 1 & -3 & 2 \\ 0 & -2 & 7 & -2 \end{array}\right] \\ &\sim \left[\begin{array}{rrr|r} 1 & 3 & -2 & 5 \\ 0 & 1 & -3 & 2 \\ 0 & 0 & 1 & 2 \end{array}\right]\sim \left[\begin{array}{rrr|r} 1 & 3 & -2 & 5 \\ 0 & 1 & 0 & 8 \\ 0 & 0 & 1 & 2 \end{array}\right]\sim \left[\begin{array}{rrr|r} 1 & 3 & 0 & 9 \\ 0 & 1 & 0 & 8 \\ 0 & 0 & 1 & 2 \end{array}\right]\sim \left[\begin{array}{rrr|r} 1 & 0 & 0 & -15 \\ 0 & 1 & 0 & 8 \\ 0 & 0 & 1 & 2 \end{array}\right].\end{align}$$ अंतिम मैट्रिक्स कम पंक्ति सोपानक रूप में है, और सिस्टम का प्रतिनिधित्व करता है, ,. चरों के बीजगणितीय विलोपन पर पिछले खंड में उदाहरण के साथ तुलना से पता चलता है कि ये दो विधियां वास्तव में समान हैं; अंतर यह है कि गणना कैसे लिखी जाती है।

क्रैमर का नियम
क्रैमर का नियम दो निर्धारकों के भागफल द्वारा दिए गए प्रत्येक चर के साथ रैखिक समीकरणों की एक प्रणाली के समाधान के लिए एक स्पष्ट सूत्र है। उदाहरण के लिए, सिस्टम का समाधान
 * $$\begin{alignat}{7}

x &\; + &\; 3y &\; - &\; 2z &\; = &\; 5 \\ 3x &\; + &\; 5y &\; + &\; 6z &\; = &\; 7 \\ 2x &\; + &\; 4y &\; + &\; 3z &\; = &\; 8 \end{alignat}$$ द्वारा दिया गया है

x=\frac {\, \begin{vmatrix}5&3&-2\\7&5&6\\8&4&3\end{vmatrix} \,} {\, \begin{vmatrix}1&3&-2\\3&5&6\\2&4&3\end{vmatrix} \,} ,\;\;\;\; y=\frac {\, \begin{vmatrix}1&5&-2\\3&7&6\\2&8&3\end{vmatrix} \,} {\, \begin{vmatrix}1&3&-2\\3&5&6\\2&4&3\end{vmatrix} \,} ,\;\;\;\; z=\frac {\, \begin{vmatrix}1&3&5\\3&5&7\\2&4&8\end{vmatrix} \,} {\, \begin{vmatrix}1&3&-2\\3&5&6\\2&4&3\end{vmatrix} \,}. $$ प्रत्येक चर के लिए, भाजक गुणांक के मैट्रिक्स का निर्धारक होता है, जबकि अंश एक मैट्रिक्स का निर्धारक होता है जिसमें एक स्तंभ को निरंतर शर्तों के वेक्टर द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है।

यद्यपि क्रैमर का नियम सैद्धांतिक रूप से महत्वपूर्ण है, बड़े आव्यूहों के लिए इसका बहुत कम व्यावहारिक मूल्य है, क्योंकि बड़े निर्धारकों की गणना कुछ बोझिल है। (वास्तव में, बड़े निर्धारकों को पंक्ति में कमी का उपयोग करके सबसे आसानी से गणना की जाती है।) इसके अलावा, क्रैमर के नियम में बहुत कम संख्यात्मक गुण होते हैं, जो इसे छोटी प्रणालियों को मज़बूती से हल करने के लिए अनुपयुक्त बनाता है, जब तक कि संचालन असीमित सटीकता के साथ तर्कसंगत अंकगणित में नहीं किया जाता है।

मैट्रिक्स समाधान
यदि समीकरण प्रणाली मैट्रिक्स रूप में व्यक्त की जाती है $$A\mathbf{x}=\mathbf{b}$$, संपूर्ण समाधान सेट को मैट्रिक्स रूप में भी व्यक्त किया जा सकता है। यदि मैट्रिक्स A वर्गाकार है (इसमें m पंक्तियाँ और n = m स्तंभ हैं) और इसकी पूर्ण रैंक है (सभी m पंक्तियाँ स्वतंत्र हैं), तो सिस्टम द्वारा दिया गया एक अनूठा समाधान है


 * $$\mathbf{x}=A^{-1}\mathbf{b}$$

कहाँ पे $$A^{-1}$$ ए का मैट्रिक्स व्युत्क्रम है। अधिक आम तौर पर, भले ही एम = एन या नहीं और ए के रैंक की परवाह किए बिना, सभी समाधान (यदि कोई मौजूद हैं) ए के मूर-पेनरोज़ व्युत्क्रम का उपयोग करके दिए गए हैं, निरूपित $$A^+$$, निम्नलिखित नुसार:


 * $$\mathbf{x}=A^+ \mathbf{b} + \left(I - A^+ A\right)\mathbf{w}$$

कहाँ पे $$\mathbf{w}$$ नि: शुल्क मापदंडों का एक वेक्टर है जो सभी संभव n × 1 वैक्टरों की सीमा में है। किसी भी समाधान के अस्तित्व के लिए एक आवश्यक और पर्याप्त शर्त यह है कि संभावित समाधान का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है $$\mathbf{w}=\mathbf{0}$$ संतुष्ट करना $$A\mathbf{x}=\mathbf{b}$$ - वह है वह $$AA^+ \mathbf{b}=\mathbf{b}.$$ यदि यह स्थिति लागू नहीं होती है, तो समीकरण प्रणाली असंगत है और इसका कोई हल नहीं है। यदि स्थिति बनी रहती है, तो सिस्टम सुसंगत है और कम से कम एक समाधान मौजूद है। उदाहरण के लिए, उपर्युक्त मामले में जिसमें A वर्गाकार है और पूर्ण रैंक का है, $$A^+$$ बस बराबर है $$A^{-1}$$ और सामान्य समाधान समीकरण को सरल करता है
 * $$\mathbf{x}=A^{-1}\mathbf{b} + \left(I - A^{-1}A\right)\mathbf{w} = A^{-1}\mathbf{b} + \left(I-I\right)\mathbf{w} = A^{-1}\mathbf{b}$$

जैसा कि पहले कहा गया है, जहां $$\mathbf{w}$$ पूरी तरह से समाधान से बाहर हो गया है, केवल एक ही समाधान बचा है। हालांकि अन्य मामलों में, $$\mathbf{w}$$ बनी हुई है और इसलिए मुक्त पैरामीटर वेक्टर के संभावित मानों की अनंतता है $$\mathbf{w}$$ समीकरण के समाधान की अनंतता दें।

अन्य तरीके
जबकि तीन या चार समीकरणों की प्रणालियों को आसानी से हाथ से हल किया जा सकता है (क्रेकोवियन देखें), कंप्यूटर अक्सर बड़ी प्रणालियों के लिए उपयोग किए जाते हैं। रैखिक समीकरणों की एक प्रणाली को हल करने के लिए मानक एल्गोरिथ्म कुछ संशोधनों के साथ गॉसियन विलोपन पर आधारित है। सबसे पहले, छोटी संख्याओं से विभाजन से बचना आवश्यक है, जिससे गलत परिणाम हो सकते हैं। यह आवश्यक होने पर समीकरणों को पुनर्क्रमित करके किया जा सकता है, एक प्रक्रिया जिसे धुरी तत्व के रूप में जाना जाता है। दूसरे, एल्गोरिथम वास्तव में गॉसियन उन्मूलन नहीं करता है, लेकिन यह मैट्रिक्स ए के एलयू अपघटन की गणना करता है। यह ज्यादातर एक संगठनात्मक उपकरण है, लेकिन यह बहुत तेज है अगर किसी को एक ही मैट्रिक्स ए के साथ कई प्रणालियों को हल करना है लेकिन विभिन्न वैक्टर ' बी'।

यदि मैट्रिक्स ए में कुछ विशेष संरचना है, तो इसका उपयोग तेज या अधिक सटीक एल्गोरिदम प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक सममित मैट्रिक्स सकारात्मक-निश्चित मैट्रिक्स मैट्रिक्स वाले सिस्टम को चॉल्स्की अपघटन के साथ दोगुनी तेजी से हल किया जा सकता है। लेविंसन पुनरावर्तन Toeplitz मैट्रिक्स के लिए एक तेज़ तरीका है। कई शून्य तत्वों (तथाकथित विरल मैट्रिक्स) के साथ मेट्रिसेस के लिए भी विशेष तरीके मौजूद हैं, जो अक्सर अनुप्रयोगों में दिखाई देते हैं।

बहुत बड़ी प्रणालियों के लिए अक्सर एक पूरी तरह से अलग दृष्टिकोण लिया जाता है, जो अन्यथा बहुत अधिक समय या स्मृति लेगा। विचार यह है कि समाधान के प्रारंभिक सन्निकटन के साथ शुरू किया जाए (जिसका बिल्कुल भी सटीक होना जरूरी नहीं है), और इस सन्निकटन को कई चरणों में बदलकर इसे वास्तविक समाधान के करीब लाना है। एक बार सन्निकटन पर्याप्त रूप से सटीक होने के बाद, इसे सिस्टम का समाधान माना जाता है। यह पुनरावृत्ति विधियों के वर्ग की ओर जाता है। कुछ विरल मेट्रिसेस के लिए, यादृच्छिकता की शुरूआत पुनरावृत्त विधियों की गति में सुधार करती है। समीकरणों की रैखिक प्रणालियों के लिए एक क्वांटम एल्गोरिथम भी है।

सजातीय प्रणाली
रैखिक समीकरणों की एक प्रणाली सजातीय है यदि सभी स्थिर शब्द शून्य हैं:
 * $$\begin{alignat}{7}

a_{11} x_1 &&\; + \;&& a_{12} x_2 &&\; + \cdots + \;&& a_{1n} x_n &&\; = \;&&& 0 \\ a_{21} x_1 &&\; + \;&& a_{22} x_2 &&\; + \cdots + \;&& a_{2n} x_n &&\; = \;&&& 0 \\ &&      &&            &&              &&  &&   \vdots\;\  &&&  \\ a_{m1} x_1 &&\; + \;&& a_{m2} x_2 &&\; + \cdots + \;&& a_{mn} x_n &&\; = \;&&& 0. \\ \end{alignat}$$ एक सजातीय प्रणाली फॉर्म के मैट्रिक्स समीकरण के बराबर है
 * $$A\mathbf{x}=\mathbf{0}$$

जहां ए एक है m × n मैट्रिक्स, x n प्रविष्टियों वाला एक कॉलम वेक्टर है, और 0 m प्रविष्टियों वाला शून्य वेक्टर है।

सजातीय समाधान सेट
प्रत्येक सजातीय प्रणाली में कम से कम एक समाधान होता है, जिसे शून्य (या तुच्छ) समाधान के रूप में जाना जाता है, जो प्रत्येक चर के लिए शून्य का मान निर्दिष्ट करके प्राप्त किया जाता है। यदि सिस्टम में एक गैर-एकवचन मैट्रिक्स है ($det(A) ≠ 0$) तो यह भी एकमात्र समाधान है। यदि सिस्टम में एक विलक्षण मैट्रिक्स है तो अनंत संख्या में समाधानों के साथ एक समाधान सेट है। इस समाधान सेट में निम्नलिखित अतिरिक्त गुण हैं: ये वास्तव में आर के यूक्लिडियन उप-समूह होने के लिए समाधान सेट के लिए आवश्यक गुण हैंएन. विशेष रूप से, सजातीय प्रणाली के लिए सेट समाधान संबंधित मैट्रिक्स ए के कर्नेल (मैट्रिक्स) के समान होता है। एक सजातीय प्रणाली के लिए संख्यात्मक समाधान एक विलक्षण मूल्य अपघटन के साथ पाया जा सकता है # सजातीय रैखिक समीकरणों को हल करना।
 * 1) यदि यू और वी एक सजातीय प्रणाली के समाधान का प्रतिनिधित्व करने वाले दो वेक्टर (गणित) हैं, तो वेक्टर योग u + v व्यवस्था का समाधान भी है।
 * 2) यदि यू एक वेक्टर है जो एक सजातीय प्रणाली के समाधान का प्रतिनिधित्व करता है, और आर कोई स्केलर (गणित) है, तो ''आर'यू भी सिस्टम का एक समाधान है।

गैर-सजातीय प्रणालियों से संबंध
एक रेखीय प्रणाली के समाधान और संबंधित सजातीय प्रणाली के समाधान के बीच घनिष्ठ संबंध है:
 * $$A\mathbf{x}=\mathbf{b}\qquad \text{and}\qquad A\mathbf{x}=\mathbf{0}.$$

विशेष रूप से, यदि पी रैखिक प्रणाली का कोई विशिष्ट समाधान है Ax = b, तो पूरे समाधान सेट को इस रूप में वर्णित किया जा सकता है
 * $$\left\{ \mathbf{p}+\mathbf{v} : \mathbf{v}\text{ is any solution to }A\mathbf{x}=\mathbf{0} \right\}.$$

ज्यामितीय रूप से, यह कहता है कि समाधान के लिए निर्धारित है Ax = b के लिए निर्धारित समाधान का अनुवाद (ज्यामिति) है Ax = 0. विशेष रूप से, पहली प्रणाली के लिए फ्लैट (ज्यामिति) सदिश पी द्वारा सजातीय प्रणाली के लिए यूक्लिडियन उप-स्थान का अनुवाद करके प्राप्त किया जा सकता है।

यह तर्क केवल तभी लागू होता है जब system Ax = b कम से कम एक समाधान है। यह तब होता है जब वेक्टर बी रैखिक परिवर्तन  ए  की छवि (गणित) में निहित होता है।

यह भी देखें
• Arrangement of hyperplanes

• Iterative refinement

• Coates graph

• LAPACK (the free standard package to solve linear equations numerically; available in Fortran, C, C++)

• Linear equation over a ring

• Linear least squares

• Matrix decomposition

• Matrix splitting

• NAG Numerical Library (NAG Library versions of LAPACK solvers)

• Rybicki Press algorithm

• Simultaneous equations

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