Ich glaube, wir reden aneinander vorbei.
wir reden nicht aneinander vorbei, ich habe verstanden was du mir gesagt hast. ich habe verstanden dass der nullvektor das lgs löst (wie jedes homogene). was ich suche, ist was für die parameter gelten muss.
hier schreibt wolfram auch nichts davon, dass a=1 sein muss, damit die dinger la werden. stattdessen spuckt es die triviale lösung aus: nimm jeden vektor null mal, wenn du den nullvektor linear kombinieren möchtest. das ist nicht das was mich interessiert (und sonderlich spannend ist diese grandiose einsicht auch nicht
).
ich sehe natürlich auch sofort dass ich alle parameter 0 wählen kann um einen nichttrivialen kern zu bekommen. wenn ich mich recht entsinne, konnte man in maple ein lgs eingeben und den kompletten gaussalgorithmus durchführen lassen. also so wie man es meistens nicht macht wenn man händisch rechnet. wenn man den gaussalgorithmus mit einem inhomogenen system bis zum schluß macht, steht ja links die einheitsmatrix, daneben der kern und auf der rechten seite die lösungen (wenns keine quadratische matrix war oder wenn spalten la waren muss man halt je nach dimension die vektoren des kerns noch mit lu einheitsvektoren verlängern um die komplette antwort zu bekommen). das was da auf der diagonalen übrig geblieben wäre, ehe man die zeilen durch das pivotelement teilt, ist das was mich damals interessierte als ich die frage gepostet habe. wenn ich das lgs nur auf row echelon form bringe (also der punkt an dem man den gaussalgorithmus meistens abbricht und anfängt rückwärts einzusetzen), steht in der letzten zeile (((a-1)b-a)c-ab)d-a*b*c=0 und daher kann ich dann sagen d=a*b*c/(((a-1)b-a)c-ab). und ich weiss dann halt, für das was ich brauche, muss d >= a*b*c/(((a-1)b-a)c-ab) gelten, sonst brauch ich garnicht loslegen.
ist jetzt eh egal. die sache hat sich erledigt, den teil habe ich fertig gerechnet
Falls das Problem nicht klar ist, wäre es hilfreich zu wissen, was du überhaupt machen willst. Der Notation von der letzten Seite zu urteilen, möchtest du ein (alle) Tupel (a,b,c,d) finden, sodass die Matrix invertierbar (bzw. trivialen Kern) hat. Das ginge z.B. auch in dem du die Determinante berechnest (wie weiter oben geschrieben).. Nun schreibst du was von Schlupfvariablen und Simplexalgorithmus. Vermutlich geht es also um eine lineare Optimierungsaufgabe (, obwohl du keine Zielfunktion hast?). Die Schlupfvariablen brauchst du, um das System in Standardform zu bringen (also um die meisten Ungleichungen loszuwerden). Mein Wissen über den Simplexalgrorithmus ist aber zugegebenermaßen etwas eingerostet. Ich durfte den Kram mal vor ner Weile programmieren. Ich kann mich nur noch daran erinnern, dass das ein Haufen Arbeit war.
Edit. Ansonsten wenn die Frage anspruchsvoller ist, gibt es auch richtige Mathe-Foren (matheplanet, math.stackexchange).
die det interessiert nicht, in meinem fall wird die matrix nie singulär. und sonst kann ich mit der det keine sinnvollen informationen herausholen. ich hab vom simplex geschrieben, weil ich soetwas ähnliches machen muss. einfach nur den simplex drüberjagen geht leider nicht, weil ich eben keine vernünftige zielfunktion habe. ich hab lineare und nichtlineare optimierung gehört und ich habe eine idee die vielleicht funktionieren könnte. ich muss halt jemand der echte ahnung hat in der fakultät drauf ansprechen, bevor ich mir mühe mach und sowieso käse bei rauskommt
aber ich hab da schon jemand im auge, der wird mir helfen.
wie gesagt, mich interessiert nicht der kern der matrix. in echt sind das sowieso alles ungleichungen. ich muss gleichungen herleiten die simultan gelten müssen, dazu muss ich wissen was für die parameter mindestens gelten muss um das ganze zu beschleunigen. natürlich kann ich zehntausendmal den gaussalgorithmus durchführen (landau n^3), aber das ganze wird performanter wenn ich nur ein paar wenige multiplikationen in der art a*b*c/(((a-1)b-a)c-ab) habe um schon direkt ein abbruchkriterium zu haben. und da das system quasi in echtzeit laufen muss (noch utopischeres ziel
), fange ich halt gleich mit nem "vernünftigen" ansatz an.