Сообщение исследование системы линейных уравнений на совместность различными способами

Обновлено: 08.07.2024

Инструкция . Для получения онлайн решения необходимо выбрать Результат исследования сохраняется в формате Word и Excel (см. пример решения).

Классификация систем линейных уравнений

Системы линейных неоднородных уравнений (количество переменных равно количеству уравнений, m = n ).
Произвольные системы линейных неоднородных уравнений ( m > n или m n ). .

Определение. Две системы называются эквивалентными, если решение первой является решением второй и наоборот.

Определение. Система, имеющая хотя бы одно решение, называется совместной. Система, не имеющая ни одного решения, называется несовместной.

Определение. Система, имеющая единственное решение, называется определенной, а имеющая более одного решения – неопределенной.

Исследовать систему линейных агебраических уравнений (СЛАУ) на совместность означает выяснить, есть у этой системы решения, или же их нет. Ну и если решения есть, то указать сколько их.

Нам понадобятся сведения из темы "Система линейных алгебраических уравнений. Основные термины. Матричная форма записи". В частности, нужны такие понятия, как матрица системы и расширенная матрица системы, поскольку именно на них опирается формулировка теоремы Кронекера-Капелли. Как обычно, матрицу системы будем обозначать буквой $A$, а расширенную матрицу системы – буквой $\widetilde$.

Система линейных алгебраических уравнений совместна тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы системы, т.е. $\rang A=\rang\widetilde$.

Следствие из теоремы Кронекера-Капелли

Заметьте, что сформулированная теорема и следствие из неё не указывают, как найти решение СЛАУ. С их помощью можно лишь выяснить, существуют эти решения или нет, а если существуют – то сколько.

Исследовать СЛАУ $ \left \ & -3x_1+9x_2-7x_3=17;\\ & -x_1+2x_2-4x_3=9;\\ & 4x_1-2x_2+19x_3=-42. \end\right.$ на совместность. Если СЛАУ совместна, указать количество решений.

Чтобы выяснить наличие решений заданной СЛАУ, используем теорему Кронекера-Капелли. Нам понадобятся матрица системы $A$ и расширенная матрица системы $\widetilde$, запишем их:

Способ №1. Вычисление рангов по определению.

Согласно определению, ранг – это наивысший порядок миноров матрицы, среди которых есть хоть один, отличный от нуля. Обычно исследование начинают с миноров первого порядка, но здесь удобнее приступить сразу к вычислению минора третьего порядка матрицы $A$. Элементы минора третьего порядка находятся на пересечении трёх строк и трёх столбцов рассматриваемой матрицы. Так как матрица $A$ содержит всего 3 строки и 3 столбца, то минор третьего порядка матрицы $A$ – это определитель матрицы $A$, т.е. $\Delta A$. Для вычисления определителя применим формулу №2 из темы "Формулы для вычисления определителей второго и третьего порядков":

$$ \Delta A=\left| \begin -3 & 9 & -7 \\ -1 & 2 & -4 \\ 4 & -2 & 19 \end \right|=-21. $$

Итак, есть минор третьего порядка матрицы $A$, который не равен нулю. Минор четвёртого порядка составить невозможно, так как для него требуется 4 строки и 4 столбца, а в матрице $A$ всего 3 строки и 3 столбца. Итак, наивысший порядок миноров матрицы $A$, среди которых есть хотя бы один не равный нулю, равен 3. Следовательно, $\rang A=3$.

Задача решена. Какие недостатки и преимущества имеет данный способ? Для начала поговорим о плюсах. Во-первых, нам понадобилось найти всего один определитель. После этого мы сразу сделали вывод о количестве решений. Обычно в стандартных типовых расчётах даются системы уравнений, которые содержат три неизвестных и имеют единственное решение. Для таких систем данный метод очень даже удобен, ибо мы заранее знаем, что решение есть (иначе примера не было бы в типовом расчёте). Т.е. нам остаётся только показать наличие решения наиболее быстрым способом. Во-вторых, вычисленное значение определителя матрицы системы (т.е. $\Delta A$) пригодится после: когда станем решать заданную систему методом Крамера или с помощью обратной матрицы.

Однако метод вычисления ранга по определению нежелательно применять, если матрица системы $A$ является прямоугольной. В этом случае лучше применить второй метод, о котором пойдёт речь ниже. Кроме того, если $\Delta A=0$, то мы ничего не сможем сказать о количестве решений заданной неоднородной СЛАУ. Может, СЛАУ имеет бесконечное количество решений, а может – ни одного. Если $\Delta A=0$, то требуется дополнительное исследование, которое зачастую является громоздким.

Подводя итог сказанному, отмечу, что первый способ хорош для тех СЛАУ, у которых матрица системы квадратна. При этом сама СЛАУ содержит три или четыре неизвестных и взята из стандартных типовых расчетов или контрольных работ.

Способ №2. Вычисление ранга методом элементарных преобразований.

Какие преимущества второго способа? Главное преимущество – это его универсальность. Нам совершенно неважно, является ли матрица системы квадратной или нет. Кроме того, мы фактически провели преобразования прямого хода метода Гаусса. Осталось лишь пару действий, и мы смогли бы получить решение данной СЛАУ. Честно говоря, второй способ нравится мне более первого, но выбор – это дело вкуса.

Ответ: Заданная СЛАУ совместна и определена.

$$ \left( \begin 1 & -1 & 2 & -1\\ -1 & 2 & -3 & 3 \\ 2 & -3 & 5 & -4 \\ 3 & -2 & 5 & 1 \\ 2 & -1 & 3 & 2 \end \right) \begin \phantom\\r_2+r_1\\r_3-2r_1\\ r_4-3r_1\\r_5-2r_1\end\rightarrow \left( \begin 1 & -1 & 2 & -1\\ 0 & 1 & -1 & 2 \\ 0 & -1 & 1 & -2 \\ 0 & 1 & -1 & 4 \\ 0 & 1 & -1 & 4 \end \right) \begin \phantom\\\phantom\\r_3-r_2\\ r_4-r_2\\r_5+r_2\end\rightarrow\\ $$ $$ \rightarrow\left( \begin 1 & -1 & 2 & -1\\ 0 & 1 & -1 & 2 \\ 0 & 0 & 0 & 2 \\ 0 & 0 & 0 & 2 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \end \right) \begin \phantom\\\phantom\\\phantom\\ r_4-r_3\\\phantom\end\rightarrow \left( \begin 1 & -1 & 2 & -1\\ 0 & 1 & -1 & 2 \\ 0 & 0 & 0 & 2 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \end \right) $$

Расширенная матрица системы приведена к ступенчатому виду. Ранг ступенчатой матрицы равен количеству её ненулевых строк, поэтому $\rang\widetilde=3$. Матрица $A$ (до черты) тоже приведена к ступенчатому виду, и ранг её равен 2, $\rang=2$.

Ответ: система несовместна.

Приводим расширенную матрицу системы к ступенчатому виду:

$$ \left( \begin 2 & 0 & 7 & -5 & 11 & 42\\ 1 & -2 & 3 & 0 & 2 & 17 \\ -3 & 9 & -11 & 0 & -7 & -64 \\ -5 & 17 & -16 & -5 & -4 & -90 \\ 7 & -17 & 23 & 0 & 15 & 132 \end \right) \overset> $$ $$ \rightarrow\left( \begin 1 & -2 & 3 & 0 & 2 & 17\\ 2 & 0 & 7 & -5 & 11 & 42\\ -3 & 9 & -11 & 0 & -7 & -64\\ -5 & 17 & -16 & -5 & -4 & -90 \\ 7 & -17 & 23 & 0 & 15 & 132 \end \right) \begin \phantom\\ r_2-2r_1 \\r_3+3r_1 \\ r_4+5r_1 \\ r_5-7r_1 \end \rightarrow \left( \begin 1 & -2 & 3 & 0 & 2 & 17\\ 0 & 4 & 1 & -5 & 7 & 8\\ 0 & 3 & -2 & 0 & -1 & -13\\ 0 & 7 & -1 & -5 & 6 & -5 \\ 0 & -3 & 2 & 0 & 1 & 13 \end \right) \begin \phantom\\ \phantom\\4r_3+3r_2 \\ 4r_4-7r_2 \\ 4r_5+3r_2 \end \rightarrow $$ $$ \rightarrow\left( \begin 1 & -2 & 3 & 0 & 2 & 17\\ 0 & 4 & 1 & -5 & 7 & 8\\ 0 & 0 & -11 & 15 & -25 & -76\\ 0 & 0 & -11 & 15 & -25 & -76 \\ 0 & 0 & 11 & -15 & 25 & 76 \end \right) \begin \phantom\\ \phantom\\\phantom \\ r_4-r_3 \\ r_5+r_2 \end \rightarrow \left( \begin 1 & -2 & 3 & 0 & 2 & 17\\ 0 & 4 & 1 & -5 & 7 & 8\\ 0 & 0 & -11 & 15 & -25 & -76\\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \end \right) $$

Мы привели расширенную матрицу системы и саму матрицу системы к ступенчатому виду. Ранг расширенной матрицы системы равен трём, ранг матрицы системы также равен трём. Так как система содержит $n=5$ неизвестных, т.е. $\rang\widetilde=\rang\lt$, то согласно пункту №2 следствия из теоремы Кронекера-Капелли данная система является неопределённой, т.е. имеет бесконечное количество решений.

Ответ: система является неопределённой.

Во второй части мы разберём примеры, которые нередко включают в типовые расчёты или контрольные работы по высшей математике: исследование на совместность и решение СЛАУ в зависимости от значений параметров, входящих в неё.

В данной статье мы расскажем о методах, видах, условиях и определениях исследований решений систем линейных уравнений, что такое метод Кронекера-Капели, а также приведем примеры.

Общие сведения (определения, условия, методы, виды)

Системы линейных алгебраических уравнений с n неизвестными могут иметь:

единственное решение;
бесконечное множество решение (неопределенные СЛАУ);
ни одного решения (несовместные СЛАУ).

Система x + y + z = 1 2 x + 2 y + 2 z = 3 не имеет решений, поэтому она несовместна.

Система x + y = 1 2 x + 7 y = - 3 имеет единственное решение x = 2 ; y = 1 .

Система x + y = 1 2 x + 2 y = 2 3 x + 3 y = 3 имеет бесконечное множество решений x = t y = 1 - t при - ∞ t ∞ .

Перед решением системы уравнений необходимо исследовать систему, т.е. ответить на следующие вопросы:

Совместна ли система?
Если система совместна, то, какое количество решений она имеет — одно или несколько?
Как найти все решения?

Если система малоразмерна при m = n , то ответить на поставленные вопросы можно при помощи метода Крамера:

если основной определитель системы, то система совместна и имеет единственное решение, которое вычисляется методом Крамера;
если, и один из вспомогательных определителей, то система не является совместной, т.е. не имеет решений;
если и все, и один из коэффициентов СЛАУ, то система не является определенной и имеет бесконечное множество решений.

Ранг матрицы и его свойства

Бывают случаи, которые выбиваются из представленных вариантов решения СЛАУ, например, линейные уравнения с большим количеством уравнений и неизвестных.

Для такого варианта решения существует ранг матрицы, который представляет собой алгоритм действий в случае решения системы матрицы, когда

В математике выделяют следующие подходы к определению ранга матрицы:

при помощи понятия линейной зависимости/независимости строк/столбцов матрицы. Ранг равен максимальному количеству независимых строк (столбцов) матрицы
при помощи понятия минора матрицы в качестве наивысшего порядка минора, который отличается от нуля. Минор матрицы порядка k — определитель k-го порядка, составленный из элементов, которые стоят на пересечении вычеркиваемых k-строк и k-столбцов матрицы;
при помощи метода Гаусса. По завершении прямого хода ранг матрицы равняется количеству ненулевых строк.

Обозначение ранга матрицы: r ( A ) , r g ( A ) , r A .

Свойства ранга матрицы:

квадратная невырожденная матрица обладает рангом, который отличается от нуля;
если транспонировать матрицу, то ранг матрицы не изменяется;
если поменять местами 2 параллельные строки или 2 параллельных столбца, ранг матрицы не изменяется;
при удалении нулевого столбца или строки ранг матрицы не изменяется;
ранг матрицы не изменяется, если удалить строку или столбец, которые являются линейной комбинацией других строк;
при умножении все элементов строки/столбца на число k н е р а в н о н у л ю ранг матрицы не изменяется;
ранг матрицы не больше меньшего из ее размеров: r ( А ) ≤ m i n ( m ; n ) ;
когда все элементы матрицы равны нулю, то только тогда r ( A ) = 0 .

А 1 = 1 1 1 2 2 2 3 3 3 , B 1 = 1 0 0 0 0 0

r ( A 1 ) = 1 , r ( B 1 ) = 1

А 2 = 1 2 3 4 0 5 6 7 0 0 0 0 ; В 2 = 1 1 3 1 2 1 4 3 1 2 5 0 5 4 13 6

r ( A 2 ) = 2 ; r ( B 2 ) = 2

А 3 = 1 1 1 1 2 3 1 4 9

Ранг матрицы А 1 вычислен на основании свойства определителя, который содержит строки с пропорциональными элементами, поскольку любой минор второго или третьего порядка матрицы А 1 равняется нулю.
Ранги матриц В 1 , А 2 вычислены при помощи вычеркивания нулевых строк, поскольку в матрице А 2 минор отличается от нуля на пересечении 2-х первых строк и 2-х первых столбцов.
Матрица А 3 — невырожденная, поскольку ее ранг равняется 3. (Можно проверить условие ∆ = А 3 н е р а в н о н у л ю ).

Теперь вычислим ранг матрицы В 2 при помощи элементарных преобразований:

элементы 1-ой строки умножим на (-2) и прибавим к соответствующим элементам 2-ой строки;
элементы 1-ой строки умножим на (-1) и прибавим к соответствующим элементам 3-ей строки;
элементы 1-ой строки умножим на (-5) и прибавим к соответствующим элементам 4-ой строки:

В 2 = 1 1 3 1 2 1 4 3 1 2 5 0 5 4 13 6 ( - 2 ) ( - 1 ) ( - 5 ) + + + ⇒ 1 1 3 1 0 - 1 - 2 1 0 1 2 - 1 0 - 1 - 2 1 ⇒

3-ю строку прибавим ко 2-ой и 4-ой строкам:

⇒ 1 1 3 1 0 0 0 0 0 1 2 - 1 0 0 0 0 ⇒ 1 1 3 1 0 1 2 - 1

Таким образом, число ненулевых строк равно 2 или минор 2-го порядка в левом углу матрицы:

М ( 2 ) = 1 1 0 1 = 10 н е р а в н о н у л ю ⇒ r ( B 2 ) = 2

Теорема Кронеккера-Капелли (о разрешимости СЛАУ)

Теорема Кронеккера-Капелли — теорема, которая доказывает: чтобы СЛАУ была совместной, необходимым и достаточным условием является равенство ранга r матрицы рангу расширенной матрицы.
Для совместных СЛАУ справедливой считается следующая теорема.

Пусть ранг матрицы, которая составлена из коэффициентов СЛАУ, равен рангу расширенной матрицы. В таком случае, если r = n ( г д е n — число неизвестных системы), то система имеет единственное решение, если r n , то система имеет бесконечное множество решений.
Если система определена, то для ее решения подходят методы Крамера, Гаусса и матричный метод.
Если система не определена, то некоторым ( n - r ) неизвестным (свободным) можно давать произвольные значения, а r неизвестных (базисных) определяются через свободные единственным способом.
При этом базисными становятся те, чей определитель, который составлен из коэффициентов при них и отличен от нуля. Выражения главных переменных, которые получены через свободные, объявляются решением системы.

Исследуем и решаем матрицу:

x - 2 x - x + 2 x = 1 2 x - x + 4 x + 4 x = 5 + 4 x - 2 x + x = 5 4 x + x + 4 x + 9 x = 2

Составляем расширенную матрицу системы и приводим ее к ступенчатому виду методом Гаусса.
Определяем ее ранг, а ранг основной матрицы определяем закрытием столбца правых частей.

1 - 2 - 1 2 1 2 - 1 4 4 5 0 4 - 2 1 5 4 1 4 9 2 ( - 2 ) ( - 4 ) + + ⇒ 1 - 2 - 1 2 1 0 3 6 0 3 0 4 - 2 1 5 0 9 8 1 - 2 ÷ ( 3 ) ⇒

⇒ 1 - 2 - 1 2 1 0 1 2 0 1 0 - 2 - 2 1 5 0 8 8 1 - 2 ( - 4 ) ( - 9 ) + + 1 - 2 - 1 2 1 0 1 2 0 1 0 0 - 10 1 1 0 0 - 10 1 - 11 ( - 1 ) + ⇒

⇒ 0 - 2 - 1 2 1 0 1 2 0 1 0 0 - 10 1 1 0 0 0 0 - 12 ⇒ r ( A ) = 3 1 ( A p ) = 4 1 r ( A ) н е р а в н о r ( A p ) .

Ответ: система не совместна.

Рассматриваем систему линейных уравнений и находим ранг матрицы:

n = 4 , m = 3 : x 1 - 3 x 2 + 4 x 3 - x 4 = 1 3 x 1 + 7 x 2 - 10 x 3 + 5 x 4 = 5 2 x 1 + 2 x - 3 x 3 2 x 4 = 3

A = 1 - 3 4 - 1 3 7 - 10 5 2 2 - 3 2 ( - 3 ) ( - 2 ) + + ⇒ 1 - 3 4 - 1 0 16 - 22 8 0 8 - 11 4 1 2 + ⇒

⇒ 1 - 3 4 - 1 0 16 - 22 8 0 0 0 0 ⇒ r ( A ) = 2

Составляем расширенную матрицу системы и находим ее ранг:

A p = 1 - 3 4 - 1 3 7 - 10 5 2 2 - 3 2 1 5 3 ( - 3 ) ( - 2 ) + + ⇒ 1 - 3 4 - 1 0 16 - 22 8 0 8 - 11 4 1 2 1 1 2 + ⇒

⇒ 1 - 3 4 - 1 0 16 - 22 8 0 0 0 0 1 2 0 ⇒ r ( A p ) = 2

r ( A ) = r ( A p ) = 2 — система совместная, r = 2 n = 4 ⇒ — система неопределенная.

Решаем систему методом Гаусса: преобразования расширенной матрицы системы приводят к системе уравнений вида:

x 1 - 3 x 2 + 4 x 3 - x 4 = 1 16 x 2 - 22 x 3 + 8 x 4 = 2 ; ∆ = 1 - 3 0 16 = 16 н е р а в н о н у л ю .

Главные переменные — x 1 и x 2 . Свободные переменные — неизвестные x 3 и x 4 . Записываем систему уравнений в виде:

x 1 - 3 x 2 = 1 - 4 x 3 + x 4 8 x 2 = 1 + 11 x 3 - 4 x 4

С помощью обратного хода находим:

x = 11 8 x - 1 2 x + 1 8 .

Из 1-го уравнения:

x 1 = 3 x 2 - 4 x 3 + x 4 + 1 = 33 8 x 3 - 3 2 x 4 + 3 8 - 4 x 3 + x 4 + 1 = 1 8 x 3 - 1 2 x 4 + 11 8

Чтобы проверить, совместна ли заданная система, я воспользуюсь теоремой Кронекера – Капели, которая гласит:
Система линейных алгебраических уравнений совместна тогда и только тогда, когда ранг её основной матрицы равен рангу её расширенной матрицы, причём система имеет единственное решение, если ранг равен числу неизвестных, и бесконечное множество решений, если ранг меньше числа неизвестных.

Содержание

Постановка задачи…………………………………………………3
Решение задачи:
2.1.Исследование системы на совместность в зависимости от параметров…………………………………………………….…4
2.2.Нахождение общего решения системы…………………. 6
3. Результаты исследования………………………………………….7
4. Список литературы………………………………………………. 8

Нередко помимо решения системы линейных уравнений по условию предварительно требуется исследовать её на совместность, то есть доказать, что какое-либо решение вообще существует. Ключевую роль в такой проверке играет теорема Кронекера-Капелли, которую я сформулирую в необходимом виде:

Если ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы системы, то система совместна, причём, если данное число совпадает с количеством неизвестных, то решение единственно.

Таким образом, для исследования системы на совместность нужно проверить равенство , где – матрица системы (вспоминаем терминологию из урока Метод Гаусса), а – расширенная матрица системы (т.е. матрица с коэффициентами при переменных + столбец свободных членов).

Исследовать систему на совместность и найти её решение, если система совместна

А когда системы уже прорешаны – просто вдвойне… нет – втройне =)

Решение: тем не менее, обратим внимание на строгую верхнюю строчку – по условию,
в первую очередь, требуется проверить систему на совместность. Как начать решение?
В любом случае записываем расширенную матрицу системы и с помощью элементарных преобразований приводим её к ступенчатому виду:

а) Пример №1 статьи о методе исключения неизвестных:

Элементарные преобразования не меняют ранга матриц, поэтому в результате выполненных действий получены эквивалентные исходным матрица системы и расширенная матрица системы .

Максимальный порядок ненулевого минора матрицы системы равен трём. Здесь таковой минор в единственном экземпляре и совпадает он, понятно, с определителем самой матрицы:
(см. урок о методах вычисления определителя)

Максимальный порядок ненулевого минора расширенной матрицы системы также равен трём:
(взяты первые два столбца + столбец свободных членов).

Вывод: , значит, по теореме Кронекера-Капелли система совместна; и поскольку количество переменных ( – 3 шт.) совпадает с рангом, то система имеет единственное решение.

Что дальше? Дальше следует непосредственно решить систему. Если по условию не предложен способ, то, конечно же, раскручиваем обратный ход метода Гаусса. Если требуется решить систему методом Крамера или с помощью обратной матрицы, ну что поделать….

б) Пример №1 статьи о несовместных системах и системах с общим решением:

В результате элементарных преобразований получена эквивалентная матрица системы и расширенная матрица системы .

Максимальный порядок ненулевого минора матрицы системы равен двум, например:
, поэтому

Заметьте, что здесь есть возможность выбрать и другой минор 2-го порядка, но проще всего в качестве примера взять ступенчатый определитель.

Максимальный порядок ненулевого минора расширенной матрицы системы равен трём, например:
(первые два столбца + столбец свободных членов).

Вывод: , значит, по теореме Кронекера-Капелли система несовместна.

Однако помните – если по условию не требуется исследовать систему на совместность, то вполне достаточно ограничиться стандартным ответом (см. решение вышеуказанного урока).

в) Пример №3 той же статьи:

Максимальный порядок ненулевого минора матрицы системы равен двум, например:
, следовательно, .

Максимальный порядок ненулевого минора расширенной матрицы системы также равен двум, например:
, поэтому

Вывод: , значит, по теореме Кронекера-Капелли система совместна. Поскольку ранг меньше количества переменных ( – 4 шт.), то система имеет бесконечно много решений.

Далее находим общее решение по стандартной схеме.

Образец исследования системы на совместность также можно посмотреть в начале
Примера №1 урока о нахождении различных базисных решений системы.

…Всё-таки иногда удивительно обманываются ожидания – порой думаешь, что статья получится огромной, а она оказывается весьма компактной, а иногда, как сейчас – наоборот. Посмотрел статистику и жутко удивился добрым 20-ти тысячам символов. Поэтому всем высокого ранга и до скорых встреч!

Решения и ответы:

Пример 2: Решение: поскольку в матрице есть ненулевые элементы, то её ранг не меньше единице.
, значит, ранг матрицы не менее двух.
Рассмотрим миноры 3-го порядка, при этом в них обязательно должен содержаться ненулевой минор . Таких миноров два:

Максимальный порядок ненулевого минора равен двум.
Ответ:

Пример 4: Решение: с помощью элементарных преобразований приведем матрицу к ступенчатому виду:

(1) Первую и вторую строки поменяли местами. К 4-ой строке прибавили 3-ю строку, умноженную на –2.
(2) Вторая и 4-ая строки одинаковы, 4-ю строку удалили. К третьей строке прибавили вторую строку, умноженную на –1.
(3) Первую и третью строки поменяли местами.
(4) Ко второй строке прибавили первую строку, умноженную на –2. К 3-ей строке прибавили первую строку, умноженную на –1.
(5) К третьей строке прибавили вторую строку, умноженную на 3.
В результате получены 3 строки, значит, ранг матрицы равен 3.
Ответ:

Пример 6: Решение: ранг матрицы не превосходит минимальной размерности, то есть, трёх.
В матрице есть ненулевые элементы, значит, ранг не менее единицы.

Максимальный порядок ненулевого минора равен трём
Ответ:

Читайте также: