Giải hệ phương trình tuyến tính bằng mã python

Để giải hệ phương trình tuyến tính trong Python, bạn có thể sử dụng thư viện NumPy, một thư viện mạnh mẽ cho tính toán số học và đại số tuyến tính. Dưới đây là mã Python để giải hệ phương trình tuyến tính có dạng:

```
ax + by = m
cx + dy = n
```

Chúng ta sẽ biểu diễn hệ phương trình này dưới dạng ma trận và sử dụng hàm `numpy.linalg.solve()` để tìm nghiệm.

Dưới đây là mã Python cụ thể:

```python
import numpy as np

# Nhập các hệ số a, b, c, d, m, n từ người dùng
a = float(input("Nhập a: "))
b = float(input("Nhập b: "))
c = float(input("Nhập c: "))
d = float(input("Nhập d: "))
m = float(input("Nhập m: "))
n = float(input("Nhập n: "))

# Xây dựng ma trận hệ số A và vector b
A = np.array([[a, b],
[c, d]])

B = np.array([m, n])

# Giải hệ phương trình Ax = B
try:
x = np.linalg.solve(A, B)
print(f"Nghiệm của hệ phương trình là: x = {x[0]}, y = {x[1]}")
except np.linalg.LinAlgError:
print("Hệ phương trình vô nghiệm hoặc có vô số nghiệm.")
```

### Giải thích mã:

- Nhập các hệ số của phương trình từ người dùng.
- Tạo ma trận `A` đại diện cho các hệ số của biến `x` và `y`.
- Tạo vector `B` đại diện cho các hằng số (m và n).
- Sử dụng hàm `np.linalg.solve()` để giải hệ phương trình.
- Xử lý trường hợp hệ phương trình vô nghiệm hoặc có vô số nghiệm bằng cách sử dụng `try` và `except`.

### Chạy mã:

Bạn có thể chạy đoạn mã này trong môi trường Python của bạn. Đảm bảo rằng bạn đã cài đặt thư viện NumPy trước khi chạy mã. Nếu chưa có, bạn có thể cài đặt NumPy bằng câu lệnh sau:

```bash
pip install numpy
```

Hy vọng mã này sẽ giúp ích cho bạn trong việc giải hệ phương trình tuyến tính!