Metoda eliminacji Gaussa

Podobne dokumenty
O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

1 Układy równań liniowych

2. Układy równań liniowych

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

Wstęp do metod numerycznych Eliminacja Gaussa Równania macierzowe. P. F. Góra

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze...

Metoda eliminacji Gaussa. Autorzy: Michał Góra

Rozwiązywanie układów równań liniowych

Układy równań liniowych

Układy równań i nierówności liniowych

13 Układy równań liniowych

Odwrócimy macierz o wymiarach 4x4, znajdującą się po lewej stronie kreski:

MACIERZE I WYZNACZNIKI

det[a 1,..., A i,..., A j,..., A n ] + det[a 1,..., ka j,..., A j,..., A n ] Dowód Udowodniliśmy, że: det[a 1,..., A i + ka j,..., A j,...

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

Przykład 2 układ o rozwiązaniu z parametrami. Rozwiążemy następujący układ równań:

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

3. Wykład Układy równań liniowych.

= Zapiszemy poniższy układ w postaci macierzy. 8+$+ 2&=4 " 5 3$ 7&=0 5$+7&=4

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

Układy równań liniowych

Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania

Zaawansowane metody numeryczne

Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

Wykład 6. Metoda eliminacji Gaussa: Eliminacja z wyborem częściowym Eliminacja z wyborem pełnym

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

, A T = A + B = [a ij + b ij ].

Rozwiązywanie układów równań liniowych metody dokładne Materiały pomocnicze do ćwiczeń z metod numerycznych

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

Układy równań liniowych

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH - Metody dokładne

Wykład 5. Metoda eliminacji Gaussa

Zadanie 3 Oblicz jeżeli wiadomo, że liczby 8 2,, 1, , tworzą ciąg arytmetyczny. Wyznacz różnicę ciągu. Rozwiązanie:

x 2 = a RÓWNANIA KWADRATOWE 1. Wprowadzenie do równań kwadratowych 2. Proste równania kwadratowe Równanie kwadratowe typu:

Własności wyznacznika

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH -Metody dokładne

Klasyczne zagadnienie przydziału

Mechanika i Budowa Maszyn

Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.

1 Działania na macierzach

Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa. Wzory Cramera

III TUTORIAL Z METOD OBLICZENIOWYCH

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Kurs ZDAJ MATURĘ Z MATEMATYKI MODUŁ 6 Teoria funkcje cz. 2

Metoda simpleks. Gliwice

Wstęp do metod numerycznych Eliminacja Gaussa Faktoryzacja LU. P. F. Góra

Metoda graficzna może być stosowana w przypadku gdy model zawiera dwie zmienne decyzyjne. Metoda składa się z dwóch kroków (zobacz pierwszy wykład):

MNOŻENIE W SYSTEMACH UZUPEŁNIENIOWYCH PEŁNYCH (algorytm uniwersalny)

04 Układy równań i rozkłady macierzy - Ćwiczenia. Przykład 1 A =

Kolejny krok iteracji polega na tym, że przechodzimy do następnego wierzchołka, znajdującego się na jednej krawędzi z odnalezionym już punktem, w

"Bieda przeczy matematyce; gdy się ją podzieli na więcej ludzi, nie staje się mniejsza." Gabriel Laub

Ukªady równa«liniowych

= i Ponieważ pierwiastkami stopnia 3 z 1 są (jak łatwo wyliczyć) liczby 1, 1+i 3

5 Wyznaczniki. 5.1 Definicja i podstawowe własności. MIMUW 5. Wyznaczniki 25

3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,.

znalezienia elementu w zbiorze, gdy w nim jest; dołączenia nowego elementu w odpowiednie miejsce, aby zbiór pozostał nadal uporządkowany.

Zaawansowane metody numeryczne

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Wykład 7 Macierze i wyznaczniki

RACHUNEK MACIERZOWY. METODY OBLICZENIOWE Budownictwo, studia I stopnia, semestr 6. Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska

Obliczenia naukowe Wykład nr 8

OPERACJE NA MACIERZACH DODAWANIE I ODEJMOWANIE MACIERZY

Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa. P. F. Góra

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c = a

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c,

WIELOMIANY. Poziom podstawowy

Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem.

Układy równań liniowych. Krzysztof Patan

Układy równań liniowych. Ax = b (1)

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

B.B. 2. Sumowanie rozpoczynamy od ostatniej kolumny. Sumujemy cyfry w kolumnie zgodnie z podaną tabelką zapisując wynik pod kreską:

Definicja macierzy Typy i właściwości macierzy Działania na macierzach Wyznacznik macierzy Macierz odwrotna Normy macierzy RACHUNEK MACIERZOWY

Równania poziom podstawowy (opracowanie: Mirosława Gałdyś na bazie = Rozwiąż układ równań: (( + 1 ( + 2 = = 1

Podstawą w systemie dwójkowym jest liczba 2 a w systemie dziesiętnym liczba 10.

Rozwiązanie Ad 1. Model zadania jest następujący:

Analiza numeryczna Kurs INP002009W. Wykłady 6 i 7 Rozwiązywanie układów równań liniowych. Karol Tarnowski A-1 p.

2. DZIAŁANIA NA WIELOMIANACH

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

Projekt 6: Równanie Poissona - rozwiązanie metodą algebraiczną.

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same

METODY NUMERYCZNE. wykład. konsultacje: wtorek 10:00-11:30 środa 10:00-11:30. dr inż. Grażyna Kałuża pokój

Lista 6. Kamil Matuszewski 13 kwietnia D n =

ALGORYTMY MATEMATYCZNE Ćwiczenie 1 Na podstawie schematu blokowego pewnego algorytmu (rys 1), napisz listę kroków tego algorytmu:

Wstęp do metod numerycznych Eliminacja Gaussa i faktoryzacja LU. P. F. Góra

Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Na rysunku przedstawiony jest wykres funkcji f(x) określonej dla x [-7, 8].

Egzamin ustny z matematyki semestr II Zakres wymaganych wiadomości i umiejętności

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

Transkrypt:

Metoda eliminacji Gaussa Rysunek 3. Rysunek 4. Rozpoczynamy od pierwszego wiersza macierzy opisującej nasz układ równań (patrz Rys.3). Zakładając, że element a 11 jest niezerowy (jeśli jest, to niezbędny będzie wybór elementu głównego, o którym niżej) dzielimy wszystkie elementy pierwszego wiersza (wraz z wyrazem wolnym) przez a 11. W efekcie uzyskujemy wynik, jak na Rys.4. Na przekątnej części kwadratowej (zamiast a 11 ) pojawia się jedynka a pozostałe liczby z pierwszego wiersza, oznaczone tu jako w 1j zmieniają wartość. Są to już elementy docelowej macierzy, zaznaczono je więc na czerwono. Zmieniła się też wartość w kolumnie wyrazów wolnych, oznaczona teraz jako z 1. Wszystkie elementy pierwszego wiersza (te czerwone) nie zmienią już swojej wartości.

Rysunek 5. Teraz, wykorzystując ten nowo otrzymany pierwszy wiersz będziemy "produkowali" zera w całej kolumnie poniżej jedynki. Aby uzyskać zero bezpośrednio pod jedynką (w drugim wierszu, pierwszej kolumnie) odejmujemy od całego drugiego wiersza wiersz pierwszy, pomnożony przez a 21. W efekcie (patrz Rys.5.) pod jedynką pojawi się zero a pozostałe liczby w drugim wierszu (y xx i y x ) zmienią swoje wartości. Nie będą to jednak wartości docelowe tylko wyniki pośrednie. Dopiero "produkowanie" jedynki zamiast elementu y 22 przekształci wiersz drugi do postaci docelowej. Rysunek 6. Podobnie postępujemy z wierszem trzecim. Odejmujemy od niego pierwszy wiersz pomnożony przez a 31, otrzymując wynik jak na Rys.6. Pojawia się kolejne zero w kolumnie pierwszej i kolejne tymczasowe współczynniki y ij na pozostałych miejscach w wierszu trzecim.

Rysunek 7. Dalej postępujemy tak samo z wierszem czwartym, piątym itd. aż do wiersza n-tego. W wyniku otrzymamy układ jak na Rysunku 7. Kolumna pierwsza składa się z jedynki na przekątnej (w miejscu elementu a 11 ) i z samych zer w pozostałych wierszach. W ten sposób pierwszy wiersz i pierwsza kolumna otrzymały już postać docelową i w dalszych rachunkach nie będą już zmieniane. Zakończył się też pierwszy "krok" metody eliminacji Gaussa. Rysunek 9.

Rysunek 8. W następnym "kroku" przesuwamy się w dół i w prawo wzdłuż przekątnej, na miejsce elementu a 22, który teraz ma wartość y 22. Dzielimy cały wiersz przez y 22 i "produkujemy" kolejną jedynkę na przekątnej oraz docelowe wartości współczynników w ij w prawo od niej. Oczywiście optymalnie napisany program nie będzie dzielił elementów zerowych (w lewo od przekątnej), gdyż nie zmienia to ich wartości i jest zwykłym marnowaniem czasu. Wynik tej operacji widzimy na Rysunku 8. Dalej, jak w poprzednik "kroku", "produkujemy" zero w kolumnie drugiej wierszu trzecim, odejmując od wiersza trzeciego wiersz drugi, cały pomnożony przez y 32. Wynik widać na Rysunku 9. Rysunek 10.

Rysunek 11. Postępujemy tak dalej z wierszem czwartym, piątym itd., otrzymując zera w całej kolumnie drugiej pod przekątną. Wynik widać na Rysunku 10. Kończymy w ten sposób drugi "krok" metody eliminacji Gaussa a w kolejnych "krokach", postępując tak samo, "produkujemy" jedynki na przekątnej części kwadratowej i zera poniżej. W końcu otrzymujemy docelową postać macierzy układu, przedstawioną na Rysunku 11. Opisany przez tę macierz układ daje się rozwiązać wprost "od dołu". Z ostatniego równania mamy x n = z n, potem wyliczamy x n-1 z wiersza poprzedniego itd. Wybór elementu głównego Rysunek 12. Jak wspomnieliśmy wcześniej, w trakcie realizacji metody eliminacji Gaussa wymaga się, by napotykane na przekątnej współczynniki były wszystkie różne od zera, bo musimy przez nie dzielić kolejne wiersze. Może się jednak oczywiście zdarzyć, że napotkany w kolejnym "kroku" metody współczynnik "przekątniowy" jest równy zeru! Nie oznacza to wcale, że układu nie umiemy rozwiązać! Przykład takiej sytuacji dla drugiego "kroku" metody ilustruje Rysunek 12. W tym momencie pojawia się konieczność modyfikacji metody eliminacji Gaussa o wybór elementu głównego. Formalnie wystarczy, by wśród elementów drugiej kolumny poniżej przekątnej znaleźć przynajmniej jeden element niezerowy i zamienić miejscami odpowiednie wiersze. My dodatkowo poprawimy dokładność otrzymanego rozwiązania wyszukując każdorazowo wśród elementów poniżej przekątnej współczynnika największego co do modułu i zamieniając odpowiednie wiersze, oczywiście wraz z kolumną wyrazów wolnych (optymalnie napisany program nie zamienia zer, bo po

co). Na Rysunku 12 pokazana jest sytuacja, gdy największy co do modułu współczynnik znaleziono w wierszu czwartym. Postępować tak będziemy zawsze, nie tylko gdy napotkamy element zerowy na przekątnej. W ten sposób automatycznie znika zagrożenie dzielenia przez zero a dodatkowo otrzymane rozwiązanie jest dokładniejsze, gdyż unikamy szkodliwego ze względów numerycznych dzielenia przez małe liczby. Taka metoda postępowania nazywa się częściowym wyborem elementu głównego. Pełny wybór realizowalibyśmy wyszukując współczynnika największego co do modułu nie tylko w kolumnie pod napotkanym zerem ale w całej podmacierzy "w dół i w prawo". Może to jeszcze poprawić dokładność ale jest znacznie bardziej czasochłonne, nie będziemy więc tej metody tu stosować. A co zrobić, gdy wszystkie współczynniki na i poniżej przekątnej są zerami?! Oznacza to po prostu, że dany układ nie posiada jednoznacznego rozwiązania lub jest sprzeczny. Wypisujemy odpowiedni komunikat i kończymy pracę programu. Pełny wybór elementu głównego nic tu nie pomoże.