III TUTORIAL Z METOD OBLICZENIOWYCH

Podobne dokumenty
UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

Metody numeryczne Wykład 4

Zaawansowane metody numeryczne

NUMERYCZNE METODY ROZWIĄZYWANIA ROWNAŃ LINIOWYCH. PRZYGOTOWAŁA: ANNA BANAŚ KoMBo, WILiŚ

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

Wykład 5. Metoda eliminacji Gaussa

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

Rozwiązywanie układów równań liniowych

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

Układy równań liniowych. Krzysztof Patan

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

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

A A A A A A A A A n n

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

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

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania

Metody numeryczne II. Układy równań liniowych

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH - Metody dokładne

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

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

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

Metoda eliminacji Gaussa. Autorzy: Michał Góra

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH -Metody dokładne

Paweł Kłosowski Andrzej Ambroziak METODY NUMERYCZNE W MECHANICE KONSTRUKCJI Z PRZYKŁADAMI W PROGRAMIE

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

1 Układy równań liniowych

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

Wykład III Układy równań liniowych i dekompozycje macierzy

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

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

Metody i analiza danych

Laboratorium Techniki Obliczeniowej i Symulacyjnej

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

Zaawansowane metody numeryczne

Obliczenia naukowe Wykład nr 8

1 Macierze i wyznaczniki

Własności wyznacznika

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

Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja QR i SVD. P. F. Góra

2. Układy równań liniowych

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

Układy równań liniowych. Ax = b (1)

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

Metoda eliminacji Gaussa

3. Wykład Układy równań liniowych.

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

Układy równań liniowych

Układy równań liniowych

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

Wstęp do metod numerycznych Równania macierzowe Faktoryzacja LU i Cholesky ego. P. F. Góra

Wartości i wektory własne

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn a 1j a 2j R i = , C j =

Obliczenia w programie MATLAB

Algebra. macierzy brzegowych z zastosowaniami. Micha Kolupa Zbigniew Âleszyƒski

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów

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

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn

ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

Metody iteracyjne rozwiązywania układów równań liniowych (5.3) Normy wektorów i macierzy (5.3.1) Niech. x i. i =1

Krótkie wprowadzenie do macierzy i wyznaczników

Wykład 7 Macierze i wyznaczniki

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

Obliczenia iteracyjne

Algebra liniowa. 1. Macierze.

Macierze Lekcja I: Wprowadzenie

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,...

METODA SYMPLEKS. Maciej Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

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

Analiza numeryczna Lista nr 3 (ćwiczenia) x x 2 n x.

Układy równań i nierówności liniowych

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

OBLICZANIE POCHODNYCH FUNKCJI.

POD- I NADOKREŚLONE UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja macierzy. P. F. Góra

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

Zad. 3: Układ równań liniowych

Laboratorium z Podstaw Programowania Zajęcia 1

Wprowadzenie do Mathcada 1

MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ) 1. Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ

Rozdział 3 ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA

PROGRAMOWANIE KWADRATOWE

Metody numeryczne. Janusz Szwabiński. nm_slides-7.tex Metody numeryczne Janusz Szwabiński 11/11/ :45 p.

MATLAB Prowadzący: dr hab. inż. Marek Jaszczur Poziom: początkujący

MACIERZE I WYZNACZNIKI

13 Układy równań liniowych

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami:

Układy równań liniowych

jest rozwiązaniem równania jednorodnego oraz dla pewnego to jest toŝsamościowo równe zeru.

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

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

ZADANIA Z MATEMATYKI DLA STUDENTÓW KIERUNKÓW EKONOMICZNYCH

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

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

Transkrypt:

III TUTORIAL Z METOD OBLICZENIOWYCH ALGORYTMY ROZWIĄZYWANIA UKŁADÓW RÓWNAŃ LINIOWYCH Opracowanie: Agata Smokowska Marcin Zmuda Trzebiatowski Koło Naukowe Mechaniki Budowli KOMBO

Spis treści: 1. Wstęp do równao liniowych 2. Metody eliminacyjne 2.1. Metoda eliminacji Gaussa. 2.2. Metoda Jordana 3. Metody dekompozycyjne 3.1. Metoda Gaussa-Crouta 3.2. Metoda Gaussa-Doolittle a 3.3. Metoda Cholewskiego (Banachiewicza) 4. Przykłady rozwiązao

1. Wstęp do równań liniowych Umiejętnośd rozwiązywania układów równao liniowych jest niezbędna przy rozwiązywaniu problemów analizy konstrukcji. Ręczne wykonanie obliczeo byłoby bardzo pracochłonne. Dużym ułatwieniem jest zastosowanie metod numerycznych, które umożliwiają automatyzację obliczeo i przeprowadzenie ich przy pomocy programów komputerowych, w naszym przypadku programu MATLAB. W dzisiejszej prezentacji będziemy rozpatrywad układ równao liniowych zawierający n niewiadomych x n w postaci:

c.d. wstęp do równań liniowych Układ zapisujemy w formie: przyjmujemy oznaczenia: A macierz współczynników ukladu a nn X składowe wektora niewiadomych x n P wektor wyrazów wolnych Celem obliczeo jest wyznaczenie wektora niewiadomych X A X = P -> X W dalszej części prezentacji opisanych jest pięd metod numerycznych rozwiązania układu równao liniowych wraz z przykładami w programie MATLAB.

2. Metody eliminacyjne 2.1. Metoda eliminacji Gaussa Rozwiązanie metodą eliminacji Gaussa dzielimy na dwa etapy. Etap pierwszy polega na przekształceniu pełnej macierzy współczynników A do macierzy trójkątnej (tzw. eliminacja/krok w przód). Elementy przekształcamy zgodnie z zależnością: gdzie: k = 1,2,,n-1 bieżący krok eliminowanego układu i = k+1, i = k+2, n, j = k+1, k+2,, n+1 indeksy numeru wiersza i kolumny a ij współczynniki rozszerzonej macierzy układu Ã

c.d. 2. Metody eliminacyjne Drugi etap rozwiązania polega na znalezieniu wartości niewiadomych x i. W tym celu posługujemy się przekształconą macierzą współczynników gdzie: i = n, n-1,, 1 Uwagi:

c.d. 2. Metody eliminacyjne

c.d. 2. Metody eliminacyjne

c.d. 2. Metody eliminacyjne 2.2. Metoda Jordana W tej metodzie przekształcamy macierz współczynników poszerzoną o wektor prawych stron tak, aby już na etapie eliminacji przekształcić ją w macierz jednostkową.

c.d. 2. Metody eliminacyjne Redukcję przeprowadzamy w całej j-tej kolumnie, wykorzystując wzory:

3. Metody dekompozycyjne W metodzie dekompozycyjnej rozkładamy macierz współczynników układu równań liniowych na dwie macierze trójkątne. Korzystamy z faktu, że każdą macierz kwadratową A możemy rozłożyć na iloczyn dwóch macierzy trójkątnych L i U. gdzie: L macierz trójkątna dolna (l ij =0 dla j<i) U- macierz trójątna górna (u ij =0 dla i<j)

c.d. 3. Metody dekompozycyjne Taki rozkład można przeprowadzić, kiedy wszystkie minory główne macierzy są różne od zera. Można zrobic to na n sposobów, obierając dowolnie n elementów na głównej przekątnej macierzy L lub U. Od doboru elementów zależy sposób rozwiązanie problemu. Układ równań W metodach dekompozycyjnych rozwiązujemy posługując się podstawieniem

c.d. 3. Metody dekompozycyjne Oznaczając trójkątnych macierzach współczynników. wyjściowy układ zastępujemy przez dwa układy o Tak więc w metodach dekompozycyjnych rozwiązanie otrzymujemy w dwóch krokach 1) Krok w przód (dekompozycja, faktoryzacja, triangularyzacja) 2) Podwójny krok wstecz (rekursja) Krok wsteczny w odróznieniu od metod eliminacyjnych, wykonujemy dwukrotnie.

c.d. 3. Metody dekompozycyjne 3.1. Metoda Gaussa-Doolittle a Metoda polega na dekompozycji macierzy A na dolną macierz trójkątną L posiadającą jedynki na głownej przekątnej i górną trójkątną macierz U. Elementy macierzy U i L wyznacza się z zależności

c.d. 3. Metody dekompozycyjne W przypadku, gdy u kk =0 stosuje się przestawienie wierszy. Rekursja wykonana jest zgodnie z wzorami

c.d. 3. Metody dekompozycyjne 3.2. Metoda Gaussa-Crouta W tej metodzie dokonujemy dekompozycji macierzy A na dolną trójkątną macierz L i górną trójkątną macierz U posiadającą jedynki na głównej przekątnej Elementy macierzy U i L wyznacza się z zależności

c.d. 3. Metody dekompozycyjne W przypadku kiedy l kk =0 stosuje się przestawienie wierszy. Rekursję wykonujemy według wzorów

c.d. 3. Metody dekompozycyjne 3.3. Metoda Choleskiego (Banachiewicza) Metoda może być stosowana, gdy macierz współczynników jest symetryczna i dodatnio określona. Macierz rozkładamy na dwie jednakowe macierze trójkątne A = S*S T Poszczególne składowe elementy macierzy S wyznaczamy z zależności

4. Przykłady rozwiązao Metody eliminacyjne: 4.1. metoda Gaussa (podejście analityczne): Przekształcenie pełnej macierzy współczynników A do macierzy trójkątnej. Etap ten nazywany jest eliminacją lub krokiem w przód.

cd. 4. Przykłady rozwiązao

cd. 4. Przykłady rozwiązao

cd. 4. Przykłady rozwiązao

cd. 4. Przykłady rozwiązao

cd. 4. Przykłady rozwiązao

cd. 4. Przykłady rozwiązao

cd. 4. Przykłady rozwiązao

cd. 4. Przykłady rozwiązao Podejście analityczne do rozwiązania tego układu równań już na etapie 3 zmiennych wydaje się być żmudne Nietrudno wyobrazić sobie co by było, gdybyśmy musieli rozwiązać układ równań z 10 niewiadomymi. Dlatego w dalszych rozważaniach zobaczymy w jaki sposób można zautomatyzować obliczenia za pomocą programu MATLAB.

cd. 4. Przykłady rozwiązao 4.1. metoda Gaussa (algorytm rozwiązania): Definiowanie macierzy współczynników A i wektora wyrazów wolnych P Weryfikacja poprawności rozmiarów macierzy A i wektora P

cd. 4. Przykłady rozwiązao Sprawdzenie, czy wartości macierzy na głównej przekątnej nie przyjmują wartości ujemnych

cd. 4. Przykłady rozwiązao Rozwiązanie układu równań Jak widać, uzyskany wynik jest identyczny jak dla podejścia analitycznego. Równie szybko można uzyskać odpowiedź nawet w wypadku bardziej złożonych układów równań.

cd. 4. Przykłady rozwiązao 4.2. metoda Jordana (algorytm rozwiązania):

cd. 4. Przykłady rozwiązao 4.3. metoda Gaussa-Doolittle a: Definiowanie wartości dolnej trójkątnej macierzy L z jedynkami na głównej przekątnej i górnej trójkątnej macierzy U

cd. 4. Przykłady rozwiązao

cd. 4. Przykłady rozwiązao 4.4. metoda Gaussa-Crouta: Definiowanie wartości dolnej macierzy trójkątnej L i górnej trójkątnej macierzy U posiadającej jedynki na głównej przekątnej

cd. 4. Przykłady rozwiązao

cd. 4. Przykłady rozwiązao 4.5. metoda Choleskiego: TYLKO DLA MACIERZY WSPÓŁCZYNNIKÓW SYMETRYCZNEJ I DODATNIO OKREŚLONEJ!!! Rozkład macierzy współczynników A na dwie identyczne macierze trójkątne S

cd. 4. Przykłady rozwiązao

cd. 4. Przykłady rozwiązao Zadanie kontrolne z Metod Obliczeniowych 2011/12:

cd. 4. Przykłady rozwiązao Definiowanie funkcji: Nazwa funkcji powinna być taka sama jak nazwa pliku pod jaką zostanie zapisana, nie powinna zawierać polskich znaków, spacji, znaków typu )(:;- oraz nie może nazywać się tak jak funkcje wbudowane w MATLABIE np. sin Odwołanie się do funkcji w programie:

cd. 4. Przykłady rozwiązao Plik dane.m powinien zawierać zdefiniowaną macierz współczynników A oraz wektor wyrazów wolnych P, np. Odwołanie do pliku dane.m w programie: Wystarczy wpisać pomiędzy kolejne linie programu odwołanie do nazwy pliku z danymi. (Uwaga program, plik dane.m oraz funkcja powinny znajdować się w tym samym katalogu!)

Prezentacja została wykonana na podstawie skryptu: METODY NUMERYCZNE W MECHANICE KONSTRUKCJI z przykładami w programie MATLAB prof. dr hab. inż. Paweł Kłosowski dr inż. Andrzej Ambroziak Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej, Gdańsk 2011

Materiały pomocnicze do zadania kontrolnego nr.4 z Metod Obliczeniowych zamieszczone zostaną na stronie Koła Naukowego Mechaniki Budowli KOMBO www.kombo.pg.gda.pl

Dziękuję za uwagę!