Niech dany będzie układ równań postaci. Powyższy układ równań liniowych z n niewiadomymi można zapisać w postaci macierzowej

Podobne dokumenty
WYKŁAD 7. UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH Macierzowa Metoda Rozwiązywania Układu Równań Cramera

Algebra WYKŁAD 5 ALGEBRA 1

Programowanie z więzami (CLP) CLP CLP CLP. ECL i PS e CLP

Układy równań liniowych Macierze rzadkie

Macierze w MS Excel 2007

4. Rekurencja. Zależności rekurencyjne, algorytmy rekurencyjne, szczególne funkcje tworzące.

MATHCAD Obliczenia iteracyjne, macierze i wektory

Wykład 1 Pojęcie funkcji, nieskończone ciągi liczbowe, dziedzina funkcji, wykres funkcji, funkcje elementarne, funkcje złożone, funkcje odwrotne.

METODY NUMERYCZNE. Wykład 6. Rozwiązywanie układów równań liniowych. dr hab. inż. Katarzyna Zakrzewska, prof. AGH. Met.Numer.

Rozwiązywanie układów równań liniowych (1)

ALGEBRA MACIERZY. UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH.

7. Szeregi funkcyjne

MATEMATYKA Przed próbną maturą. Sprawdzian 2. (poziom rozszerzony) Rozwiązania zadań

Wybrane zagadnienia. Wykład 2a. Metoda simpleks rozwiązywania zadań programowania liniowego.

Matematyka wybrane zagadnienia. Lista nr 4

3.1. Ciągi liczbowe - ograniczoność, monotoniczność, zbieżność ciągu. Liczba e. Twierdzenie o trzech ciągach.

KONKURS MATEMATYCZNY dla uczniów gimnazjów w roku szkolnym 2012/13 III etap zawodów (wojewódzki) 12 stycznia 2013 r.

GENEZA WYZNACZNIKA. Układ równań liniowych z dwiema niewiadomymi. Rozwiązania układu metodą eliminacji Gaussa

1. Określ monotoniczność podanych funkcji, miejsce zerowe oraz punkt przecięcia się jej wykresu z osią OY

5. CIĄGI. 5.1 Definicja ciągu. Ciągiem liczbowym nazywamy funkcję przyporządkowującą każdej liczbie naturalnej n liczbę rzeczywistej.

- macierz o n wierszach i k kolumnach. Macierz jest diagonalna jeśli jest kwadratowa i po za główną przekątną (diagonala) są

Główka pracuje - zadania wymagające myślenia... czyli TOP TRENDY nowej matury.

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

MATLAB PODSTAWY. [ ] tworzenie tablic, argumenty wyjściowe funkcji, łączenie tablic

2. Ciągi liczbowe. Definicja 2.1 Funkcję a : N R nazywamy ciągiem liczbowym. Wartość funkcji a(n) oznaczamy symbolem a

Wykład 5. Metoda eliminacji Gaussa

I. DZIAŁANIA W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH ZBIORY LICZBOWE: liczby całkowite C : C..., 3, 2, 1,

Zasada indukcji matematycznej. Dowody indukcyjne.

Rachunek wektorowo-macierzowy w programie SciLab

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH

Scenariusz lekcji matematyki w klasie II LO

Algebra macierzowa i inne takie (krótka i prowizoryczna powtórka

Całka oznaczona. długość k-tego odcinka podziału P. średnica podziału P. punkt pośredni k-tego odcinka podziału P

6. Układy równań liniowych

Wyznacznikiem macierzy kwadratowej A stopnia n nazywamy liczbę det A określoną następująco:

Parametryzacja rozwiązań układu równań

[ ] I UKŁAD RÓWNAŃ Definicja 1 Układ m równań liniowych z n niewiadomymi x 1, x 2,., x n : II ROZW. UKŁADU RÓWNAŃ PRZY POMOCY MACIERZY ODWROTNEJ

460 Szeregi Fouriera. Definicja. Definicja. Układ trygonometryczny. Definicja Układ ortogonalny funkcji ( ϕ n

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 7

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Całki oznaczone i zastosowania

Całka oznaczona. długość k-tego odcinka podziału P. punkt pośredni k-tego odcinka podziału P. Niech funkcja f będzie ograniczona na przedziale

Rys. 1. Schemat połączenia. = (grubość sklejki) = (grubość drewna) Szymon Skibicki, Katedra Budownictwa Ogólnego

Całka oznaczona. długość k-tego odcinka podziału P. punkt pośredni k-tego odcinka podziału P. Niech funkcja f będzie ograniczona na przedziale

Macierz. Wyznacznik macierzy. Układ równań liniowych

Wykład 8: Całka oznanczona

Ciągi liczbowe podstawowe definicje i własności

WYKŁAD 5. Typy macierzy, działania na macierzach, macierz układu równań. Podstawowe wiadomości o macierzach

ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZESTAW NR 1 POZIOM ROZSZERZONY

CIĄGI LICZBOWE. Naturalną rzeczą w otaczającym nas świecie jest porządkowanie różnorakich obiektów, czyli ustawianie ich w pewnej kolejności.

nazywamy n -tym wyrazem ciągu ( f n

Zestaw 12- Macierz odwrotna, układy równań liniowych

i interpretowanie reprezentacji wykorzystanie i tworzenie reprezentacji wykorzystanie wykorzystanie i tworzenie reprezentacji

Metody numeryczne. Wykład nr 3. dr hab. Piotr Fronczak

ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZESTAW NR 1 POZIOM ROZSZERZONY

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY

Ciągi i szeregi liczbowe

PODSTAWY ALGEBRY LINIOWEJ ALGEBRA MACIERZY

ELEMENTÓW PRĘTOWYCH. Rys.D3.1

Metoda szeregów potęgowych dla równań różniczkowych zwyczajnych liniowych. Równanie różniczkowe zwyczajne liniowe drugiego rzędu ma postać

Operacje elementarne na macierzach. Rozwiązywanie układów równań metodą eliminacji Gaussa. Badanie rozwiązalności układów równań

Macierz. Wyznacznik macierzy. Układ równań liniowych

MODEL MATEMATYCZNY BILANSU MATERIAŁÓW WSADOWYCH O NIEPEWNYM SKŁADZIE CHEMICZNYM

Liczby zespolone i wielomiany

Metody numeryczne w przykładach

Dowolną niezerową macierz A o wymiarach m na n za pomocą ciągu przekształceń elementarnych można sprowadzić do postaci C 01

Analiza matematyczna i algebra liniowa

Algebra macierzowa. Akademia Morska w Gdyni Katedra Automatyki Okrętowej Teoria sterowania. Mirosław Tomera 1. ELEMENTARNA TEORIA MACIERZOWA

DYDAKTYCZNA PREZENTACJA PRÓBKOWANIA SYGNAŁÓW OKRESOWYCH

Wektor kolumnowy m wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze n=1 Wektor wierszowy n wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze m=1

MACIERZE I WYZNACZNIKI

Powtórka dotychczasowego materiału.

Wykład 11. a, b G a b = b a,

MACIERZE STOCHASTYCZNE

CIĄGI LICZBOWE N = zbiór liczb naturalnych. R zbiór liczb rzeczywistych (zbiór reprezentowany przez punkty osi liczbowej).

Twierdzenia o funkcjach ciągłych

1 Kryterium stabilności. 2 Stabilność liniowych układów sterowania

Metody numeryczne procedury

I. CIĄGI I SZEREGI FUNKCYJNE. odwzorowań zbioru X w zbiór R [lub C] nazywamy ciągiem funkcyjnym.

Rozwiązanie. Metoda I Stosujemy twierdzenie, mówiące że rzuty prędkości dwóch punktów ciała sztywnego na prostą łączącą te punkty są sobie równe.

Nr: 1. Metody obliczeniowe - Budownictwo semestr 2 - wykład nr 1. Metody obliczeniowe

Macierzą uzupełnioną macierzy nazywamy macierz m (n+1) powstałą przez dopisanie kolumny wyrazów wolnych układu: b

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE IIc ZAKRES PODSTAWOWY I ROZSZERZONY

II. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ METODAMI ITERACYJNYMI 1

Struna nieograniczona

TABLICE WZORÓW I TWIERDZEŃ MATEMATYCZNYCH zakres GIMNAZJUM

I. DZIAŁANIA W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH

Wyk lad 1 Podstawowe wiadomości o macierzach

Metody numeryczne. 1. Numeryczna reprezentacja liczb w maszynie cyfrowej

Metody obliczeniowe. Semestr II

Ekoenergetyka Matematyka 1. Wykład 8. CIĄGI LICZBOWE

Metody numeryczne. Wykład nr 4. dr hab. Piotr Fronczak

Analiza numeryczna. Stanisław Lewanowicz. Całkowanie numeryczne. Definicje, twierdzenia, algorytmy

CIĄGI LICZBOWE N 1,2,3,... zbiór liczb naturalnych. R zbiór liczb rzeczywistych (zbiór reprezentowany przez punkty osi liczbowej).

Rozdział 1. Ciągi liczbowe, granica ciągu

Zestaw 12- Macierz odwrotna, układy równań liniowych

Rozkład normalny (Gaussa)

Działania wewnętrzne i zewnętrzne

Materiały dydaktyczne. Teoria sterowania. Semestr V. Wykłady

Elementy rach. macierzowego Materiały pomocnicze do MES Strona 1 z 7. Elementy rachunku macierzowego

Podprzestrzenie macierzowe

Transkrypt:

Rozwiązywie ułdów rówń liiowych Metod elimicji Guss

2 Postwieie zgdiei Niech dy będzie ułd rówń postci b x x x b x x x b x x x 2 2 2 2 2 22 2 2 2 Powyższy ułd rówń liiowych z iewidomymi moż zpisć w postci mcierzowej b x A.

3 Mcierz A zywmy mcierzą ułdu wetor x rozwiąziem tomist wetor b wetorem wyrzów wolych. Mcierz b b b A ] [ zyw się mcierzą uzupełioą ułdu rówń.

Twierdzeie. Metod elimicji Guss jest stosow dl ułdów rówń tórych wszystie miory główe są róże od zer: 4 2... det[ ] det det 2 22.... Jest to wrue oieczy i dostteczy istiei rozwiązi.

Podstwow metod elimicji Gus słd się z dwóch etpów:. przesztłcei mcierzy pierwotej [ A b] do postci trójątej górej jest to tzw. postępowie proste Guss 2. rozwiązi trójątego ułdu rówń stosując tzw. postępowie odwrote Guss. Przyłd 2-2 2 3-2 2 5

i 2 ij jo Ozczmy elemety mcierzy j 2 A 6 elemety wetor b jo i i ) ij ij b i j 2. Ides ) ozcz zerowy próg elimicji Guss. Elemety mcierzy dl olejych roów ozcze będą idesem górym ) tomist mcierz po -tym rou ozcz będzie ) A.

7 [ A b] A ) ) ) 2 ) ) 2 ) 22 ) 2 ) ) 2 ) ) 2 ). Postępowie proste Guss Niech ). W pierwszym rou elimicji Guss od ) i-tego wiersz i 2 3 mcierzy A odejmujemy ) pierwszy wiersz tej mcierzy pomożoy przez i : )

8 2... 3 2 ) ) ) ) ) j i j i ij ij. Stąd w szczególości dl j i i i i i i 3 2 ) ) ) ) ) ) ) tz. mcierz ) A zostł przesztłco do postci ) ) ) 2 ) 2 ) 2 ) 22 ) ) ) 2 ) ) A.

9 Dl powstłej w -)-szym rou mcierzy ) ) ) ) ) ) ) ) 2 ) 2 ) 2 ) ) ) ) ) A

) przy złożeiu że w -tym rou od i-tego wiersz tej mcierzy odejmujemy wiersz -ty pomożoy ) i przez i 2 ) ) ) ) i ) ij ij ) j W szczególości dl ) i Mcierz j ) ) i ) i ) ) A zostie więc przesztłco do postci

) ) ) ) ) ) ) ) ) ) A. Resumując powyższe postępowie proste Guss moż zpisć w postci ) ) ) ) ) j i ij ij dl 2 ) ] [ A b A.

for it =; <; ++) { for it i=+; i<=; i++) { r=[i][]/[][]; // [][]<> [i][]=; //ie obliczć wystrczy wyzerowć for it j=+; j<=+; j++) [i][j]=[i][j]-r*[][j]; } } 2 ) ) ) i ) ij ij ) j 2

Postępowie odwrote Guss W drugim etpie leży rozwiązć górie trójąty ułd rówń: ) ) ) ) x x x... 2 2 ) ) x Sprowdz się to do rozwiązi stępujących rówń: x ) ) ) ) i ij x j ) / ji x i 2 i ) ii 3

x[] = A[][+] / A[][]; // [][]<> for it i = -; i>; i--) { double sum=.; for it j=i+; j<=; j++) sum += A[i][j] * x[j]; x[i]=a[i][+]-sum)/a[i][i]; // [i][i]<> } Przyłd 2 3 4 5 6 3 7 8 9 2 4

clss TMcierz { privte: cost it wiersz olum; double **A; //mcierz uzupełio double *x; //wyii public: TMcierzit w it ); ~TMcierz); bool Guss_proste); bool Guss_odwrote); }; 5

Zstosowie elimicji Guss. Obliczie wyzcziów det A ) ) 22 ) 6 Przesztłcie elemetre dopuszczle w postępowiu prostym Guss ie zmieiją wrtości wyzczi. Jeżeli przestwilibyśmy wiersze lub olumy to leży jedocześie zmieić z wyzczi: det A ) ) ) l. p. wierszyl. p. olum 22 )

2. Odwrcie mcierzy Jeśli mcierz A [ ij ] jest ieosobliw det A to istieje mcierz X [ ] t że AX XA I. x x ij x Mcierz X ozczmy A i zywmy mcierzą odwrotą. Bezpośredio z defiicji wyi że mcierz odwrot jest rozwiąziem mcierzowego ułdu rówń AX I. Jej wyzczeie moż przeprowdzić przy pomocy metody elimicji Guss zstosowej do mcierzy uzupełioej postci [ A I] [ I A ]. 7

Ćwiczeie. Wyzcz mcierz odwrotą do mcierzy A 3 2 A 4 8 5 6 4 8

9 Częściowy wybór elemetów podstwowych W -tym rou elimicji Guss może się zdrzyć że elemet podstwowy ). Wtedy otrzymmy dzieleie przez zero ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) A.

Aby tego uiąć leży wyzczyć ides p ti że 2 mx. ) p i ) i ) ) ) T tz. w wetorze [ ] zleźć współrzędą o jwięszym module. ) Nstępie leży w mcierzy A przestwić wiersze o umerch i p. Jest to rówowże z przestwieiem rówń stąd po tej opercji otrzymmy ułd rówń rówowży poprzediemu.

zlezieie idesu elemetu msymlego co do modułu ustloe: 2 MAKS=; MAKS=fbs[][]); p=; fori=+; i<=;i++) if fbs[i][]>maks) { MAKS=fbs[i][]); p=i; }

jeżeli MAKS to przestwimy wiersz -ty z p-tym w bieżącej mcierzy w elimicji Guss i otyuujemy elimicję Guss for it i=; j<=+;j++) { r=[][j]; [][j]=[p][j]; [p][j]=r; } jeżeli MAKS= to ułd wejściowy jest osobliwy ończymy metodę elimicji Gus z wyiiem ułd osobliwy. 22

Peły wybór elemetu podstwowego Wybór peły zpewi więszą stbilość metody elimicji Guss. W -tym rou postępowi prostego wyzczmy idesy p i q: mx ) pq i j ) ij 23

24 tz. szuy elemetu o jwięszym module w blou: ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) A Po zlezieiu idesów p i q jeżeli ) pq przestwimy wiersz -ty z p-tym orz olumę q-tą z -tą.

Przestwieie olum o umerch i q ozcz T przestwieie w wetorze rozwiązń x [ x x ] współrzędej x z x q. Dltego dodtowo w wetorze Q [ 2 ] przestwimy współrzęde q i tz. r Q[ ] Q[ ] Q[ q] Q[ q] r. 25 Ostteczie więc po wyoiu podstwiei prostego i odwrotego otrzymuje się szue rozwiązie x x x. Q[ ] Q[2] Q[ ] ) Jeżeli postępowie ończymy. pq

Peły wybór elemetów podstwowych 26 MAKS=; // zlezieie idesu for it i=; i<=; i++) for j=; j<=; j++) if fbs[i][j]>maks) { p=i; q=j; } if MAKS==) cout << uld osobliwy ; else // przestwieie wierszy i olum

{ forit j=; j<=; j++) { r=[][j]; [][j]=[p][j]; [p][j]=r; } for it i=; i<=+; i++) { r=[i][]; [i][]=[i][q]; [i][q]=r; } } 27

Koszt obliczeń liczb długich dziłń): Dl = dl żdego z wierszy obliczmy możi i odejmujemy wielorotość wiersz pierwszego od pozostłych wierszy. Zer w pierwszej olumie ie obliczmy. 28 Utworzeie jedego owego wiersz osztuje opercji owych wierszy ) opercji.

Łączie z obliczeiem slowego elemetu główego otrzymujemy 2 opercji. 29 Ztem: 2 + ) 2 + + 3 2 + 2 2 / 3 3 + ½ 2 długich dziłń Postępowie odwrote Guss to + 2 + + = ½ 2 + ½ długich dziłń

Uwruowie zdi obliczeiowego Uwruowie zdi jest to wrżliwość wyiu zdi młe względe zburzei dych początowych zdi. Mówimy że zdie jest źle uwruowe jeżeli iewielie w sesie błędu względego) zburzei dych początowych powodują duże w sesie błędu względego) zburzei wyiu. W przeciwym przypdu mówimy że zdie jest dobrze uwruowe. 3

Ćwiczeie Rozwiąż ułdy rówń: 3 2x 2x 6y 6.y 8 8. 2x 6y 8 2x 5.999999 y 8.2 Jeżeli zdie jest źle uwruowe wyi jest brdzo wrżliwy zburzei dych początowych) to często

ie jesteśmy w stie wyzczyć rozwiązi z dużą dołdością względą w dej rytmetyce mszyowej. 32 Dl pewych typów zdń moż zdefiiowć wsźi uwruowi. Jeżeli jest o duży to zdie jest źle uwruowe. Wsźi uwruowi ułdu rówń Ax=b jest rówy A) A A

Przyłdem źle uwruowej mcierzy jest mcierz Hilbert H : h ij i j i j = 2 33 dl tórej 3.5 H ) ce gdzie orm H mx hij i j = 2. Ciewym testem jest test dl wetor b i j h ij. Dl dużych rzędu liczbie cyfr mtysy słdowe rozwiązi ie mją i jedej cyfry dołdej.

Źródł błędu w rozwiązywiu ułdów rówń liiowych:. Błędy dych wejściowych mcierz A i wetor b) p. dl dych empiryczych 2. Zorąglei wyoywe w czsie obliczeń wyijące ze stosowi sończoej rytmetyi mszyowej. Ich wpływ umuluje się w trcie obliczeń. Czsmi iewielie modyficje wzorów pozwlją poprwieie dołdości. Wzory Crmer 34

ze względu zbyt duży oszt i złą jość wyiu ie są stosowe. 3. Błąd metody dotyczący metod itercyjych tóre tylo w gricy są zbieże do rozwiązi dołdego. To źródło błędu ie dotyczy metod dołdych p. metody elimicji Guss i metody Crmer. 4. Metody dołde ie dją błędu metody lecz mogą dwć złe wyii ze względu błędy zorągleń. 35