КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Теоретическая часть. Решение систем линейных уравнений методом Гаусса и методом Гаусса-Зейделя
Решение систем линейных уравнений методом Гаусса и методом Гаусса-Зейделя. Лабораторная работа №3 Цель работы: закрепить теоретические знания по курсу «Информатика» и получить практические навыки по решениюсистем линейных уравнений Метод Гаусса прост и широко применим для решения систем линейных уравнений. Рассмотрим систему уравнений (рис. 1).
Суть работы алгоритма очень проста. Она заключается в последовательности удаления элементов. Умножаем элементы первой строки на элемент A21, а элементы второй строки на элемент A11. Вычитая из первой строки вторую, получим следующее уравнение 0x1+(A21*A12-A11*A22)x2 +(A21*A13-A11*A23)x3+...+(A21*A1n-A11*A2n)xn=A21*b1-A11*b2 второй строки. Обнулив переменную x1 во второй строке, аналогично делаем в третьей 0x1+(A31*A12-A11*A32)x2+(A31*A13-A11*A33)x3+...+(A31*A1n-A11*A3n)xn=A31*b1-A11*b3. Для n-ой строки 0x1+(An1*A12-A11*An2)x2+(An1*A13-A11*An3)x3+...+(An1*A1n-A11*Ann)xn=An1*b1-A11*bn. Заменим выражение (A21*A12-A11*A22) на A22^(1),(A21*A13-A11*A23) на A23^(1),(A21*A1n-A11*A2n) на A2n^(1), (A21*b1-A11*b2) на b2^(1) и т.д. (рис. 2).
После преобразования системы (рис. 1) переменная x1 осталась только в первом уравнении (рис 2). На втором шаге проделываем аналогичные операции. Умножаем элементы второй строки на элемент A32^1, а элементы третьей строки на элемент A22^1. Вычитая из второй строки третью, получим следующее уравнение 0x2+(A32^1*A23^1-A22^1*A33^1)x3+(A32^1*A24^1-A22^1*A34^1)x3+...+(A32^1*A2n^1-A22^1*A3n^1)x3=A32^1*b2^1- A22^1*b3^1 третьей строки. Удалив переменную x2 из всех уравнений кроме второго, мы получим следующую систему уравнений (рис. 3).
Продолжаем данный процесс (n-1) раз. В результате получим треугольную матрицу (рис. 4). Данное преобразование называется «прямой ход».
Используя треугольную систему уравнений (рис. 4), легко получаем значения неизвестных x, начиная с последнего уравнения (рис. 5). Данный процесс называется «обратный ход» решения систем уравнений методом Гаусса.
Метод Гаусса-Зейделя Данный метод является одним из самых распространенных итерационных методов решения СЛАУ, поскольку он отличается простотой и легкостью программирования. Рассмотрим его суть. Допустим, диагональные коэффициенты исходной матрицы { aij }отличны от нуля (в противном случае можно переставить местами уравнения исходной системы). Представим исходную систему (2.1) в следующем виде:
Если теперь задать для неизвестных их начальные приближенные значения, то система (2.5) позволяет вычислить более точные значения неизвестных на первом шаге (на первой итерации):
Используя найденные значения неизвестных, можно еще более уточнить их на второй итерации:
и так далее. В данном методе для нахождения значения i-го неизвестного на каждой итерации используются значения предыдущих неизвестных, уже найденные на данной итерации. Общую формулу определения i-го неизвестного на k-й итерации для системы n уравнений можно записать так:
Итерационный процесс продолжается до тех пор, пока все значения xi(k), не станут достаточно близкими к xi(k-1). Близость этих значений можно охарактеризовать максимальной абсолютной величиной их разности . Тогда при заданной точности вычислений > 0 критерий окончания итерационного процесса можно записать в виде:
При выполнении этого условия итерационный процесс называется сходящимся. В этом случае максимальные разности между значениями соответствующих неизвестных в двух последовательных итерациях убывают, а сами значения стремятся к решению системы. Доказано, что для сходимости итерационного процесса достаточно, чтобы модули диагональных коэффициентов для каждого уравнения были не меньше суммы модулей всех остальных коэффициентов:
При этом хотя бы для одного уравнения неравенство (2.10) должно выполняться строго.
Дата добавления: 2014-01-15; Просмотров: 378; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |