Федеральное агентство по образованию

ГОУ ВПО «Сибирская государственная автомобильно-дорожная

академия (СибАДИ)»

М.Я. Епифанцева

ПРАКТИКУМ ПО КУРСУ

«ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА»

для студентов факультета ИСУ

Омск

СибАДИ

2009

УДК 519.6

ББК 22.19

Е 67

Рецензенты: д-р техн. наук, проф. Ю.А. Бурьян (ОМГТУ),

канд. пед .наук, доц. Е.В. Морарь (ОмГИС)

Работа одобрена редакционно-издательским советом академии в качестве учебного пособия для студентов факультета ИСУ.

Епифанцева М.Я.

Е 67 Практикум по курсу «Вычислительная математика» для студентов факультета ИСУ. – Омск: СибАДИ, 2009. – 80 с.

Рассматриваются наиболее распространенные методы численного анализа: метод простой итерации и метод Зайделя для решения систем линейных алгебраических уравнений, численные методы нахождения корней трансцендентных уравнений, формула Лагранжа, широко применяемый на практике метод наименьших квадратов. В каждой лабораторной работе выводятся рабочие формулы, используемые для последующей их реализации на компьютере. Рассмотренные алгоритмы иллюстрируются примерами. В каждой лабораторной работе приведено около 80 вариантов индивидуальных заданий и контрольные примеры.

Практикум адресован студентам факультета ИСУ для изучения курса «Вычислительная математика», но может быть использован студентами других специальностей.

Табл. 4. Ил.16. Библиогр.: 11 назв.

© ГОУ «СибАДИ», 2009

Лабораторная работа №1 итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений

Цель работы: решить систему линейных алгебраических уравнений методом простой итерации и методом Зейделя с заданной точностью .

Порядок выполнения работы

1. Изучить теоретический материал.

2. Решить заданный вариант контрольного задания (см. п. 6).

3. Составить отчет.

4. Ответить на контрольные вопросы.

5. Защитить лабораторную работу.

1. Постановка задачи

Пусть дана система n линейных уравнений с n неизвестными:

(1)

Обозначим через А матрицу из коэффициентов системы (1):

,

столбец свободных членов системы (1) через вектор b:

.

Решение системы уравнений (искомый вектор) обозначим через столбец неизвестных x:

Если матрица А неособенная, то система (1) имеет единственное решение (см. приложение 1).

Совокупность чисел x₁, x₂, ..., x_n (т.е. вектор x), обращающих систему (1) в тождество, называется решением этой системы, а сами числа x_i – ее корнями.

В реальных условиях вычисления на ЭВМ практически всегда сопровождаются погрешностями. Они обусловлены погрешностями исходных данных, погрешностями округления, погрешностями перевода чисел из десятичной системы счисления в двоичную при записи информации в память ЭВМ и погрешностями, связанными с ограниченностью разрядной сетки.

Способы решения систем линейных уравнений разделяются на две группы: точные и итерационные методы.

2. Классификация методов решения систем линейных алгебраических уравнений

2.1. Точные методы (прямые методы)

Эти методы представляют собой конечные алгоритмы для вычисления корней системы. Они дают решение после выполнения заранее известного числа операций, например, правило Крамера, метод Гаусса, метод квадратных корней и др. [1]. Эти методы сравнительно просты и наиболее универсальны, т.е. пригодны для решения широкого класса линейных систем.

Точные методы используют для решения систем линейных уравнений, у которых число неизвестных n200, плотно заполнена матрица и определитель не близок к нулю. Вследствие неизбежных округлений результаты даже точных методов являются приближенными, причем оценка погрешностей корней в общем случае затруднительна.

2.2. Итерационные методы

Они позволяют получать корни системы с заданной точностью путем сходящихся процессов, например, метод простой итерации, метод Зейделя, метод релаксации и др.

В этих методах необходимо задать некоторое приближенное решение – начальное приближение. После этого с помощью алгоритма проводится один цикл вычислений, называемый итерацией. В результате итерации находят новое приближение. Итерации проводятся до получения решения с требуемой точностью. Алгоритмы решения линейных систем с использованием итерационных методов обычно более сложные по сравнению с прямыми методами. Объем вычислений заранее определить точно не удается.

Эффективное применение итерационных методов существенно зависит от удачного выбора начального приближения и быстроты сходимости процесса.

Итерационные методы применяют для решения систем большой размерности (при n>200), когда использование прямых методов невозможно из-за ограничений оперативной памяти ЭВМ. Большие системы уравнений, возникающие в приложениях, как правило, являются разряженными, поэтому использование точных методов является не эффективным, так как независимо от того равен нулю элемент или нет, его необходимо хранить в памяти. В итерационных же методах матрица остается разряженной.

Эти методы применяются и для уточнения корней, полученных точными методами.