- •«Вычислительная математика»
- •Часть 1.
- •§ 1. Действия с приближенными величинами
- •§ 2. Методы решения нелинейных уравнений
- •§ 3. Нормы вектора и матрицы
- •§ 4. Прямые методы решения систем линейных алгебраических уравнений с квадратной матрицей
- •Введение
- •§1. Действия с приближенными величинами
- •1.1 Основные понятия
- •Задачи для самостоятельного решения
- •1.2 Погрешности арифметических операций
- •Задачи для самостоятельного решения
- •1.3 Погрешности вычисления значения функции
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Литература:
- •§2 Методы решения нелинейных уравнений
- •2.1 Изоляция корней
- •Задачи для самостоятельного решения
- •2.2 Уточнение корней при помощи методов, не требующих вычисления производных
- •2.2.1 Метод деления отрезка пополам (метод бисекции)
- •2.2.2 Метод простой итерации
- •2.2.3 Метод хорд
- •2.3 Уточнение корней при помощи методов, использующих производные
- •2.3.1 Метод Ньютона – Рафсона (метод касательных)
- •2.3.2 Модификации метода Ньютона
- •2.3.3 Метод хорд и касательных
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Литература:
- •§3 Нормы вектора и матрицы
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Литература:
- •§4 Прямые методы решения систем линейных алгебраических уравнений с квадратной матрицей
- •4.1 Метод Гаусса
- •4.1.1 Схема единственного деления
- •4.1.2 Схемы с выбором главного элемента
- •4.2 Метод Жордана
- •4.2.1 Классическая схема Жордана
- •4.2.2 Схема оптимального исключения
- •2). Схема оптимального исключения. Записываем в таблицу только рабочую часть расширенной матрицы, т.К. Остальные строки не преобразовываются.
- •4.3 Метод Холецкого.
- •4.4 Прямые методы решения системы линейных уравнений в случае квадратной матрицы специального вида
- •4.4.1 Метод квадратных корней
- •4) Находим решение системы (1):
- •4.4.2 Метод прогонки
- •4.5.1 Использование матриц вращения для решения систем
- •Для решения системы линейных уравнений
- •Литература
- •§5 Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •5.1 Метод Якоби
- •5.2 Метод Зейделя
- •5.3 Метод наискорейшего спуска
- •5.4 Метод сопряженных градиентов
- •Литература
- •§6 Вычисление определителя матрицы и построение обратной матрицы
- •6.1 Вычисление определителя
- •6.2 Построение обратной матрицы методом окаймления
- •6.3 Построение обратной матрицы методом пополнения
- •Литература
- •§7 Решение систем линейных уравнений с прямоугольными матрицами
- •7.1 Классификация систем
- •7.2 Нахождение обобщенного решения переопределенной системы с помощью первой трансформации Гаусса
- •Задача 1
- •Задача 2
- •Литература
- •§ 8 Решение проблемы собственных значений
- •8.1 Приведение матрицы к трехдиагональному или почти треугольному виду при помощи метода Гивенса
- •Задача 1
- •8.2 Метод Якоби и схема его реализации для получения собственных значений матрицы
- •1. Классическая схема Якоби. На каждом шаге выбирают максимальный по модулю недиагональный элемент матрицы : и строят матрицу для обнуления этого элемента.
- •6. Копченова н. В., Марон и. А. Вычислительная математика в примерах и задачах - м.: Наука, 1972.
Задача 1
Дана
симметричная матрица:
Используя метод Гивенса, привести А к трехдиагональному виду. Точность вычислений 0,01.
Решение. Для приведения матрицы А к трехдиагональному виду нужно обнулить три элемента: а13, а14, а24. Для этого необходимо построить три матрицы вращения: Т23, Т24 и Т34 . Будем считать . Результаты вычислений приведены в таблице.
№ шага k |
i, j, c, s |
|
1 |
i = 2 j = 3 c = -0,949 s = -0,316 |
-2 3,162 0 1 3,162 -0,4 2,2 -0,949 0 2,2 0,4 2,846 1 -0,949 2,846 -2 |
2 |
i = 2 j = 4 c = 0,953 s = -0,302 |
-2 3,317 0 0 3,317 -1,091 2,956 -1,236 0 2,956 0,4 2,051 0 -1,236 2,051 -1,309 |
3 |
i = 3 j = 4 c = 0,923 s = 0,386 |
-2 3,317 0 0 3,317 -1,091 3,204 0 0 3,204 -1,314 2,048 0 0 2,048 0,405 |
Ответ:
Задача 2 (для самостоятельного решения)
Дана
матрица:
При помощи метода Гивенса привести ее к левому почти треугольному виду. Точность 0,001
Ответ:
.
8.2 Метод Якоби и схема его реализации для получения собственных значений матрицы
Метод
Якоби – итерационный метод, предназначенный
для определения собственных значений
симметричной матрицы А,
которая при помощи цепочки подобных
преобразований приводится (с определенной
точностью) к матрице диагонального вида
D. В процессе работы метода
строится последовательность матриц
,
где
,
,
которая сходится к матрице D .
Процесс считают законченным, когда
,
где
- элементы матрицы Аk
.
(Напомним, что все собственные значения вещественной симметричной матрицы – действительные числа 1, 2, . . . n, поэтому после получения матрицы D их значения находятся на главной диагонали D).
Иногда для ускорения сходимости Ak D предварительно приводят матрицу А к трехдиагональному виду с использованием метода Гивенса (см. п. 8.1).
Матрицы
,
которые используются в методе Якоби –
это матрицы вращения (см. п. 4.5.1), в которых
элементы
и
вычислены по формулам
;
;
где
.
При
умножении
обнуляются элементы aji
и aij
матрицы
,
т.е.
=
0. При этом матрица остается симметричной,
ее собственные значения не изменяются.
Однако, на каждом шаге «портятся»
обнуленные на предыдущих шагах элементы
матрицы, поэтому процесс приведения
А
к D в общем случае
бесконечен.
Различные схемы реализации метода Якоби зависят от правил выбора i, j на каждом шаге. Перечислим некоторые схемы, для которых сходимость итерационного процесса доказана.
