- •Оглавление
- •Предисловие
- •Лекция 1. Понятие погрешности решения систем алгебраических уравнений
- •1.1. Точные и приближенные числа, источники погрешностей, классификация погрешностей
- •Источники погрешностей
- •1.2. Абсолютные и относительные погрешности
- •1.3. Понятие о системе линейных уравнений
- •1.4. Матричные уравнения
- •Лекция 2. Точные методы решения систем линейных алгебраических уравнений (слау)
- •2.1. Формулы Крамера для решения системы линейных уравнений
- •2.2. Решение системы линейных уравнений методом последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса)
- •Пусть дана система
- •Обозначим
- •Лекция 3. Приближенные методы решения слау
- •3.1. Понятие предела для векторов и матриц Пусть дана последовательность векторов
- •Аналогично, если имеется последовательность квадратных матриц
- •3.2. Метод простой итерации Пусть дана система линейных уравнений:
- •В матричном виде:
- •Условия сходимости итерационного процесса
- •3.4. Оценка погрешности приближенного процесса методом итерации
- •Лекция 4. Метод зейделя
- •4.1. Условия сходимости процесса Зейделя
- •Пусть дана линейная система
- •4.2. Оценка погрешности процесса Зейделя
- •4.3. Приведение системы линейных уравнений к виду, удобному для итераций
- •Лекция 5. Методы решения нелинейных уравнений
- •5.1. Итерационные методы решения нелинейных уравнений а). Метод простой итерации.
- •Число итераций при использовании этого метода
- •Если корень нас не устраивает, то мы находим
- •Г). Метод Ньютона.
- •5.2. Метод Рыбакова
- •5.3. Метод наискорейшего спуска
- •Лекция 6. Интерполирование и экстраполирование
- •6.1. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •Перепишем этот многочлен в другой форме
- •Окончательно получаем
- •Лекция 7. Конечные разности
- •Рассмотрим некоторые свойства конечных разностей
- •7.1. Первая интерполяционная формула Ньютона для равноотстоящих узлов интерполяции
- •7.2. Вторая интерполяционная формула Ньютона
- •7.3. Оценка погрешностей интерполяционных формул Ньютона
- •Лекция 8. Линейное интерполирование
- •8.1. Интерполирование по Эйткину
- •8.2. Интерполяция и приближение сплайном
- •Приближение линейными сплайнами
- •Лекция 9. Численное интегрирование функций
- •9.1. Постановка задачи
- •9.2. Формула прямоугольников
- •Лекция 10. Численные методы решения задачи коши для обыкновенных дифференциальных уравнений
- •10.1. Задача Коши. Общие замечания. Постановка задачи
- •10.2. Метод Эйлера
- •10.4. Метод Рунге-Кутта
- •Лекция 11. Разностный метод решения уравнений математической физики (метод сеток)
- •11.1. Метод сеток для уравнения параболического типа
- •Лекция 12. Метод сеток для уравнения гиперболического типа
- •12.2. Метод сеток для уравнений Пуассона и Лапласа
- •Образцы выполнения контрольных работ Контрольная работа № 5
- •Контрольная работа № 6
- •Решение уравнения методом Эйлера
- •Решение уравнения модифицированным методом Эйлера
- •Решение уравнения методом Рунге-Кутта
- •Аналитическое решение заданного уравнения
- •Сравнение точного решения и приближенных решений исходного дифференциального уравнения
- •Контрольная работа №7
- •Контрольная работа №8
- •Решение дифференциального уравнения методом Рунге-Кутта
- •Аналитические решения заданного уравнения
- •Примеры заданий для самостоятельной работы Задание 1
- •Задание 2
- •Задание 3
- •Задание 4
- •Задание 5
- •Варианты задания
- •Задание 6
- •Варианты задания
- •Задание 7
- •Варианты задания
- •Задание 8
- •Варианты задания
- •Задача для самостоятельного решения
- •Вопросы для самостоятельной подготовки
- •Библиографический список
1.4. Матричные уравнения
Рассмотрим три вида матричных уравнений.
Уравнение вида . Умножим обе части уравнения на
слева:
,
где
. (1.7)
Пример:
или
.
Находим
обратную матрицу
.
- детерминант матрицы A.
-
алгебраическое дополнение к матрице
A.
;
.
2. Матричное уравнение вида:
(1.8)
Умножим обе части уравнения на справа.
Пример: Решить матричное уравнение
.
Решение:
~
;
;
;
;
;
;
;
;
;
;
;
;
;
Матричное уравнение третьего вида:
.
(1.9)
Для
его решения умножим обе части уравнения
слева на
,
а справа на
,
тогда получим
;
.
Пример: Решить матричное уравнение
.
Решение:
;
;
;
;
;
;
.
Находим
сначала
,
а затем и искомое решение матричного
уравнения
;
;
;
.
Лекция 2. Точные методы решения систем линейных алгебраических уравнений (слау)
СЛАУ допускают как точные, так и приближенные методы решения.
К точным относятся метод Крамера, метод Гаусса и метод обратной матрицы.
К приближенным методам относятся: метод простой итерации, метод последовательных приближений и метод Зейделя.
2.1. Формулы Крамера для решения системы линейных уравнений
Пусть дана система линейных уравнений (для простоты возьмем систему 4-го порядка)
(2.1)
Введем специальные обозначения, где D – определитель системы
;
;
;
;
(2.2)
.
Если D 0, то система является определенной, т.е. имеет единственное решение в виде соотношений, которые и называются формулами Крамера
;
;
;
, (2.3)
2.2. Решение системы линейных уравнений методом последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса)
Элементарными преобразованиями называются следующие 3 типа преобразований:
Перестановка двух уравнений системы.
Умножение обеих частей уравнений системы на любое число неравное нулю.
Прибавление (вычитание) к обеим частям одного уравнения соответствующих частей другого уравнения, умноженных на любое число, отличное от нуля.
Пусть дана система
(2.4)
Будем исключать неизвестное x1 из всех уравнений системы (2.4), кроме первого. Назовем x1 – ведущим неизвестным, а коэффициент a11 – ведущим коэффициентом. Разделив первое уравнение на a11 (это возможно если a11 0), получим:
.
Обозначим
;
;
;
;
и вообще
,
(j
> 0) ,
тогда
или
.
(2.5)
Дальнейшее решение системы уравнений (2.4) методом Гаусса представляет собой ряд последовательных шагов:
Для исключения неизвестного вычтем из второго уравнения системы (2.4) уравнение (2.5), умноженное на a21 :
−
___________________________________________________________
