- •Индивидуальное задание 2
- •Тема 2. Численные методы решения задач линейной алгебры
- •Порядок использования матричных функций:
- •Теоретические сведения
- •Последовательность действий:
- •2.4.1. Порядок выполнения задания
- •2.4.2. Теоретические сведения. Метод Якоби (метод простых итераций)
- •2.4.3. Решение слау методом Якоби с использованием приложения ms Excel
- •Последовательность действий:
- •2.5.1. Теоретические сведения
- •Порядок выполнения работы
- •Контрольные вопросы к практическому заданию 2.
- •Варианты индивидуального задания 2
2.4.3. Решение слау методом Якоби с использованием приложения ms Excel
Пример 2.4. Решить СЛАУ методом Якоби с заданной точностю.
Прежде всего убедимся, что метод Якоби можно применить к заданной системе (2.13), т.к. выполняется условие «преобладания диагональных коэффициентов» (2.8) матрицы системы, что обеспечивает сходимость метода.
Для данной матрицы условие преобладания диагональных коэффициентов выполняется, т.е. в каждой строке диагональный коэффициент больше суммы двух других по модулю.
Приведем систему(2.12) к нормальному виду, т.е выразим x1 из 1-го уравнения, x2 из 2-го уравнения, x3 из 3-го уравнения:
(2.14)
Запишем систему в матричной форме
,
где
Формулы
(2.14) будем использовать для построения
итерационной последовательности
(к – номер итерации).
Последовательность действий:
Возьмите чистый лист Excel, оформите таблицы, как показано на рис.2.5. Введите в ячейки
В5:Е7 исходные данные: матрицу А и вектор В
В12:Е14 матрицу α и вектор β
в G14 - значение
в столбце А сформируйте номер итерации n с помощью автозаполнения.
в В17:D17 - значение нулевого приближения - нулевой вектор
Рис.2.5. . Расчетная схема метода Якоби
В ячейках В18:D18 запишите формулы для вычисления первого приближения, используя выражение (2.14). Эти формулы имеют вид:
B18 =$E$12 + B17*$B$12 + C17*$C$12 + D17*$D$12,
C18 =$E$13 + B17*$B$13 + C17*$C$13 + D17*$D$13,
D18 =$E$14 + B17*$B$14 + C17*$C$14 + D17*$D$14.
Эти формулы можно записать иначе, используя функцию Excel СУММПРОИЗВ.
В ячейку Е18 введите формулу: E18 =ABS(B17-B18) и скопируйте ее вправо, в ячейки F18:G18.
В ячейку Н18 введите формулу для вычисления
.
Для этого используйте выражение (2.10),
т.е. Н18=МАКС(E18:G18).
Функция МАКС находится в категории
статистические.Выделите ячейки В18:Н18 и скопируйте их вниз до конца таблицы. Таким образом, получили т приближений решения СЛАУ (итерационную последовательность).
Определите приближенное решение системы для заданной точности и количество необходимых итераций воспользовавшись условием (2.10). Для этого в ячейках столбца Н установите Условный формат так, как вы это делали в индивидуальном задании 1.
Результат такого форматирования виден на рис.2.5. Ячейки столбца Н, значения которых удовлетворяют условию (2.10) тонированы.
Анализируя
результаты, за приближенное решение
исходной системы с точностью ε=0,1
принимаем четвертую итерацию, т.е..
Изменяя значение в ячейке Н5 можно получить новое приближенное решение исходной системы с новой точностью.
Проанализируйте сходимость итерационного процесса, построив графики (рис.2.6) изменения каждой компоненты вектора решения СЛАУ в зависимости от номера итерации.
Для этого выделите блок ячеек А17:D26 и постройте графики (с помощью Мастера диаграмм), отражающие сходимость итерационного процесса.
Изменяя значение в ячейке Н5, получим новое приближенное решение исходной системы с новой точностью.
Рис.2.6. Иллюстрация сходящегося итерационного процесса
Задание 2.5. Проанализировать корректность задачи (существование, единственность, устойчивость решения относительно исходных данных).
