
- •Студенты
- •1. Содержание
- •2. Постановка задачи
- •3. Методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •Метод Гаусса
- •3.1.1 Условия применимости метода Гаусса
- •3.1.2 Обоснование и вывод формул
- •Теоремы с доказательствами Теорема об lu-разложении
- •Следствие
- •Элементарные треугольные матрицы
- •3.1.4 Алгоритм метода Гаусса
- •Метод простой итерации
- •3.2.1 Условия применимости метода простой итерации
- •3.2.3 Алгоритм метода простой итерации
- •Метод Зейделя
- •3.3.1 Обоснование и вывод формул
- •3.3.2 Условия применимости метода Зейделя
- •3.3.3 Приведение системы к виду, удобному для итераций
- •3.3.4 Алгоритм метода Зейделя
- •Метод Крамера
- •3.4.1 Условия применимости метода Крамера
- •Метод главных элементов
- •3.5.1 Условия применимости метода главных элементов.
- •3.5.2 Обоснование и вывод формул
- •Метод квадратных корней
- •3.6.1 Обоснование и вывод формул
- •3.6.2 Условие применимости метода квадратных корней
- •3.7.1 Условия применимости схемы Халецкого
- •3.7.2 Обоснование и вывод формул
- •Теория погрешностей
- •3.8.1 Источники и классификация погрешностей результата
- •3.8.2 Типы погрешностей
- •Проверка ручного счета средствами Excel
- •Метод Крамера
- •Метод простой итерации
- •Метод Зейделя
- •Метод Гаусса с выбором главного элемента
- •Метод квадратных корней
- •Язык Fortran
- •Метод Гаусса
- •Метод простых итераций
- •Метод Зейделя
- •Результаты и их анализ
- •Список использованной литературы
Следствие
Метод Гаусса можно применять тогда и только тогда, когда все угловые миноры матрицы А отличны от нуля.
Элементарные треугольные матрицы
Мы уже видели, что метод Гаусса приводит к разложению исходной матрицы в произведение двух треугольных. Более детально описать структуру этих треугольных матриц можно с помощью так называемых элементарных треугольных матриц.[2]c.58-60
Матрица
называется
элементарной нижней треугольной
матрицей, если она имеет вид
В матрице
все
элементы главной диагонали кроме
равны
единице. Из остальных элементов отличными
от нуля могут быть только элементыj-го
столбца, расположенные ниже
.
Обратной к
является
элементарная нижняя треугольная матрица
Рассмотрим для наглядности сначала
систему
,
состоящую из трех уравнений:
(15)
После первого шага исключения по методу Гаусса преобразованная система принимает вид
(16)
Отсюда видно, что матрица
системы
(16) получается из исходной матрицы А
путем умножения А слева на элементарную
матрицу
(17)
так что
.
При этом систему (16) можно записать в
виде
Матрицу (17) будем называть элементарной треугольной матрицей, соответствующей первому шагу исключения метода Гаусса. Перепишем систему (16) в виде
(18)
и осуществим второй шаг метода Гаусса,
т. е. исключим неизвестное
из
последнего уравнения. Тогда получим
систему вида
(19)
Нетрудно видеть, что переход от (18) к (19) осуществляется путем умножения системы (18) на элементарную треугольную матрицу
(20)
Таким образом, после второго шага исключения мы приходим к системе
(21)
где матрицы
и
определены согласно (17), (20). Наконец,
умножая (21) на матрицу
получаем систему
(22)
матрица, которой
является
верхней треугольной матрицей с единичной
главной диагональю. Отсюда следует, в
частности, что A = LU, где
-
нижняя треугольная матрица. Таким
образом,LU-разложение
матрицы А может быть получено с помощью
элементарных треугольных матриц: сначала
строятся матрицы
и
вычисляется
и
затем находится
.
Отметим, что матрицы
имеют
простой вид:
причем на диагонали матрицы L расположены ведущие элементы метода исключения.
Запись метода Гаусса в виде (22) детально описывает процесс исключения.
Все сказанное выше переносится без изменения и на системы уравнений произвольного порядка (2). Процесс исключения можно записать формулой
,
(23)
где элементарная нижняя треугольная
матрица
наk-м шаге исключения имеет
вид
Матрица
осуществляет
исключение неизвестного
из
уравнений с номерами
.
Матрицы
существуют
и имеют вид
3.1.4 Алгоритм метода Гаусса
Пусть имеем систему m-линейных алгебраических уравнений
(1)
Запишем систему (1) в развёрнутом виде
(2)
Необходимо решить систему (2) методом Гаусса.
Алгоритм решения.
1. Проверяем существование и единственность решения системы (2). Для этого находим ранг расширенной матрицы и матрицы коэффициентов.
2. Прямой ход метода Гаусса, то есть приводим систему (2) к треугольному виду так, чтобы на главной диагонали не было нулевых элементов.
Шаг 1.
Предположим,
что
.
Поделив первое уравнение системы (2) на
,
получим
,
(3)
где
Рассмотрим теперь оставшиеся уравнения системы (2):
(4)
Умножим (3) на
и
вычтем полученное уравнение изi-го
уравнения системы (4),
.
В результате получим следующую систему
уравнений:
(5)
Здесь обозначено
(6)
Матрица системы (5) имеет вид
В системе (5) неизвестное
,
содержится только в первом уравнении,
поэтому в дальнейшем достаточно иметь
дело с укороченной системой уравнений
(7)
Тем самым мы исключили неизвестное
.
Шаг 2.
Если
,
то из системы (7) совершенно аналогично
можно исключить неизвестное
и
прийти к системе, эквивалентной (2), при
этом первое уравнение системы (5) остаётся
неизменным.
Шаг 3.
Исключая таким же образом неизвестные
,
придем окончательно к системе уравнений
вида
(8)
эквивалентной исходной системе (2).
Матрица этой системы
С=(9)
содержит нули всюду ниже главной диагонали. То есть мы привели систему к треугольному виду.
3. Обратный ход метод Гаусса заключается
в нахождении неизвестных
из системы (8). Поскольку матрица системы
имеет треугольный вид, можно
последовательно, начиная с
,
найти все неизвестные.
Действительно,
и
т. д. Общие формулы обратного хода имеют
вид
(10)
4. И в заключение делаем проверку, то есть в систему (подставляем) найденное решение.
Простейший вариант метода Гаусса, называемый схемой единственного деления2, обладает следующим недостатком: если ведущий элемент akk какой-либо строки окажется равным нулю, то этот метод формально непригоден, хотя система может иметь единственное решение. Из этих соображений в схеме алгоритма добавлен поиск ненулевого ведущего элемента.
Рисунок 1.1 Схема алгоритма (блок-схема) метода Гаусса
На рисунках 1.2 - 1.6 представлены алгоритмы отдельных блоков метода.
Блок 2. С помощью двух вложенных циклов с управляющими переменными i=1,n и j=1,k организуем ввод коэффициентов ai,j и свободных членов bi исходной системы. Для того, чтобы в дальнейшем можно было выполнить в блоке 9 проверку результата, в алгоритме предусмотрено сохранение значений ai,j и bi исходной системы с помощью переприсвоений: cij=aij и di=bi
Рисунок 1.2 Ввод коэффициентов и свободных членов системы
Блок 3. Организуем цикл по k, внутри которого производится вычисление по всем шагам прямого хода. Последний п-й шаг прямого хода выводим из цикла.
Блок 4. На каждом шаге прямого хода выполняем поиск ненулевого ведущего элемента.
Рисунок 1.3 Поиск ненулевого ведущего элемента
Поиск ненулевого ведущего элемента ведётся в следующем порядке:
а) На каждом k-ом шаге прямого хода ведущий элемент каждой строки сравнивается с нулём;
б) Если в k-ой строке имеется нулевой ведущий элемент, то в k-ом столбце в цикле осуществляется поиск ненулевого элемента.
в) Если в какой-то строке kn такой ненулевой элемент найден, то строки kn и k поэлементно, в цикле по k1=(k+1), n , меняем местами. Для перестановки элементов используется рабочая переменная R.
г) Если ненулевой ведущий элемент не найден, то коду ошибки kо присваиваем значение 1 и расчёт прекращается.
Блок 5 - шаг прямого хода. На каждом шаге прямого хода проводим исключение неизвестных путём преобразования коэффициентов и свободных членов системы.
Рисунок 1.4 Шаг прямого хода
Блок 6. В этом блоке выведем из цикла по k последний шаг прямого хода, т.к. на этом шаге не нужны преобразования коэффициентов и свободных членов, а реализуется только одно вычисление
xn=bn/an,n
Блок 7 - обратный ход. В процессе обратного хода метода Гаусса из системы треугольного вида последовательно в обратном порядке в цикле по i=(n-1),1,-1 находим неизвестные системы по рекуррентной формуле
bi= bi - xj.ai,j , i=(n-1),1, j=(n+1),n.
При этом в цикле по j=(i+1),n использован приём последовательного вычитания xj.ai,j из bi,после чего вводится переприсвоение bi =хi.
Рисунок 1.5 Шаг обратного хода
Блок 9 - проверка результата. В этом блоке подставляя значения полученных неизвестных в исходную систему и используя сохранённые значения коэффициентов системы ci,j и свободных членов di, проводим проверку решения задачи по формуле
Если корни системы найдены, то Fi – это число, близкое к нулю.
Блок 9 в алгоритме метода Гаусса рекомендуется использовать только в процессе отладки метода.
Рисунок 1.6 Проверка результата
-итерационные- методы, которые даже в отсутствии ошибок округления, дают лишь приближенное значение. К ним относятся методы Зейделя и простой итерации.
Описание методов: