- •Глава 3 основы численных методов
- •§ 3.1. Основные понятия линейной алгебры
- •3.1.1. Линейное пространство. Евклидово пространство.
- •3.1.2. Арифметическое пространство. Векторы и операции над ними. Линейная зависимость векторов. Базис.
- •3.1.3. Матрицы и операции над ними. Некоторые виды матриц.
- •3.1.4. Скалярное произведение векторов.
- •3.1.5. Норма вектора. Некоторые свойства векторных норм. Абсолютная и относительная погрешности. Сходимость.
- •3.1.6. Норма матрицы. Некоторые свойства матричных норм.
- •3.1.7. Число обусловленности матрицы.
- •§ 3.2. Прямые методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •3.2.1. Общий вид системы линейных алгебраических уравнений (слау). Понятие о прямых методах решения слау.
- •3.2.2. Метод Гаусса.
- •3.2.3. Вычисление определителя матрицы коэффициентов системы. Некоторые свойства определителей.
- •3.2.4. Выбор главного элемента.
- •3.2.6. Итерационное уточнение.
- •3.2.7. Метод Гаусса для ленточной слау.
- •3.2.8. Слау с несколькими правыми частями.
- •3.2.9. Вычисление обратной матрицы .
- •§ 3.3. Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •3.3.1. Понятие об итерационных методах решения слау.
- •3.3.2. Метод Зейделя и метод простой итерации.
- •3.3.3. Общий вид итерационного процесса.
- •§ 3.4. Методы вычисления собственных значений и собственных векторов матриц
- •3.4.1. Основные определения.
- •3.4.2. Характеристическое уравнение.
- •3.4.3. Понятие о методах решения проблемы собственных значений.
- •3.4.4. Определение максимального по модулю собственного числа степенным методом.
- •3.4.5. Собственные значения обратной матрицы.
- •3.4.6. Обобщенная проблема собственных значений.
- •3.4.7. Вычисление минимального собственного числа степенным методом.
- •§ 3.5. Методы численного интегрирования
- •3.5.1. Понятие о формулах численного интегрирования.
- •3.5.2. Формула прямоугольников (формула средних).
- •3.5.3. Формула трапеций.
- •3.5.4. Формула Симпсона.
- •3.5.5. Точность квадратурных формул.
- •3.5.6. Вычисление интеграла с заданной точностью.
- •3.5.7. О современных методах численного интегрирования.
- •§ 3.6. Методы решения нелинейных уравнений
- •3.6.1. Уравнения с одним неизвестным (скалярные).
- •3.6.2. Решение систем нелинейных уравнений.
- •§ 3.7. Метод наименьших квадратов
- •3.7.1. Понятие о методе наименьших квадратов (мнк).
- •3.7.2. Применение мнк для решения переопределенных систем линейных алгебраических уравнений.
3.7.2. Применение мнк для решения переопределенных систем линейных алгебраических уравнений.
Пусть дана СЛАУ порядка относительно неизвестных:
,
(3.7.11)
и при этом количество
неизвестных меньше количества уравнений:
.
В общем случае, такая система является
несовместной и не имеет точного решения.
Тогда можно найти оптимальное
решение,
т.е. такое, при котором сумма
(3.7.12)
достигает своего минимума.
Сумма
– функция
переменных. Для определения точки
минимума
(оптимального решения) повторяем
аналогичные выкладки из пункта 3.7.1:
.
Меняя порядок суммирования, получим
СЛАУ относительно оптимальных значений
:
,
(3.7.13)
или в векторно-матричной форме:
,
(3.7.14)
где коэффициенты матрицы и компоненты вектора правой части системы вычисляются по формулам
,
;
,
(3.7.15)
или
;
.
(3.7.16)
Пример 3.7.1. Пусть требуется найти оптимальное решение системы уравнений
Составим систему уравнений относительно оптимального решения
;
;
Полученная система имеет вид
Таким образом, имеем следующее оптимальное
решение рассматриваемой СЛАУ:
,
■.
