Постановка задачи решения системы линейных уравнений

Видео:Решение системы линейных уравнений с двумя переменными способом подстановки. 6 класс.Скачать

Решение систем линейных уравнений

Системы линейных уравнений возникают при решении ряда прикладных задач, описываемых дифференциальными, интегральными или системами нелинейных ( трансцендентных) уравнений . Они могут появляться также в задачах математического программирования, статистической обработки данных, аппроксимации функций, при дискретизации краевых дифференциальных задач методом конечных разностей или методом конечных элементов и др.

Матрицы коэффициентов систем линейных уравнений могут иметь различные структуру и свойства. Матрицы решаемых систем могут быть плотными, и их порядок может достигать несколько тысяч строк и столбцов. При решении многих задач могут появляться системы, обладающие симметричными положительно определенными ленточными матрицами с порядком в десятки тысяч и шириной ленты в несколько тысяч элементов. И, наконец, при рассмотрении большого ряда задач могут возникать системы линейных уравнений с разреженными матрицами с порядком в миллионы строк и столбцов.

8.1. Постановка задачи

Линейное уравнение с n неизвестными x0, x1, ѕ, xn-1 может быть определено при помощи выражения

( 8.1)

Множество из n линейных уравнений

( 8.2)

где A=(a_i,j) есть вещественная матрица размера nxn , а векторы b и x состоят из n элементов.

Под задачей решения системы линейных уравнений для заданных матрицы А и вектора b обычно понимается нахождение значения вектора неизвестных x , при котором выполняются все уравнения системы.

8.2. Алгоритм Гаусса

Метод Гаусса – широко известный прямой алгоритм решения систем линейных уравнений , для которых матрицы коэффициентов являются плотными. Если система линейных уравнений невырожденна, то метод Гаусса гарантирует нахождение решения с погрешностью, определяемой точностью машинных вычислений. Основная идея метода состоит в приведении матрицы А посредством эквивалентных преобразований (не меняющих решение системы (8.2)) к треугольному виду, после чего значения искомых неизвестных могут быть получены непосредственно в явном виде.

В подразделе дается общая характеристика метода Гаусса, достаточная для начального понимания алгоритма и позволяющая рассмотреть возможные способы параллельных вычислений при решении систем линейных уравнений . Более полное изложение алгоритма со строгим обсуждением вопросов точности получаемых решений может быть получено, например, в работах [ [ 6 ] , [ 22 ] , [ 47 ] ] и др.

8.2.1. Последовательный алгоритм

Метод Гаусса основывается на возможности выполнения преобразований линейных уравнений , которые не меняют при этом решения рассматриваемой системы (такие преобразования носят наименование эквивалентных ). К числу таких преобразований относятся:

• умножение любого из уравнений на ненулевую константу;
• перестановка уравнений;
• прибавление к уравнению любого другого уравнения системы.

Метод Гаусса включает последовательное выполнение двух этапов. На первом этапе – прямой ход метода Гаусса – исходная система линейных уравнений при помощи последовательного исключения неизвестных приводится к верхнему треугольному виду

где матрица коэффициентов получаемой системы имеет вид

На обратном ходе метода Гаусса (второй этап алгоритма) осуществляется определение значений неизвестных. Из последнего уравнения преобразованной системы может быть вычислено значение переменной x_n-1 , после этого из предпоследнего уравнения становится возможным определение переменной x_n-2 и т.д.

8.2.1.1. Прямой ход алгоритма Гаусса

Прямой ход метода Гаусса состоит в последовательном исключении неизвестных в уравнениях решаемой системы линейных уравнений . На итерации i, 0 , метода производится исключение неизвестной i для всех уравнений с номерами k , большими i (т.е. i ). Для этого из этих уравнений осуществляется вычитание строки i , умноженной на константу ( a_ki/a_ii ), с тем чтобы результирующий коэффициент при неизвестной x_i в строках оказался нулевым – все необходимые вычисления могут быть определены при помощи соотношений:

Поясним выполнение прямого хода метода Гаусса на примере системы линейных уравнений вида:

На первой итерации производится исключение неизвестной x0 из второй и третьей строки. Для этого из этих строк нужно вычесть первую строку, умноженную соответственно на 2 и 1. После этих преобразований система уравнений принимает вид:

В результате остается выполнить последнюю итерацию и исключить неизвестную x₁ из третьего уравнения. Для этого необходимо вычесть вторую строку, и в окончательной форме система имеет следующий вид:

На рис. 8.1 представлена общая схема состояния данных на i -й итерации прямого хода алгоритма Гаусса . Все коэффициенты при неизвестных, расположенные ниже главной диагонали и левее столбца i , уже являются нулевыми. На i -й итерации прямого хода метода Гаусса осуществляется обнуление коэффициентов столбца i , расположенных ниже главной диагонали, путем вычитания строки i , умноженной на нужную ненулевую константу. После проведения (n-1) подобной итерации матрица, определяющая систему линейных уравнений , становится приведенной к верхнему треугольному виду.

При выполнении прямого хода метода Гаусса строка, которая используется для исключения неизвестных, носит наименование ведущей, а диагональный элемент ведущей строки называется ведущим элементом. Как можно заметить, выполнение вычислений является возможным только, если ведущий элемент имеет ненулевое значение. Более того, если ведущий элемент a_i,i имеет малое значение, то деление и умножение строк на этот элемент может приводить к накоплению вычислительной погрешности и вычислительной неустойчивости алгоритма.

Возможный способ избежать подобной проблемы может состоять в следующем: при выполнении каждой очередной итерации прямого хода метода Гаусса следует определить коэффициент с максимальным значением по абсолютной величине в столбце, соответствующем исключаемой неизвестной, т.е.

Вычислительная сложность прямого хода алгоритма Гаусса с выбором ведущей строки имеет порядок O(n 3 ) .

8.2.1.2. Обратный ход алгоритма Гаусса

После приведения матрицы коэффициентов к верхнему треугольному виду становится возможным определение значений неизвестных. Из последнего уравнения преобразованной системы может быть вычислено значение переменной x_n-1 , после этого из предпоследнего уравнения становится возможным определение переменной x_n-2 и т.д. В общем виде выполняемые вычисления при обратном ходе метода Гаусса могут быть представлены при помощи соотношений:

Поясним, как и ранее, выполнение обратного хода метода Гаусса на примере рассмотренной в п. 8.2.1.1 системы линейных уравнений

Из последнего уравнения системы можно определить, что неизвестная x₂ имеет значение 3 . В результате становится возможным разрешение второго уравнения и определение значение неизвестной x₁=13 , т.е.

На последней итерации обратного хода метода Гаусса определяется значение неизвестной x₀ , равное -44 .

С учетом последующего параллельного выполнения можно отметить, что вычисление получаемых значений неизвестных может выполняться сразу во всех уравнениях системы (и эти действия могут выполняться в уравнениях одновременно и независимо друг от друга). Так, в рассматриваемом примере после определения значения неизвестной x₂ система уравнений может быть приведена к виду

Вычислительная сложность обратного хода алгоритма Гаусса составляет O(n 2 ) .

Видео:ПОСМОТРИ это видео, если хочешь решить систему линейных уравнений! Метод ПодстановкиСкачать

Системы линейных уравнений с двумя переменными. Часть 1. Метод подстановки для решения системы линейных уравнений с двумя переменными

Этот видеоурок доступен по абонементу

У вас уже есть абонемент? Войти

Мы научились составлять математическую модель для решения различных прикладных задач. В результате задача сводится к технике – решению уравнения или системы уравнений. На этом уроке мы научимся решать системы уравнений, а именно системы линейных уравнений с двумя переменными.

Видео:Решение системы уравнений методом ГауссаСкачать

Численные методы решения СЛАУ

Видео:Cистемы уравнений. Разбор задания 6 и 21 из ОГЭ. | МатематикаСкачать

Постановка задачи

Прикладные задачи, характерные для проектирования современных объектов новой техники, часто сводятся к многомерным в общем случае нелинейным уравнениям, которые решаются методом линеаризации, т.е. сведением нелинейных уравнений к линейным. В общем случае система [math]n[/math] уравнений с [math]n[/math] неизвестными записывается в виде

где [math]f_1,f_2,ldots,f_n[/math] — функции [math]n[/math] переменных, нелинейные или линейные ( [math]x_i[/math] в функции [math]f_i[/math] входят в первых или частично в нулевых степенях). Здесь рассматривается частный случай задачи (1.1) — линейная неоднородная задача для систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ), которая сокращенно записывается в виде

где [math]A=(a_in mathbb^[/math] — действительная матрица размера [math](ntimes n),

i,,j[/math] — переменные, соответствующие номерам строк и столбцов (целые числа); [math]b=(b_1,ldots,b_n)^Tin mathbb^n[/math] — вектор-столбец размера [math](ntimes1),

x=(x_1,ldots,x_n)^Tin mathbb^n[/math] — вектор-столбец неизвестных, [math]mathbb^n[/math] — n-мерное евклидово пространство, верхний индекс [math]T[/math] здесь и далее обозначает операцию транспонирования. Требуется найти решение [math]x_= (x_,ldots, x_)^Tin mathbb^n[/math] системы (1.2), подстановка которого в (1.2) приводит к верному равенству [math]Ax_=b[/math] .

1. Из линейной алгебры известно, что решение задачи (1.2) существует и единственно, если детерминант матрицы [math]A[/math] отличен от нуля, т.е. [math]det A equiv |A|ne0[/math] ( [math]A[/math] — невырожденная матрица, называемая также неособенной).

2. Поставленная задача часто именуется первой задачей линейной алгебры. Подчеркнем, что в ней входными (исходными) данными являются матрица [math]A[/math] и вектор [math]b[/math] , а выходными — вектор [math]x[/math] .

3. Задача (1.2) имеет следующие особенности:

а) задача линейная (все переменные [math]x_[/math] , входящие в систему, имеют степени не выше первой) и неоднородная [math](bne0)[/math] ;

б) количество уравнений равно количеству неизвестных (система замкнута);

в) количество уравнений для некоторых практических задач велико: kcdot10^3

г) при больших [math]n[/math] использовать формулу [math]x=A^b[/math] не рекомендуется в силу трудностей нахождения обратной матрицы.

4. Важнейшим признаком любой математической задачи, который надо в первую очередь принимать во внимание при ее анализе и выборе метода решения, является ее линейность или нелинейность. Это связано с тем, что нелинейные задачи с вычислительной точки зрения являются наиболее трудными. Так, нелинейная задача (1.1) является достаточно сложной при числе уравнений [math]n[/math] , пропорциональном [math]10^2[/math] , а линейная задача — при [math]n[/math] , пропорциональном [math]10^6[/math] .

Видео:Метод Крамера за 3 минуты. Решение системы линейных уравнений - bezbotvyСкачать

Число обусловленности

Характер задачи и точность получаемого решения в большой степени зависят от ее обусловленности, являющейся важнейшим математическим понятием, влияющим на выбор метода ее решения. Поясним это понятие на примере двумерной задачи: [math]begina_x_1+ a_x_2=b_1,\ a_x_1+ a_x_2=b_2.end[/math] . Точным решением этой задачи является вектор [math]x_= (x_, x_)^T[/math] , компоненты которого определяются координатами точки пересечения двух прямых, соответствующих уравнениям [math]a_x_1+ a_x_2=b_1,[/math] [math]a_x_1+ a_x_2=b_2[/math] (рис. 1.1,а).

На рис. 1.1,б применительно к трем наборам входных данных, заданных с некоторыми погрешностями и соответствующих различным системам линейных уравнений, иллюстрируется характер обусловленности системы. Если [math]det A[/math] существенно отличен от нуля, то точка пересечения пунктирных прямых, смещенных относительно сплошных прямых из-за погрешностей задания [math]A[/math] и [math]b[/math] , сдвигается несильно. Это свидетельствует о хорошей обусловленности системы. При [math]det Aapprox0[/math] небольшие погрешности в коэффициентах могут привести к большим погрешностям в решении (плохо обусловленная задача), поскольку прямые близки к параллельным. При [math]det A=0[/math] прямые параллельны или они совпадают, и тогда решение задачи не существует или оно не единственно.

Более строго обусловленность задачи характеризуется числом обусловленности [math]nu(A)= |A|cdot |A^|[/math] , где [math]|A|[/math] — норма матрицы [math]A[/math] , а [math]|A^|[/math] — норма обратной матрицы. Чем больше это число, тем хуже обусловленность системы (при [math]nu(A)approx 10^3div 10^4[/math] система линейных алгебраических уравнений плохо обусловлена). В качестве нормы матрицы может быть принято число, являющееся максимальным из сумм (по модулю) элементов всех строк этой матрицы. Подчеркнем, что реализация хорошей или плохой обусловленности в корректной и некорректной задачах напрямую связана с вытекающей отсюда численной устойчивостью или неустойчивостью. При этом для решения некорректных задач обычно применяются специальные методы или математические преобразования этих задач к корректным.

В численном анализе используются два класса численных методов решения систем линейных алгебраических уравнений:

1. Прямые методы , позволяющие найти решение за определенное число операций. К прямым методам относятся: метод Гаусса и его модификации (в том числе метод прогонки), метод [math]LU[/math] — разложения и др.

2. Итерационные методы , основанные на использовании повторяющегося (циклического) процесса и позволяющие получить решение в результате последовательных приближений. Операции, входящие в повторяющийся процесс, составляют итерацию. К итерационным методам относятся: метод простых итераций, метод Зейделя и др.

Видео:Матричный метод решения систем уравненийСкачать

Численные схемы реализации метода Гаусса

Рассмотрим частный случай решения СЛАУ — задачу нахождения решения системы линейных алгебраических уравнений

b=beginb_1\vdots\b_nend[/math] столбцы размеров [math]ntimes 1[/math] . Это означает, что число уравнений совпадает с числом неизвестных, т.е. [math]m=n[/math] . Предполагается, что выполняется условие [math]detequiv|A|ne0[/math] . Тогда по теореме 5.1 решение системы (10.1) существует и единственно.

Согласно изложенному ранее, метод Гаусса содержит две совокупности операций, которые условно названы прямым ходом и обратным ходом.

Прямой ход состоит в исключении элементов, расположенных ниже элементов, соответствующих главной диагонали матрицы [math]A[/math] . При этом матрица [math]A[/math] с помощью элементарных преобразований преобразуется к верхней треугольной, а расширенная матрица [math](Amid b)[/math] — к трапециевидной:

Заметим, что в отличие от общего подхода здесь не требуется приводить расширенную матрицу к упрощенному виду. Считается, что для реализации эффективных численных процедур достаточно свести проблему к решению системы с треугольной матрицей коэффициентов.

Обратный ход состоит в решении системы [math]widetildex= widetilde[/math] .

Видео:Решение систем уравнений методом подстановкиСкачать

Алгоритм численного метода Гаусса

а) Положить номер шага [math]k=1[/math] . Переобозначить все элементы расширенной матрицы [math](Amid b)[/math] через [math]a_^,[/math] [math]i=1,ldots,n;[/math] [math]j=1,ldots,n+1[/math] ;

б) Выбрать ведущий элемент одним из двух способов.

Первый способ (схема единственного деления). Выбрать в качестве ведущего элемента [math]a_^ne0[/math] .

Второй способ (схема с выбором ведущего элемента). На k-м шаге сначала переставить [math](n-k+1)[/math] оставшихся уравнений так, чтобы наибольший по модулю коэффициент при переменной [math]x_k[/math] попал на главную диагональ, а затем выбрать в качестве ведущего элемента [math]a_^[/math] .

в) каждый элемент строки, в которой находится ведущий элемент, поделить на него:

г) элементы строк, находящихся ниже строки с ведущим элементом, подсчитать по правилу прямоугольника, схематически показанного на рис. 10.1 (исключить элементы, стоящие ниже ведущего элемента).

Поясним алгоритм исключения на рис. 10.1. Пусть рассчитывается значение [math]a_^[/math] на k-м шаге. Следует соединить элемент [math]a_^[/math] с ведущим элементом [math]a_^[/math] . Получена одна из диагоналей прямоугольника. Вторую диагональ образует соединение элементов [math]a_^[/math] и [math]a_^[/math] . Для нахождения значения [math]a_^[/math] из его текущего значения [math]a_^[/math] вычитается произведение элементов [math]a_^[/math] и [math]a_^[/math] , деленное на ведущий элемент;

д) если [math]kne n[/math] , то перейти к пункту «б», где вместо [math]k[/math] положить [math]k+1[/math] .

Если [math]k=n[/math] , завершить прямой ход. Получена расширенная трапециевидная матрица из элементов [math]a_^[/math] , соответствующая [math]bigl(widetildemid widetildebigr)[/math] .

1. Схема единственного деления имеет ограничение, связанное с тем, что ведущие элементы должны быть отличны от нуля. Одновременно желательно, чтобы они не были малыми по модулю, поскольку тогда погрешности при соответствующем делении будут большими. С этой точки зрения схема с выбором ведущего элемента является более предпочтительной.

2. По окончании прямого хода может быть вычислен определитель матрицы [math]A[/math] путем перемножения ведущих элементов.

3. В расчетных формулах все элементы расширенной матрицы обозначаются одним символом [math]a[/math] , так как они преобразуются по единым правилам.

4. Понятие нормы квадратной невырожденной матрицы позволяет исследовать влияние малых изменений правой части и элементов матрицы на решение систем линейных уравнений. Положительное число [math]A=|A|cdot|A^|[/math] называется числом обусловленности матрицы . Существует и более общее определение числа обусловленности, применимое к вырожденным матрицам: [math]operatornameA= sup_frac: inf_frac[/math] . Чем больше число обусловленности, тем сильнее ошибка в исходных данных сказывается на решении линейной системы. Если число [math]operatornameA[/math] велико, система считается плохо обусловленной, т.е. решение системы может существенно изменяться даже при малых изменениях элементов матрицы [math]A[/math] и столбца свободных членов [math]b[/math] .

Пример 10.3. Найти число обусловленности матрицы системы [math]beginx_1+10x_2=b_1,\ 100x_1+1001x_2=1101. end[/math] Решить систему при [math]b_1=11[/math] и [math]b_1=11,!01[/math] , сравнить близость полученных решений.

По формуле (4.2) для матрицы [math]A=begin 1&10\ 100&1001 end[/math] получаем [math]A^=begin 1001&-10\ -1000&1 end[/math] . Тогда

В результате [math]operatornameA= |A|cdot|A^|=1101cdot1011= 1’113’111[/math] . Очевидно, число обусловленности матрицы системы достаточно велико, поэтому система является плохо обусловленной.

При [math]b_1=11[/math] система имеет единственное решение [math]x_1=1,

x_2=1[/math] , а при [math]b_1=11,!01[/math] , единственное решение [math]x_1=11,!01,

x_2=0[/math] . Несмотря на малое различие в исходных данных: [math]Delta b_1=|11-11,!01|=0,!01[/math] , полученные решения отличаются существенно: [math]Delta x=left| begin1\1 end- begin 11,!01\0 end right|_1=10,!01[/math] , т.е. погрешность [math]Delta x[/math] решения в 1001 раз больше погрешности [math]Delta b_1[/math] правой части системы.

Таким образом, решение плохо обусловленной системы может существенно изменяться даже при малых изменениях исходных данных.

Пример 10.4. Решить систему линейных алгебраических уравнений методом Гаусса (схема единственного деления)

1. Прямой ход. Запишем расширенную матрицу и реализуем прямой ход с помощью описанных преобразований:

Согласно пункту 2 замечаний 10.2 определитель матрицы системы равен произведению ведущих элементов: [math]det=2cdotfraccdot26=26[/math] .

Решая эту систему, начиная с последнего уравнения, находим: [math]x_3=3,

Пример 10.5. Методом Гаусса с выбором ведущего элемента по столбцам решить систему:

1. Прямой ход. Реализуем поиск ведущего элемента по правилу: на k-м шаге переставляются [math](n-k+1)[/math] оставшихся уравнений так, чтобы наибольший по модулю коэффициент при [math]x_k[/math] попал на главную диагональ:

Согласно пункту 2 замечаний 10.2 определитель матрицы системы равен произведению ведущих элементов:

Решая ее, последовательно получаем: [math]x_3=1,

Пример 10.6. Решить систему уравнений методом Гаусса единственного деления

В результате получено решение: [math]x_= begin 1&-1&0&1end^T[/math] .

Видео:Решение системы уравнений методом Крамера.Скачать

Метод прогонки для решения СЛАУ

Метод применяется в случае, когда матрица [math]A[/math] — трехдиагональная. Сформулируем общую постановку задачи.

Дана система линейных алгебраических уравнений с трехдиагональной матрицей [math]A[/math] . Развернутая запись этой системы имеет вид

которому соответствует расширенная матрица

Здесь первое и последнее уравнения, содержащие по два слагаемых, знак минус (–) при коэффициенте [math]beta_i[/math] взят для более удобного представления расчетных формул метода.

Если к (10.2) применить алгоритм прямого хода метода Гаусса, то вместо исходной расширенной матрицы получится трапециевидная:

Учитывая, что последний столбец в этой матрице соответствует правой части, и переходя к системе, включающей неизвестные, получаем рекуррентную формулу:

Соотношение (10.3) есть формула для обратного хода, а формулы для коэффициентов [math]P_i,,Q_i[/math] которые называются прогоночными , определяются из (10.2), (10.3). Запишем (10.3) для индекса [math]i-1colon[/math] [math]x_=P_x_i+Q_[/math] и подставим в (10.2). Получим

Приводя эту формулу к виду (10.3) и сравнивая, получаем рекуррентные соотношения для [math]P_i,,Q_icolon[/math]

Определение прогоночных коэффициентов по формулам (10.4) соответствует прямому ходу метода прогонки.

Обратный ход метода прогонки начинается с вычисления [math]x_n[/math] . Для этого используется последнее уравнение, коэффициенты которого определены в прямом ходе, и последнее уравнение исходной системы:

Тогда определяется [math]x_n:[/math]

Остальные значения неизвестных находятся по рекуррентной формуле (10.3).

Видео:Решение системы линейных уравнений методом ГауссаСкачать

Алгоритм решения систем уравнений методом прогонки

Q_1=-frac[/math] (в (10.4) подставить [math]alpha_1=0[/math] ).

2. Вычислить прогоночные коэффициенты: [math]P_2,Q_2;,P_3,Q_3;,ldots;,P_Q_[/math] по формулам (10.4).

2. Значения [math]x_,x_,ldots,x_1[/math] определить по формуле (10.3):

1. Аналогичный подход используется для решения систем линейных алгебраических уравнений с пятидиагональными матрицами.

2. Алгоритм метода прогонки называется корректным, если для всех [math]i=1,ldots,n,

beta_i-alpha_iP_ne0[/math] , и устойчивым, если [math]|P_i| .

3. Достаточным условием корректности и устойчивости прогонки является условие преобладания диагональных элементов в матрице [math]A[/math] , в которой [math]alpha_ine0[/math] и [math]gamma_ine0[/math] [math](i=2,3,ldots,n-1)colon[/math]

и в (10.6) имеет место строгое неравенство хотя бы при одном [math]i[/math] .

4. Алгоритм метода прогонки является экономичным и требует для своей реализации количество операций, пропорциональное [math]n[/math] .

Пример 10.7. Дана система линейных алгебраических уравнений с трехдиагональной матрицей [math]A

gamma_4=0)[/math] . Решить эту систему методом прогонки.

Данная система удовлетворяет условию преобладания диагональных элементов (10.3): в первом уравнении 3″>[math]5>3[/math] , во втором уравнении 3+1″>[math]6>3+1[/math] ; в третьем уравнении 1+2″>[math]4>1+2[/math] , в четвертом уравнении 1″>[math]3>1[/math] . Далее выполняем прямой и обратный ход, учитывая, что расширенная матрица имеет вид

1. Прямой ход. Вычислим прогоночные коэффициенты:

Подчеркнем, что [math]beta_1=-5;

beta_4=3[/math] , так как в (10.2) во втором слагаемом взят знак «минус»:

Подстановкой решения [math]x_=begin 1&1&1&1 end^T[/math] в исходную систему убеждаемся, что задача решена верно. Для данного примера [math]beta_i-alpha_iP_ne0,

i=1,2,3,4;[/math] [math]|P_i| , т.е. метод прогонки оказался корректным и устойчивым (см. пункт 3 замечаний 10.3).

Для наглядности представления информации исходные данные и результаты расчетов поместим в табл. 10.1, где в первых четырех колонках содержатся исходные данные, а в последних трех — полученные результаты.

Пример 10.8. Дана система линейных алгебраических уравнений с трехдиагональной матрицей [math]A[/math] , решить систему методом прогонки:

Результаты расчетов в прямом и обратном ходе занесены в табл. 10.2.

В результате получено решение: [math]x_=begin 1&2&3&4 end^T[/math] . Заметим, что условие преобладания диагональных элементов в данном примере не выполнено, но алгоритм метода прогонки позволил получить точное решение. При этом обратим внимание на небольшой порядок системы и отсутствие погрешностей вычислений.

Пример 10.9. Решить методом прогонки систему уравнений

Расширенная матрица системы имеет вид [math]begin2&1&0&0!!&vline!!&4\ 2&3&-1&-1!!&vline!!&9\ 0&1&-1&3!!&vline!!&12\ 0&0&1&-1!!&vline!!&-4 end[/math] .

1. Прямой ход. Вычислим прогоночные коэффициенты:

Получено решение системы: [math]x_=begin 1&2&-1&3 end^T[/math] . Результаты расчетов приведены в табл. 10.3

Видео:Решение системы линейных уравнений графическим методом. 7 класс.Скачать

Метод LU-разложения для решения СЛАУ

Рассмотрим ещё один метод решения задачи (10.1). Метод опирается на возможность представления квадратной матрицы [math]A[/math] системы в виде произведения двух треугольных матриц:

где [math]L[/math] — нижняя, a [math]U[/math] — верхняя треугольные матрицы,

С учётом (10.7) система [math]Ax=b[/math] представляется в форме

Решение системы (10.8) сводится к последовательному решению двух простых систем с треугольными матрицами. В итоге процедура решения состоит из двух этапов.

Прямой ход. Произведение [math]Ux[/math] обозначим через [math]y[/math] . В результате решения системы [math]Ly=b[/math] находится вектор [math]y[/math] .

Обратный ход. В результате решения системы [math]Ux=y[/math] находится решение задачи — столбец [math]x[/math] .

В силу треугольности матриц [math]L[/math] и [math]U[/math] решения обеих систем находятся рекуррентно (как в обратном ходе метода Гаусса).

Из общего вида элемента произведения [math]A=LU[/math] , а также структуры матриц [math]L[/math] и [math]U[/math] следуют формулы для определения элементов этих матриц:

Результат представления матрицы [math]A[/math] в виде произведения двух треугольных матриц (операции факторизации) удобно хранить в одной матрице следующей структуры:

Вычисления на k-м шаге метода LU-разложения удобно производить, пользуясь двумя схемами, изображенными на рис. 10.2.

1. Всякую квадратную матрицу [math]A[/math] , имеющую отличные от нуля угловые миноры

можно представить в виде LU-разложения, причем это разложение будет единственным. Это условие выполняется для матриц с преобладанием диагональных элементов, у которых

2. В результате прямого хода может быть вычислен определитель матрицы [math]A[/math] по свойствам определителя произведения матриц (теорема 2.2) и определителя треугольных матриц:

Видео:Система линейных уравнений. Метод обратной матрицы. Матричный метод.Скачать

Алгоритм метода LU-разложение

1. Выполнить операцию факторизации исходной матрицы [math]A[/math] , применяя схемы (рис. 10.2) или формулы (10.9), и получить матрицы [math]L[/math] и [math]U[/math] .

2. Решить систему [math]Lcdot y=b[/math] .

3. Решить систему [math]Ucdot x=b[/math] .

Пример 10.10. Решить систему линейных алгебраических уравнений методом LU-разложения

1. Выполним операцию факторизации:

В результате получены две треугольные матрицы:

Согласно пункту 2 замечаний 10.4, определитель матрицы [math]A[/math] находится в результате перемножения диагональных элементов матрицы [math]Lcolon,det=2cdot0,!5cdot26=26[/math] .

2. Решим систему [math]Lcdot y=b[/math] :

begin2y_1=16,\ 3y_1+0,!5y_2=10,\ y_1+2,!5y_2+26y_3=16. end[/math] . Отсюда [math]beginy_1=8,\ y_2=(10-3cdot8)cdot2=-28,\[4pt] y_3=dfrac=3.end[/math]

3. Решим систему [math]Ucdot x=y:[/math]

beginx_1+0,!5x_2+2x_3=8,\ x_2-10x_3=-28,\ x_3=3.end[/math] . Отсюда [math]begin x_3=3,\ x_2=-28+10cdot3=2,\ x_1=8-2cdot3-0,!5cdot2=1. end[/math]

Пример 10.11. Решить систему линейных алгебраических уравнений методом LU-разложения.

1. Выполним операцию факторизации:

2. Решим систему линейных уравнений [math]Lcdot y=b[/math] :

begin3y_1=5,\ -2y_1+y_2/3=0,\ 2y_1-y_2/3+5y_3=15. end[/math] . Отсюда [math]beginy_1=5/3,\ y_2=10,\ y_3=3.end[/math]

3. Решим систему [math]Ucdot x=y[/math] :

begin x_1-x_2/3=5/3,\ x_2+3x_3=10,\ x_3=3;end Rightarrow

Пример 10.12. Решить систему линейных алгебраических уравнений методом LU-разложения

1. Выполним процедуру факторизации:

В результате получаем матрицы LU-разложения:

2. Решим систему уравнений [math]Lcdot y=b:[/math]

begin2y_1=4,\ 2y_1+2y_2=9,\ y_2-y_3/3=12,\ y_3+5y_4=-4,end!!! Rightarrow

3. Решим систему уравнений [math]Ucdot x=y:[/math]

Отсюда записываем решение исходной системы уравнений: [math]x_= begin1&2&-1&3end^T[/math] .

Видео:ФСР системы линейных уравнений. Алгоритм ГауссаСкачать

Метод квадратных корней для решения СЛАУ

При решении систем линейных алгебраических уравнений с симметрическими матрицами можно сократить объем вычислений почти вдвое.

Пусть [math]A[/math] — симметрическая квадратная матрица системы [math]Ax=b[/math] порядка [math]n[/math] . Решим задачу ее представления в виде

Находя произведение [math]U^Tcdot U[/math] , составим систему уравнении относительно неизвестных элементов матрицы [math]U:[/math]

Система имеет следующий вид:

Из первой строки системы находим

Из второй строки определяем

Из последней строки имеем [math]textstyle<u_=sqrt<a_-sumlimits_^u_^2>>[/math] .

Таким образом, элементы матрицы [math]U[/math] находятся из соотношений

При осуществлении [math]U^TU[/math] -разложения симметрической матрицы могут возникать ситуации, когда [math]u_=0[/math] при некотором [math]i[/math] или подкоренное выражение отрицательно. Для симметрических положительно определенных матриц разложение выполнимо.

Если матрица [math]A[/math] представима в форме [math]U^TU[/math] , то система [math]Ax=b[/math] имеет вид [math]U^TUx=b[/math] . Решение этой системы сводится к последовательному решению двух систем с треугольными матрицами. В итоге процедура решения состоит их двух этапов.

1. Прямой ход. Произведение [math]Ux[/math] обозначается через [math]y[/math] . В результате решения системы [math]U^Ty=b[/math] находится столбец [math]y[/math] .

2. Обратный ход. В результате решения системы [math]Ux=y[/math] находится решение задачи — столбец [math]x[/math] .

Видео:15. Однородная система линейных уравнений / фундаментальная система решенийСкачать

Алгоритм метода квадратных корней

1. Представить матрицу [math]A[/math] в форме [math]A=U^Tcdot U[/math] , используя (10.10).

2. Составить систему уравнений [math]U^Tcdot y=b[/math] и найти [math]y[/math] .

3. Составить систему уравнений [math]Ucdot x=y[/math] и найти [math]x[/math] .

Найти решение системы уравнений методом квадратных корней

Решение. 1. Представим матрицу [math]A[/math] в форме [math]A=U^Tcdot U[/math] , используя (10.10):

при [math]i=1[/math] получаем [math]u_= sqrt<a_>= sqrt,,

при [math]i=2[/math] имеем

Таким образом, получили

2. Решим систему [math]U^Tcdot y=b[/math] :

3. Решим систему [math]Ucdot x=y[/math] :

В результате получили решение исходной системы [math]x_1=1,

Видео:9 класс, 11 урок, Методы решения систем уравненийСкачать

Метод простых итераций для решения СЛАУ

Альтернативой прямым методам решения СЛАУ являются итерационные методы, основанные на многократном уточнении [math]x^[/math] , заданного приближенного решения системы [math]Acdot x=b[/math] . Верхним индексом в скобках здесь и далее по тексту обозначается номер итерации (совокупности повторяющихся действий).

Реализация простейшего итерационного метода — метода простых итераций — состоит в выполнении следующих процедур.

1. Исходная задача [math]Acdot x=b[/math] преобразуется к равносильному виду:

где [math]alpha[/math] — квадратная матрица порядка [math]n[/math] ; [math]beta[/math] — столбец. Это преобразование может быть выполнено различными путями, но для обеспечения сходимости итераций (см. процедуру 2) нужно добиться выполнения условия [math]|alpha| .

2. Столбец [math]beta[/math] принимается в качестве начального приближения [math]x^= beta[/math] и далее многократно выполняются действия по уточнению решения, согласно рекуррентному соотношению

или в развернутом виде

3. Итерации прерываются при выполнении условия (где 0″>[math]varepsilon>0[/math] — заданная точность, которую необходимо достигнуть при решении задачи)

1. Процесс (10.12) называется параллельным итерированием , так как для вычисления (k+1)-го приближения всех неизвестных учитываются вычисленные ранее их k-е приближения.

2. Начальное приближение [math]x^[/math] может выбираться произвольно или из некоторых соображений. При этом может использоваться априорная информация о решении или просто «грубая» прикидка. При выполнении итераций (любых) возникают следующие вопросы:

а) сходится ли процесс (10.12), т.е. имеет ли место [math]x^to x_[/math] , при [math]ktoinfty[/math] , где [math]x_[/math] — точное решение?

б) если сходимость есть, то какова ее скорость?

в) какова погрешность найденного решения [math]x^[/math] , т.е. чему равна норма разности [math]bigl|x^-x_bigr|[/math] ?

Ответ на вопросы о сходимости дают следующие две теоремы.

Теорема (10.1) о достаточном условии сходимости метода простых итераций. Метод простых итераций, реализующийся в процессе последовательных приближений (10.12), сходится к единственному решению исходной системы [math]Ax=b[/math] при любом начальном приближении [math]x^[/math] со скоростью не медленнее геометрической прогрессии, если какая-либо норма матрицы [math]alpha[/math] меньше единицы, т.е. [math]|alpha|_s .

1. Условие теоремы 10.1, как достаточное, предъявляет завышенные требования к матрице [math]alpha[/math] , и потому иногда сходимость будет, если даже [math]|alpha|geqslant1[/math] .

2. Сходящийся процесс обладает свойством «самоисправляемости», т.е. отдельная ошибка в вычислениях не отразится на окончательном результате, так как ошибочное приближение можно рассматривать, как новое начальное.

3. Условия сходимости выполняются, если в матрице [math]A[/math] диагональные элементы преобладают, т.е.

и хотя бы для одного [math]i[/math] неравенство строгое. Другими словами, модули диагональных коэффициентов в каждом уравнении системы больше суммы модулей недиагональных коэффициентов (свободные члены не рассматриваются).

4. Чем меньше величина нормы [math]|alpha|[/math] , тем быстрее сходимость метода.

Теорема (10.2) о необходимом и достаточном условии сходимости метода простых итераций. Для сходимости метода простых итераций (10.12) при любых [math]x^[/math] и [math]beta[/math] необходимо и достаточно, чтобы собственные значения матрицы [math]alpha[/math] были по модулю меньше единицы, т.е. [math]bigl|lambda_i(alpha)bigr| .

Замечание 10.7. Хотя теорема 10.2 дает более общие условия сходимости метода простых итераций, чем теорема 10.1, однако ею воспользоваться сложнее, так как нужно предварительно вычислить границы собственных значений матрицы [math]alpha[/math] или сами собственные значения.

Преобразование системы [math]Ax=b[/math] к виду [math]x=alpha x+beta[/math] с матрицей [math]alpha[/math] , удовлетворяющей условиям сходимости, может быть выполнено несколькими способами. Приведем способы, используемые наиболее часто.

1. Уравнения, входящие в систему [math]Ax=b[/math] , переставляются так, чтобы выполнялось условие (10.14) преобладания диагональных элементов (для той же цели можно использовать другие элементарные преобразования). Затем первое уравнение разрешается относительно [math]x_1[/math] , второе — относительно [math]x_2[/math] и т.д. При этом получается матрица [math]alpha[/math] с нулевыми диагональными элементами.

Например, система [math]begin-2,!8x_1+x_2+4x_3=60,\ 10x_1-x_2+8x_3=10,\ -x_1+2x_2-0,!6x_3=20end[/math] с помощью перестановки уравнений приводится к виду [math]begin10x_1-x_2+8x_3=10,\ -x_1+2x_2-0,!6x_3=20,\-2,!8x_1+x_2+4x_3=60, end[/math] где

|4|>|-2,!8|+|1|[/math] , т.е. диагональные элементы преобладают.

Выражая [math]x_1[/math] из первого уравнения, [math]x_2[/math] — из второго, а [math]x_3[/math] — из третьего, получаем систему вида [math]x=alpha x+beta:[/math]

Заметим, что [math]|alpha|_1=max=0,!95 , т.е. условие теоремы 10.1 выполнено.

Проиллюстрируем применение других элементарных преобразований. Так, система [math]begin4x_1+x_2+9x_3=-7,\ 3x_1+8x_2-7x_3=-6,\ x_1+x_2-8x_3=7end[/math] путем сложения первого и третьего уравнений и вычитания из второго уравнения третьего уравнения преобразуется к виду с преобладанием диагональных элементов: [math]begin 5x_1+2x_1+x_3=0,\ 2x_1+7x_2+x_3=-13,\ x_1+x_2-8x_3=7. end[/math]

2. Уравнения преобразуются так, чтобы выполнялось условие преобладания диагональных элементов, но при этом коэффициенты [math]alpha_[/math] не обязательно равнялись нулю.

Например, систему [math]begin1,!02x_1-0,!15x_2=2,!7,\ 0,!8x_1+1,!05x_2=4 end[/math] можно записать в форме [math]beginx_1=-0,!02x_1+0,!15x_2+2,!7,\ x_2=-0,!8x_1-0,!05x_2+4,end[/math] для которой [math]|alpha|_1= max= 0,!85 .

i,j=1,ldots,n[/math] достаточно малы, условие сходимости выполняется.

Видео:12. Решение систем линейных уравнений методом ГауссаСкачать

Алгоритм метода простых итераций

1. Преобразовать систему [math]Ax=b[/math] к виду [math]x=alpha x+beta[/math] одним из описанных способов.

2. Задать начальное приближение решения [math]x^[/math] произвольно или положить [math]x^=beta[/math] , а также малое положительное число [math]varepsilon[/math] (точность). Положить [math]k=0[/math] .

3. Вычислить следующее приближение [math]x^[/math] по формуле [math]x^= alpha x^+beta[/math] .

4. Если выполнено условие [math]bigl|x^-x^bigr| , процесс завершить и в качестве приближенного решения задачи принять [math]x_cong x^[/math] . Иначе положить [math]k=k+1[/math] и перейти к пункту 3 алгоритма.

Методом простых итераций с точностью [math]varepsilon=0,!01[/math] решить систему линейных алгебраических уравнений:

Решение. 1. Так как [math]|2| , то условие (5.41) не выполняется. Переставим уравнения так, чтобы выполнялось условие преобладания диагональных элементов:

|10|>|2|+|2|[/math] . Выразим из первого уравнения [math]x_1[/math] , из второго [math]x_2[/math] , из третьего [math]x_3:[/math]

Заметим, что [math]|alpha|_1= ma=0,!4 , следовательно, условие сходимости (теорема 10.1) выполнено.

2. Зададим [math]x^=beta= begin 1,!2\1,!3\1,!4 end[/math] . В поставленной задаче [math]varepsilon= 0,!01[/math] .

3. Выполним расчеты по формуле (10.12):

до выполнения условия окончания и результаты занесем в табл. 10.4.

4. Расчет закончен, поскольку выполнено условие окончания [math]bigl|x^-x^ bigr|=0,!0027 .

Приближенное решение задачи: [math]x_cong begin0,!9996& 0,!9995& 0,!9993 end^T[/math] . Очевидно, точное решение: [math]x_=begin 1&1&1 end^T[/math] .

Приведем результаты расчетов для другого начального приближения [math]x^=begin 1,!2&0&0 end^T[/math] и [math]varepsilon=0,!001[/math] (табл. 10.5).

Приближенное решение задачи: [math]x_cong begin 1,!0001& 1,!0001& 1,!0001 end^T[/math] .

Видео:Система линейных уравнений. Общее решение. Метод ГауссаСкачать

Метод Зейделя для решения СЛАУ

Этот метод является модификацией метода простых итераций и в некоторых случаях приводит к более быстрой сходимости.

Итерации по методу Зейделя отличаются от простых итераций (10.12) тем, что при нахождении i-й компоненты (k+1)-го приближения сразу используются уже найденные компоненты (к +1) -го приближения с меньшими номерами [math]1,2,ldots,i-1[/math] . При рассмотрении развернутой формы системы итерационный процесс записывается в виде

В каждое последующее уравнение подставляются значения неизвестных, полученных из предыдущих уравнений.

Теорема (10.3) о достаточном условии сходимости метода Зейделя. Если для системы [math]x=alpha x+beta[/math] какая-либо норма матрицы [math]alpha[/math] меньше единицы, т.е. [math]|alpha|_s , то процесс последовательных приближений (10.15) сходится к единственному решению исходной системы [math]Ax=b[/math] при любом начальном приближении [math]x^[/math] .

Записывая (10.15) в матричной форме, получаем

где [math]L,,U[/math] являются разложениями матрицы [math]alpha:[/math]

Преобразуя (10.16) к виду [math]x=alpha x+beta[/math] , получаем матричную форму итерационного процесса метода Зейделя:

Тогда достаточное, а также необходимое и достаточное условия сходимости будут соответственно такими (см. теоремы 10.1 и 10.2):

1. Для обеспечения сходимости метода Зейделя требуется преобразовать систему [math]Ax=b[/math] к виду [math]x=alpha x+beta[/math] с преобладанием диагональных элементов в матрице а (см. метод простых итераций).

2. Процесс (10.15) называется последовательным итерированием , так как на каждой итерации полученные из предыдущих уравнений значения подставляются в последующие. Как правило, метод Зейделя обеспечивает лучшую сходимость, чем метод простых итераций (за счет накопления информации, полученной при решении предыдущих уравнений). Метод Зейделя может сходиться, если расходится метод простых итераций, и наоборот.

3. При расчетах на ЭВМ удобнее пользоваться формулой (10.16).

4. Преимуществом метода Зейделя, как и метода простых итераций, является его «самоисправляемость».

5. Метод Зейделя имеет преимущества перед методом простых итераций, так как он всегда сходится для нормальных систем линейных алгебраических уравнений, т.е. таких систем, в которых матрица [math]A[/math] является симметрической и положительно определенной. Систему линейных алгебраических уравнений с невырожденной матрицей [math]A[/math] всегда можно преобразовать к нормальной, если ее умножить слева на матрицу [math]A^T[/math] (матрица [math]A^TA[/math] — симметрическая). Система [math]A^TAx= A^Tb[/math] является нормальной.

Видео:Решение систем линейных уравнений с помощью матрицСкачать

Алгоритм метода Зейделя

1. Преобразовать систему [math]Ax=b[/math] к виду [math]x=alpha x+beta[/math] одним из описанных способов.

2. Задать начальное приближение решения [math]x^[/math] произвольно или положить [math]x^=beta[/math] , а также малое положительное число [math]varepsilon[/math] (точность). Положить [math]k=0[/math] .

3. Произвести расчеты по формуле (10.15) или (10.16) и найти [math]x^[/math] .

4. Если выполнено условие окончания [math]bigl|x^-x^bigr| , процесс завершить и в качестве приближенного решения задачи принять [math]x_cong x^[/math] . Иначе положить [math]k=k+1[/math] и перейти к пункту 3.

Пример 10.15. Методом Зейделя с точностью [math]varepsilon=0,!001[/math] решить систему линейных алгебраических уравнений:

1. Приведем систему [math]Ax=b[/math] к виду [math]x=alpha x+beta[/math] (см. пример 10.14):

Так как [math]|alpha|_1=max=0,!4 , условие сходимости выполняется.

2. Зададим [math]x^= begin 1,!2&0&0 end^T[/math] . В поставленной задаче [math]varepsilon=0,!001[/math] .

Выполним расчеты по формуле (10.15): [math]begin x_1^=-0,!1cdot x_2^-0,!1cdot x_3^+1,!2,,\[4pt] x_2^=-0,!2cdot x_1^-0,!1cdot x_3^+1,!3,,\[4pt] x_3^=-0,!2cdot x_1^-0,!2cdot x_2^+1,!4,,end!!!!! (k=0,1,ldots)[/math] и результаты занесем в табл. 10.6.

Очевидно, найденное решение [math]x_= begin 1&1&1 end^T[/math] является точным.

4. Расчет завершен, поскольку выполнено условие окончания [math]bigl|x^-x^bigr|= 0,!0004 .

Пример 10.16. Методом Зейделя с точностью [math]varepsilon=0,!005[/math] решить систему линейных алгебраических уравнений:

|5|>|-1|+|-2|[/math] , в данной системе диагональные элементы преобладают. Выразим из первого уравнения [math]x_1[/math] , из второго [math]x_2[/math] , из третьего [math]x_3:[/math]

2. Зададим [math]x^= begin 0&0&0 end^T[/math] . В поставленной задаче [math]varepsilon= 0,!005[/math] .

k=0,1,ldots[/math] и результаты занесем в табл. 10.7.

Очевидно, найденное решение [math]x_= begin 1&1&1 end^T[/math] является точным.

4. Расчет завершен, поскольку выполнено условие окончания [math]bigl|x^-x^bigr|= 0,!001 .

📸 Видео

§30 Системы линейных алгебраических уравненийСкачать

СИСТЕМЫ УРАВНЕНИЙ В ЕГЭ ЧАСТЬ I #shorts #математика #егэ #огэ #профильныйегэСкачать

Решение системы уравнений методом обратной матрицы - bezbotvyСкачать