Метод квадратного корня
Прежде чем приступить к изучению кода рекомендую ознакомиться с прекрасной книгой А.А. Самарского, А.В. Гулина «Численные Методы» 1989 года. Найти ее можно по ссылочке ниже:
Там вы найдете содержательную информацию по методу квадратного корня и в целом про численные методы.
Хотя я и указал, что метод по другому называется «декомпозицией Холецкого» это не совсем так, но ввиду того, что некоторые источники утверждают в аналогичности этих двух методов, я подумал, что стоит это все же как-то отметить.
При написании кода я пользовался следующими инструментами:
Язык разработки: C++
Среда разработки: CLion 2018.1.5
Компилятор: MinGW версии w64 6.0
Видео:LU разложение матрицыСкачать
About
Решение систем уравнений методом квадратного корня (Разложение Холецкого)
Видео:Линал 3.9. LU-разложениеСкачать
Разложение матриц на треугольные множители. Схема Холецкого
Лекция 3. Метод Холецкого
Метод Гаусса, подробно рассмотренный выше, был и остается основным инструментом для решения систем линейных уравнений. Основным, но не единственным. Нам следует получить представление еще о двух группах методов: 1) методы разложения матрицы на треугольные множители; 2) итерационные методы.
Рассмотрим метод Холецкого, который предназначен для решения систем с симметричными положительно определенными матрицами. Почему нас интересуют именно такие матрицы?
Во-первых, как известно, матрица жесткости (см (1.1)) является симметричной матрицей.
Во-вторых, вспомним, что при использовании метода конечных элементов потенциальная энергия конструкции определяется выражением
, (3.1)
где q – вектор перемещений конструкции, а K – ее матрица жесткости.
Аналогично, для кинетической энергии системы получено
, (3.2)
где M – матрица инерции.
В исходном, недеформированном, состоянии потенциальная энергия деформации конструкции равна нулю. В то же время любые перемещения точек конструкции приводят к ее деформации и, значит, к увеличению П по сравнению с недеформированным состоянием. Таким образом, исходя только из соображений физического смысла, мы пришли к выводу о положительной определенности матрицы жесткости. Подобные соображения можно привести и для матрицы инерции.
Теорема Холецкого. Если A – симметричная положительно определенная матрица, то существует действительная невырожденная нижняя треугольная матрица L такая, что , т.е.
Согласно этой теореме мы можем заменить в исходной системе линейных уравнений матрицу на ее разложение:
. (4)
Если мы обозначим , то можем легко решить задачу в два этапа:
1) — определяем y;
2) — определяем x.
Обе эти системы с треугольными матрицами и, следовательно, легко решаются. То есть разложение Холецкого дает возможность заменить сложную задачу решения системы уравнений с полностью заполенной матрицей двумя простыми задачами – решение двух систем с треугольной матрицей.
Остается только научиться строить матрицу L.
Вспомним определение произведения матриц: . Следовательно, элемент есть произведение i-й строки матрицы L на j-й столбец матрицы :
. (3.5)
Учтем симметричность матрицы A. Это значит, что мы можем ограничиться рассмотрением только элементов нижнего треугольника матрицы A :
. (3.6)
Теперь для получения удобных для использования формул полезно записать это выражение отдельно для поддиагональных и для диагональных элементов матрицы A:
(3.7)
Кстати, эти формулы позволяют понять, почему в теореме Холецкого содержится ограничение, которое требует положительной определенности матрицы . Если попытаться применить формулы (3.7) к матрице, не являющейся положительно определенной, то это приведет либо к получению отрицательного числа под знаком квадратного корня при вычислении , либо к некорректной операции деления на ноль при вычислении .
Пример. Найти по схеме Холецкого решение системы:
(3.8)
Матрица этой системы
(3.9)
в результате применения формул (3.7)
представляется в виде разложения , где
(3.10)
Теперь находим решение исходной системы путем решения двух треугольных систем:
1)
2)
🔥 Видео
2_4. LU-разложениеСкачать
LU Разложение матрицыСкачать
Решение системы уравнений методом ГауссаСкачать
Метод ХалецкогоСкачать
Метод Гаусса и метод Жордана-Гаусса ➜ 2 метода за 7 минутСкачать
Матричный метод решения систем уравненийСкачать
А.7.34 LU-факториризация, LUP-факторизация и разложение ХолецкогоСкачать
2.1 Точные методы решения СЛАУ (Крамера, Гаусса, Жордана, прогонки)Скачать
6 способов в одном видеоСкачать
9 класс, 11 урок, Методы решения систем уравненийСкачать
Вычислительная математика, 5 семестр. Лекция 3Скачать
Решение систем уравнений второго порядка. 8 класс.Скачать
Решение системы уравнений методом Крамера 2x2Скачать
Решение системы линейных уравнений методом ГауссаСкачать
Cистемы уравнений. Разбор задания 6 и 21 из ОГЭ. | МатематикаСкачать
Метод Крамера за 3 минуты. Решение системы линейных уравнений - bezbotvyСкачать
Математика | Система уравнений на желтую звездочку (feat Золотой Медалист по бегу)Скачать
Решение слау методом итераций. Метод простых итераций c++.Скачать