Решить систему линейных уравнений методом гаусса с выбором главного элемента по столбцу

Видео:Математика без Ху!ни. Метод Гаусса.Скачать

Метод Гаусса с выбором главного элемента

Московский Государственный Технически Университет

«МАМИ»

Лабораторная работа №3 по курсу «Вычислительная Математика»

«РЕШЕНИЕ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ»

3. РЕШЕНИЕ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ

Справочная информация

Численные методы решения систем линейных алгебраических уравнений

,

записываемых в матричной форме в виде

,

,

делятся на точные и итерационные. Они используются для систем, у которых количество неизвестных равно количеству уравнений и матрица A — не вырождена (её определитель не равен нулю). Точными методами условно называют методы, которые дают решение задачи посредством конечного числа арифметических операций. Итерационные методы позволяют получить решение системы как предел бесконечной последовательности его приближений. При применении итерационных методов существенным вопросом является вопрос об их сходимости.

Точные методы, к которым относятся метод Гауссаи его разновидности, не имеют дополнительных ограничений на свойства матрицы системы.

В основе метода Гаусса лежит идея последовательного исключения неизвестных, приводящая исходную систему с квадратной матрицей к легко разрешимой системе с верхней треугольной матрицей

.

Данное преобразование может быть осуществлено многими способами. Однако все они основаны на свойстве систем, которое заключается в неизменности их решений при умножении любого уравнения на отличную от нуля постоянную или его замене на сумму с любым другим уравнением.

Один из простейших способов исключения состоит в следующем. Первое уравнение системы

,

которое на этом шаге считается ведущим, нормируется – делится на значение диагонального элемента a₁₁

,

.

Если в исходной системе a₁₁= 0, то в качестве первого уравнения следует взять любое другое с ненулевым первым коэффициентом, поменяв их местами. Полученное уравнение умножается на первый коэффициент второго уравнения a₂₁ и вычитается из него. В результате во втором уравнении пропадает слагаемое a₂₁x₁, содержащее первое неизвестное x₁. Такие же операции проводятся со всеми последующими уравнениями. В результате система уравнений принимает вид

.

Далее процесс повторяется. За ведущее берется второе уравнение и исключается неизвестное x₂ из всех уравнений, начиная с третьего

.

Таким образом, за n шагов система уравнений последовательно сводится к треугольному виду, при этом для последнего уравнения выполняется только операция нормирования:

.

Полученная система с верхней треугольной матрицей может быть легко разрешена относительно неизвестных. Последнее уравнение системы определяет значение x_n, что позволяет определить x_n–1 из предпоследнего уравнения как

.

Выполняя аналогичные подстановки найденных неизвестных в вышестоящие уравнения, удается определить все компоненты решения x_n–2. x₂, x₁.

Метод Гаусса даёт точное решение, если все исходные данные точны и все вычисления производятся точно. На практике, при выполнении вычислений, неизбежно проводятся округления. Ошибка округлений вносит погрешность в решение метода Гаусса. Таким образом, при операциях с округленными десятичными числами метод Гаусса даёт не точное решение x_т системы линейных алгебраических уравнений, а некоторое приближённое решение , где

, .

Степень отличия приближённого решения от точного определяется длиной разрядной сетки ЭВМ: чем больше разрядов в ней учитывается, тем это отличие меньше.

При определении погрешности вектора решения необходимо учитывать, что его компоненты в общем случае могут иметь разную погрешность. В силу этого погрешность решения принято оценивать по его норме

или или

,

где двойные модульные скобки обозначают норму вектора.

Для определения величины погрешности полученного решения на практике используют следующий алгоритм вычисления её главной части. Сначала по имеющемуся решению пересчитывается вектор правых частей системы

,

а затем посредством повторного решения системы уравнений

находится вектор погрешностей . С его помощью определяется как реальная абсолютная погрешность полученного решения

или или ,

так и его относительная погрешность

.

Величина погрешности решения системы уравнений, получаемого методом Гаусса, зависит от двух основных факторов. Первый из них, как это было сказано выше – длина разрядной сетки, используемой в процессе вычислений, а второй – обусловленность матрицы системы. Обусловленность матрицы можно рассматривать как степень её чувствительности к накоплению ошибок округления в процессе преобразований. Снижение величины погрешности решения может быть достигнуто увеличением длины разрядной сетки. Повлиять на величину погрешности посредством изменения степени обусловленности матрицы системы невозможно, так как она является одной из её характеристик и изменение степени обусловленности матрицы требует изменения самой матрицы.

Метод Гаусса с выбором главного элемента

Основное накопление погрешностей решения в методе Гаусса происходит на этапе приведения системы к треугольному виду. Механизм накопления основной части этой погрешности заключается в привнесении погрешностей вычисления коэффициентов ведущего уравнения в коэффициенты последующих уравнений при исключении каждого очередного неизвестного. Анализ соотношений метода Гаусса показывает, что погрешности вычисления коэффициентов ведущего уравнения привносятся в соответствующие коэффициенты всех последующих уравнений в долях отношений этих коэффициентов к диагональному (главному) коэффициенту ведущего уравнения. В связи с этим привносимая погрешность будет тем меньше, чем меньше доли этих отношений. Поэтому в методе Гаусса с выбором главного элемента на каждом шаге исключения i-го неизвестного в качестве ведущего используетсяуравнение (с i-го по n-ое), содержащее максимальный по модулю коэффициент – главныйэлемент. При этом в качестве него может использоваться один из коэффициентов i-го столбца, i-ой строки или всей непреобразованной части матрицы. Первый подход называется выбором главного элементапостолбцу, второй – по строке, а третий – по всейматрице. При использовании двух последних происходит перестановка столбцов матрицы системы. Это приводит к изменению порядка следования компонент вектора неизвестных и требует его восстановления по окончании процесса решения.

В качестве примера применения метода Гаусса можно рассмотреть задачу отыскания решения следующей системы уравнений

при ограничении разрядной сетки вычислений до трёх знаков и с оценкой погрешности получаемого решения.

Поставленная задача будет решаться методом Гаусса с выбором главного элемента по столбцу.

а. Выбор главного элемента среди элементов первого столбца

.

б. Нормировка первого уравнения

.

в. Исключение элементов первого столбца

.

г. Выбор главного элемента среди элементов второго столбца второго и третьего уравнений

.

д. Нормировка второго уравнения

.

е. Исключение элементов второго столбца

.

ё. Нормировка последнего уравнения

.

,

.

В итоге получено решение системы уравнений

.

3. Погрешность найденного решения.

а. Пересчёт вектора правых частей системы

б. Формирование системы уравнений, определяющей погрешности решения

,

в. Решение системы относительно погрешностей оно выполняется аналогично пунктам 1 и 2. Прямой ход (пункт 1) даёт следующую систему с верхней треугольной матрицей

,

а обратный ход позволяет получить решение

.

г. Оценка абсолютной и относительной погрешностей решения системы линейных алгебраических уравнений

,

,

.

Реализация описанного метода без нахождения погрешности решения в рамках программы Excel приведена на рис.1.

О выборе метода решения систем уравнений

Каждый из рассмотренных методов имеет свои достоинства и недостатки. В частности, метод Гаусса позволяет получить решение за конечное число шагов. Для этого требуется выполнить n(n 2 + 3n – 1)/3 операций умножения и деления и n(n – 1)(2n + 5)/6 операций сложения и вычитания, количество которых при больших порядках системы (n > 100) можно принять равным n 3 /3 в обоих случаях. Однако его методические ошибки, связанные с размером разрядной сетки вычислений, резко нарастают с увеличением порядка системы и не позволяют применять его для систем высоких порядков без использования специальных приёмов.

Итерационные методы позволяют получать решение систем бóльшего порядка. Для выполнения каждой итерации с их помощью необходимо выполнить n(n + 1) операций умножения и деления и столько же операций сложения и вычитания. При больших порядках системы уравнений (n > 100) их количество можно принять равным n 2 . Из сравнения трудоёмкости итерационных методов и метода Гаусса следует оценка, которой можно руководствоваться при окончательном выборе метода решения системы при необходимости его многократного нахождения. Если количество итераций, требуемое для получения решения системы итерационными методами, не превышает n/3, то выгоднее применять их, а не методы типа Гаусса. Однако здесь следует помнить, что итерационные методы требуют, чтобы матрица системы обладала определёнными свойствами, обеспечивающими их сходимость. Необходимо также отметить, что выполнение этих требований часто не гарантирует высокой скорости их сходимости.

Видео:Решение системы уравнений методом ГауссаСкачать

Метод Гаусса онлайн

Данный онлайн калькулятор находит решение системы линейных уравнений (СЛУ) методом Гаусса. Дается подробное решение. Для вычисления выбирайте количество переменных и количество уравнений. Затем введите данные в ячейки и нажимайте на кнопку «Вычислить.»

Предупреждение

Инструкция ввода данных. Числа вводятся в виде целых чисел (примеры: 487, 5, -7623 и т.д.), десятичных чисел (напр. 67., 102.54 и т.д.) или дробей. Дробь нужно набирать в виде a/b, где a и b (b>0) целые или десятичные числа. Примеры 45/5, 6.6/76.4, -7/6.7 и т.д.

Видео:Система линейных уравнений. Общее решение. Метод ГауссаСкачать

Метод Гаусса

Метод Гаусса − это метод перехода от исходной системы линейных уравнений (при помощи эквивалентных преобразований) к системе, которая решается проще, чем исходная система.

Эквивалентными преобразованиями системы линейных уравнений являются:

• перемена местами двух уравнений в системе,
• умножение какого-либо уравнения в системе на ненулевое действительное число,
• прибавление к одному уравнению другого уравнения, умноженного на произвольное число.

Рассмотрим систему линейных уравнений:

(1)

Запишем систему (1) в матричном виде:

(3)

A-называется матрица коэффициентов системы, b − правая часть ограничений, x− вектор переменных, которую нужно найти. Пусть rang(A)=p.

Эквивалентные преобразования не меняют ранг матрицы коэффициентов и ранг расширеннной матрицы системы. Не меняется также множество решений системы при эквивалентных преобразованиях. Суть метода Гаусса заключается в приведении матрцы коэффициентов A к диагональному или ступенчатому.

Построим расшренную матрицу системы:

(4)

Предположим a₁₁≠0. Если это не так, то можно поменять местами эту строку со строкой с ненулевым элементом в столбце 1 (если нет таких строк, то переходим к следующему столбцу). Обнуляем все элементы столбца 1 ниже ведущего элемента a₁₁. Для этого сложим строки 2,3, . m со строкой 1, умноженной на −a₂₁/a₁₁, −a₃₁/a₁₁, . −a_m1/a₁₁, соответственно. Тогда (4) примет следующий вид:

(5)

На следующем этапе обнуляем все элементы столбца 2, ниже элемента . Если данный элемент нулевой, то эту строку меняем местами со строкой, лежащий ниже данной строки и имеющий ненулевой элемент во втором столбце. Далее обнуляем все элементы столбца 2 ниже ведущего элемента a₂₂. Для этого сложим строки 3, . m со строкой 2, умноженной на −a₃₂/a₂₂, . −a_m2/a₂₂, соответственно. Продолжая процедуру, получим матрицу диагонального или ступенчатого вида. Пусть полученная расширенная матрица имеет вид:

(6)

Обратим внимание на последние строки. Если . равны нулю, то система линейных уравнений имеет решение, если же хотя бы один из этих чисел отлично от нуля, то система несовместна. Иными словами, система (2) совместна тогда и только тогда, когда ранг матрицы A навен рангу расширенной матрицы (A|b).

Пусть . Тогда

(7)

Так как rangA=rang(A|b), то множество решений (7) есть (n−p)− многообразие. Следовательно n−p неизвестных можно выбрать произвольно. Остальные неизвестные из системы (7) вычисляются так. Из последнего уравнения выражаем x_p через остальные переменные и вставляем в предыдущие выражения. Далее из предпоследнего уравнения выражаем x_p−1 через остальные переменные и вставляем в предыдущие выражения и т.д. Рассмотрим метод Гаусса на конкретных примерах.

Видео:Метод Гаусса. Прямой ход методом Гаусса. Обратный ход. Ступенчатая и треугольная расширенная матрицаСкачать

Примеры решения системы линейных уравнений методом Гаусса

Пример 1. Найти общее решение системы линейных уравнений методом Гаусса:

Матричный вид записи: Ax=b, где

Для решения системы, запишем расширенную матрицу:

Обозначим через a_ij элементы i-ой строки и j-ого столбца.

Исключим элементы 1-го столбца матрицы ниже элемента a_{1 1}. Для этого сложим строки 2,3 со строкой 1, умноженной на -2/3,-1/2 соответственно:

Исключим элементы 2-го столбца матрицы ниже элемента a2 2. Для этого сложим строку 3 со строкой 2, умноженной на 9/8:

Делим каждую строку матрицы на соответствующий ведущий элемент (если ведущий элемент существует):

Из вышеизложенной таблицы можно записать:

Подставив верхние выражения в нижние, получим решение.

,,.

Пример 2. Найти общее решение системы линейных уравнений методом Гаусса:

Матричный вид записи: Ax=b, где

Для решения системы, построим расширенную матрицу:

Обозначим через a_ij элементы i-ой строки и j-ого столбца.

Исключим элементы 1-го столбца матрицы ниже элемента a₁₁. Для этого сложим строки 2,3 со строкой 1, умноженной на -1/5,-6/5 соответственно:

Исключим элементы 2-го столбца матрицы ниже элемента a₂₂. Для этого сложим строку 3 со строкой 2, умноженной на -1:

Делим каждую строку матрицы на соответствующий ведущий элемент (если ведущий элемент существует):

Выразим переменные x₁, x₂ относительно остальных переменных.

где x₃, x₄− произвольные действительные числа.

Подставив верхние выражения в нижние, получим решение.

где x₃, x₄− произвольные действительные числа.

Векторный вариант решения:

Запишем вышеизложенное решение, представив свободные переменные в виде тождеств:

Тогда векторное решение можно представить так:

где x₃, x₄− произвольные действительные числа.

Видео:Метод Гаусса и метод Жордана-ГауссаСкачать

Онлайн калькулятор. Решение систем линейных уравнений методом Гаусса

Используя этот онлайн калькулятор для решения систем линейных уравнений (СЛУ) методом Гаусса, вы сможете очень просто и быстро найти решение системы.

Воспользовавшись онлайн калькулятором для решения систем линейных уравнений методом Гаусса, вы получите детальное решение вашей задачи, которое позволит понять алгоритм решения задач на решения систем линейных уравнений, а также закрепить пройденный материал.

Видео:Метод Гаусса и метод Жордана-Гаусса ➜ 2 метода за 7 минутСкачать

Решить систему линейных уравнений методом Гаусса

Изменить названия переменных в системе

Заполните систему линейных уравнений:

Видео:Решение системы линейных уравнений методом ГауссаСкачать

Ввод данных в калькулятор для решения систем линейных уравнений методом Гаусса

• В онлайн калькулятор вводить можно числа или дроби. Более подробно читайте в правилах ввода чисел.
• Для изменения в уравнении знаков с «+» на «-» вводите отрицательные числа.
• Если в уравнение отсутствует какая-то переменная, то в соответствующем поле ввода калькулятора введите ноль.
• Если в уравнение перед переменной отсутствуют числа, то в соответствующем поле ввода калькулятора введите единицу.

Например, линейное уравнение x ₁ — 7 x ₂ — x ₄ = 2

будет вводится в калькулятор следующим образом:

Видео:Численные методы. Лекция 1. Решение систем линейных уравнений. Метод ГауссаСкачать

Дополнительные возможности калькулятора для решения систем линейных уравнений методом Гаусса

• Между полями для ввода можно перемещаться нажимая клавиши «влево», «вправо», «вверх» и «вниз» на клавиатуре.
• Вместо x ₁, x ₂, . вы можете ввести свои названия переменных.

Вводить можно числа или дроби (-2.4, 5/7, . ). Более подробно читайте в правилах ввода чисел.

🔍 Видео

12. Решение систем линейных уравнений методом ГауссаСкачать

Математика без Ху!ни. Метод Гаусса. Совместность системы. Ранг матрицы.Скачать

2.1 Точные методы решения СЛАУ (Крамера, Гаусса, Жордана, прогонки)Скачать

Общее, частное, базисное решение системы линейных уравнений Метод ГауссаСкачать

Решение системы уравнений методом Гаусса 4x4Скачать

СЛУ Метод Гаусса в ExcelСкачать

метод Гаусса СИСТЕМА ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ решение СЛАУСкачать

15. Однородная система линейных уравнений / фундаментальная система решенийСкачать

Метод Жордана-Гаусса (метод прямоугольников). ВидеоурокСкачать

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

Решение системы уравнений методом Гаусса. Бесконечное множество решенийСкачать

Линейная алгебра, Матрицы: Метод Гаусса. Высшая математикаСкачать