русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Системы линейных уравнений


Дата добавления: 2014-03-21; просмотров: 1771; Нарушение авторских прав


Лекция 3

Метод простой итерации.

Для использования этого метода исход­ное нелинейное уравнение записывается в виде:

Пусть известно начальное приближение корня . Подставляя это зна­чение в правую часть уравнения , получаем новое приближение

.

Далее подставляя каждый раз новое значение корня в уравнение , получаем последо­вательность значений , .

Итерационный процесс прекращается, если результаты двух последовательных итераций близки: . Достаточным условием сходимости метода простой итерации является условие .

Здесь - начальное приближение корня, а в дальнейшем – результат предыдущей итерации, - значение корня после каждой итерации. В данном алгоритме предполагалось, что итерационный процесс сходится. Если такой уверенности нет, то необходимо ограничить число итераций и ввести для них счетчик.

 

 

1.К решению систем линейных уравнений сво­дятся многочисленные практические задачи.

Запишем систему линейных алгебраических уравнений с неизвест­ными:

Совокупность коэффициентов этой системы запишем в виде таблицы:

Данная таблица элементов, состоящая из строк и столбцов, на­зывается квадратной .матрицейпорядка . Если подобная таблица содер­жит элементов, расположенных в строках и столбцах, то она назы­вается прямоугольной матрицей.

Используя понятие матрицы , систему уравнений можно записать в матричном виде: , где и - вектор-столбец неизвестных и вектор-столбец правых частей соответственно:

 

.

Специальные виды матриц:

-симметрическая матрица (се элементы расположены симметрично относительно главной диагонали ());

 

-верхняя треугольная матрица с равными нулю элементами, расположенными ниже диагонали;

 

 

- клеточная матрица (се ненулевые элементы составляют отдельные группы (клетки));



 

 

 

 

- ленточная матрица (ее ненулевые элементы составляют «ленту», параллельную диагонали);

 

- единичная матрица (частный случаи диагональной);

 

 

- нулевая матрица.

Определителем (детерминантом)матрицы -го порядка называется число , равное:

Здесь индексы пробегают все возможные перестановок номеров ; - число инверсий в данной перестановке.

Необходимым и достаточным условием существования единственного решения системы линейных уравнений является условие . В случае равенства нулю определителя системы матрица называется вырожденной; при этом система линейных уравнений либо не имеет решения, либо имеет их бесконечное множество.

 

2.О методах решении линейных систем.

 

Методы решения систем линейных уравнений делятся па две группы – прямые и итерационные. Прямые методы используют конечные соотношения (формулы) для вы­числения неизвестных. Они дают решение после выполнения заранее из­вестного числа операций. Эти методы сравнительно просты и наиболее уни­версальны, т. е. пригодны для решения широкого класса линейных систем.

Вместе с тем прямые методы имеют и ряд недостатков. Как правило, они требуют хранения в оперативной памяти компьютера сразу всей матрицы, и при больших значениях расходуется много места в памяти. Далее, прямые методы обычно не учитывают структуру матрицы при большом числе нулевых элементов в разреженных матрицах (например, клеточных или ленточных) эти элементы занимают место в памяти машины, и над ними проводятся арифметические действия. Существенным недостатком прямых методов является также накапливание погрешностей в процессе решения, поскольку вычисления на любом этапе используют результаты предыдущих операций. Это особенно опасно для больших систем, когда резко возрастает общее число операций, а также для плохо обусловленных систем, весьма чувстви­тельных к погрешностям. Прямые методы используются обычно для сравнительно небольших систем с плотно заполненной матрицей и не близким к нулю определителем.

Итерационные методы - это методы последовательных приближений. В них необходимо задать некоторое приближенное решение - начальноеприближение. После этого с помощью некоторого алгоритма проводится один цикл вычислений, называемый итерацией. В результате итерации на­ходят новое приближение. Итерации проводятся до получения решения с требуемой точностью. Алгоритмы решения линейных систем с исполь­зованием итерационных методов обычно более сложные по сравнению с прямыми методами. Объем вычислений заранее определить трудно.

Тем не менее, итерационные методы в ряде случаев предпочтительнее. Они требуют хранения в памяти машины не всей матрицы системы, а лишь нескольких векторов с компонентами. Иногда элементы матрицы можно совсем не хранить, а вычислять их по мере необходимости. Погрешности окончательных результатов при использовании итерационных методов не накапливаются, поскольку точность вычислений в каждой итерации опре­деляется лишь результатами предыдущей итерации и практически не за­висит от ранее выполненных вычислений. Эти достоинства итерационных методов делают их особенно полезными в случае большого числа урав­нений, а также плохо обусловленных систем. Сходимость итераций может быть очень медленной; поэтому ищутся эффективные пути ее ускорения.

Итерационные методы могут использоваться для уточнения решений, полученных с помощью прямых методов. Такие смешанные алгоритмы обычно довольно эффективны, особенно для плохо обусловленных систем.

Определитель треугольной матрицы равен произведению ее элементов, расположенных на главной диагонали: . Определитель единичной матрицы равен единице(), а нулевой нулю().

Матрица называется обратной по отношению к квадратной матри­це , если их произведение равно единичной матрице:

.

Всякая невырожденная матрица (т.е. с отличным от нуля определителем ) имеет обратную матрице. При этом:

Запишем исходную матрицу:

Минором элемента называется определитель -го порядка, об­разованный из определителя матрицы зачеркиванием ой строки и -го столбца.

Алгебраическим дополнением элемента называется его минор, взятый со знаком плюс, если сумма - четная, и со знаком минус, если эта сумма нечетная, т. е. .

Каждый элемент обратной матрицы равен отношению алгебраического дополнения элемента (а не ) исход­ной матрицы к значению ее определителя :



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Метод Ньютона (метод касательных). | Прямые методы


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.004 сек.