Реферат: Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Гаусса и Зейделя

⚡ 👉🏻👉🏻👉🏻 ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻

1.3. Сравнение прямых и итерационных методов 6
2.1 Программа решения системы линейных уравнений по методу Гаусса 7
2.2 Программа решения системы линейных уравнений по методу Зейделя 10
Решение систем линейных алгебраических уравнений – одна из основных задач вычислительной линейной алгебры. Хотя задача решения системы линейных уравнений сравнительно редко представляет самостоятельный интерес для приложений, от умения эффективно решать такие системы часто зависит сама возможность математического моделирования самых разнообразных процессов с применением ЭВМ. Значительная часть численных методов решения различных (в особенности – нелинейных) задач включает в себя решение систем линейных уравнений как элементарный шаг соответствующего алгоритма.
К счастью, приложения очень часто приводят к матрицам, в которых число ненулевых элементов много меньше общего чила элементов матрицы. Такие матрицы принято называть разреженными
. Одним из основных источников разреженных матриц являются математические модели технических устройств, состоящих из большого числа элементов, связи между которыми локальны. Простейшие примеры таких устройств – сложные строительные конструкции и большие электрические цепи.
Известны примеры решенных в последние годы задач, где число неизвестных достигало сотен тысяч. Естественно, это было бы невозможно, если бы соответствующие матрицы не являлись разреженными (матрица системы из 100 тыс. уравнений в формате двойной точности заняла бы около 75 Гбайт).
Одним из самых распространенных методов решения систем линейных уравнений является метод Гаусса. Этот метод (который также называют методом последовательного исключения неизвестных
) известен в различных вариантах уже более 2000 лет.
Вычисления с помощью метода Гаусса заключаются в последовательном исключении неизвестных из системы для преобразования ее к эквивалентной системе с верхней треугольной матрицей. Вычисления значений неизвестных производят на этапе обратного хода.
1.1.1. Схема единственного деления.
Рассмотрим сначала простейший вариант метода Гаусса, называемый схемой единственного деления
.
Прямой ход
состоит из n
- 1 шагов исключения.
1-й шаг.
Целью этого шага является исключение неизвестного x
1
из уравнений с номерами i
= 2, 3, …, n
. Предположим, что коэффициент a
11
¹ 0. Будем называть его главным элементом
1- го шага
.
q i

1
= a i

1
/ a
11
( i =
2, 3, …, n
),
называемые множителями
1- го шага
. Вычтем последовательно из второго, третьего, …, n-
го уравнений системы первое уравнение, умноженное соответственно на q 2

1
, q
31
, …, q n

1
. Это позволит обратить в нуль коэффициенты при x
1
во всех уравнениях, кроме первого. В результате получим эквивалентную систему
a
11
x
1
+ a
12
x
2
+ a
13
x
3
+ … + a
1 n

x n

= b
1
,
a
22
(1)
x
2
+ a
23
(1)
x
3
+ … + a
2 n

(1)
x n

= b
2
(1)
,
a
32
(1)
x
2
+ a
33
(1)
x
3
+ … + a
3 n

(1)
x n

= b
3
(1)
,
a n

2
(1)
x
2
+ a n

3
(1)
x
3
+ … + a nn

(1)
x n

= b n

(1)
.
в которой a ij

(1)
и b ij

(1)
вычисляются по формулам
a ij

(1)
= a ij
− q i

1
a
1 j

, b i

(1)
= b i
− q i

1
b
1
.
2-й шаг.
Целью этого шага является ислючение неизвестного x
2
из уравнений с номерами i =
3, 4, …, n
. Пусть a
22
(1)
≠ 0, где a
22
(1)
­– коэффициент, называемый главным
(или ведущим
) элементом
2- го шага
. Вычислим множители 2-го шага
q i

2
= a i

2
(1)
/ a
22
(1)
( i =
3, 4, …, n
)
и вычтем последовательно из третьего, четвертого, …, n-
го уравнения системы второе уравнение, умноженное соответственно на q
32
, q
42
, …, q m

2
. В результате получим систему
a
11
x
1
+ a
12
x
2
+ a
13
x
3
+ … + a
1 n

x n

= b
1
,
a
22
(1)
x
2
+ a
23
(1)
x
3
+ … + a
2 n

(1)
= b
2
(1)
,
a
33
(2)
x
3
+ … + a
3 n

(2)
x n

= b
3
(2)
,
. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
a n

3
(2)
x
3
+ … + a nn

(2)
x n

= b n

(2)
.
Здесь коэффициенты a ij

(2)
и b ij

(2)
вычисляются по формулам
a ij

(2)
= a ij

(1)
– q i

2
a
2 j

(1)
, b i

(2)
= b i

(1)
– q i

2
b
2
(1)
.
Аналогично проводятся остальные шаги. Опишем очередной k-
й шаг.
k-

й шаг.
В предположении, что главный
( ведущий
) элемент k-
го шага a kk

( k
–1)
отличен от нуля, вычислим множители k-го шага

q ik
= a ik

( k
–1)
/ a kk

( k
–1)
( i = k
+ 1, …, n
)
и вычтем последовательно из ( k
+ 1)-го, …, n
-го уравнений полученной на предыдущем шаге системы k
-e уравнение, умноженное соответственно на q k

+1, k

, q k

+2, k

, …, q nk

.
После ( n -
1)-го шага исключения получим систему уравнений
a
11
x
1
+ a
12
x
2
+ a
13
x
3
+ … + a
1 n

x n

= b
1
,
a
22
(1)
x
2
+ a
23
(1)
x
3
+ … + a
2 n

(1)
x n

= b
2
(1)
,
a
33
(2)
x
3
+ … + a
3 n

(2)
x n

= b
3
(2)
,
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
a nn

( n
–1)
x n

= b n

( n
–1)
.
матрица A

( n
-1)
которой является верхней треугольной. На этом вычисления прямого хода заканчиваются.
Обратный ход.
Из последнего уравнения системы находим xn. Подставляя найденное значение x n

в предпоследнее уравнение, получим x n

–1
. Осуществляя обратную подстановку, далее последовательно находим x n

–1
, x n

–2
, …, x
1
. Вычисления неизвестных здесь проводятся по формулам
x n

= b n

( n
–1)
/ a nn

( n
–1)
,
x k

= ( b n

( k
–1)
– a k

, k
+1
( k
–1)
x k

+1
– … – a kn

( k
–1)
x n

) / a kk

( k
–1)
, ( k
= n
– 1, …, 1).
Необходимость выбора главных элементов.
Заметим, что вычисление множителей, а также обратная подстановка требуют деления на главные элементы a kk

( k
–1)
. Поэтому если один из главных элементов оказывыется равным нулю, то схема единственного деления не может быть реализована. Здравый смысл подсказывает, что и в ситуации, когда все главные элементы отличны от нуля, но среди них есть близкие к нулю, возможен неконтролируемый рост погрешности.
1.1.2. Метод Гаусса с выбором главного элемента по столбцу (схема частичного выбора). Описание метода.
На k
-м шаге прямого хода коэффициенты уравнений системы с номерами i
= k
+ 1, …, n
преобразуются по формулам
a ij

( k
)
= a ij

( k
–1)
− q ik
a kj

, b i

( k
)
= b i

( k
–1)
− q ik
b k

( k
–1)
, i
= k
+ 1, …, n
.
Интуитивно ясно, что во избежание сильного роста коэффициентов системы и связанных с этим ошибок нельзя допускать появления больших множителей q ik

.
В методе Гаусса с выбором главного элементоа по столбцу гарантируется, что | q ik

| ≤ 1 для всех k
= 1, 2, …, n
– 1 и i
= k
+ 1, …, n
. Отличие этого варианта метода Гаусса от схемы единственного деления заключается в том, что на k
-м шаге исключения в качестве главного элемента выбирают максимальный по модулю коэффициент a ikk

при неизвестной x k

в уравнениях с номерами i = k
+ 1, …, n
. Затем соответствующее выбранному коэффициенту уравнение с номером i k

меняют местами с k
-м уравнением системы для того, чтобы главный элемент занял место коэффициента a kk

( k
-1)
. После этой перестановки исключение неизвестного x k

производят, как в схеме единственного деления.
1.1.3. Метод Гаусса с выбором главного элемента по всей матрице (схема полного выбора).
В этой схеме допускается нарушение естественного порядка исключения неизвестных.
На 1-м шаге мтода среди элементов a ij

определяют максимальный по модулю элемент a i

1 j
1
. Первое уравнение системы и уравнение с номером i
1
меняют местами. Далее стандартным образом производят исключение неизвестного x i

1
из всех уравнений, кроме первого.
На k
-м шаге метода среди коэффициентов a ij

( k
–1)
при неизвестных в уравнениях системы с номерами i
= k
, …, n
выбирают максимальный по модулю коэффициент a ikjk

( k
-1)
. Затем k
-е уравнение и уравнение, содержащее найденный коэффициент, меняют местами и исключают неизвестное x jk

из уравнений с номерами i
= k
+ 1, …, n
.
На этапе обратного хода неизвестные вычисляют в следующем порядке: x jn
, x jn–

1
, …, x j

1
.
1.2.1. Приведение системы к виду, удобному для итераций.
Для того чтобы применить метод Зейделя к решению системы линейных алгебраических уравнений
с квадратной невырожденной матрицей A

, необходимо предварительно преобразовать эту систему к виду
Здесь B

– квадратная матрица с элементами b ij

( i, j
= 1, 2, …, n
), c

– вектор-столбец с элементами c ij

( i
= 1, 2, …, n
).
В развернутой форме записи система имеет следующий вид:
x
1
= b
11
x
1
+ b
12
x
2
+ b
13
x
3
+ … + b
1 n

x n

+ c
1

x
2
= b
21
x
1
+ b
22
x
2
+ b
23
x
3
+ … + b
2 n

x n

+ c
2

x n

= b n

1
x
1
+ b n

2
x
2
+ b n

3
x
3
+ … + b nn
x n

+ c n


Вообще говоря, операция приведения системы к виду, удобному для итераций
, не является простой и требует специальных знаний, а также существенного использования специфики системы.
Самый простой способ приведения системы к виду, удобному для итераций, состоит в следующем. Из первого уравнения системы выразим неизвестное x
1
:
x
1
= a
11
–1
( b
1
– a
12
x
2
– a
13
x
3
– … – a
1 n

x n

),
из второго уравнения – неизвестное x
2
:
x
2
= a
21
–1
( b
2
– a
22
x
2
– a
23
x
3
– … – a
2 n

x n

),
и т. д. В результате получим систему
x
1
= b
12
x
2
+ b
13
x
3
+ … + b
1, n
–1
x n

–1
+ b
1 n

x n

+ c
1
,
x
2
= b
21
x
1
+ b
23
x
3
+ … + b
2, n
–1
x n

–1
+ b
2 n

x n

+ c
2
,
x
3
= b
31
x
1
+ b
32
x
2
+ … + b
3, n
–1
x n

–1
+ b
3 n

x n

+ c
3
,
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
x n

= b n

1
x
1
+ b n

2
x
2
+ b n

3
x
3
+ … + b n

, n
–1
x n

–1
+ c n

,
в которой на главной диагонали матрицы B

находятся нулевые элементы. Остальные элементы выражаются по формулам
b ij

= – a ij

/ a ii
, c i

= b i

/ a ii

( i, j
= 1, 2, …, n, j ≠ i
)
Конечно, для возможности выполнения указанного преобразования необходимо, чтобы диагональные элементы матрицы A

были ненулевыми.
1.2.1. Описание метода.
Введем нижнюю и верхнюю треугольные матрицы
B

1
= b
31
b
32
0 … 0 , B­­

2
= 0 0 0 … b
3 n


b n

1
b n

2
b n

3
… 0 0 0 0 … 0
Заметим, что B

= B

1
+ B

2
и поэтому решение x

исходной системы удовлетворяет равенству
Выберем начальное приближение x

(0)
= [ x
1
(0)
, x
2
(0)
, …, x n

(0)
] T
. Подставляя его в правую часть равенства при верхней треугольной матрице B

2
и вычисляя полученное выражение, находим первое приближение
Подставляя приближение x

(1)
, получим
Продолжая этот процесс далее, получим последовательность x

(0)
, x

(1)
, …, x

( n
)
, … приближений к вычисляемых по формуле
x

( k
+1)
= B

1
( k
+1)
+ B

2
( k
)
+ c


x 1
( k
+1)
= b
12
x
2
( k
)
+ b
13
x
2
( k
)
+ … + b
1 n

x n

( k
)
+ c
1
,
x 2
( k
+1)
= b
21
x
1
( k
+1)
+ b
23
x
3
( k
)
+ … + b
2 n

x n

( k
)
+ c
2
,
x 3
( k
+1)
= b
31
x
1
( k
+1)
+ b
32
x
2
( k
+1)
+ … + b
3 n

x n

( k
)
+ c
3
,
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
x n
( k
+1)
= b n

1
x
1
( k
+1)
+ b n

2
x
2
( k
+1)
+ b n

3
x
3
( k
+1)
+ … + c n

.
Объединив приведение системы к виду, удобному для итераций и метод Зейделя в одну формулу, получим
x i

( k
+1)
= x
i
( k
)
– a ii

–1
(∑ j

=1
i

–1
a ij
x j

( k
+1)
+ ∑ j

=1
n

a ij
x i

( k
)
– b i

).
Тогда достаточным условием сходимоти метода Зейделя будет
∑ j

=1, j≠i
n
| a­ ij

| < | a­ ii

|
(условие доминированния диагонали
).
Метод Зейделя иногда называют также методом Гаусса-Зейделя, процессом Либмана, методом последовательных замещений.

1.3. Сравнение прямых и итерационных методов

Системы линейных алгебраических уравнений можно решать как с помощью прямых, так и и итерационных методов. Для систем уравнений средней размерности чаще использют прямые методы.
Итерационные методы применяют главным образом для решения задач большой размерности, когда использование прямых методов невозможно из-за ограниченииий в доступной оперативной памяти ЭВМ или из-за необходимости выполнения черезмерно большого числа арифметических операций. Большие системы уравнений, возникающие в основном в приложениях, как правило являются разреженными. Методы исключения для систем с разреженным и матрицами неудобны, например, тем, что при их использовании большое число нулевых элементов превращается в ненулевые и матрица теряет свойство разреженности. В противоположность им при использованнии итерационных методов в ходе итерационного процесса матрица не меняется, и она, естественно, остается разреженной. Большая эффективность итерационных методов по сравнению с прямыми методами тесно связанна с возможностью существенного использования разреженности матриц.
Применение итерационных методов для качественного решения большой системы уравнений требует серьезного использования ее структуры, специальных знаний и определенного опыта.
2.1 Программа решения систем линейных уравнений по методу Гаусса
2.1.1. Постановка задачи.
Требуется решить систему линейных алгебраических уравнений с вещественными коэффициентами вида
a
11
x
1
+ a
12
x
2
+ … + a
1 n

x n

= b
1
, a
21
x
2
+ a
22
x
2
+ … + a
2 n

x n

= b
2
, . . . . . . . . . . . . .
a n

1
x
1
+ a n

2
x
2
+ … + a nn
x n

= b n


3,2 x
1
+ 5,4 x
2
+ 4,2 x
3
+ 2,2 x
4
= 2,6 ,
2,1 x
1
+ 3,2 x
2
+ 3,1 x
3
+ 1,1 x
4
= 4,8 ,
1,2 x
1
+ 0,4 x
2
– 0,8 x
3
– 0,8 x
4
= 3,6 ,
4,7 x
1
+ 10,4 x
2
+ 9,7 x
3
+ 9,7 x
4
= –8,4 ,
x
1
= 5, x
2
= –4, x
3
= 3, x
4
= –2.
2.1.3. Описание алгоритма.
В данной программе реализован метод Гаусса со схемой частичного выбора.
В переменную n
вводится порядок матрицы системы. С помощью вспомогательной процедуры ReadSystem
в двумерный массив a
и одномерный массив b
вводится c клавиатуры расширенная матрица системы, после чего оба массива и переменная n
передаются функции Gauss
. В фукции Gauss
для каждого k
-го шага вычислений выполняется поиск максимального элемента в k
-м столбце матрицы начинаяя с k
-й строки. Номер строки, содержащей максимальный элемент сохраняеется в переменной l
. В том случае если максимальный элемент находится не в k
-й строке, строки с номерами k
и l
меняются местами. Если же все эти элементы равны нулю, то происходит прекращение выполнения функции Gauss
c результатом false
. После выбора строки выполняется преобразование матрицы по методу Гаусса. Далее вычисляется решение системы и помещается в массив x
. Полученное решение выводится на экран при помощи вспомогательной процедуры WriteX.

2.1.4. Листинг программы и результаты работы

Matrix = Array[1..maxn, 1..maxn] of Data;
{ Процедура ввода расширенной матрицы системы }
Procedure ReadSystem(n: Integer; var a: Matrix; var b: Vector);
GotoXY((n + 1) * 6 + 2, r + i + 1);
Procedure WriteX(n :Integer; x: Vector);
{ Функция, реализующая метод Гаусса }
Function Gauss(n: Integer; a: Matrix; b: Vector; var x:Vector): Boolean;
{ Ищем строку l с максимальным элементом в k-ом столбце}
{ Если у всех строк от k до n элемент в k-м столбце нулевой,
то система не имеет однозначного решения }
{ Меняем местом l-ую строку с k-ой }
x[i] := (1 / a[i, i]) * (b[i] - t);
Writeln('Программа решения систем линейных уравнений по методу Гаусса');
Writeln('Введите порядок матрицы системы (макс. 10)');
Writeln('Введите расширенную матрицу системы');
Writeln('Результат вычислений по методу Гаусса');
Writeln('Данную систему невозможно решить по методу Гаусса');
Программа решения систем линейных уравнений по методу Гаусса
Введите порядок матрицы системы (макс. 10)
Введите расширенную матрицу системы
Результат вычислений по методу Гаусса
2.2 Программа решения систем линейных уравнений по методу Зейделя
2.2.1. Постановка задачи.
Требуется решить систему линейных алгебраических уравнений с вещественными коэффициентами вида
a
11
x
1
+ a
12
x
2
+ … + a
1 n

x n

= b
1
, a
21
x
2
+ a
22
x
2
+ … + a
2 n

x n

= b
2
, . . . . . . . . . . . . .
a n

1
x
1
+ a n

2
x
2
+ … + a nn
x n

= b n


4,1 x
1
+ 0,1 x
2
+ 0,2 x
3
+ 0,2 x
4
= 21,14 ,
0,3 x
1
+ 5,3 x
2
+ 0,9 x
3
– 0,1 x
4
= – 17,82 ,
0,2 x
1
+ 0,3 x
2
+ 3,2 x
3
+ 0,2 x
4
= 9,02 ,
0,1 x
1
+ 0,1 x
2
+ 0,2 x
3
– 9,1 x
4
= 17,08 ,
x
1
= 5,2, x
2
= –4,2, x
3
= 3, x
4
= –1,8.
2.2.3. Описание алгоритма.
В переменную n
вводится порядок матрицы системы, в переменную e
– максимальная абсолютная погрешность. С помощью вспомогательной процедуры ReadSystem
в двумерный массив a
и одномерный массив b
вводится c клавиатуры расширенная матрица системы. Начальное прибижение предполагается равным нулю. Оба массива и переменные n
и e
передаются функции Seidel
. В функции Seidel
исследуется сходимость системы, и в том случае если система не сходится, выполнение функции прекращается с результатом false
. В ходе каждой итерации вычисляется новое приближение и и абсолютная погрешность. Когда полученная погрешность становится меньше заданной, выполнение функции прекращается. Полученное решение выводится на экран при помощи вспомогательной процедуры WriteX.

2.2.4. Листинг программы и результаты работы.

Matrix = Array[1..maxn, 1..maxn] of Data;
{ Процедура ввода расширенной матрицы системы }
Procedure ReadSystem(n: Integer; var a: Matrix; var b: Vector);
GotoXY((n + 1) * 6 + 2, r + i + 1);
Procedure WriteX(n :Integer; x: Vector);
{ Функция, реализующая метод Зейделя }
Function Seidel(n: Integer; a: Matrix; b: Vector; var x: Vector; e: Data) :Boolean;
{ Вычисляем новое приближение и погрешность }
x[i] := x[i] - (1 / a[i, i]) * (s1 + s2 - b[i]);
Writeln('Программа решения систем линейных уравнений по методу Зейделя');
Writeln('Введите порядок матрицы системы (макс. 10)');
Writeln('Введите точность вычислений');
Writeln('Введите расширенную матрицу системы');
{ Предполагаем начальное приближение равным нулю }
If Seidel(n, a, b, x, e) then begin
Writeln('Результат вычислений по методу Зейделя');
Writeln('Метод Зейделя не сходится для данной системы');
Программа решения систем линейных уравнений по методу Зейделя
Введите порядок матрицы системы (макс. 10)
Введите расширенную матрицу системы
Результат вычислений по методу Зейделя

Название: Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Гаусса и Зейделя
Раздел: Рефераты по математике
Тип: реферат
Добавлен 17:20:30 04 октября 2005 Похожие работы
Просмотров: 10057
Комментариев: 31
Оценило: 23 человек
Средний балл: 4
Оценка: 4   Скачать

Срочная помощь учащимся в написании различных работ. Бесплатные корректировки! Круглосуточная поддержка! Узнай стоимость твоей работы на сайте 64362.ru
Привет студентам) если возникают трудности с любой работой (от реферата и контрольных до диплома), можете обратиться на FAST-REFERAT.RU , я там обычно заказываю, все качественно и в срок) в любом случае попробуйте, за спрос денег не берут)
Да, но только в случае крайней необходимости.

Реферат: Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Гаусса и Зейделя
Контрольная Работа По Обществознанию Тема Экономика
Последние Васильки Сочинение По Картине 7 Класс
Почему Дети Любят Сказки Сочинение
Курсовая работа по теме Навигационное планирование маршрута перехода из порта Аден в район промысла АчИО и промысел в этом районе
Контрольная Работа 1 По Математике Мерзляк
Реферат: Бой под Михельсбергом
Реферат На Тему Гражданский Спор Или Уголовное Дело
Теоретические Основы Обеспечения Экономической Безопасности Страны Реферат
Контрольная работа по теме Государственная политика в информационной сфере
Итоговая Контрольная Работа Математика 5 Бунимович
Характеристика После Прохождения Производственной Практики
250 Золотых Сочинений Школьникам И Абитуриентам
Парадоксы в науке
Степень С Натуральным Показателем Одночлен Контрольная Работа
Реферат по теме Оттепель конца 1950-х начала 1960-х гг.
Реферат: Скрябин, 10-ая соната. Скачать бесплатно и без регистрации
Культура Египта Реферат
Реферат На Тему Камни Поджелудочной Железы
Основные Этапы Контрольно Ревизионной Работы
Реферат На Тему Творчество Рафаэля Санти
Реферат: Вухерериоз и бругиоз
Реферат: Введение в криптографию
Статья: Обратная сторона Земли