Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Решение систем линейных алгебраических уравнений
Рассмотрим систему, состоящую из n уравнений с n неизвестными.
a11 x 1 + a12 x 2 + a13 x 3 +... + a1n x n = b 1 a21 x 1 + a 22 x 2 + a23 x 3 +... + a2n x n = b 2 (4.1) ........................ an1 x 1 + an2 x 2 + an3 x 3 +... + ann x n = b n
где x i – неизвестные, подлежащие определению, aij – коэф-фициенты при неизвестных; b i - числа, называемые свободными членами (правыми частями) системы уравнений. Форма записи системы (4.1) - скалярная
Совокупность чисел x 1 = λ 1, x 2 = λ 2, ..., x n = λ n, удовлетворяющих (4.1) называется решением СЛАУ. СЛАУ называется совместной, если она имеет хотя бы одно решение; в противном случае она называется несовместной. СЛАУ называется определенной, если это решение - единственное. Если СЛАУ не имеет ни одного решения, то такая система является неопределенной. Задача теории систем линейных уравнений состоит в разработке методов, позволяющих узнать: - совместна ли данная СЛАУ; - если совместна, то установить число решений; - указать способ отыскания этих решений.
Матричная форма записи системы (4.1) имеет вид А = ; x = ; b = ; (4.2) Некоторые обозначения: АТ – матрица, транспонированная к матрице А, т.е. a ij = a ji. А-1 – матрица, обратная к матрице А, т.е. А-1 · А = I, где I - единичная матрица.
При решении СЛАУ возникают проблемы, связанные с вопросами: 1) разрешима ли данная СЛАУ; 2) каким методом ее решать; 3) какова чувствительность решения к ошибкам округления исходных данных.
Рассмотрим эти вопросы подробнее. 1) Теорема (из курса высшей алгебры) Система n уравнений с n неизвестными, определитель которой отличен от 0, имеет решение, причем единственное. (Это условие необходимое, но не достаточное.) Покажем разрешимость СЛАУ на графике для системы двух уравнений.
det A = 2∙ 1 – (-2)∙ 1 = 4 ≠ 0 k1 = -2, k2 = 2, k1 ≠ k2, т.е. прямые пересекаются
det A = (-1)∙ (-1) – 1∙ 1 = 0 k1 =1, k2 = 1, k1 = k2, т.е. прямые не пересекаются 2) К выбору методов решения необходимо подходить рационально: например, метод Крамера требует около n2n! операций умножения и деления. Т.е. для системы с 20 уравнениями и 20 неизвестными это число составляет 1021. Для современных ЭВМ, выполняющих миллионы операций в сек., для решения такой системы потребуется около 1015 сек. или 3∙ 106 лет. Следовательно, для систем высокого порядка требуются методы, приводящие к меньшему числу операций.
3) Устойчивость решения относительно погрешностей правых частей и элементов матрицы покажем на примере: det A = - 0, 0001 ≠ 0 точное решение x1 = 1, x2 = 1
Если правые части вычислены с незначительной погрешностью, b1 = 1, 989903 и b2 = 1, 970106, то получим решение x1 = 3, x2 = -1, 0203. Такие СЛАУ являются плохо обусловленными. Геометрическая иллюстрация: Графики прямых этой плохо обусловленной системы почти параллельны. Следовательно, небольшое изменение наклона или сдвиг одной прямой значительно влияет на положение точки пересечения прямых. Критерий плохой обусловленности
, всегда ≥ 1. Чем больше , тем хуже обусловлена система ( ≈ 103 – 104).
На практике обычно проверяют неравенство 0 определителя СЛАУ.
Методы решения СЛАУ
Методы решения СЛАУ подразделяются на точные и итерационные. Точные – это методы, которые определяют решение при помощи конечного числа арифметических операций. При этом, если исходные данные и вычисления точны, то получается точное решение (методы Крамера, Гаусса). Точные методы выполняются в два этапа: - преобразование исходной СЛАУ к более простому виду; - решение упрощенной системы и получение неизвестных.
Приближенные (итерационные) методы
Предварительно задаются некоторыми приближенными значениями неизвестных , ..., . Из этих значений тем или иным способом получают новые ‘’улучшенные’’ приближенные значения , ..., . С новыми значениями поступают также. При выполнении определенных условий после бесконечного числа шагов можно получить точное решение.
На практике вычисления прерывают при достижении заданной точности ε. Для этого на каждой итерации с заданной точностью сравнивают два последовательных приближения Если выполняются условия , , ..., , то полученные на i - итерации значения , ..., считаются решением СЛАУ. Метод Гаусса (последовательного приближения неизвестных)
, где А = ; x = ; b = ;
1. Последовательно исключая неизвестные, приводим матрицу коэффициентов к треугольному виду, 2. Находим неизвестные, начиная с xn, xn-1, xn-2,..., x2, x1. Метод прогонки (модификация метода Гаусса для систем с 3-х диагональной матрицей коэффициентов) , i= 1, 2, ..., n, (4.3) Каждое i – уравнение содержит не более 3 неизвестных xi-1, xi, xi+1. ; (4.4)
Последовательные исключения выполняются так: Из ''0'' уравнения выражаем и подставляем в 1-е уравнение . Затем выразим x1 через x2 и подставим во 2-е уравнение и т.д.
Будем считать, что соотношение между xi и xi+1 известно , (4.5) тогда (4.6)
Подставим (4.6) в i – уравнение и решим относительно xi.
. Выразим (4.7) Сравнив (4.7) и (4.5), получим прогоночные коэффициенты , (4.8) При i = 0 из (4.5) получим . сравнив с (4.4) получим , (4.9) Этапы метода прогонки
1) Прямой ход: каждое i – неизвестное выражается через i+1– е с помощью прогоночных коэффициентов (4.8) и (4.9) (i =0, 1, ..., n-1) 2) Обратный ход: с помощью (4.5) определим xn, затем , и сравним с последним уравнением (4.3).
Выразив xn, получим (4.10) Далее, используя (4.5) и формулы прогоночных коэффициентов (4.8) и (4.9), находят xn-1, xn-2,..., x1, x0.
Тема 5 Популярное:
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-03-15; Просмотров: 1510; Нарушение авторского права страницы