3.2. Метод Гаусса
Наиболее распространенным методом решения СЛАУ является метод Гаусса, в основе которого лежит идея последовательного исключения неизвестных. Существуют различные схемы, реализующие данный метод. Рассмотрим одну из них – схему единственного деления.
Для простоты ограничимся рассмотрением СЛАУ с четырьмя неизвестными:
(3.7)
Пусть a11 0 (ведущий элемент). Разделив первое уравнение на a11, получим первую главную строку:
(3.8)
где (j = 2,3,4,5).
Используя уравнение (3.8), можно исключить неизвестные x1 из 2-го, 3-го и 4-го уравнений системы (3.7). Для этого последовательно умножаем уравнение (3.8) на a21; a31; a41 и вычитаем результат из 2-го, 3-го и 4-го уравнений системы (3.7) соответственно.
В результате получим систему из трех уравнений:
(3.9)
где коэффициенты вычисляются по формуле
(i = 2, 3, 4; j = 2, 3, 4, 5). (3.10)
Далее первое уравнение системы (3.9) делим на ведущий элемент и получаем
(3.11)
где , (j = 3, 4, 5).
Аналогично предыдущему шагу, исключая x2, как и x1, получим систему
(3.12)
Здесь (i = 3, 4; j = 3, 4, 5).
Разделив первое уравнение системы (3.12) на , получим:
(3.13)
где (j = 4, 5).
Теперь с помощью уравнения (3.13) исключим x3 из второго уравнения системы (3.12), окончательно получим:
, (3.14)
где (j=4, 5).
Таким образом, исходную систему (3.7) привели к составленной из главных строк (3.8), (3.11), (3.13) и (3.14) эквивалентной системе с треугольной матрицей(3.15):
(3.15)
Из (3.15) последовательно находим
(3.16)
Итак, решение СЛАУ (3.7) распадается на два этапа:
прямой ход (приведение системы (3.7) к треугольному виду (3.15));
обратный ход (определение неизвестных по формуле (3.16)).
Пример 3.3.
Прямой ход:
Из выражений (3.10) вычислим коэффициенты :
Аналогично вычислим коэффициенты при (i = 3, 4) и составим систему
Разделив первое уравнение системы на , получим
Значит,
Из (3.12) вычислим для i = 3 и j = 3, 4, 5:
Аналогично, вычислив коэффициенты для i = 4, получим:
Разделив первое уравнение на a(2)33 = 16.425, получим:
где
По формуле (3.14) находим коэффициенты :
и записываем одно уравнение с одним неизвестным:
1.1199786x4 = -1.1199768.
x1 + 0.5x2 - 0.05x3 + 0.5x4 = 1.35;
x2 + 13.4x3 - 29x4 = 71.2;
x3 - 1.72298x4 = 4.72298;
1.11998x4 = -1.11998.
На этом закончен прямой ход.
Обратный ход:
x4 = -1.000;
x3 = 4.72298 - 1.72298 = 3;
x2 = 71.2 - 13.4 * 3-29 = 2;
x1 = 1.35 - 0.5 * 2 + 0.05 * 3 + 0.5 = 1.
- Ю. Я. Кацман прикладная математика Численные методы
- Оглавление
- 4.1. Постановка задачи 33
- 1. Элементы теории погрешностей
- Вопросы для самопроверки
- 2. Численное интегрирование
- 2.1. Постановка задачи
- 2.2. Формула прямоугольников
- 2.3. Формула трапеций
- 2.4. Формула Симпсона
- 2.5. Вычисление определенных интегралов методами Монте–Карло
- Вопросы для самопроверки
- Численное решение систем линейных алгебраических уравнений (слау)
- 3.1. Решение задач линейной алгебры
- 3.2. Метод Гаусса
- 3.3. Схема Гаусса с выбором главного элемента
- 3.4. Вычисление обратной матрицы методом Гаусса
- 3.5. Вычисление определителей методом Гаусса
- 3.6. Метод простой итерации (метод Якоби)
- 3.7. Метод Зейделя
- 3.8. Метод скорейшего спуска (градиента) для случая системы линейных алгебраических уравнений
- Вопросы для самопроверки
- 4. Приближенное решение нелинейных и трансцендентных уравнений
- 4.1. Постановка задачи
- 4.2. Графическое решение уравнений
- 4.3. Метод половинного деления (дихотомии)
- 4.4. Метод хорд
- 4.5. Метод Ньютона (метод касательных)
- 4.6. Комбинированный метод
- Вопросы для самопроверки
- 5. Приближенное решение систем нелинейных уравнений
- 5.1. Метод Ньютона
- 5.2. Метод градиента (метод скорейшего спуска)
- Вопросы для самопроверки
- 6. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- 6.1. Методы решения задачи Коши
- 6.2. Метод рядов, не требующий вычисления производных правой части уравнения
- 6.3. Метод Рунге-Кутта
- 6.4. Многошаговые методы
- 6.5. Экстраполяционные методы Адамса
- 6.6. Интерполяционные методы Адамса
- Вопросы для самопроверки
- 7. Интерполирование и приближение функций
- 7.1. Задача интерполирования и аппроксимации функций
- 7.2. Интерполирование алгебраическими многочленами
- 7.3. Интерполяционная формула Ньютона
- 7.4. Сходимость интерполяционного процесса
- 7.5. Задача обратного интерполирования
- 7.6. Отыскание параметров эмпирических формул методом наименьших квадратов
- 7.7. Суть метода наименьших квадратов
- Основные свойства матрицы Грама
- Вопросы для самопроверки
- Литература
- Прикладная математика Численные методы