2.6 Рекомендации по выбору формы записи систем линейных алгебраических уравнений
Систему n линейных уравнений общего вида:
(4)
(4) можно записать посредством матричных обозначений в следующем виде: А·Х=В,
; ; (5)
квадратная матрица А называется матрицей системы, а вектора Х и В соответственно вектором-столбцом неизвестных систем и вектором-столбцом ее свободных членов.
В матричном виде исходную систему n линейных уравнений можно записать и так:
(6)
Решение системы линейных уравнений сводиться к отысканию значений элементов вектора-столбца (хi), называемых корнями системы. Чтобы эта система имела единственное решение, входящее в нее n уравнение должно быть линейно независимым. Необходимым и достаточным условием этого является неравенство нулю определителя системы, т.е. Д=detA?0.
Алгоритм решения системы линейных уравнений подразделяется на прямые и итерационные. На практике никакой метод не может быть бесконечным. Для получения точного решения итерационные методы требуют бесконечного числа арифметических операций. практически это число приходиться брать конечным и поэтому решение в принципе имеет некоторую ошибку, даже если пренебречь ошибками округлений, сопровождающими большинство вычислений. Что же касается прямых методов, то они даже при конечном числе операций могут в принципе дать точное решение, если оно существует.
Прямые и конечные методы позволяют найти решение системы уравнений за конечное число шагов. Это решение будет точным, если все промежутки вычисления проводятся с ограниченной точностью.
- 1. Цель работы
- 2. Методические указания
- 2.1 Методические рекомендации по аппроксимации методом наименьших квадратов
- 2.2 Постановка задачи
- 2.3 Методика выбора аппроксимирующей функции
- 2.4 Общая методика решения
- 2.5 Методика решения нормальных уравнений
- 2.6 Рекомендации по выбору формы записи систем линейных алгебраических уравнений
- 2.7 Методика вычисления обратной матрицы
- 3. Ручной счет
- 3.1 Исходные данные
- 3.2 Система нормальных уравнений
- 3.3 Решение систем методом обратной матрицы
- 4. Текст программы
- 5. Результаты машинного расчета
- 11. Аппроксимация методом наименьших квадратов.
- 5.Подгонка или аппроксимация; метод наименьших квадратов
- Аппроксимация данных с использованием метода наименьших квадратов
- Аппроксимация экспериментальных данных аппроксимация методом наименьших квадратов
- Тема 2. Аппроксимация функций методом наименьших квадратов.
- Аппроксимация методом наименьших квадратов Постановка задачи аппроксимации
- 8.2. Интерполирование. Аппроксимация методом наименьших квадратов. Равномерное приближение. Поточечная аппроксимация табличных данных по методу наименьших квадратов.
- Аппроксимация функции методом наименьших квадратов
- 3.3. Аппроксимация данных методом наименьших квадратов