Тема №4 Решение систем линейных уравнений.
Системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) в научно-исследовательской инженерной практике встречаются весьма часто. К решению систем линейных уравнений сводится многочисленные практические задачи с использованием численных методов.
Например:
Коэффициенты сплайнов находятся путем решения СЛАУ. К СЛАУ приводят уравнения частных производных.
Задачи по нахождению собственных значений также приводят к СЛАУ. Таким образом, решение СЛАУ – одна из самых распространенных и важных задач вычислительной математики.
Запишем СЛАУ в общем виде:
- номер уравнения
- номер неизвестной, на которую умножается коэффициент.
Коэффициенты образуют матрицу
Матрица системы столбец неизвестных величин столбец правых частей
Введя эти величины, мы можем записать СЛАУ в виде матричного решения
Важнейшей характеристикой квадратной матрицы является её определитель()
Число возможных значений
В курсе высшей математики показывается, что система СЛАУ имеет единственное решение, если определитель системы не равен нулю. В этом случае решение может быть найдено с помощью формул Крамера:
,
где - определитель матрицы, которая получается после исключения в матрице А -го столбца и его замены столбцом свободных членов.
Если определитель системы равен нулю, то в этом случае матрица называется вырожденной, а система либо не имеет решения, либо имеет бесконечное множество решений. Для некоторых систем решение оказывается очень чувствительным к малым погрешностям в исходных данных . Такие системы называются плохо-обусловленными. Определитель плохо-обусловленных систем близок к нулю. При численных вычислениях всегда надо иметь ввиду эту особенность систем линейных уравнений.
Существуют методы улучшения обусловленности систем. Некоторые некорректные задачи приводят к плохо обусловленным системам уравнений. Эти задачи могут иметь важное практическое значение. Существуют методы решения таких задач.
Методы решения СЛАУ делятся на 2 группы:
- Новочеркасск 2008 Содержание
- Тема №1 Модели и моделирование.
- Погрешности численных методов.
- Тема №2 Аппроксимация функций.
- Интерполяционная формула Лагранжа.
- Сплайны
- Сплайны третьей степени
- Метод наименьших квадратов
- Тема №3 Решение нелинейных уравнений.
- Метод половинного деления.
- Метод простых итераций.
- Метод Хорд
- Метод Ньютона (касательных).
- Тема №4 Решение систем линейных уравнений.
- 1) Прямые
- 2) Итерационные
- Метод Гаусса.
- Метод прогонки.
- Уточнение решения (итерационный метод).
- Метод Гаусса-Зейделя.
- Тема №5 Решение систем не линейных уравнений.
- Простой Итерации
- Метод Ньютона для систем уравнений.
- Метод возмущения параметров.
- Тема №6 Численное интегрирование.
- Метод прямоугольников.
- Метод трапеции
- Метод Симпсона.
- Метод Гаусса.
- Метод Монте-Карло.
- Метод Монте-Карло для вычисления кратных интегралов.
- Тема №7 Решение обыкновенных дифференциальных уравнений (оду).
- Метод Эйлера.
- Модифицированный метод Эйлера.
- Метод Рунге – Кутта.
- Метод Рунге-Кутта для решения систем оду
- Метод Рунге-Кутта для оду высших порядков.
- Метод стрельбы.
- Метод конечных разностей (мкр) (метод сеток).
- Тема №8 Решение дифференциальных уравнений с частными производными.
- Уравнение теплопроводности.
- Явная разностная схема для уравнения теплопроводности.
- Неявная разностная схема для уравнения теплопроводности.
- Тема №9 Задачи оптимизации.
- Метод половинного деления.
- Метод золотого сечения.
- Метод покоординатного подъёма (спуска).
- Метод градиентного подъёма (спуска).
- Метод наискорейшего подъёма.
- Тема №10 Задания для самостоятельной проработки. Транспортная задача.
- Задача о ресурсах.
- Волновое уравнение.
- Уравнение Лапласа.