- •Лекція 1 етапи розв‘язування задач на еом .Елементи теорії похибок
- •1.1 Точні і наближені числа. Джерела похибок. Класифікація похибок
- •1.2 Абсолютна і відносна похибки
- •1.3 Десятковий запис наближених чисел. Значуща цифра числа. Дійсна значуща цифра
- •1.4 Зв’язок між числом дійсних знаків і похибкою числа
- •1.6 Обчислювальний експеримент та його основні етапи. Поняття стійкості та коректності
- •2.3 Особливості методів Гауса
- •Лекція № 3 розв‘язування систем лінійних алгебраїчних рівнянь
- •2.1 Основні поняття та визначення
- •2.2 Класифікація методів розв’язання слар на еом
- •2.3.1 Метод Гауса з послідовним виключенням невідомих
- •2.3.2 Метод Гауса за схемою Халецького
- •2.3.3 Метод Гауса з вибором головного елемента
- •2.3.4 Метод Гауса з одиничними коефіцієнтами
- •2.3.5 Метод Гауса-Жордана
- •Лекція №3 наближені методи розв'язання слар на еом
- •3.1 Постановка задачі та класифікація методів
- •3.2 Загальний підхід до розв’язання слар наближеними методами
- •3.3 Умови збіжності ітераційного процесу
- •3.4 Метод послідовних наближень (метод Якобі)
- •3.5 Метод Гауса-Зейделя
- •3.6 Метод верхньої релаксації
- •Лекція № 4 чисельні методи роз’вязання нелінійних рівнянь та систем нелінійних рівнянь
- •4.1 Загальні поняття та визначення
- •4.2 Принципи розв’язання нелінійних рівнянь на еом
- •4.3 Чисельні методи уточнення коренів
- •4.3.1 Метод половинного ділення
- •4.3.2 Метод хорд
- •4.3.3 Метод Ньютона (метод дотичних)
- •4.3.4 Комбінований метод
- •4.3.5 Метод ітерацій (метод послідовних наближень)
- •4.4 Чисельні методи розв’язання систем нелінійних рівнянь
- •5.1 Способи завдання функцій
- •5.2 Математична постановка задачі інтерполювання
- •5.2.1 Інтерполяційний багаточлен Лагранжа
- •5.2.2 Перша інтерполяційна формула Ньютона для рівновіддалених вузлів інтерполяції
- •Лекція №6 Апроксимація табличних функцій
- •6.1 Апроксимація табличних функцій
- •6.1.1 Апроксимація табличних функцій степеневими поліномами
- •6.1.2 Апроксимація узагальненими поліномами
- •6.1.3 Апроксимація ортогональними поліномами
- •6.1.4 Апроксимація тригонометричними поліномами (гармонійний аналіз)
- •7.1 Основні поняття та визначення
- •7.2 Чисельні методи знаходження визначеного інтегралу
- •7.2.1 Метод прямокутників
- •7.2.2 Метод трапецій
- •7.2.3 Метод Сімпсона
- •8.1 Метод Ньютона-Котеса
- •8.2 Метод Чебишева
- •8.3 Метод Гауса
- •8.4 Загальний підхід до визначення інтегралів на еом
- •9.1. Основні визначення та поняття
- •9.2. Класифікація численних методів розв'язання задачі Коші
- •9.3 Одноточкові методи розв'язання задачі Коші на еом
- •9.1.1 Модифікації методу Ейлера
- •9.1.2 Метод Рунге–Кутта
- •9.4 Методи прогнозу і корекції (багатоточкові методи)
- •9.4.1 Метод Мілна
- •9.4.2 Метод Адамса - Башфорта
- •9.4.3 Метод Хемінга
- •10.1 Чисельні методи розв’язання крайових задач
- •10.1.1 Методи стрільби
- •10.1.2 Кінцево-різницеві методи
- •10.1.3 Метод прогонки
- •11.1 Різницеві методи розв'язування диференційних рівнянь у частинних похідних
- •11.2 Етапи чисельного розв'язування диференційних рівнянь (др) у частинних похідних на еом
- •11.3 Еліптичні рівняння
- •11.4 Гіперболічні рівняння
- •12.1 Параболічні рівняння
- •13.1 Метод загального пошуку
- •13.2 Метод половинного ділення (розділення відрізка навпіл)
- •13.3 Метод дихотомії
- •13.4 Метод “золотого перетину”
- •13.5 Метод Фібоначчі
- •13.6 Порівняння методів одновимірного пошуку
- •14.1 Основні поняття та визначення
- •14.2 Критерії оптимальності
- •14.3 Градієнтні методи
- •14.3.1 Найшвидший підйом з використанням одномірного пошуку
- •14.3.2 Метод найшвидшого спуску
- •14.3.3 Метод Флетчера – Рівса
- •14.3.4 Метод Девідона – Флетчера – Пауела
- •14.3.5 Метод конфігурацій Хука – Дживса
- •14.3.6 Метод конфігурацій Розенброка
2.3.1 Метод Гауса з послідовним виключенням невідомих
Метод
Гауса з послідовним виключенням невідомих
(базовий метод)засновано на алгоритмі,
в основі якого лежить послідовне
виключення невідомих вектора
з
усіх рівнянь, починаючи з (і+1)–го,
шляхом елементарних перетворень:
перемноження обох частин рівняння на
будь-яке число, крім нуля; додавання
(віднімання) до обох частин одного
рівняння відповідних частин другого
рівняння, помножених на будь-яке число,
крім нуля.
Суть алгоритму розглянемо на прикладі системи, яка складається з трьох лінійних алгебраїчних рівнянь з трьома невідомими:
(2.3)
1)
Перевіримо, щоб принаймні один із
коефіцієнтів
,
,
не
дорівнював нулю. Якщо, наприклад,
,
тоді необхідно переставити рівняння
так, щоб коефіцієнт при x1
у
першому рівнянні не дорівнював нулю.
2) Обчислюється множник:
.
(2.4)
3) Перше
рівняння системи (2.3) множиться на
і
віднімається від другого рівняння
системи, отриманої після перестановки
рівнянь, якщо вона була необхідною.
Результат обчислення має вигляд:
,
(2.5)
але
.
(2.6)
Тоді
виключається
із другого рівняння.
Позначимо нові коефіцієнти:
(2.7)
Тоді друге рівняння системи (2.3) набуває вигляду:
.
(2.8)
Далі
необхідно звільнитися від коефіцієнта
при
в
третьому рівнянні системи (2.3) за
аналогічним алгоритмом
4) Обчислюється множник для третього рівняння:
.
(2.9)
5) Перше
рівняння системи (2.3) множиться на
і
віднімається від третього рівняння.
Коефіцієнт при
стає
нулем, і третє рівняння набуває вигляду:
,
(2.10)
де
,
(2.11)
,
(2.12)
.
(2.13)
Перетворена таким чином система рівнянь (2.3) набуває вигляду:
(2.14)
Ця
система рівнянь еквівалентна початковій
і має певні переваги, оскільки
входить
тільки до першого рівняння. Спробуємо
тепер виключити
з
останнього рівняння. Якщо
,
а
,
тоді переставимо друге й третє рівняння
так, щоб
.
Інакше система вироджена і має безліч
розв’язків.
7)
Обчислюємо множник
.
(2.15)
8) Друге рівняння системи (2.11) помножується на М3ўў і віднімається від 3-го рівняння:
.
(2.16)
При цьому коефіцієнт біля дорівнює нулю:
,
(2.17)
,
(2.18)
,
(2.19)
Отримаємо
.
(2.20)
Замінивши в системі (2.14) третє рівняння на (2.20), отримаємо систему рівнянь виду:
(2.21)
Таку
систему називають системою
з трикутною матрицею коефіцієнтів,
що еквівалентна СЛАР (2.3). Процес
знаходження такої системи називається
прямим
ходом Гауса.
Знайти розв’язок такої системи просто:
із 3-го рівняння знайти
,
підставити результат у друге і знайти
,
підставити
і
в
1-е рівняння системи (2.21) і знайти
за
формулами:
,
(2.22)
,
(2.23)
.
(2.24)
Процес знаходження вектора розв’язку системи (2.3) називають зворотнім ходом метода Гауса.
На рисунку 2.2 показана схема алгоритму метода Гауса з послідовним виключенням для розв’язання системи із N рівнянь з N невідомими.
Рисунок 2.2. – Схема алгоритму розв’язання системи лінійних алгебраїчних рівнянь методом Гауса.
Ця схема
відповідає розглянутому алгоритму і
може бути використана при розробці
програми. Блок “Перестановка рівнянь
так, щоб
”
означає деякий алгоритм, який дає змогу
не допустити помилки “ділення на 0”.
Якщо прямувати до можливого зменшення
помилок округлення, то можна використати
алгоритм з вибиранням головного елементу.
Призначення індексів в схемі алгоритму (рисунок 2.2):
к – номер рівняння, яке віднімається від інших, а також номер невідомого, яке виключається із залишених к-рівнянь;
i – номер рівняння, із якого в даний момент виключається невідоме;
j – номер стовпця.
