- •1. Решение трансцендентных уравнений методом дихотомий.
- •2. Решение трансцендентных уравнений методом хорд.
- •3. Решение трансцендентных уравнений методом касательных (метод Ньютона)
- •4. Решение трансцендентных уравнений методом секущих.
- •5. Решение трансцендентных уравнений методом простых итераций.
- •Задачи линейной алгебры
- •6. Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Гаусса.
- •4.2. Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Гаусса
- •7. Решение систем линейных алгебраических уравнений методом простых итераций.
- •8. Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Зейделя.
- •9. Вычисление определителей методом Гаусса.
- •10. Обращение матриц.
- •Аппроксимация зависимостей
- •11. Интерполяция зависимостей каноническим полиномом.
- •12. Интерполяционный полином Лагранжа.
- •13. Интерполяционный полином Ньютона.
- •14. Интерполяция сплайнами.
- •15. Аппроксимация зависимостей методом наименьших квадратов.
- •Математически минимум величины q достигается при равенстве нулю частных производных от q по всем коэффициентам с0, с1, …, сm:
- •Вычисление определенных интегралов Требуется вычислить интеграл вида
- •16. Методы прямоугольников вычисления определенных интегралов.
- •Аналогично, в методе правых прямоугольников
- •17. Метод трапеций вычисления определенных интегралов.
- •18. Уточнение по Ричардсону вычисления определенных интегралов методом трапеций.
- •Решение дифференциальных уравнений
- •19. Метод Эйлера решения задачи Коши для оду 1 порядка.
- •20. Усовершенствованный метод Эйлера решения задачи Коши для оду 1 порядка.
- •21. Исправленный метод Эйлера решения задачи Коши для оду 1 порядка.
- •22. Метод Рунге-Кутта четвертого порядка решения задачи Коши для оду 1 порядка.
- •23. Метод Кутта-Мерсона решения задачи Коши для оду 1 порядка.
4.2. Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Гаусса
Значительно более простым и эффективным по быстродействию является метод Гаусса. Алгоритм этого метода состоит из двух этапов, называемых, соответственно, прямым и обратным ходом. Целью прямого хода является последовательное исключение неизвестных из уравнений системы; и только в обратном ходе производится непосредственное определение значений неизвестных.
Вначале рассмотрим выполнение алгоритма метода Гаусса на примере системы 3-го порядка
-
a11 x1
+
a12 x2
+
a13 x3
=
a14
a21 x1
+
a22 x2
+
a23 x3
=
a24
(4.1’ )
a31 x1
+
a32 x2
+
a33 x3
=
a34
.
Из первого уравнения (4.1’) выразим x1 :
-
x1 = (a14 - a12 x2 - a13 x3) / a11 ,
(4.2)
а само это уравнение запишем в виде :
-
x1 +
x2
+
x3
=
,(4.3)
где
-
=
a1j
/ a11
, j = 2,3,4.(4.4)
Подставим (4.2) с учетом (4.4) во второе и третье уравнения (4.1’) и получим систему :
-
x1
+
x2+
x3
=
x2+
x3=
(4.5)
x2+
x3=
,
где
=
aij
-
ai1
.
, i=2,3; j = 2,3,4 ,
т.е. на данном этапе прямого хода из второго и третьего уравнений системы исключено неизвестное x1.
Из второго уравнения преобразованной системы (4.5) выразим x2 :
-
x2 = ( - x3) /
,(4.6)
а само это уравнение запишем в виде :
-
x2 +
x3
=
,(4.7)
где
-
=
/
,
j = 3,4.(4.8)
Подставим (4.6) с учетом (4.8) в третье уравнение (4.5) и получим систему :
-
x1
+
x2+
x3=
x2
+
x3
=
(4.9)
x3=
,
где
=
-
.
, j = 3,4 ,
т.е. на данном этапе прямого хода из третьего уравнения системы исключено x2.
Из третьего уравнения (4.9) выразим x3 : x3 = / ,
или
x3
=
.
Теперь система приобретает вид:
-
x1
+
x2
+
x3
=
x2
+
x3
=
(4.10)
x3
=
.
На этом заканчивается прямой ход метода Гаусса. Матрица коэффициентов полученной системы имеет вид:
-
1
0
1
(4.11)
0
0
1
.
Это треугольная матрица. На ее главной диагонали расположены единицы, а элементы под главной диагональю равны нулю.
Обратный ход метода очевиден. Третье уравнение системы (4.10) уже явно определяет значение x3
-
.(4.12)
Подставляя это значение во второе уравнение (4.10), получаем:
-
.(4.13)
Подставляя найденные значения x2,x3 в первое уравнение (4.10), получаем значение x1:
-
.(4.14)
Соотношения (4.12), (4.13), (4.14) и являются решением системы ( 4.1’ ).
Теперь обобщим рассмотренный алгоритм на произвольную систему n-го порядка. На каждом k-ом шаге (k=1,2,3,...,n) прямого хода выполняются операции:
-
,j = 1,2,...,n+1,
(4.15)
,i = k+1,...,n; j = 1,2,...,n+1.
(4.16)
На последнем шаге, т.е. при k=n, выполняются только операции (4.15), так как для выполнения (4.16) уже исчерпаны все значения i.
При выполнении операций (4.15) производится деление на диагональные элементы akk. Поэтому может возникнуть критическая ситуация, если этот элемент оказывается равным нулю. Избежать этой ситуации можно путем перестановки уравнений преобразуемой системы, начиная с k-го и по n-е таким образом, чтобы на месте akk оказался ненулевой элемент. Более того, доказано, что для достижения максимальной точности решения системы надо перестановку уравнений осуществлять таким образом, чтобы на месте akk оказывался максимальный по модулю элемент из тех, что находятся в k-м столбце матрицы системы начиная с диагонального и ниже. Эта процедура называется выбором главного элемента. Если же в результате этой процедуры на главной диагонали окажется все-таки нулевой элемент, то это означает, что главный определитель D матрицы системы равен нулю. По правилу Крамера это значит, что система вырожденная, т.е. либо не имеет решений, либо имеет их бесконечно много.
