Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Otvety_informatika_chast1.doc
Скачиваний:
4
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
6 Мб
Скачать
☆

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.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]