DevioLabавтоматичне керування капіталом
ПРАЦЮЄ 24/7
КРИПТОВАЛЮТИ · АКЦІЇ · 10 БІРЖ

Портфель, який керується автоматично

DevioLab підбирає стратегії, відстежує ринки та автоматизує купівлю і продаж активів. Кількість доступних криптовалют, акцій і торгових можливостей зростає щодня.

10підключених біржCrypto + Stocksв одному портфелі24/7автоматичний контроль

Метод Гаусса для розв’язування систем лінійних алгебраїчних рівнянь

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
Інститут комп’ютерних технологій, автоматики та метрології
Факультет:
Комп’ютерні науки
Кафедра:
Не вказано

Інформація про роботу

Рік:
2016
Тип роботи:
Звіт до лабораторної роботи
Предмет:
Комп’ютерні методи дослідження інформаційних процесів та систем
Група:
БІ
Коротко про документ

Про що ця робота

Звіт до лабораторної роботи присвячено вивченню прямих методів розв’язування систем лінійних алгебраїчних рівнянь. У роботі детально розглядаються метод Гаусса та його модифікації, включаючи LU-розклад.

У роботі розглядаються

  • Прямі методи розв’язування СЛАР
  • Метод Гаусса
  • LU-розклад
  • Метод Халецького
  • Метод Жордана
  • Ітераційні методи
  • Похибки обчислень

Зміст і розділи

  1. Методи розв’язування систем лінійних алгебраїчних рівнянь
  2. Метод LU – розвитку
  3. Завдання до лабораторної роботи
Для кого:Студенти технічних спеціальностей вищих навчальних закладів
Викладачі:Не вказано

Ключові поняття

СЛАРМетод ГауссаLU-розкладМатрицяПрямі методиІтераційні методиПохибка заокругленняВектор вільних членівГоловний елементМетод Халецького

Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА» ІКТА Кафедра БІТ / Звіт до лабораторної роботи №2 з курсу: «Комп’ютерні методи дослідження інформаційних процесів та систем» на тему: «Метод Гаусса для розв’язування систем лінійних алгебраїчних рівнянь» Метод LU – розвитку Мета роботи – ознайомлення з прямими методами розв’язування систем лінійних алгебраїчних рівнянь. Методи розв’язування систем лінійних алгебраїчних рівнянь Нехай задано систему лінійних алгебраїчних рівнянь: , де А – квадратна невироджена матриця розмірності , X – вектор-стовпець невідомих розмірності n, В – вектор-стовпець вільних членів розмірності n. Методи розв’язування систем такого виду поділяються на дві групи : прямі та ітераційні. 1) Прямі методи зводяться до скінчених алгоритмів для обчислення коренів рівнянь (тобто розв’язки шукають за певними формулами). Вони дають розв’язки після виконання відомого для даного n (n – порядок системи) числа арифметичних операцій. Іншими словами, прямими методом розв’язування лінійної системи  називають будь-який метод, котрий дозволяє знайти елементи вектора X з допомогою скінченого числа елементарних математичних операцій: додавання, віднімання, ділення, множення, та, можливо, кореня квадратного. Оцінити ефективність будь-якого методу можна за допомогою таких основних характеристик: числа операцій, необхідних для реалізації даного методу; об’єму пам’яті; чутливості до переносу похибок заокруглення (або обчислювальної стійкості). Практично всі прямі методи розв’язування систем базуються на зведені матриці А до матриці простішої структури – діагональної (тоді розв’язок очевидний) або трикутної, та методів розв’язування таких систем. До групи прямих методів розв’язування систем лінійних алгебраїчних рівнянь належать: – метод Гаусса та його різновиди: а) класичний метод Гаусса із зведенням матриці А до верхньої трикутної матриці і одержанням розв’язків з допомогою обернених підстановок. Число операцій (вартість методу) – операцій додавання, множення та  операцій ділення (можна ними знехтувати в порівнянні з ). б) метод Гаусса з вибором головного елемента (частковим або повним). Число арифметичних операцій при цьому складає ~  додавань та ~ множень. Повна вартість методу в основному визначається вартістю зведення матриці А до трикутного вигляду, оскільки вартість розв’язку вже самої трикутної системи незначна в порівнянні з вартістю зведення матриці до трикутного вигляду. – LU-розклад (lower-upper –нижній-верхній)    Якщо використовувати алгоритм Краута, то число операцій складе . З точки зору об’єму обчислень метод LU- розкладу еквівалентний методу Гаусса з частковим вибором головного елемента; його переваги – це можливість роботи з різними векторами вільних членів В та з транспонованими матрицями  (розв’язок рівняння  знаходиться за тим же LU-розкладом). – метод (схема) Халецького. При розкладі симетричних матриць можна зменшити число операцій і необхідний об’єм пам’яті. Повна вартість методу Халецького складає половину вартості методу Гаусса + n обчислень квадратного кореня. Метод чисельно стійкий. – метод Жордана (роблять діагональну матрицю замість трикутної). Метод рідко використовується на практиці. До прямих методів відносяться також методи для кліткових та розріджених матриць. 2) Ітераційні (або наближені) методи – це методи послідовних наближень. В них необхідно задати деякий наближений розв’язок – так зване початкове наближення. Після цього з допомогою деякого алгоритму проводиться один цикл обчислень, котрий називається ітерацією. В результаті ітерації знаходять нове наближення. Ітерації проводять до тих пір, доки не одержать розв’язок із заданою похибкою. Об’єм обчислень при цьому наперед не відомий. Основний недолік прямих методів – це нагромадження похибок в процесі розв’язування, оскільки обчислення на будь-якому етапі використовують результати (з похибками) попередніх операцій. Це особливо небезпечно для великих систем ( і більше) – наростає число операцій, а також для погано обумовлених систем () (малі похибки обчислень або вхідних даних можуть породити значні похибки в розв’язку). Тому прямі методи використовують для відносно невеликих () систем з густо заповненою матрицею та . Перевагою ітераційних методів над прямими є те, що окремі похибки, що виникають при обчисленнях, не впливають на кінцевий результат (ітерації закінчуються тільки тоді, коли одержано розв’язок із наперед заданою точністю), а ведуть лише до збільшення числа необхідних ітерацій. Крім того, розв’язування систем ітераційними методами спрощується ще й тому, що на кожній ітерації розв’язується система з одними і тими ж матрицями. До ітераційних належить: метод простої ітерації, метод Зейделя, метод верхньої релаксації, та інші. Метод LU – розвитку Це одна з модифікацій методу Гауса. Матрицю А зображають у вигляді добутку двох трикутних матриць: , де   (8) Тоді система коефіцієнтів системи з  рівнянь набуде вигляду  (9)  (10) Прямий хід тут – це розв’язування системи (9), зворотний – розв’язування системи (10). Елементи матриць  і  обчислюють послідовно: спочатку елементи першого стовпця матриці , потім – першого рядка матриці  і перший елемент вектора ; далі – другий стовпець матриці , другий рядок матриці  і другий елемент вектора  і так далі:     Під час зворотного ходу визначають невідомі :  ЗАВДАННЯ ДО ЛАБОРАТОРНОЇ РОБОТИ Розв’язати систему лінійних алгебраїчних рівнянь методом Гаусса Варіант 3 8.30
Допоможи студентському архіву

Ми допомогли тобі — допоможи наступному студенту

Файл ще не обрано

Оголошення від адміністратора

Антиботан аватар за замовчуванням

Подякувати Студентському архіву довільною сумою

Admin

26.02.2023 12:38

Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!