Файл: Маркова Вычислит методы алгебры Практикум.doc

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 20.09.2025

Просмотров: 1184

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

Л.В. Маркова, е.А. Корчевская,

С о д е р ж а н и е

П р е д и с л о в и е

Глава 1 Элементы теории погрешностей п 1.1 Источники погрешностей

П 1.2 Вычисление абсолютной и относительной погрешностей

П 1.3 Округление чисел

П 1.4 Вычисление погрешностей арифметических операций

П 1.5 Оценка погрешности по способу границ

Лабораторная работа № 1

Задание

Глава 2 объектно-ориентированный подход к программированию методов линейной алгебры

П 2.1 Создание матричной иерархии классов

Лабораторная работа № 2

Задание

П 2.2 Создание иерархии классов вычислительных методов алгебры

Лабораторная работа № 3

Задание

Глава 3 решение систем линейных алгебраических уравнений

П 3.1 Метод Гаусса решения систем линейных алгебраических уравнений

Лабораторная работа № 4

Задание

П 3.2 Метод Гаусса с выбором главного элемента для решения систем линейных алгебраических уравнений

Лабораторная работа № 5

Задание

П 3.3 Решение системы линейных алгебраических уравнений методом Жордана-Гаусса

Лабораторная работа № 6

Задание

П 3.4 Метод квадратного корня для решения систем линейных алгебраических уравнений

Лабораторная работа № 7

Задание

П 3.5 Вычисления определителя и нахождения обратной матрицы

Лабораторная работа № 8

Задание

П 3.6 Решение системы линейных алгебраических уравнений методом прогонки

Лабораторная работа № 9

Задание

П 3.7 Метод простых итераций решения систем линейных алгебраических уравнений

Лабораторная работа № 10

Задание

П 3.8 Метод Зейделя решения систем линейных алгебраических уравнений

Лабораторная работа № 11

Задание

П 3.9 Итерационные методы вариационного типа решения систем линейных алгебраических уравнений

Лабораторная работа № 12

Задание

Глава 4 вычисление собственных значений и собственных векторов матриц

П 4.1 Метод Данилевского для нахождения собственных значений и собственных векторов

Лабораторная работа № 13

Задание

П 4.2 Итерационный степенной метод нахождения наибольшего по модулю собственного значения и соответствующего собственного вектора

Лабораторная работа № 14

Задание

П 4.3 qr-алгоритм для нахождения собственных значений матрицы

Лабораторная работа № 15

Задание

П 4.4 Метод Якоби для нахождения собственных значений и собственных векторов

Лабораторная работа № 16

Задание

П р и л о ж е н и я Приложение 1 Основные сведения о матрицах

Функции MathCad

Л и т е р а т у р а

Красоткина вычислительные методы алгебры. Практикум

2 10038, Г. Витебск, Московский проспект, 33.

Лабораторная работа № 8

Цель: изучить методы для вычисления определителя и нахождения обратной матрицы.

Задание

1. Дополните класс «Квадратная матрица» («SquareMatrix») методами «determinant» (определитель матрицы) и «inverseMatrix» (обратная матрица). Для нахождения определителя и обратной матрицы используйте LDU и LU-разложение соответственно.

2. Найдите определитель матрицы () в соответствии с вариантом.

3. Обратите матрицу () в соответствии с вариантом.

4. Решите те же задачи, используя пакет для математических вычислений.

5. Сравните результат выполнения п. 2 и п. 3 с решением, полученным в п. 4.

Варианты заданий

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16


П 3.6 Решение системы линейных алгебраических уравнений методом прогонки

Рассмотрим метод прогонки. Этот метод применим в случае, когда матрица системы является трехдиагональной.

Имеем систему линейных алгебраических уравнений с трехдиагональной матрицей:

(1)

Достаточным условием устойчивости метода прогонки является условие преобладания диагональных элементов в матрице А, в которой :

причем строгое неравенство имеет место хотя бы при одном i [7; 8].

Решение системы будем искать в виде [4; 18]

, (2)

где  прогоночные коэффициенты.

Для их определения выразим из первого уравнения системы (1) х1 через х2, получим:

, (3)

откуда . (4)

Из второго уравнения системы (1) с помощью (3) выразим через , получим:

,

откуда . (5)

Продолжая этот процесс, получим из i-го уравнения системы (1)

, i = 1, 2, …, n1. (6)

следовательно =, =, i = 2, …, n (7)

Таким образом, прямой ход метода прогонки по определению прогоночных коэффициентов завершен. Коэффициенты находятся по формулам (4), (7).


Обратный ход прогонки состоит в нахождении неизвестных

(8)

и далее, используя формулу (2) и значения прогоночных коэффициентов (4) , (7), последовательно вычисляем все неизвестные .

Рассмотренный метод (4), (7), (8) называется правой прогонкой. В этом случае определение неизвестных происходит в направлении убывания индексов.

Аналогично, начиная с последнего уравнения СЛАУ (1), можно вывести формулы левой прогонки (9)(12). В этом алгоритме значение неизвестных находятся в направлении возрастания индексов [4; 19].

, (9)

, , (10)

(11)

, (12)

Пример 1. Решить систему уравнений методом прогонки:

Решение:

Представим систему в матричном виде

.

Прямой ход. Вычисляем прогоночные коэффициенты:

Обратный ход. Вычисляем неизвестные xi:

Лабораторная работа № 9

Цель: изучить метод прогонки для решения системы линейных алгебраических уравнений.

Задание

1. В классе «Алгоритмы решения СЛАУ, не использующие факторизацию» («DirectMethodsNF») реализуйте метод прогонки («sweepMethod»). В методе прогонки матрица системы представляет собой объект класса «ThreeDiagonalMatrix», а прогоночные коэффициенты – объекты класса «Vector». Для работы с матричными объектами используйте методы, реализованные в данных классах.


2. Решите систему линейных алгебраических уравнений методом прогонки () в соответствии с вариантом.

3. Решите ту же задачу, используя пакет для математических вычислений.

4. Сравните результат выполнения п. 2 с решением, полученным в п. 3.

Варианты заданий

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16