Файл: Вычислит.матем_пособие.pdf

Добавлен: 06.02.2019

Просмотров: 4566

Скачиваний: 4

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

 

11 

x

...

x

...

...

...

x

...

x

x

...

x

x

...

x

x

0

0

0

0

1

0

1

 

Аналогично повторяем указанные действия  для неизвестных х

3

4

,..., 

х

m-1  

и  приходим  к  системе   с матрицей вида: 

 

m

m

mm

m

m

m

,

m

m

m

m

m

m

y

x

c

y

x

c

x

.

.

.

.

.

.

.

y

x

c

...

x

y

x

c

...

x

c

x

1

1

1

2

2

2

1

1

2

12

1

.                                (1.6) 

 
Эта матрица является верхней треугольной: 
 

x

...

...

x

...

...

...

...

x

...

...

x

x

...

x

x

x

...

x

x

0

0

0

1

0

0

0

1

0

0

1

0

1

 

Обратный ход метода. Из последнего уравнения системы (1.6) находим 

х

m

из предпоследнего х

m-1

, ..., из первого уравнения – х

1

. 

Общая формула:   

 

x

m

=y

m

/c

mm

 

m

i

j

j

x

ij

c

i

y

i

x

1

(i=m-1,…,1). 

 
Для  реализации  метода  Гаусса  требуется  примерно  (2/3)m

3

 

арифметических  операций,  причем  большинство  из  них  приходится  на 
прямой ход. 

Ограничение  метода  единственного  деления  заключается  в  том,  что 

угловые элементы не равны нулю, т.е.

0

1

k

kk

а


background image

 

12 

Ведущие  элементы  – 

1

к

кк

а

–  элементы  на  k-ом  шаге  исключения.  Но 

если  ведущий  элемент  близок  к  нулю,  то  в  процессе  вычисления  может 
накапливаться погрешность. В этом случае на каждом шаге исключают не х

k

х

j

 (при j k).  Такой подход называется методом выбора главного элемента. 

Для этого выбирают неизвестные  x

j

  с  наибольшим  по  абсолютной  величине 

коэффициентом либо в строке, либо в столбце, либо во всей матрице. Для его 

реализации требуется 

3

1

3

2

)

m

m(m

 - арифметических действий. 

 

1.1.2 Связь метода Гаусса с разложением матрицы на множители. 

Теорема об LU разложении. 

 

Пусть дана система Aх=B (1.1),  которая при прямом ходе преобразуется 

в эквивалентную  систему (1.6) и  которую запишем в виде  

 

Cх=y

 

                                                   (1.7) 

 

 где С – верхняя треугольная матрица с единицами на главной диагонали. 

 
Как связаны в системе (1.1) элементы В и элементы y из (1.7)? 
Если внимательно посмотреть на прямой ход метода Гаусса, то можно 

увидеть, что 

 

2

1

22

1

21

2

1

11

1

y

a

y

a

b

y

a

b

)

(

 

Для произвольного j имеем 

 

i

jj

j

j

j

y

d

...

y

d

y

d

b

2

2

1

1

,                                (1.7) 

 

где j=

m

,

1

, d

ji

 – числовые коэффициенты: 

 

)

j

(

jj

jj

a

d

1

.                                                         (1.8) 

 
Это можно записать в виде:  
 

В=Dy

где D-нижняя треугольная матрица с элементами 

)

1

j

jj

a

 на главной диагонали  

(j=

m

,

1

,

11

)

0

(

11

а

а

). 

 


background image

 

13 

В  связи  с  тем,  что  в  методе  Гаусса  угловые  коэффициенты  не  равны 

нулю 

0

)

1

j

jj

a

,  то  на  главной  диагонали  матрицы  D  стоят  не  нулевые 

элементы.  Следовательно,  эта  матрица имеет  обратную,  тогда  y=D

-1

В,   Сx

D

-1

В. Тогда 

D Cx=B.                                                   (1.9) 

 
В  результате  использования  метода  Гаусса,  получили  разложение 

матрицы А на произведение двух матриц 

A = D C, 

где  D  -  нижняя  треугольная  матрица,  у  которой  элементы  на  главной 
диагонали  не  равны  нулю,  а  C  -  верхняя    треугольная      матрица      с   
единичной диагональю. 

 Таким образом, если задана матрица A и вектор B, то в методе Гаусса 

сначала производится разложение этой матрицы А на произведение D и C, а 
затем последовательно решаются две системы: 

 

       Dy=B, 

      Cx=y.                                                        (1.10) 

 
Из  последней  системы  находят  искомый  вектор  x.  При  этом 

разложение матрицы А на произведение СD – есть прямой ход метода Гаусса, 
а  решение  систем  (1.10)  обратный  ход.  Обозначим  нижнюю  треугольную 
матрицу через L, верхнюю треугольную матрицу - U. 

 

Теорема об LU разложении 

 
Введем  обозначения: 

j

 - угловой минор порядка j матрицы А, т.е. 

 

).

A

det(

m

.

.

.

.

.

.

,

a

a

a

a

det

,

a

22

21

12

11

2

11

1

 

 
Теорема. Пусть все угловые миноры матрицы А не равны нулю (Δj 0 

для  j=

m

,

1

). Тогда матрицу А  можно  представить  единственным  образом  

в  виде произведения А=L*U. 

 

Идея доказательства. Рассмотрим матрицу А второго порядка и будем 

искать разложение этой матрицы в виде L и U. 


background image

 

14 

 

1

0

1

0

12

22

21

11

22

21

12

11

u

*

l

l

l

a

a

a

a

A

 

Сопоставляя  эти  два  равенства,  определяем  элементы  матриц  L  и  U 

(перемножим  и  приравняем  неизвестные).  Система  имеет  единственное 
решение.  Методом  математической  индукции  сказанное  можно  обобщить 
для матрицы размерности m m. 

Следствие.  Метод  Гаусса  (схема  единственного  деления)  можно 

применять только в том случае, когда угловые миноры матрицы А не равны 
нулю. 

 
1.1.3 Метод Гаусса с выбором главного элемента 
 
Может  оказаться  так,  что  система  (1.1)  имеет  единственное  решение, 

хотя какой либо из миноров матрицы А равен нулю. Заранее неизвестно, что 
все  угловые  миноры  матрицы  А  не  равны  нулю.  Избежать  этого  можно  с 
выбором главного элемента.  

1.  Выбор  главного  элемента  по  строке,  т.е.  производится 

перенумерация неизвестных системы. 

 
ПРИМЕР. Пусть дана система второго порядка 
 

2

2

22

1

21

1

2

12

1

11

b

x

a

x

a

b

x

a

x

a

 

 
при  а

12

 а

11

, тогда на первом шаге вместо неизвестного х

1

 

исключают х

2

 

2

1

21

2

22

1

1

11

2

12

b

x

a

x

a

b

x

a

x

a

 

К этой  системе  применяем  первый шаг прямого хода метода Гаусса.  
2. Выбор главного элемента по столбцу. 
 

Предположим, что  а

21

>  а

11

и переставим уравнения  

 

1

2

12

1

11

2

2

22

1

21

b

x

a

x

a

b

x

a

x

a

 

и применяем первый шаг прямого хода метода Гаусса. Здесь имеет место 
перенумерация строк. 


background image

 

15 

  3.  Поиск  главного  элемента  по  всей  матрице  заключается  в 

совместном  применении  методов  1  и  2.  Всё  это  приводит  к  уменьшению 
вычислительной погрешности. 

 
 

1.1.4 Метод Холецкого (метод квадратных корней) 

 

Пусть дана система 
 

Ах ,                                                   (1.11) 

 

где  матрица  А  -  симметричная  матрица.  Тогда  решение  системы  (1.11) 
проводится в два этапа: 

1. 

Симметричная  матрица  А    представляется    как    произведение  

двух матриц 

 

А = L * L

Т

 

Рассмотрим  метод  квадратных  корней  на  примере  системы  4-го 

порядка:  

 

44

34

33

42

32

22

41

31

21

11

44

43

42

41

33

32

31

22

21

11

44

41

14

11

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

l

l

l

l

l

l

l

l

l

l

*

l

l

l

l

l

l

l

l

l

l

a

...

a

...

...

...

a

...

a

 

Перемножаем  матрицы  в  левой  части  разложения  и  сравниваем  с 

элементами в левой части: 

 

11

11

a

l

11

12

21

a

a

l

11

13

31

a

a

l

11

14

41

a

a

l

2

21

22

22

l

a

l

 

22

31

21

32

32

l

l

l

a

l

2

32

2

31

33

33

l

l

a

l

2

43

2

42

2

41

44

44

l

l

l

a

l

 

2.  Решаем последовательно две системы 
 

Ly=B,    

L

T

x=у