1 METODA ELIMINACJI GAUSSA ASPEKTY NUMERYCZNEALG - wykład 15. METODA ELIMINACJI GAUSSA ASPEKTY NUMERYCZNE
2 Układy równań liniowych
3 Układy równań liniowych
4 Układy równań liniowychOgólnie:
5 Układy równań liniowych
6 Układy równań liniowychzamiana równań miejscami
7 Układy równań liniowychpomnożenie równania przez liczbę
8 Układy równań liniowychliniowa kombinacja równań
9 Układy równań liniowych
10 Układy równań liniowych
11 Układy równań liniowychAX=B
12 Macierze
13 Macierze
14 Macierze
15 Macierze
16 Macierze
17 Macierze a układy równań
18 Macierze a układy równań
19 Macierze a układy równań
20 Działania na macierzach
21 Działania na macierzach
22 Transpozycja macierzy
23 Działania na macierzach
24 Działania na macierzach
25 Macierze a układy równań
26 Eliminacja Gaussa
27 Eliminacja Gaussa
28 Eliminacja Gaussa: przykładzamiana R1 i R2
29 Eliminacja Gaussa: przykład
30 Eliminacja Gaussa: przykład
31 Eliminacja Gaussa: przykład
32 Arytmetyka zmiennoprzecinkowaF – zbiór liczb zmiennoprzecinkowych reprezentujący liczby rzeczywiste jest skończony! fl(x) – przybliżenie zmiennoprzecinkowe liczby x to najbliższy x element F Np. dla liczby
33 Arytmetyka zmiennoprzecinkowa
34 Eliminacja Gaussa R2-R1*(89/47) x = 1 y = -1
35 Eliminacja Gaussa m = 89/47
36 dokładne rozw. y = -1 x = 1 Zwiększanie precyzji obliczeń (tzn. ilości cyfr) nie musi poprawić rozwiązania
37 Wybór elementu wiodącego
38 x = 1, y = 1
39 Maksymalny element wiodący
40 Maksymalny element wiodący
41 Skalowanie równań Różnica w amplitudzie: pomnożenie R1 przez 1e-5 sprowadza układ do poprzedniego przykładu
42 Skalowanie kolumn Skalowanie kolumn zmienia rozwiązanie,ale jest równoważne zmianie jednostek niewiadomych Xk wyrażone w [mm] razy 1e-3 daje Xk’ wyrażone w [m]: Xk’=1000Xk
43 Praktyczny algorytm eliminacji GaussaPrawidłowy wybór jednostek zmiennych Wybór elementu wiodącego Działa poprawnie w większości przypadków
44 Układy źle uwarunkowaneUkład nazywamy źle uwarunkowanym, jeżeli mała zmiana parametrów układu prowadzi do dramatycznych zmian (dokładnego) rozwiązania
45
46
47
48 Eliminacja Gaussa: przypadek ogólnyn – równań, n – niewiadomych macierz trójkątna
49 Eliminacja Gaussa: przypadek ogólnymacierz w postaci schodkowej
50 Eliminacja Gaussa: przypadek ogólny
51 Eliminacja Gaussa: przypadek ogólny
52 Eliminacja Gaussa: przypadek ogólny
53 Eliminacja Gaussa: przypadek ogólny
54 Eliminacja Gaussa: przypadek ogólny
55 Eliminacja Gaussa: przypadek ogólny
56 Rząd macierzy rz(A) = rank(A) = liczba niezerowychwierszy macierzy w postaci schodkowej
57 Eliminacja Gaussa: przypadek ogólny
58 Eliminacja Gaussa: przypadek ogólny
59 Eliminacja Gaussa: przypadek ogólny