Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
72-75_ЧМ.doc
Скачиваний:
21
Добавлен:
28.08.2019
Размер:
161.28 Кб
Скачать

74. Метод Гаусса решения систем линейных уравнений. Применение метода Гаусса к вычислению определителя и обратной матрицы.

Одним из наиболее распространенных и универсальных методов решения систем линейных уравнений является метод Гаусса. Он имеет много различных модификаций. Простейшая его схема состоит в следующем.

Рассмотрим систему линейных уравнений: Предположим, что a11  0. Разделим на a11 первое уравнение системы и с его помощью исключим переменную x1 из остальных уравнений системы (1). В результате получим

Далее, предполагая a22(1)0, разделим на этот коэффициент второе уравнение системы (2) и с его помощью исключим переменную x2 из всех уравнений системы (2), кроме первого. Это приведет нас к эквивалентной (1) системе уравнений вида

Проводя аналогичные преобразования, через m шагов придем к системе уравнений с треугольной матрицей

Решение системы (4) не вызывает затруднений, так как компоненты xi могут быть вычислены, начиная с номера m, по следующим формулам

Описанный способ получения системы (4) из системы (1) называют прямым ходом метода Гаусса, а решение системы (4) по формулам (5) - обратным ходом. Оценим количество арифметических операций, необходимых для реализации описанного алгоритма. Анализируя первый этап алгоритма, то есть переход от системы (1) к системе (2), нетрудно подсчитать, что его реализация требует m операций деления, m(m1) операций умножения и (m1)(m2) операций вычитания. При переходе от системы (2) к системе (3) первая строка и первый столбец матрицы системы (2) не преобразуются, поэтому потребуется m1 операция деления, (m1)(m2) операций умножения и (m2)(m3) операций вычитания. Ясно, что тогда общее количество операций, необходимых для реализации прямого хода будет равно Вычисления по формулам (5) потребуют 1+2++(m1) операций умножения и столько же операций вычитания. Таким образом, при больших m общее число операций, необходимых для реализации метода Гаусса, приблизительно равно 2m3/3. Вычисление определителя матрицы с помощью метода Гаусса. Обозначим A - матрицу системы (1), A(1) - матрицу системы (2), A(2) - матрицу системы (3) и, наконец, A(m) - матрицу системы (4). Заметим, что при переходе от системы (1) к (2) единственной операцией, изменяющей значение определителя, была операция деления на a11, при этом A=a11 A(1). Аналогичная ситуация имела место и на всех последующих шагах. Поэтому будут справедливы следующие равенства A   =  a11 A(1)  =  a11 a22(1) A(1)  =    =  a11 a22(1)  am1  m1(m1) A(m) .

Поскольку определитель матрицы A(m) равен 1, то A   =  a11 a22(1)  am1  m1(m1) , и для отыскания определителя матрицы достаточно реализовать ту часть прямого хода метода Гаусса, в которой преобразуются элементы матриц A(i). Обращение матриц с помощью метода Гаусса. По определению обратной матрицы A  A1   =  E. (6) Пусть yk - вектор, совпадающий с k-тым столбцом матрицы A, а ek - единичный вектор, совпадающий с k-тым столбцом матрицы E. Тогда матричное равенство (6) можно записать в виде следующих систем линейных уравнений Ayk=ek, k=1,2,,m, (7) решение которых, очевидно, эквивалентно отысканию матрицы A1. Каждую из систем (7) можно решить с помощью метода Гаусса. Однако при организации вычислений следует помнить, что все системы в (7) имеют одну и ту же матрицу A. Поэтому целесообразно прямой ход в методе Гаусса проводить сразу для всех систем, преобразуя элементы матрицы и правые части всех уравнений (7) одновременно. Обратный ход метода Гаусса для каждой системы проводится отдельно. Нетрудно проверить, что число арифметических операций, необходимых для реализации этого алгоритма, остается пропорциональным m3.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]