Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Глава II. Вычисления в линейной алгебре






 

Речь пойдёт, в основном, о решении систем линейных уравнений вида A·X = b с квадратной невырожденной матрицей A Î M(n, F). Такие системы можно решать методом Гаусса, который состоит, как известно из курса алгебры, в последовательном приведении расширенной матрицы (A | b) системы A·X = b к каноническому ступенчатому виду. В случае квадратной невырожденной матрицы A каноническая матрица выглядит просто: (In | X), где In единичная (n´ n)- матрица, а X – решение системы уравнений.

Вычислительные проблемы с методом Гаусса обусловлены двумя основными обстоятельствами. Первое обстоятельство: метод Гауссатребует достаточно много алгебраических операций. Оценим количество операций. Для обнуления остальных n – 1 элементов каждого столбца за счёт главного элемента этого столбца необходимо:

– произвести одно деление (вычислить обратный элемент к главному),

– выполнить 2·(n – 1)·k умножений (умножить все k ненулевых элементов строки главного элемента на вычисленный обратный и на обнуляемый элемент),

– произвести (n – 1)·k сложений (прибавить k ненулевых элементов сроки главного элемента к каждой из остальных строк).

Таким образом, всего требуется 1 + (n – 1)·[2·k + k] операций в каждом столбце, а всего для приведения (n´ n)- матрицы к каноническому виду потребуется n делений, = (n – 1)2·n умножений и вполовину меньше сложений, т.е. n + 1, 5·(n – 1)2·n операций.Видно, что общее количество операций имеет порядок n3. При выполнении большого объёма вычислений общая погрешность может значительно возрастать (даже погрешность суммы оценивается как сумма погрешностей). Значит, метод Гаусса даёт не точное, а лишь приближённое решение системы линейных уравнений, точность которого может быть далека от заданной предельной погрешности вычислений.

Второе обстоятельство связано с тем, что для близкой к вырожденной матрицы A решение системы A·X = b может быть неустойчивым. Это значит, что достаточно малые изменения коэффициентов системы (погрешности) могут привести к существенным изменениям решения. Такая матрица А называется плохо обусловленной. Например, для системы точным решением будет . Если же допустить абсолютную погрешность 0, 01 в коэффициенте 6, 29, то система имеет решение . Таким образом : абсолютная погрешность увеличилась в 10 раз.

Таким образом, при решении систем линейных уравнений необходимо учитывать перечисленные факторы и повышать точность решений.






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.