解线性方程组的直接方法ppt课件.ppt

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时间:2020-09-13

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1、Ch3解线性方程组的直接方法求解高斯消元法:思路首先将A化为上三角阵/*upper-triangularmatrix*/,再回代求解/*backwardsubstitution*/。=消元记Step1:设,计算因子将增广矩阵/*augmentedmatrix*/第i行mi1第1行,得到其中Stepk:设,计算因子且计算共进行?步n1回代Whatif?Nouniquesolutionexists.Whatif?Thenwemustfindthesmallestintegerkiwith,andinterchangethek-thro

2、wwiththei-throw.Whatifwecan’tfindsuchk?Nouniquesolutionexists.定理若A的所有顺序主子式/*determinantofleadingprincipalsubmatrices*/均不为0,则高斯消元无需换行即可进行到底,得到唯一解。注:事实上,只要A非奇异,即A1存在,则可通过逐次消元及行交换,将方程组化为三角形方程组,求出唯一解。§1GaussianElimination–TheMethod选主元消去法例:单精度解方程组/*精确解为和*/8个8个用GaussianElimina

3、tion计算:8个小主元/*Smallpivotelement*/可能导致计算失败。全主元消去法/*CompletePivoting*/每一步选绝对值最大的元素为主元素,保证。Stepk:①选取②Ifikkthen交换第k行与第ik行;Ifjkkthen交换第k列与第jk列;③消元注:列交换改变了xi的顺序,须记录交换次序,解完后再换回来。列主元消去法/*PartialPivoting,ormaximalcolumnpivoting*/省去换列的步骤,每次仅选一列中最大的元。例:注:列主元法没有全主元法稳定。例:注意:这两个方程组

4、在数学上严格等价。标度化列主元消去法/*ScaledPartialPivoting*/对每一行计算     。为省时间,si只在初始时计算一次。以后每一步考虑子列中 最大的aik为主元。注:稳定性介于列主元法和全主元法之间。§1GaussianElimination–PivotingStrategies高斯-若当消去法/*Gauss-JordanMethod*/与GaussianElimination的主要区别:每步不计算mik,而是先将当前主元akk(k)变为1;把akk(k)所在列的上、下元素全消为0;Hey!Isn’titb

5、etterthanGaussianElimination?Whatmakesyousayso?Obviouslywenolongerneedthebackwardsubstitution!You’dbetterwaittillwegothroughthenextsectiontodrawyourconclusion…§1GaussianElimination–Gauss-JordanMethod运算量/*AmountofComputation*/§1GaussianElimination–AmountofComputation由于计算机中

6、乘除/*multiplications/divisions*/运算的时间远远超过加减/*additions/subtractions*/运算的时间,故估计某种算法的运算量时,往往只估计乘除的次数,而且通常以乘除次数的最高次幂为运算量的数量级。GaussianElimination:Stepk:设,计算因子且计算共进行n1步(nk)次(nk)2次(nk)次(nk)(nk+2)次消元乘除次数:1次(ni+1)次回代乘除次数:GaussianElimination的总乘除次数为,运算量为级。§1GaussianEliminatio

7、n–AmountofComputationCompletePivoting:比GaussianElimination多出 比较,保证稳定,但费时。PartialPivoting:比GaussianElimination只多出 比较,略省时,但不保证稳定。ScaledPartialPivoting:比GaussianElimination多出 除法和比较,比列主元法稳定。但若逐次计算si(k),则比全主元法还慢。Gauss-JordanMethod:运算量约为。故通常只用于求逆矩阵,而不用于解方程组。求逆矩阵即。§2三角分解法/*Ma

8、trixFactorization*/高斯消元法的矩阵形式/*MatrixFormofG.E.*/:Step1:记L1=,则Stepn1:其中Lk=§2MatrixFacto

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