高斯消去法和列主元高斯消去法解线性方程组的程序(C语言)精品资料

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高斯消元法解线性方程组

高斯消元法解线性方程组

高斯消元法解线性方程组线性方程组是数学中常见的问题,其中包含多个线性方程,求解线性方程组即为找到满足所有方程的解。

高斯消元法是一种常用的方法,可以有效地解决线性方程组。

本文将介绍高斯消元法的原理和步骤,并通过一个具体的例子来演示其应用。

一、高斯消元法原理高斯消元法是通过一系列的行变换来将线性方程组转化为上三角形式,进而求解方程组。

具体步骤如下:1. 将线性方程组写成增广矩阵形式,其中每一行表示一个方程,最后一列为常数项。

2. 选择一个主元,通常选择第一列的第一个非零元素作为主元。

3. 将主元所在行的所有元素除以主元,使主元变为1。

4. 将主元所在列的其他行元素通过适当的倍数加到相应行,使得主元所在列的其他元素都变为0。

5. 重复步骤2-4,直到将矩阵转化为上三角形式。

6. 从最后一行开始,通过回代法求解每个未知数的值。

二、高斯消元法步骤示例为了更好地理解高斯消元法的步骤,下面以一个具体的线性方程组为例进行演示。

假设有如下线性方程组:2x + y - z = 1-3x - y + 2z = -2-2x + y + 2z = 3首先,将线性方程组写成增广矩阵形式:[ 2 1 -1 | 1 ][-3 -1 2 | -2 ][-2 1 2 | 3 ]选择第一列的第一个非零元素2作为主元,将主元所在行的所有元素除以主元,使主元变为1,得到:[ 1 0 -0.5 | 0.5 ][-3 -1 2 | -2 ][-2 1 2 | 3 ]然后,将主元所在列的其他行元素通过适当的倍数加到相应行,使得主元所在列的其他元素都变为0,得到:[ 1 0 -0.5 | 0.5 ][ 0 -1 1.5 | -0.5 ][ 0 1 3 | 4 ]接下来,选择第二列的第二个非零元素-1作为主元,将主元所在行的所有元素除以主元,使主元变为1,得到:[ 1 0 -0.5 | 0.5 ][ 0 1 -1.5 | 0.5 ][ 0 1 3 | 4 ]再次进行行变换,将主元所在列的其他行元素通过适当的倍数加到相应行,使得主元所在列的其他元素都变为0,得到:[ 1 0 -0.5 | 0.5 ][ 0 1 -1.5 | 0.5 ][ 0 0 4.5 | 3 ]将矩阵转化为上三角形式后,从最后一行开始,通过回代法求解每个未知数的值。

高斯消元法与线性方程组的解法知识点总结

高斯消元法与线性方程组的解法知识点总结

高斯消元法与线性方程组的解法知识点总结在数学中,线性方程组是一个常见的问题。

解决线性方程组的一个重要方法是高斯消元法。

本文将对高斯消元法及其相关知识点进行总结。

一、高斯消元法概述高斯消元法是一种通过进行行变换将线性方程组转化为简化行阶梯形矩阵,从而求解方程组的方法。

它通过不断的行变换,将系数矩阵化为单位矩阵,从而得到方程组的解。

二、高斯消元法的步骤1. 构造增广矩阵:将线性方程组中的系数矩阵和常数矩阵合并,形成增广矩阵。

2. 主元选择:选取增广矩阵中的第一个非零元作为主元,将主元所在列的其他元素进行行变换,使其化为零。

3. 交换行:如果主元所在行的系数为零,则可以进行行交换,将非零行移到主元所在行。

4. 迭代计算:从第二行开始,重复进行主元选择和行变换,使整个增广矩阵形成简化行阶梯形矩阵。

5. 回代求解:根据形成的简化行阶梯形矩阵,反向求解线性方程组,得到方程组的解。

三、高斯消元法的优缺点1. 优点:a. 算法简单,易于实现。

b. 可以准确求解线性方程组的解。

c. 可以判断线性方程组的解的个数和解的形式。

2. 缺点:a. 当方程组的系数矩阵存在大量零元或接近零元时,可能会产生较大的舍入误差。

b. 在某些情况下,方程组的解可能无法唯一确定,或者无解。

四、高斯消元法的应用高斯消元法在科学与工程领域有着广泛的应用,特别是在线性代数、计算机图形学、金融数学等领域。

它可以用于求解线性方程组的解,计算矩阵的逆、行列式等。

五、高斯消元法的拓展1. 高斯-约旦消元法:在高斯消元法的基础上,通过对主元所在列的其他元素进行行变换,将主元化为1,从而形成行简化阶梯形矩阵。

2. 列主元高斯消元法:在主元选择时,选取主元所在列中绝对值最大的元素作为主元,从而减小舍入误差的影响。

3. 高斯消元法的数值稳定性:在进行高斯消元法计算时,需要注意舍入误差的积累,通过一些数值稳定的改进方法,可以提高计算的精度。

六、总结高斯消元法是解决线性方程组的一种常用方法,通过不断的行变换,将系数矩阵化为简化行阶梯形矩阵,从而求解方程组的解。

列主元高斯消去法算法流程图讲解

列主元高斯消去法算法流程图讲解

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高斯消元法线性方程组的解法

高斯消元法线性方程组的解法

高斯消元法线性方程组的解法高斯消元法是一种常用于解决线性方程组的方法,能够有效地求解方程组的解。

它利用矩阵的初等行变换将方程组转化为简化的阶梯型矩阵,进而求得方程组的解。

本文将介绍高斯消元法的原理和步骤,并通过一个具体的例子来演示如何使用高斯消元法求解线性方程组。

一、高斯消元法的原理高斯消元法基于以下原理:通过矩阵的初等行变换,可以将线性方程组转化为行简化阶梯型矩阵,从而得到方程组的解。

其基本思想是通过逐行消元,将矩阵的主对角线以下的元素全部变为0,最终得到行简化阶梯型矩阵。

二、高斯消元法的步骤1. 将线性方程组的系数矩阵和常数矩阵合并为增广矩阵;2. 选择一个元素作为主元,并将该列的其他元素消为0;3. 逐行进行行交换,使主元非零;4. 重复上述步骤,直到将增广矩阵转化为行简化阶梯型矩阵。

三、高斯消元法的具体操作为了更好地理解高斯消元法,我们将通过一个具体的例子来演示其求解过程。

考虑以下线性方程组:```2x + 3y - z = 13x - 2y + 5z = -2x + y - z = 0```首先将系数矩阵和常数矩阵合并为增广矩阵:```[2 3 -1 | 1][3 -2 5 | -2][1 1 -1 | 0]```选择第一行的第一个元素2作为主元,通过初等行变换将主元所在列的其他元素消为0:```[2 3 -1 | 1][0 -13 7 | -5][0 -1 1 | -1]```接下来选择第二行的第二个元素-13作为主元,通过初等行变换继续消元:```[2 3 -1 | 1][0 1 -7/13 | 5/13][0 0 -6/13 | -8/13]```最后一次消元选择第三行的第三个元素-6/13作为主元:```[2 3 -1 | 1][0 1 -7/13 | 5/13][0 0 1 | 4/3]```现在我们得到了行简化阶梯型矩阵,接下来可以使用回代法求解方程组。

从最后一行开始,依次代入上一行的解,最终求得方程组的解为:```x = 5/6y = 3/2z = 4/3```四、总结高斯消元法是一种常用的线性方程组解法,通过矩阵的初等行变换将方程组转化为行简化阶梯型矩阵,进而求得方程组的解。

列主元高斯消去法和列主元三角分解法解线性方程

列主元高斯消去法和列主元三角分解法解线性方程

计算方法实验报告1【课题名称】用列主元高斯消去法和列主元三角分解法解线性方程【目的和意义】高斯消去法是一个古老的求解线性方程组的方法,但由它改进得到的选主元的高斯消去法则是目前计算机上常用的解低阶稠密矩阵方程组的有效方法。

用高斯消去法解线性方程组的基本思想时用矩阵行的初等变换将系数矩阵A 约化为具有简单形式的矩阵(上三角矩阵、单位矩阵等),而三角形方程组则可以直接回带求解 用高斯消去法解线性方程组b Ax =(其中A ∈Rn ×n )的计算量为:乘除法运算步骤为32(1)(1)(21)(1)(1)262233n n n n n n n n n n nMD n ----+=+++=+-,加减运算步骤为(1)(21)(1)(1)(1)(25)6226n n n n n n n n n n AS -----+=++=。

相比之下,传统的克莱姆法则则较为繁琐,如求解20阶线性方程组,克莱姆法则大约要19510⨯次乘法,而用高斯消去法只需要3060次乘除法。

在高斯消去法运算的过程中,如果出现abs(A(i,i))等于零或过小的情况,则会导致矩阵元素数量级严重增长和舍入误差的扩散,使得最后的计算结果不可靠,所以目前计算机上常用的解低阶稠密矩阵方程的快速有效的方法时列主元高斯消去法,从而使计算结果更加精确。

2、列主元三角分解法高斯消去法的消去过程,实质上是将A 分解为两个三角矩阵的乘积A=LU ,并求解Ly=b 的过程。

回带过程就是求解上三角方程组Ux=y 。

所以在实际的运算中,矩阵L 和U 可以直接计算出,而不需要任何中间步骤,从而在计算过程中将高斯消去法的步骤进行了进一步的简略,大大提高了运算速度,这就是三角分解法 采用选主元的方式与列主元高斯消去法一样,也是为了避免除数过小,从而保证了计算的精确度【计算公式】1、 列主元高斯消去法设有线性方程组Ax=b ,其中设A 为非奇异矩阵。

方程组的增广矩阵为第1步(k=1):首先在A 的第一列中选取绝对值最大的元素1l a ,作为第一步的主元素:111211212222112[,]n n n l n nn n a a a a b a a a b a a a b ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦a b然后交换(A ,b )的第1行与第l 行元素,再进行消元计算。

高斯消元法求解方程组c语言四元方程组

高斯消元法求解方程组c语言四元方程组

1. 引言高斯消元法是一种用于求解线性方程组的数值方法,它可以有效地解决包含多个未知数和方程的复杂问题。

在计算机科学领域中,C语言是一种常用的编程语言,因此我们可以利用C语言编写高斯消元法的程序来求解线性方程组。

本文将介绍如何使用C语言编写一个能够求解四元线性方程组的高斯消元法程序。

2. 高斯消元法的原理高斯消元法的主要思想是通过一系列的行变换将系数矩阵化为上三角阵,然后通过回代求解得到方程组的解。

具体步骤如下:1. 将系数矩阵化为增广矩阵,即将系数矩阵与常数矩阵合并成一个新的矩阵。

2. 通过一系列的行变换,将增广矩阵化为上三角阵,即使得主对角线以下的元素全部为0。

3. 通过回代求解,得到方程组的解。

3. C语言实现高斯消元法接下来,我们将介绍如何使用C语言来实现高斯消元法的程序。

我们需要定义一个函数,该函数能够将系数矩阵化为上三角阵。

我们需要定义另一个函数,用于回代求解得到方程组的解。

我们需要在主函数中调用这两个函数并输出方程组的解。

4. 定义一个函数将系数矩阵化为上三角阵在C语言中,我们可以通过定义一个二维数组来表示系数矩阵。

我们可以使用循环嵌套来进行行变换,将系数矩阵化为上三角阵。

具体的代码如下所示:```cvoid gauss_elimination(int n, float A[n][n+1]) {int i, j, k;float factor;for (i = 0; i < n-1; i++) {for (j = i+1; j < n; j++) {factor = A[j][i] / A[i][i];for (k = 0; k <= n; k++) {A[j][k] -= factor * A[i][k];}}}}```5. 定义一个函数进行回代求解回代求解是高斯消元法中的最后一步,通过一系列的代入计算,可以得到方程组的解。

具体的代码如下所示:```cvoid back_substitution(int n, float A[n][n+1], float x[n]) {int i, j;x[n-1] = A[n-1][n] / A[n-1][n-1];for (i = n-2; i >= 0; i--) {x[i] = A[i][n];for (j = i+1; j < n; j++) {x[i] -= A[i][j] * x[j];}x[i] /= A[i][i];}}```6. 在主函数中调用函数并输出结果在主函数中,我们需要定义一个系数矩阵A和一个解向量x,然后调用高斯消元法和回代求解的函数,并输出方程组的解。

(完整版)2.3高斯列主元消去法

(完整版)2.3高斯列主元消去法

2.3高斯列主元消去法解线性方程组一:问题的提出我们都知道,高斯列主元素消去法是计算机上常用来求解线性方程组的一种直接的方法。

就是在不考虑舍入误差的情况下,经过有限步的四则运算可以得到线性方程组的准确解的一类方法。

实际运算的时候因为只能有限小数去计算,因此只能得到近似值。

在实际运算的时候,我们很多时候也常用高斯消去法。

但是高斯消去法在计算机中运算的时候常会碰到两个问题。

1.一旦遇到某个主元等于0,消元过程便无法进行下去。

2.在长期使用中还发现,即使消元过程能进行下去,但是当某个主元的绝对值很小时,求解出的结果与真实结果相差甚远。

为了避免高斯消去法消元过程中出现的上述两个问题,一般采用所谓的选择主元法。

其中又可以分为列选主元和全面选主元两种方法。

目前计算机上常用的按列选主元的方法。

因此我在这里做的也是列选主元高斯消去法。

二、算法的基本思想大家知道,如果一个线性方程组的系数矩阵是上三角矩阵时,即这种方程组我们称之为上三角方程组,它是很容易求解的。

我们只要把方程组的最下面的一个方程求解出来,在把求得的解带入倒数第二个方程,求出第二个解,依次往上回代求解。

然而,现实中大多数线性方程组都不是上面所说的上三角方程组,所以我们有可以把不是上三角的方程通过一定的算法化成上三角方程组,由此我们可以很方便地求出方程组的解。

高斯消元法的目的就是把一般线性方程组简化成上三角方程组。

于是高斯消元法的基本思想是:通过逐次消元将所给的线性方程组化为上三角形方程组,继而通过回代过程求解线性方程组。

三、算法的描述1、设有n 元线性方程组如下:1111n n nn a a a a ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭K M OM L1n x x ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭M =1n b b ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭M 2、 第一步:如果a 11!=0, 令l i1= ai1/a11, I= 2,3,……,n用(-li1)乘第一个方程加到第i 个方程上,得同解方程组:a (1)11 a (1)12 . . . a (1)1nx 1 b (1)1a (1)21 a (1)22 . . . a (1)2n x 2b (1)2. . . . . . . = .a (1)n-11 a (1)n-12 . . a (1)n-1n x n-1b (1)n-1a (1)n1 a (1)n2 . . . a (1)nn x nb (1)n简记为:A (2) x = b (2)其中a (2)ij = a (1)ij – l i1 * a (1)1j , I ,j = 2,3,..,nb(2)I = b(1)I– l i1 * b(1)1 , I = 2,3,...,n第二步:如果a(2)22 != 0,令l i2= a(2)i2/a(2)22, I= 3,……,n依据同样的原理,对矩阵进行化间(省略),依次下去,直到完成!最后,得到上三角方程组:a(1)11a(1)12 . . . a(1)1n x1b(1)10 a(1)22 . . . a(1)2n x2b(1)2. . . . . . . = .0 0 . . a(n-1)n-1n x n-1b(n-1)n-10 0 . . . a(n)nn x n b(n)n简记为:A(n) x = b(n)最后从方程组的最后一个方程进行回代求解为:X n = b(n) / a(n)nnX i = ( b(k)k - a(k)kj x j ) / a(k)kk以上为高斯消去法的基本过程。

解线性方程组-高斯消去法列主元

解线性方程组-高斯消去法列主元

的数作主元 arkk1

max
kin
aikk
1
,然后将第 r 行和第 k 行交换(如 r k )。从而在计算 lik 时保证了被除
数的绝对值大于等于除数的绝对值。
实际计算时,当最大的 arkk1 很小时,求解结果同样会严重失真,则求解过程应当停止。设 0是某个 很小的数,当 arkk1 时,过程应该停止,此时已不是算法的问题,而是方程组本身的问题了。
x3 5 1 5 , x2 3 3x3 3 3 35 3 4 , x1 7 x2 x3 2 7 4 5 2 1
此方法就是高斯消去法。
计算流程
记初始方程组 Ax b 为 A0 x b0 。
k 1,即消去第 2 到第 n 个方程中的 x1 ,假定 a110 0 , 目标
a110 a120
是:
A

a201
a202

an01 an02
a1n0
b10

a110 a120
a20n
b20


0
a212

对于j k 1, , n 做 aijk aijk1 lik akkj 1
bik bik1 lik bkk1
直到 k n 1时,消元过程结束, An1 成为上三角矩阵,最后一个方程成为一元一次方程(只含 xn ),
第一步,消元过程: 对增广矩阵进行消元,
7b 11ຫໍສະໝຸດ , 0 x1
x


x2


x3
2
A b 4
1
1 5 1
1 1 1

线性方程组的求解方法详解

线性方程组的求解方法详解

线性方程组的求解方法详解线性方程组是由一系列线性方程组成的方程组,其中每个方程的未知数都是一次项(与其他未知数之间没有乘法关系)。

解线性方程组的目标是找到满足所有方程的未知数的值。

线性方程组的求解方法有多种,包括高斯消元法、矩阵方法、Cramer法则等。

1.高斯消元法高斯消元法是求解线性方程组的经典方法之一、它通过将线性方程组转化为行简化阶梯形矩阵的形式,从而求得未知数的值。

具体步骤如下:第一步,将线性方程组写成增广矩阵的形式,其中增广矩阵的最后一列为方程组的常数项。

第二步,选择一行(通常选择第一行)为主元行,并将其系数设置为1第三步,对于其他行,通过消去主元的系数,并使得该列上下的其他系数为零。

这一步称为消元操作。

第四步,重复第三步,直到所有行都被消元为止。

第五步,通过回代法,将最简形的增广矩阵转化为解方程组所需的形式。

从最后一行开始,将未知数的值代入到其他行的系数中,直到所有未知数都求得其值。

2.矩阵方法矩阵方法是一种利用矩阵运算求解线性方程组的方法。

该方法可以通过矩阵的逆矩阵、伴随矩阵等来求解。

具体步骤如下:第一步,将线性方程组的系数矩阵和常数矩阵写成增广矩阵的形式。

第二步,求解系数矩阵的逆矩阵。

第三步,将逆矩阵和常数矩阵相乘,得到未知数的解向量。

3. Cramer法则Cramer法则是一种基于行列式的方法,可以求解n元线性方程组。

该方法的基本思想是通过计算行列式的值来求解方程组。

具体步骤如下:第一步,计算线性方程组的系数矩阵的行列式值,如果行列式值不为零则方程组有唯一解,如果行列式值为零,则方程组无解或者有无穷多解。

第二步,将系数矩阵的每一列用常数项替换,并计算其行列式值。

第三步,将每个未知数的系数矩阵的行列式值除以原始行列式的值,得到解向量。

4.LU分解法LU分解法是一种将线性方程组的系数矩阵分解为一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的方法。

该方法利用了矩阵分解的性质,通过将线性方程组转化为一个简单的形式,从而求得未知数的值。

高斯消元法和列主元消元法

高斯消元法和列主元消元法

用第二列的3、4行除以 k22得
- 25 - 5 = 11 = k 32 90 18 11
k
42
=
3 1 9 1
2 1 = 0 1
16 45
第三行减去第二行乘以 k 3 2 , 第四行减去第二行乘以k 4 2 。
由以上可得:
骣 1 5 ç11 ç ç 32 ç 0 19 ç ç 11 11 ç ç ç ç 1870 ç0 0 ç ç 198 ç ç ç ç 0 0 - 1727 ç ç 桫 495 - 4 25 11 1133 198 8195 495 13 ÷ ÷ ÷ 147 ÷ ÷ ÷ 11 ÷ ÷ ÷ ÷ 3003 ÷ ÷ ÷ ÷ 198 ÷ ÷ ÷ 6468 ÷ ÷ ÷ ÷ 495 ÷
- 4 25 11 1133 198 3421705518 183278700
÷ ÷ ÷ ÷ 147 ÷ ÷ ÷ 11 ÷ ÷ ÷ ÷ 3003 ÷ ÷ ÷ ÷ 198 ÷ ÷ 3421705518 ÷ ÷ ÷ ÷ 183278700 ÷
13
回代过程可得:
X 4 = 1; X 3 = 1; X 2 = 1; X 1 = 1;
1 k 41 = 11
第二行减去第一行乘以 k 21 , 第三行减去第一行乘以 第四行减去第一行乘以
k k
31


41
由此上可得:
骣 1 ç11 ç ç 90 ç0 ç ç 11 ç ç ç ç ç 0 - 25 ç ç 11 ç ç ç 32 ç0 ç ç 桫 11 5 - 4 13 ÷ ÷ ÷ 32 25 147 ÷ ÷ ÷ 11 11 11 ÷ ÷ ÷ ÷ 95 56 126 ÷ ÷ ÷ ÷ 11 11 11 ÷ ÷ ÷ - 27 191 196 ÷ ÷ ÷ ÷ 11 11 11

列选主元高斯消去法

列选主元高斯消去法

列选主元高斯消去法
列选主元高斯消去法是一种常用的线性方程组求解方法,在求解大规模线性方程组时具有较高的数值稳定性和计算效率。

该方法的基本思想是,通过选取主元来消除非主元系数的影响,以减小计算误差。

具体步骤如下:
1. 首先将线性方程组的系数矩阵进行列选主元,即对每一列选取绝对值最大的元素所在的行,然后将该行与第一行交换位置。

2. 对于第一列,将选取的主元所在行除以主元的值,使主元变为1。

3. 利用第一行的主元,通过消去操作将其他行的第一列元素变为零。

具体操作是,对于每一行,将该行与第一行乘以适当的倍数后相减,使得第一列元素为零。

4. 重复以上步骤,对第二列以及其后的列重复进行列选主元和消去操作,直到系数矩阵变成上三角矩阵。

5. 根据上三角矩阵进行回代求解,从最后一行开始,依次代入已求解的变量值,计算出未知数的值。

需要注意的是,在进行列选主元时,要注意避免主元为零或接近零的情况,以免造成计算错误或数值不稳定性。

列选主元高斯消去法可以有效地提高线性方程组的求解精度和计算效率,特别适用于存在较大数值差异或特殊矩阵结构的情况。

然而,在某些情况下,该方法可能会导致数值不稳定性或计算量较大,因此在实际应用中需综合考虑问题的特点和求解需求,选择合适的方法。

C++课程设计高斯消元法求线性代数方程组的解

C++课程设计高斯消元法求线性代数方程组的解

C++课程设计高斯消元法求线性代数方程组的解第一篇:C++课程设计高斯消元法求线性代数方程组的解河北工业大学计算机软件技术基础(VC)课程设计报告学院管理班级管理104班姓名杨立宝 __ 学号 101707____ 成绩 __ ____一、题目:求线性代数方程组的解(高斯消去法)(C13)二、设计思路1、总体设计1)分析程序的功能第一:编写输入程序,通过键盘先输入对应的已知量及函数的大小n和系数a[i]和得数b[i]。

第二:编写中间程序,通过函数的调用先定义线性代数方程,然后通过程序求出方程的梯形矩阵系数,并最终得出结果。

第三编写输出程序,输出最终结果。

2)系统总体结构:设计程序的组成模块,简述各模块功能。

模块一:各函数的具体内容A:三个输入函数,分别输入n,一维数组,二维数组。

即输入已知量。

B:中间运算函数,计算是使得方程系数所成的矩阵成梯形矩阵,未知数的结果。

即计算中间变量及结果。

C:最后输出函数,输出最后计算结果。

模块二:各函数原型的声明 a写头文件。

b变量声明:存放输入数据的数组的声明,存放中间变量的数组的声明,存放运算结果的数组的声明。

分别存放对应数据。

c输入有关操作的文字d函数调用,在运算中自动调用对应的函数解决对应问题。

模块三:主函数2、各功能模块的设计:说明各功能模块的实现方法模块一:各个函数的声明,直接声明。

模块二:各函数都通过for循环来实现各个数组之间的基本运算。

3、设计中的主要困难及解决方案在这部分论述设计中遇到的主要困难及解决方案。

1)困难1 函数调用是怎么用?解决方案:仔细阅读课本,以及同学之间的讨论,和老师的帮助。

4、你所设计的程序最终完成的功能1)说明你编制的程序能完成的功能输入线性代数的系数后,运行程序即可得到梯形矩阵和结果。

2)准备的测试数据及运行结果三、程序清单如果是使用一个文件完成的程序,只需列出程序代码。

如果是使用多文件完成的程序,首先说明程序中的代码存放在哪些文件中,说明文件名(例如:本程序包含first.cpp、second.cpp、third.cpp和all.h四个文件);然后依次给出每个文件名及该文件清单,例如:#include const N= 10;//设定矩阵大小范围 /* * 使用已经求出的x,向前计算x(供getx()调用)* double a[][] 系数矩阵 * double x[] 方程组解 * int i 解的序号 * int n 矩阵大小 * return 公式中需要的和 */ double getm(double a[N][N], double x[N], int i, int n){ double m = 0;int r;for(r=i+1;rresult = double(b[n-1]/a[n-1][n-1]);else //计算其他x值(对于公式中的求和部分,需要调用getm()函数)result = double((b[i]-getm(a,x,i,n))/a[i][i]);return result;} void main(){ //double a[N][N] = {{2},{1,3,2},{1,2,2}};//double b[N] = {4,6,5};double a[N][N];//系数矩阵 double b[N];//右端项 double x[N];//方程组解 int i,j,k;int n=N;//矩阵大小/*用户手工输入矩阵*/ cout<>n;cout<>a[i][j];} cout<>b[i];} /*显示原始矩阵*/ cout</*进行高斯消去*/ for(j=0;j/*显示处理后矩阵*/ cout</*回代方式解方程组*/ for(i=n-1;i>=0;i--){ x[i] = getx(a,b,x,i,n);} /*显示方程组解*/ cout<四、对该设计题目有何更完善的方案1、对自己完成程序进行自我评价。

列主元高斯消去法发展过程

列主元高斯消去法发展过程

列主元高斯消去法发展过程1.引言1.1 概述列主元高斯消去法是一种重要的线性方程组求解方法,它在科学计算、工程领域以及数学研究中都有广泛的应用。

本文将对列主元高斯消去法的发展过程进行深入探讨。

列主元高斯消去法最早可以追溯到高斯消去法的提出。

高斯消去法是由十九世纪德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯首先提出的一种解线性方程组的方法。

但是高斯消去法的一个缺点是,它需要选取主元,并且主元的选取会影响计算结果的精确性和稳定性。

为了克服这个问题,人们开始思考如何选择更稳定的主元。

随着计算机技术的发展,人们可以使用计算机进行大规模的数值计算。

在这个背景下,对算法的精确性和稳定性要求越来越高。

于是,人们开始尝试改进高斯消去法,以提高算法的效率和计算结果的精确性。

经过多年的研究和实践,人们发现通过选择列主元进行消去,可以在很大程度上提高算法的稳定性。

列主元高斯消去法的基本思想是,在每一步消去过程中,选择列主元使其绝对值最大,从而减小误差的传播。

通过这种策略,列主元高斯消去法能够更好地处理数值计算中的舍入误差,提高计算结果的准确性和稳定性。

随着计算机科学的快速发展,列主元高斯消去法的应用领域也不断扩大。

它在科学计算中被广泛应用于解线性方程组、求解矩阵的特征值和特征向量、拟合曲线等问题。

在工程领域,列主元高斯消去法可以用于求解结构力学、电路分析、图像处理等相关问题。

总而言之,列主元高斯消去法是一种重要的数值计算方法,通过选择列主元进行消去,能够提高计算结果的精确性和稳定性。

它在科学计算和工程领域有广泛的应用,是现代数值计算的重要组成部分。

本文将进一步探讨列主元高斯消去法的定义、原理、应用领域以及其发展过程的总结和未来发展方向。

文章结构文章的结构是指整篇文章的框架和分节安排,它对于读者理解和掌握文章的内容起着至关重要的作用。

对于本文《列主元高斯消去法发展过程》而言,其结构可以按照以下方式进行组织和安排。

高斯消去法C语言程序

高斯消去法C语言程序

高斯消去法C语言程序XYYZ 2006年4月9日#include <stdio.h>#include <math.h>#define N 4void main(){int k,i,j,ii=0,jj=0,z[N],tt;double a[N][N],b[N],sum,x[N],y[N],sp,t;printf("请输入原始增广矩阵(按行输入):\n");for(i=0;i<N;i++){for(j=0;j<N;j++)scanf("%lf",&a[i][j]);scanf("%lf",&b[i]);}printf("你输入的原始增广矩阵为:\n");for(i=0;i<N;i++)z[i]=i;for(i=0;i<N;i++){for(j=0;j<N;j++)printf("%f ",a[i][j]);printf("%f\n",b[i]);}printf("\n");for(k=0;k<N-1;k++){ii=k;jj=k;for(i=k;i<N;i++)for(j=k;j<N;j++)if(fabs(a[ii][jj])<fabs(a[i][j])){ii=i;jj=j;}if(a[ii][jj]==0)break;if(ii!=k)for(j=k;j<N;j++){t=0;t=a[ii][j];a[ii][j]=a[k][j];a[k][j]=t;} {t=0;t=b[ii];b[ii]=b[k];b[k]=t;}if(jj!=k)for(i=0;i<N;i++){t=0;t=a[i][jj];a[i][jj]=a[i][k];a[i][k]=t;}{tt=0;tt=z[jj];z[jj]=z[k];z[k]=tt;}for(i=k+1;i<N;i++) /*消元过程*/ {sp=a[i][k]/a[k][k];for(j=k;j<N;j++)a[i][j]=a[i][j]-a[k][j]*sp;b[i]=b[i]-b[k]*sp;}printf("第%d次消元后的结果\n",k+1);for(i=0;i<N;i++){for(j=0;j<N;j++)printf("%f ",a[i][j]);printf("%f\n",b[i]);}printf("\n");}y[N-1]=b[N-1]/a[N-1][N-1]; /*回代过程*/ for(k=N-2;k>=0;k--){sum=0;for(j=k+1;j<N;j++)sum=sum+a[k][j]*y[j];y[k]=(b[k]-sum)/a[k][k];}for(i=0;i<N;i++)printf("z[%d]=%d ",i,z[i]);printf("\n");for(i=0;i<N;i++)x[z[i]]=y[i];for(i=0;i<N;i++)printf("y[%d]=%f ",i,y[i]); printf("\n");for(i=0;i<N;i++)printf("x[%d]=%f ",i,x[i]); printf("\n");}#include<stdio.h>#include <math.h>#define N 20int main(){ int n,i,j,k;int mi,tmp,mx;float a[N][N],b[N],x[N];printf("\nInput n:");scanf("%d",&n);if(n>N){ printf("The input n should in(0,N)!\n");getch();return 1;}if(n<=0){ printf("The input n should in(0,N)!\n");getch();return 1;}printf("Now input a(i,j),i,j=0...%d:\n",n-1); for(i=0;i<n;i++){ for(j=0;j<n;j++)scanf("%f",&a[i][j]);}printf("Now input b(i),i,j=0...%d:\n",n-1); for(i=0;i<n;i++)scanf("%f",&b[i]);for(i=0;i<n-2;i++){ for(j=i+1,mi=i,mx=fabs(a[i][j]);j<n-1;j++) if(fabs(a[j][i])>mx){ mi=j;mx=fabs(a[j][i]);}if(i<mi){ tmp=b[i];b[i]=b[mi];b[mi]=tmp;for(j=i;j<n;j++){ tmp=a[i][j];a[i][j]=a[mi][j];a[mi][j]=tmp;}}for(j=i+1;j<n;j++){ tmp=-a[j][i]/a[i][i];b[j]+=b[i]*tmp;for(k=i;k<n;k++)a[j][k]+=a[i][k]*tmp;}}x[n-1]=b[n-1]/a[n-1][n-1];for(i=n-2;i>=0;i--){ x[i]=b[i];for(j=i+1;j<n;j++)x[i]-=a[i][j]*x[j];x[i]/=a[i][i];}for(i=0;i<n;i++)printf("Answer:\n x[%d]=%f\n",i,x[i]); getch();return 0;}#include<math.h>#include<stdio.h>#define NUMBER 20#define Esc 0x1b#define Enter 0x0dfloat A[NUMBER][NUMBER+1] ,ark;int flag,n;exchange(int r,int k);float max(int k);message();main(){float x[NUMBER];int r,k,i,j;char celect;clrscr();printf("\n\nUse Gauss.");printf("\n\n1.Jie please press Enter.");printf("\n\n2.Exit press Esc.");celect=getch();if(celect==Esc)exit(0);printf("\n\n input n=");scanf("%d",&n);printf(" \n\nInput matrix A and B:");for(i=1;i<=n;i++){printf("\n\nInput a%d1--a%d%d and b%d:",i,i,n,i);for(j=1;j<=n+1;j++) scanf("%f",&A[i][j]);}for(k=1;k<=n-1;k++){ark=max(k);if(ark==0){printf("\n\nIt's wrong!");message();}else if(flag!=k)exchange(flag,k);for(i=k+1;i<=n;i++)for(j=k+1;j<=n+1;j++)A[i][j]=A[i][j]-A[k][j]*A[i][k]/A[k][k];}x[n]=A[n][n+1]/A[n][n];for( k=n-1;k>=1;k--){float me=0;for(j=k+1;j<=n;j++){me=me+A[k][j]*x[j];}x[k]=(A[k][n+1]-me)/A[k][k];}for(i=1;i<=n;i++){printf(" \n\nx%d=%f",i,x[i]);}message();}exchange(int r,int k){int i;for(i=1;i<=n+1;i++)A[0][i]=A[r][i];for(i=1;i<=n+1;i++)A[r][i]=A[k][i];for(i=1;i<=n+1;i++)A[k][i]=A[0][i];}float max(int k){int i;float temp=0;for(i=k;i<=n;i++)if(fabs(A[i][k])>temp){temp=fabs(A[i][k]);flag=i;}return temp;{float me=0;for(j=k+1;j<=n;j++){me=me+A[k][j]*x[j];}x[k]=(A[k][n+1]-me)/A[k][k];}for(i=1;i<=n;i++){printf(" \n\nx%d=%f",i,x[i]);}message();}exchange(int r,int k){int i;for(i=1;i<=n+1;i++)A[0][i]=A[r][i];for(i=1;i<=n+1;i++)A[r][i]=A[k][i];for(i=1;i<=n+1;i++)A[k][i]=A[0][i];}float max(int k){int i;float temp=0;for(i=k;i<=n;i++)if(fabs(A[i][k])>temp){temp=fabs(A[i][k]);flag=i;}return temp;。

高斯方法解线性方程组c程序

高斯方法解线性方程组c程序

高斯消去法和高斯主元消去法解线性方程组:高斯消元法:#include<stdio.h>#include<math.h>main(){int gauss(int n,double a[],double b[]); int i;double a[3][3]={{3,-1,4},{-1,2,-2},{2,-3,-2}}; double b[3]={7,-1,0};if(gauss(3,&a[0][0],b)!=0)for(i=0;i<=2;i++)printf("\nx[%d]=%f\n",i,b[i]);}int gauss(int n,double a[],double b[]) {int i,k,j,p,q;double d,t;for(k=0;k<=n-2;k++){d=a[k*n+k];if(d==0)return(0);for(j=k+1;j<=n-1;j++){p=k*n+j;a[p]=a[p]/d;}b[k]=b[k]/d;for(i=k+1;i<=n-1;i++){for(j=k+1;j<=n-1;j++){p=i*n+j;a[p]=a[p]-a[i*n+k]*a[k*n+j];}b[i]=b[i]-a[i*n+k]*b[k];}}d=a[(n-1)*n+n-1];if(fabs(d)+1.0==1.0){printf("fail\n");return(0);}b[n-1]=b[n-1]/d;for(k=n-2;k>=0;k--){t=0.0;for(j=k+1;j<=n-1;j++)t=t+a[k*n+j]*b[j];b[k]=b[k]-t;}return (1);}⎪⎩⎪⎨⎧=---=-+-=+-0232122743321321321x x x x x x x x x结果:x1=2,x2=1,x3=0.5高斯全选主元法:#include<stdio.h>#include<math.h>#include<stdlib.h>main(){int gauss(int n,double a[],double b[]);int i;double a[3][3]={{3,-1,4},{-1,2,-2},{2,-3,-2}}; double b[3]={7,-1,0};if(gauss(3,&a[0][0],b)!=0)for(i=0;i<=2;i++)printf("\nx[%d]=%f\n",i,b[i]);}int gauss(int n,double a[],double b[]){int *js,i,j,L,k,is,p,q;double d,t;js=malloc(n*sizeof(int));L=1;for(k=0;k<=n-2;k++){d=0.0;for(i=k;i<=n-1;i++)for(j=k;j<=n-1;j++){t=fabs(a[i*n+j]);if(t>d){d=t;is=i;js[k]=j;}}if(d+1.0==1.0)L=0;else{if(js[k]!=k)for(i=0;i<=n-1;i++){p=i*n+k;q=i*n+js[k];t=a[p];a[p]=a[q];a[q]=t;}if(is!=k){for(j=k;j<=n-1;j++){p=k*n+j;q=is*n+j;t=a[p];a[p]=a[q];a[q]=t;}t=b[k];b[k]=b[is];b[is]=t;}}if(L==0){free(js);printf("fail\n");return(0);}d=a[k*n+k];for(j=k+1;j<=n-1;j++){p=k*n+j;a[p]=a[p]/d;}b[k]=b[k]/d;for(i=k+1;i<=n-1;i++){for(j=k+1;j<=n-1;j++){p=i*n+j;a[p]=a[p]-a[i*n+k]*a[k*n+j];}b[i]=b[i]-a[i*n+k]*b[k];}}d=a[(n-1)*n+n-1];if(fabs(d)+1.0==1.0){free(js);printf("fail\n");return(0);}b[n-1]=b[n-1]/d;for(i=n-2;i>=0;i--){t=0.0;for(j=i+1;j<=n-1;j++)t=t+a[i*n+j]*b[j];b[i]=b[i]-t;}js[n-1]=n-1;for(k=n-1;k>=0;k--)if(js[k]!=k){t=b[k];b[k]=b[js[k]];b[js[k]]=t;} free(js);return(1);}结果:x1=2,x2=1,x3=0.5。

高斯消元法程序

高斯消元法程序

高斯消元法程序一、引言高斯消元法是一种解线性方程组的有效方法,它通过一系列的行变换将方程组转化为简化的阶梯形矩阵,从而求得方程组的解。

本文将详细介绍高斯消元法的原理和实现过程,并给出相应的程序示例。

二、高斯消元法原理高斯消元法的核心思想是通过行变换将线性方程组转化为简化的阶梯形矩阵,从而求得方程组的解。

具体步骤如下:1. 将线性方程组写成增广矩阵的形式,即将系数矩阵和常数向量合并为一个矩阵。

2. 选取一个主元,通常选择系数矩阵的第一行第一列元素作为主元。

3. 通过行变换,将主元下方的元素全部变为0。

具体操作是将主元所在行的倍数加到下方的各行上,使得下方的元素变为0。

4. 选取下一个主元,重复第3步的操作,直到将整个矩阵转化为阶梯形矩阵。

5. 从最后一行开始,依次求解每个未知数的值。

三、高斯消元法程序示例下面给出一个使用Python编写的高斯消元法程序示例:```pythonimport numpy as npdef gaussian_elimination(A, b):n = len(A)Ab = np.concatenate((A, b.reshape(-1, 1)), axis=1)for i in range(n):max_row = ifor j in range(i+1, n):if abs(Ab[j, i]) > abs(Ab[max_row, i]):max_row = jAb[[i, max_row]] = Ab[[max_row, i]]for j in range(i+1, n):factor = Ab[j, i] / Ab[i, i]Ab[j] -= factor * Ab[i]x = np.zeros(n)for i in range(n-1, -1, -1):x[i] = (Ab[i, -1] - np.dot(Ab[i, :-1], x)) / Ab[i, i]return x```四、程序说明1. 程序使用了NumPy库,其中的`np.concatenate()`函数用于将系数矩阵和常数向量合并为增广矩阵。

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高斯消去法和列主元高斯消去法解线性方程组的程序(C语言)
//Gauss消去法解线性方程组
//参考教材《计算方法教程》第二版,西安交通大学出版社
#include<stdio.h>
int main(void)
{
float A[7][7]={{3,-5,6,4,-2,-3,8},
{1,1,-9,15,1,-9 ,2},
for(k=0;k<size-1;k++)
{
max=fabs(A[k][k]);
col=k;
//查找最大元素所在的行
for(i=k;i<size;i++)
{
if(max<fabs(A[i][k]))
{
max=fabs(A[i][k]);
col=i;
}
}
printf("col:%d\n",col);
for(j=k;j<size;j++)
printf("\n\n");
//消去过程
for(k=0;k<size-1;k++)
{
if(!A[k][k])
return -1;
for(i=k+1;i<size;i++)
{
Aik=A[i][k]/A[k][k];
for(j=k;j<size;j++)
{
A[i][j]=A[i][j]-Aik*A[k][j];
{
A[i][j]=A[i][j]-Aik*A[k][j];
}
b[i]=b[i]-Aik*b[k];
}
}
//消去的结果
printf("A[]\n");
for(i=0;i<size;i++)
{
for(j=0;j<size;j++)
printf("%f ",A[i][j]);
printf("\n");
}
printf("b[]\n");
printf("%f ",b[i]);
printf("\n\n");
//回代过程
x[size-1]=b[size-1]/A[size-1][size-1];
for(k=size-2;k>=0;k--)
{
S=b[k];
for(j=k+1;j<size;j++)
{
S=S-A[k][j]*x[j];
}
x[k]=S/A[k][k];
{2,-1,7,5,-1,6,11},
{-1,1,3,2,7,-1,-2},
{4,3,1,-7,2,1,1},
{2,9,-8,11,-1,-4,-1},
{7,2,-1, 2,7,-1,9}};
float b[7]={11,2,29,9,5,8,25};
float x[7]={0};
float Aik,S;
}
b[i]=b[i]-Aik*b[k];
}
}
//消去的结果
printf("A[]\n");
for(i=0;i<size;i++)
{
for(j=0;j<size;j++)
printf("%f ",A[i][j]);
printf("\n");
}
printf("b[]\n");
for(i=0;i<size;i++)
{
temp=A[col][j];
A[col][j]=A[k][j];
A[k][j]=temp;
}
temp=b[col];b[col]=b[k];b[k]=temp;
if(!A[k][k])
return -1;
for(i=k+1;i<size;i++)
{
Aik=A[i][k]/A[k][k];
for(j=k;j<size;j++)
{7,2,-1, 2,7,-1,9}};
float b[7]={11,2,29,9,5,8,25};
float x[7]={0};
float Aik,S,temp;
int i,j,k;
float max;//列主元的绝对值
int col;//列主元所在的行
int size=7;
printf("A[][]\n");
for(i=0;i<size;i++)
printf("%f ",b[i]);
printf("\n\n");
//回代过程
x[size-1]=b[size-1]/A[size-1][size-1];
for(k=size-2;k>=0;k--)
{
S=b[k];
for(j=k+1;j<size;j++)
{
S=S-A[k][j]*x[j];
}
x[k]=S/A[k][k];
}
//solution
printf("The solution x[]=\n");
for(i=0;i<size;i++)
printf("%f ",x[i]);
return 0;
}
}
//solution
printf("The solution x[]=\n");
for(i=0;i<size;i++)
printf("%f ",x[i]);
return 0;
}
/列主元Gauss消去法解线性方程组
//参考教材《计算方法教程》第二版,西安交通大学出版社
#include<stdio.h>
int i,j,k;
int size=7;
printf("A[][]\n");
for(i=0;i<size;i++)
{
for(j=0;j<size;j++)
printf("%f ",A[i][j]);
printf("\n");
}
printf("b[]\n");
for(i=0;i<size;i++)
printf("%f ",b[i]);
for(i=0;i<size;i++)
{
for(j=0;j<size;j++)
printf("%f ",A[i][j]);
printf("\n");
}
printf("b[]\n");
for(i=0;i<size;i++)
printf("%f ",b[i]);
printf("\n\n");
//-------消去过程---------
#include<math.h>
int main(void)
{
float A[7][7]={{3,-5,6,4,-2,-3,8},
{1,1,-9,15,1,-9 ,2},
{2,-1,7,5,-1,6,11},
{-1,1,3,2,7,-1,-2},
{4,3,1,-7,2,1,1},
{2,9,-8,11,-1,-4,-1},
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