高斯消去法

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5.1高斯消去法

5.1高斯消去法

转化为等价的(同解)的三角形方程组。 转化为等价的 (同解)的三角方程组. b x b x b x g 12 2 1n n 1 11 1 b 2 n x n g b 22 x 2 2 b nn x n g n
称消元过程,逐次计算出 x n , x n 1 , , x1 称回代过程。
x1 x2 x3 6 15 x2 9 x3 57 22 66 x3 5 5
高斯(Gauss)消去法
元法 目标 一般方程组 消 三角形方程组
上三角方程组的一般形式是:
a11 x1 a12 x 2 .............................. a1n x n b1 a 22 x 2 ............................. a 2 n x n b2 ....................................... .. a n 1n 1 x n 1 a n 1n x n bn1 a nn x n bn 其中a ii 0 ( i 1,2,......, n)
线性方程组的概念(续)
如果线性方程组Ax = b的系数行列式不为零, 即det(A) 0,则该方程组有唯一解。 求解Ax = b,曾经学过高斯(Gauss)消元法, 克莱姆(Cramer)法则,矩阵变换法等,但已远 远满足不了实际运算的需要,主要体现两个方面: 一是运算的快速和准确,其次是方程组的个数增 大时的计算问题。如何建立能在计算机上可以实 现的有效而实用的解法,具有极其重要的意义, 我们也曾指出过,Cramer法则在理论上是绝对正 确的,但当n较大时,在实际计算中却不能用。
Gauss 消去法计算过程分析

高斯消去法

高斯消去法

1
a(k) kk
a(k) k 1k
a(k) mk
a(k)
kk 1
a(k) k 1k 1
a(k) mk 1
a (1) 1n
a(k) kn
a(k) k 1n
a(k) mn
a (1) 11
a (1) 1n
a(k) kk
a
(k) kn
A(k1)
a a (k1) k 1k 1
A~
1 2
4 5
7 8
1
1
( (
E E
2 3
) )
2( 3(
E1 E1
) )
E2 E3
1 0
4 3
7 6
1(E3 ) 2(E2 ) E3 1
1
0
4 3
7 6
11,
3
6
11
1
0
6
10
2
0 0 2 0
(2)回代求解,得
x1
1, 3
x
2
1, 3
x
3
0。
m个方程,n个未知数的线性方程组的高斯消去法:
(iii)当m
<
n时,s
=
m-1,且设
a(k) kk
0,(k
1,2,, m
1),则
a1(11) A(m)
a (1) 12
a (2) 22
a (1) 1n
a (2) 2m
a (1) 1n
U
说明:
a(m) mm
a
(m) mn
(1)上述约化过程,可用矩阵变换来叙述,因
由 约A(化k) 到 ,A实(k际1)上是由乘数
a112 a (2)

高斯消除法

高斯消除法

高斯消除法高斯消除法是一种解线性方程组的常用方法。

它的基本思想是通过一系列的行变换将线性方程组化为上三角形式,从而求得方程组的解。

本文将详细介绍高斯消除法的原理和步骤,并通过一个具体的例子来演示其应用。

一、高斯消除法的原理高斯消除法的核心思想是利用行变换将线性方程组化为上三角形式。

其基本原理可以概括为以下几点:1. 首先,将线性方程组的系数矩阵进行增广,得到一个增广矩阵。

2. 选择一个主元素,一般选择第一行的第一个非零元素作为主元素。

3. 通过行变换,将主元素所在列的其他元素消为零。

4. 重复上述步骤,选择一个新的主元素,直到将矩阵化为上三角形式。

5. 对上三角矩阵进行回代,得到线性方程组的解。

下面我们通过一个具体的例子来演示高斯消除法的步骤。

假设有如下线性方程组:2x + 3y - z = 10x - y + 2z = -13x + 2y - 3z = 51. 首先,将系数矩阵进行增广,得到增广矩阵:[ 2 3 -1 | 10 ][ 1 -1 2 | -1 ][ 3 2 -3 | 5 ]2. 选择第一行的第一个非零元素2作为主元素。

3. 第一步消元:将第二行乘以2,减去第一行,得到新的第二行:[ 2 3 -1 | 10 ][ 0 -7 4 | 19 ][ 3 2 -3 | 5 ]将第三行乘以3,减去第一行,得到新的第三行:[ 2 3 -1 | 10 ][ 0 -7 4 | 19 ][ 0 -7 0 | -5 ]4. 选择第二行的第二个非零元素-7作为主元素。

5. 第二步消元:将第三行乘以(-1),加上第二行,得到新的第三行:[ 2 3 -1 | 10 ][ 0 -7 4 | 19 ][ 0 0 4 | 14 ]6. 至此,已将矩阵化为上三角形式。

接下来进行回代,求解方程组的解。

由最后一行可知,4z = 14,即z = 14/4 = 3.5。

将z的值代入第二行的方程中,可得-7y + 4z = 19,即-7y + 4*3.5 = 19,解得y = -3。

第一节 高斯消去法

第一节 高斯消去法

2 x1 2 x2 3 x3 3 4 x1 7 x2 7 x3 1 2 x 4 x 5 x 7 1 2 3
解:首先写出增广矩阵
2 2 3 3 4 7 7 1 ( A b) 2 4 5 7
i1 2
行初等变换得下述方程组
(1 a11) 0 ... 0 (1 a12) (1 ... a1n)
a
( 2) 22
... a ...
( 2) 2n
...
( an32)
...
(3 ...... (3) bn
[ A3 b3 ]
a1(1) n ... ... ...
(k akn ) ... ( ... akk ,1n) 1

(k ann1)
b1(1) (k ) bk ( bkk 1) 1 ( k 1 ) bn
( i , j k 1, , n)
(4) 当 akk
A3 x b3
(3) 第 k 步消元。设第 k-1 次消元已经完成,若增广矩阵
a (1) 11
若a
a
(1) 12
a
(1) 13
... ...
(k akk )
(2 a22 )
(2 a23 )
a1(1) ... n ( 2) ... a2 n
(k ... akn )
k ,k
max ai ,k , i k , k 1,, n
k i n
否则转Step 7
算法: Gauss列主元消去算法(续)
Step 3 for i=k+1,…,n 计算
lik

高斯消去法

高斯消去法

高斯消去法高斯消去法,又称高斯消元法,实际上就是我们俗称的加减消元法。

数学上,高斯消去法或称高斯-约当消去法,由高斯和约当得名(很多人将高斯消去作为完整的高斯-约当消去的前半部分),它是线性代数中的一个算法,用于决定线性方程组的解,决定矩阵的秩,以及决定可逆方矩阵的逆。

当用于一个矩阵时,高斯消去产生“行消去梯形形式”。

目录例如信息学方面的应用下面介绍一下矩阵的初等行变换:对于增广矩阵A求解线性方程组的步骤:历史编辑本段例如一个二元一次方程组,设法对每个等式进行变形,使两个等式中的同一个未知数的系数相等,这两个等式相减,得到一个新的等式,在这个新的等式中,系数相等的未知数就被除去了(系数为0)。

同样的也适合多元多次方程组。

编辑本段信息学方面的应用高斯消元是求解线性方程组的重要方法,在OI中有广泛的应用。

本文就来讨论这个方法。

什么是线性方程组?含m个方程和n个未知量的方程组定义为a(11)x(1)+a(12)x(2)+...+a(1n)x(n)=b(1)a(21)x(1)+a(22)x(2)+...+a(2n)x(n)=b(2)...a(m1)x(1)+a(m2)x(2)+...+a(mn)x(n)=b(m)这个方程组称为m*n线性方程组,其中a(ij)和b(i)为实数,括号中为下标。

这个方程组有多种表示方法。

例如,我们知道m*n矩阵(用大写字母表示)是一个m行n列的数阵,n维向量(用加粗的小写字母表示)是n个数的数组,也就是一个n*1矩阵(列向量。

我们不考虑行向量)。

另外,大家也都知道矩阵乘法。

因此一个m*n线性方程组可以表示为Ax=b,其中A是由系数aij组成的m*n矩阵即系数矩阵,x是n维的未知数向量,b是m维的结果向量。

如果把向量b写到A的右边得到m*(n+1)的矩阵,得到的新矩阵称为这个方程组的增广矩阵。

每一个方程组均对应于一个增广矩阵。

编辑本段下面介绍一下矩阵的初等行变换:1 交换两行2 用非零实数乘以任一行3 把某一行的倍数加到另一行上同理可以定义初等列变换。

第三章-高斯消去法

第三章-高斯消去法

对于(A (1) , b (1) )中个元素的计算公式为:
( ( (0 a11j) a10) / a11) j (1) ( 0) ( 0 ) (1) a ij a ij a i1 a1 j
( j 2, , n 1) (i 2, , n; j 2, n 1)

2 1 3 1 4 2 5 4 2 0 2 6
第一步:先将方程(1)中未知数 边,得到下列方程组:
x 1的系数2除(1)的两
1 3 1 x1 2 x 2 2 x 3 2 I1 4 x1 2 x 2 5x 3 4 2x 2x 3 6 1
( a 10 ) n
a (0) 22
(0 a 32)
a (0) 2n
( a 30 ) n
a (0) 42
a (0) 4n
( a 10 ) 1 n (0) a 2 n 1 ( a 30 )1 n (0) a 4n 2
(0 第一步:对(A ( 0) , b ( 0))的第一行个元素除以a11) , 然 0 后用第i行元数(i 2, , n )减去第一行对应元素的a i(1 ) (0 倍, 2, , n ), 这样,a11) 位置变为 ,其余各行的第一 (i 1
(1 a12) 1
(1 a13) a ( 2) 23
0 0
( a 11)1 n a ( 2 )1 2n 记为 ( 2) ( 2) a 33 a 3n 1 (A ( 2 ) , b ( 2 )) ( 2) ( 2) a n 3 a nn 1
k 对第k行各元素除以a (kk1) , 第i行的元素减去第k行对应 (k 元素的a ik 1)倍(i k 1, , n ), 这样就将第k行第k个元

数值分析实验报告---高斯消去法 LU分解法

数值分析实验报告---高斯消去法 LU分解法

数值分析实验报告---高斯消去法 LU分解法实验一:高斯消去法一、实验目的1. 掌握高斯消去法的原理2. 用高斯消去法解线性方程组3. 分析误差二、实验原理高斯消去法(又称为高斯-约旦消去法)是一种利用矩阵消元的方法,将线性方程组化为改进的阶梯形式,从而解出线性方程组的解的方法。

具体而言,高斯消去法将线性方程组的系数矩阵化为一个上三角矩阵,再利用回带法求解线性方程组的解。

三、实验内容1.1、用高斯消去法解线性方程组在具体实验中,我们将使用高斯消去法来解决下述的线性方程组。

5x+2y+z=102x+6y+2z=14x-y+10z=25为了使用高斯消去法来解这个方程组,首先需要将系数矩阵A进行变换,消除A矩阵中第一列中的下角元素,如下所示:1, 2/5, 1/50, 28/5, 18/50, 0, 49/28接着使用回代法来计算该方程组的解。

回代法的过程是从下往上进行的,具体步骤如下:第三个方程的解:z=49/28;第二个方程的解: y=(14-2z-2x)/6;第一个方程的解: x=(10-2y-z)/5。

1.2、分析误差在使用高斯消去法求解线性方程组时,一般会出现截断误差,导致得到的解与真实解之间存在一些误差。

截断误差的大小和矩阵的维数有关。

为了估计截断误差,我们使用矩阵B来生成误差,在具体实验中,我们将使用下面的矩阵:我们来计算该矩阵的行列式,如果方程组有唯一解,则行列性不为0。

本例中,行列式的值是 -1,因此方程组有唯一解。

然后我们计算真实解和高斯消去法得到的解之间的误差,具体公式如下所示:误差 = 真实解的范数 - 高斯消去法得到的解的范数其中,范数的定义如下:||x||1=max{|xi|}; ||x||2=sqrt{(|x1|^2 + |x2|^2 + ... + |xn|^2)}四、实验步骤1、将高斯消去法的每一个步骤翻译成代码,并保存为一个独立的函数。

2、将代码上传至 Python 交互式环境,并使用高斯消去法来解线性方程组。

高斯消去法解方程组

高斯消去法解方程组

高斯消去法解方程组
高斯消去法是数值计算中一种解线性方程组的标准算法,由查尔斯·高斯在 18 年发明,是向量空间下线性方程组的计算最有效的算法。

它利用线性变换(例如交换、加减乘除),逐步将线性方程组化简成上三角形形式进而得到解,称为高斯消去法。

其核心思想是:由方程组的关系式可得出系数矩阵,采用层层消去的方法使其变成上三角矩阵,再解出解向量。

高斯消去法的具体步骤是:
(1)以第一列为基元,化为消去向量,即第一列第一项(用a表示)对应的消去系数,然后将其他行的第一项做除法,消去第一列。

(2)以第二列为基元,化为消去向量,消去其余行第二项。

(3)以此类推,以每一列为基元,化为消去向量,将其
余行此列之项全部消去;直至消去完毕。

(4)最后一步是逆序求出解向量。

由最后一个方程式,
可直接求出最后一列解向量(用x表示)特征值,若n表示方程组的阶数,则n=1时即可求得解向量的所有特征值,若n>1,则逆序回代求出前面的特征值。

高斯消去法解线性方程组的算法比较简单,易于理解,
但它会遇到数值误差、文本输入错误等问题,所以在使用高斯消去法时,应当注意它的准确性,以及在使用这种解法时可能出现的数值不稳定性。

此外,高斯消去法的效率较低,其计算
时间与方程组系数的规模呈指数增长关系,因此也可以通过其他算法来求解线性方程组,如 LU 分解等。

高斯消去实验报告分析

高斯消去实验报告分析

一、实验背景高斯消去法(Gaussian Elimination)是线性代数中解决线性方程组的重要方法之一。

它通过初等行变换将系数矩阵化为行阶梯形矩阵,从而求解线性方程组。

本实验旨在通过编写程序实现顺序高斯消去法和列主元高斯消去法,并对比分析两种方法的计算效率和精度。

二、实验目的1. 理解高斯消去法的原理和步骤。

2. 编写程序实现顺序高斯消去法和列主元高斯消去法。

3. 比较两种方法的计算效率和精度。

4. 分析高斯消去法的适用范围和局限性。

三、实验内容1. 顺序高斯消去法- 实现顺序高斯消去法,将系数矩阵化为行阶梯形矩阵。

- 求解线性方程组,得到未知数的解。

2. 列主元高斯消去法- 实现列主元高斯消去法,将系数矩阵化为行阶梯形矩阵。

- 求解线性方程组,得到未知数的解。

3. 比较两种方法- 对比两种方法的计算效率和精度。

- 分析两种方法的优缺点。

四、实验步骤1. 编写程序- 使用C/C++、Python等编程语言编写顺序高斯消去法和列主元高斯消去法程序。

- 程序应包含以下功能:- 输入线性方程组的系数矩阵和常数项。

- 实现顺序高斯消去法和列主元高斯消去法。

- 输出求解结果。

2. 测试程序- 使用一组已知线性方程组测试程序的正确性。

- 验证求解结果与精确解是否一致。

3. 比较分析- 使用不同的线性方程组测试两种方法的计算效率和精度。

- 比较两种方法的运行时间、解的精度和误差。

五、实验结果与分析1. 顺序高斯消去法- 计算效率:顺序高斯消去法的时间复杂度为O(n^3),其中n为方程组中未知数的个数。

- 精度:顺序高斯消去法可能会受到舍入误差的影响,导致求解结果与精确解存在一定的误差。

2. 列主元高斯消去法- 计算效率:列主元高斯消去法的时间复杂度同样为O(n^3),但通过选择主元,可以减少舍入误差,提高求解精度。

- 精度:列主元高斯消去法具有更高的精度,求解结果与精确解更接近。

3. 比较分析- 顺序高斯消去法和列主元高斯消去法在计算效率上基本相同,但列主元高斯消去法具有更高的精度。

gauss消去法求解方程组matlab

gauss消去法求解方程组matlab

高斯消去法是一种用于求解线性方程组的经典方法,它可以通过矩阵的初等变换将方程组化为上三角形式,然后通过回代的方式求解方程组。

在Matlab中,我们可以利用高斯消去法求解方程组,这样可以更加高效地进行数值计算。

下面我们将简要介绍高斯消去法的原理,并通过Matlab代码演示如何使用高斯消去法求解方程组。

一、高斯消去法原理及步骤高斯消去法是一种通过矩阵的初等变换将线性方程组化为上三角形式的方法,其求解过程主要包括以下几个步骤:1. 将系数矩阵增广为增广矩阵;2. 首先通过初等行变换将增广矩阵化为上三角矩阵;3. 然后通过回代的方式求解方程组。

通过这样的步骤,我们可以将原始的线性方程组化简为上三角形式,从而更容易求解方程组。

二、Matlab代码演示在Matlab中,我们可以通过编写代码实现高斯消去法来求解线性方程组。

下面是一个简单的例子代码,用来演示如何在Matlab中使用高斯消去法求解方程组:```matlabfunction x = gauss_elimination(A, b)[n, m] = size(A);if n ~= merror('A must be a square matrix');endAb = [A, b];for k = 1 : n - 1for i = k + 1 : nfactor = Ab(i, k) / Ab(k, k);Ab(i, k : n + 1) = Ab(i, k : n + 1) - factor * Ab(k, k : n + 1); endendx = zeros(n, 1);x(n) = Ab(n, n + 1) / Ab(n, n);for i = n - 1 : -1 : 1x(i) = (Ab(i, n + 1) - Ab(i, i + 1 : n) * x(i + 1 : n)) / Ab(i, i); endend```通过以上的Matlab代码,我们可以实现高斯消去法的求解过程,并得到方程组的解。

数值分析5 2(高斯消去法)

数值分析5 2(高斯消去法)

a1(11) 0
第一次 消元
a1(11) a1(12) ... a1(1n) x1 b1(1)
0
...
a2(22)
... a2(2n)•x2b2(2)
0
an(22) ... an(2n) xn bn(2)
……
(记 为 A(2)x = b(2))
a1(11) a1(12) ... a1(1n) x1 b1(1)
所在以计在算计机算上机用上高用斯高-斯约-当约消当去消法去法求计 算A-即1就可相。当即于同时求解n个线性方程 组。
由关系式 AA-1 = I
得 Ax(1) x(2) x(n)
e1 e3 en
其中x(s)为A-1的第s列,es为I 的第s列(s=1, 2, …, n)。
例 用高斯-约当消去法求矩阵A的 逆矩阵,其中
2
4
5
1 2 3
3
b1
4
1
5
b2
2
3
解 增广矩阵为 3 4 6 3 5
2 4 5 4 2 1 2 3 1 3
1 4/3 2 1 5/3
①×1/3 2
4
54
2
1 2 3 1 3
消元 1 4/3 2 1 5/3
0 4/3 1 2 4/3 0 2/3 1 0 4/3
1 4/3 2 1 5/3 ②×3/40 1 3/4 3/2 1
2 1 0 A 1 1 1
1 1 0
解 用高斯-约当消去法得
2
A I1
1 1
0 0 1 0 1 1 0 0
消元
1 1 0 0 0 1
1 1/2 0 0 1/2 0
0 1/2 1 1 1/2 0 消元

高斯消去法

高斯消去法

mi1
a (1) i1
/
a (1) 11
(i 2, 3,L , m)
用-mi1 乘方程组的第一个方程加到第i个方程,则原方程组同
解方程组为:
a1(11)
0
M 0
a1(12) a2(22)
M am(22)
L L M
a1(1n) a2(2n)
M
x1
x2
M
b1(1) b2(2)
M
L am(2n) xn bm(2)
2020/6/3
数值分析
引言
在自然科学和工程技术中许多问题的解决转化为解线性方 程组,而这些方程组的系数矩阵大致分为两种,一种是低阶稠 密矩阵,一种是高阶稀疏矩阵。
解线性方程组的数值解也有两种: 直接法,就是经过有限步算术运算,可以求得线性方程 组的解,但实际计算时有舍入误差的存在和影响,所以求 得的结果也只能是近似解对低阶稠密矩阵和部分大型稀疏 矩阵有效。
第五章 解线性方程组的直接方法
5.1 高斯消去法 5.2 高斯主元素消去法 5.3 矩阵的三角分解 5.4 误差分析
2020/6/3
数值分析
【本章重点】 1.Gauss 消去法和列主元消去法及其实现条件。 2.矩阵的三角分解,含LU分解和LLT 分解及三对角方程组的追
赶法。 3.向量和矩阵范数的定义及性质。 4.矩阵条件数及病态矩阵定义和解方程组直接法的误差估计。

a(1) 11
0
M
a(1) 12
a(2) 22 M
L L M
a(1) 1n
a(2) 2n M
x1
x2
M
b(1) 1
b(2) 2 M
0
0

高斯(Gauss)消去法

高斯(Gauss)消去法

( 1) 如果 a11 0 由于 det(A) 0
则 A 的第一列中至少有一个 元素不为零
如 ai(111) 0, 则将( A(1) , b (1) )的第一行与第 i1行 交换后消元
( 1) a11 0 0 ( 1) ( 1) a12 a1 n (2) (2) a22 a2 n (2) (2) an a 2 nn ( 1) b1 (2) b2 (2) bn
n n n 2 2 n O ( n ) MD 3 3 3
当n很大时
3 n3 n n n2 MD 3 3 3
3
3
四、高斯消去算法 输入: 输出
方程组的解 x1 , x 2 ,, x n或方法失败的信息
A, b的元素aij ,1 i n,1 j n 1 方程组的阶数 n;增广矩阵
对i n 1, n 2,..., 1
n ai ,n 1 aij x j j i 1 置xi
aii
S4 输出x1, x2 ,..., xn ; 停机.
作业: P49 习题1
i , j 2 ,3 , , n
i 2 ,3 , , n
( 1) ( 1) a12 a1 n (2) (2) a22 a2 n (2) (2) an a 2 nn ( 1) b1 (2) b2 (2) bn
( A( 1) , b( 1) )

因此, 第k 1步后, ( A(1) , b(1) )将化为
( 1) ( 1) a11 a 12 ( 1) ( 1) (2) (A ,b ) a 22 (k ) (k ) (A ,b ) (k ) aik mik ( k ) i k 1, , n akk

高斯消元法是什么意思

高斯消元法是什么意思

高斯消元法是什么意思?
“高斯消元法”一般是指“高斯消去法”,一般认为是数学家卡尔·高斯最先创建,但其实最早出现于中国古籍《九章算术》,成书于约公元前150年。

高斯消元法可用来找出下列方程组的解或其解的限制:
这个算法的原理是:
首先,要将以下的等式中的消除,然后再将以下的等式
中的消除。

这样可使整个方程组变成一个三角形似的格式。

之后再将已得出的答案一个个地代入已被简化的等式中的未知数中,就可求出其余的答案了。

在刚才的例子中,我们将3/2和相加,就可以将中的消除了。

然后再将和相加,就可以将中的消除。

我们可以这样写:,
结果就是:
现在将-4L2和L3相加,就可将L3中的Y消除:
L3-4L2→L3
其结果是:
这样就完成了整个算法的初步,一个三角形的格式(指:变量的格式而言,上例中的变量各为3,2,1个)出现了。

第二步,就是由尾至头地将已知的答案代入其他等式中的未知数。

第一个答案就是:
然后就可以将代入中,立即就可得出第二个答案:
之后,将和代入之中,最后一个答案就出来了:
就是这样,这个方程组就被高斯消元法解决了。

这种算法可以用来解决所有线性方程组。

即使一个方程组不能被化为一个三角形的格式,高斯消元法仍可找出它的解。

例如,如果在第一步化简后,没有三角形的格式,照着高斯消元法而产生的格式仍是一
个行梯阵式。

这情况之下,这个方程组会有超过一个解,当中会有至少一个变量作为答案。

每当变量被锁定,就会出现一个解。

高斯消去法

高斯消去法
第5章 线性方程组的直接解法
(Direct Method for Solving Linear Systems)
在工程技术、自然科学和社会科学中,经常遇到的许 多问题最终都可归结为解线性方程组,如电学中网络问题、 用最小二乘法求实验数据的曲线拟合问题,工程中的三次 样条函数的插值问题,经济运行中的投入产出问题以及大 地测量、机械与建筑结构的设计计算问题等等,都归结为 求解线性方程组或非线性方程组的数学问题。因此线性方 程组的求解对于实际问题是极其重要的。
关于线性方程组的数值解法有两大类:
① 直接法:就是经过有限步算术运算,可求得方程组精 确解的方法(若计算过程中没有舍入误差),如克莱姆 法则就是一种直接法,但实际上由于舍入误差的存在, 这类方法也只能求得线性方程组的近似解。 直接法中具有代表性的算法是高斯(Gauss)消去 法。其特点是准确,可靠,理论上得到的解是精确的. 这类方法是解低阶稠密矩阵方程组的有效方法.
(2)
或简单地记为:
A x b ,
A (a ij)n n,x(x1 ,x2,Lxn)T ,b (b 1 ,b 2,Lb n)T .
5.2 Gauss消去法
第五章方程组的直接解法
G auss消 去 法 是 一 个 古 老 的 求 解 线 性 方 程 组 的 方 法 。 由 它 改 进 的 选 主 元 法 是 目 前 计 算 机 上 常 用 的 有 效 的 求 解 低 阶 稠 密 矩 阵 线 性 方 程 组 的 方 法 。
此 例 可 见 G a u ss消 去 法 的 基 本 思 想 是 : 用 矩 阵 得 初 等 行 变 换 将 系 数 矩 阵 A 化 为 具 有 简 单 形 式 的 矩 阵 ( 如 上 三 角 阵 , 单 位 矩 阵 等 ) , 而 三 角 形 方 程 组 是 很 容 易 回 代 求 解 的 。

高斯消去法

高斯消去法

第 k 步:消去第 k 列 高斯消去法 (k) (k) (k) 设 akk 0,计算 mik aik akk
(i k 1, ..., n)
( ( ( 计算 aijk 1) aijk ) mik akjk ) ( bi( k 1) bi( k ) mik bkk ) ( i = k+1, …, n )
m21 a21 / a11 109 Gauss消去法:
9个 a22 1 m21 1 0.0...0 1 1010 0.10...0 1010 小主元 可1010 0.10... 0 能导致计 10 10 10 b2 2 m21 1 0.0...02 10 0.10...0 10 0.10... 0 10 算失败。
(k ) b
b1( k ) ( bkk ) , (k ) bn
第k步计算步骤: 即确定i k 使 a i ,k max a ik ; 消元: (1)按列选主元: k in 当 (2)换行: ik k时,交换( A, b )第k行与第ik 行元素; (3)消元计算:
b1(1) b ,即 a (1) a , b (1) b 。 (1) ij ij i i b n
A
b
(i, j 2, ..., n)
第二步:消去第二列 (2) (2) (2) 设 a22 0 ,计算 mi 2 ai 2 a22 (i 3, ..., n) 依次将上述矩阵的 第 i 行 + mi2 第 2 行,得
( (n 回代求解: xn bnn) ann)
xi bi( i )
(
j i 1

数值分析5-2(高斯消去法)

数值分析5-2(高斯消去法)

M M ... (3) xn bn (3) ann

( 1 0 ... 0 x1 b1n) 0 1 ... 0 x b(n) • 2 = 2 O M M 0 0 ... 1 x (n) n bn
高斯-约当消去法的应用 高斯 约当消去法的应用
1.同时求解系数矩阵相同的多个方程组 同时求解系数矩阵相同的多个方程组 用高斯-约当消去法求解两个方程 例 用高斯 约当消去法求解两个方程 组 AX=b1 和AX=b2 ,其中
3 4 6 2 4 5 A= 1 2 3
3 b1 = 4 1
(1 a11) ≠ 0
第一次 消元
(2 a22) ≠ 0
(2 (2 ( 1 a12) ... a1n) x1 b12) b(2) (2) (2) 0 a22 ... a2n x2 2 • = ... M M (2) (2) (2) 0 an2 ... ann xn bn
1 1 1 A = 0 4 − 1 2 − 2 1 1 0 0 1 1 1 ∆ = 0 1 0 • 0 4 − 1 = LU ห้องสมุดไป่ตู้ 2 − 1 1 0 0 − 2
则求解原方程组可转化为如下两个三角形方 程组: 程组:
第五章 解线性方程组的直接法 §2 高斯消去法
一、高斯消去法 二、矩阵的三角分解 三、高斯消去法的计算量 四、高斯—约当消去法 高斯 约当消去法
一、高斯消去法
1. 高斯消去法的基本思想 举例 用消去法解方程组
基本思想:用逐次消去未知数的方法把 x1 + x2 + x3 = 6

《高斯消去法》课件

《高斯消去法》课件

高斯消去法的流程
1
初等行变换
2
通过行互换和数乘行加,将方程组化为
简化形式。
3
回带求解
4
通过回代求解上三角矩阵,得到线性方 程组的解。
线性方程组
给定一个线性方程组,要求解未知数。
高斯消元
将方程组转化为上三角矩阵。

线性方程组
线性方程组是由多个线性方程组成的方程组。 它的数学表示形式为:Ax=b,其中A为系数矩阵,x为未知数向量,b为常数向 量。
高斯消去法的重要性
高斯消去法是解决线性方程组的重要方法,在数学 和科学领域有广泛应用。
下一步的学习计划
继续学习与线性代数相关的知识,拓展对高斯消去 法的应用和理解。
《高斯消去法》PPT课件
高斯消去法是一种线性代数中常用的解决线性方程组的方法。它通过一系列 的初等行变换,将线性方程组化为简单形式,从而求解方程组的未知数。
什么是高斯消去法
高斯消去法,又称高斯-约当消去法,是一种用于求解线性方程组的算法。 它的作用是将复杂的线性方程组转化为简单的上三角矩阵,使其更易于求解。
高斯消去法的优缺点
优点
高斯消去法能够解决复杂的线性方程组,使求 解过程简单明了。
缺点
高斯消去法在处理大规模方程组时,计算量较 大,耗费时间较长。
在实际生活中的应用
1 例子1
高斯消去法常用于地理学中的地图投影问题的求解。
2 例子2
高斯消去法在计算机图形学中,用于解决三维空间中的几何变换问题。
总结
初等行变换
初等行变换是对线性方程组进行的一系列行操作,包括行互换和数乘行加。 通过初等行变换,可以改变方程组的形式,使求解过程更加简便。
高斯消元
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如何在MATLAB用高斯消去法求解线性方程组程序
求解下面的方程组
程序如下
function x=gauss(A,b) %高斯求解方程组
%x=gauss(A,b)
n=length(A);
a=[A,b];
for k=1:n-1
maxa=max(abs(a(k:n,k)));
if maxa==0
return;
end
for i=k:n
if abs(a(i,k))==maxa
y=a(i,k:n+1);a(i,k:n+1)=a(k,k:n+1);a(k,k:n+1)=y; break;
end
end
for i=k+1:n
l(i,k)=a(i,k)/a(k,k);
a(i,k+1:n+1)=a(i,k+1:n+1)-l(i,k).*a(k,k+1:n+1); end
end
%回代
if a(n,n)==0
return
end
x(n)=a(n,n+1)/a(n,n);
for i=n-1:-1:1
x(i)=(a(i,n+1)-sum(a(i,i+1:n).*x(i+1:n)))/a(i,i); end
调用示例如下:
>> A=[2,-1,3;4,2,5;1,2,0];
>> b=[1;4;7];
>> x=gauss(A,b)
x =
9 -1 -6
追问:
可以帮解释一下吗?谢谢了
追问:
谢谢啦
21
开心每一刻
向TA提问
采纳率:40.0%满意答案:2
擅长:排球羽毛球朋友
开心每一刻的感言:谢谢啦2010-01-12
其他回答(1)
(*^__^*)6级2010-01-08
Gauss消去法的分析。

其包括两个过程:
消去过程:把方程组系数矩阵A化为同解的上三角矩阵;
回代过程:按相反的顺序,从xn至x1逐个求解上三角方程组。

%高斯消去法的MATLAB程序
function x=gauss(a,b); %编写高斯消去法函数
%a表示方程组的系数矩阵,b表示方程组的值
%X表示最终的输出结果,即方程组的解
n=length(b); %计算方程组的维数
%下面的程序在不断的消去,直到变成a变成上三角矩阵未知for k=1:n-1
for i=k+1:n
a(i,k)=a(i,k)/a(k,k);
for j=k+1:n
a(i,j)=a(i,j)-a(i,k)*a(k,j);
end
b(i)=b(i)-a(i,k)*b(k);
end
end
%表示高斯消去法的回带过程
x=zeros(n,1);
x(n)=b(n)/a(n,n);
for k=n-1:-1:1
s=b(k);
for j=k+1:n
s=s-a(k,j)*x(j);
end
x(k)=s/a(k,k);
end
实例验证:
%调用编好的消去法函数
>> A=[1,2,3;2,2,3;-1,-3,10];B=[0,3,2];gauss(A,B) ans =
3.0000
-1.5517
0.0345
>> A=[1,2,3;2,2,3;-1,-3,10];B=[0,3,2];x=gauss(A,B) x =
3.0000
-1.5517
0.0345
>> A*x %反代求解进行比较
ans =
0.0000
3.0000
2.0000
追问:
能帮编一下下面的方程组吗?谢谢了
回答:
{输入方程个数n,再输入n个方程}
{例如方程3x+2y=1,2x+7y=0,则输入: 2
3 2 1
2 7 0
}
{使用了高斯消元法}
program p1052;{解线性方程组}
const maxn=100;
type float=real;
int=integer;
var a:array[1..maxn,1..maxn]of float; b:array[1..maxn]of float;
d,t,sum:float;
k,l,i,j,m,n,ii,jj,loop:int;
ch:char;
begin
readln(n);
m:=n;
for ii:=1 to n do begin
for jj:=1 to m do read(a[ii][jj]); read(b[ii]);
end;
k:=1;
d:=0;
l:=0;
while(k<=n)do begin
d:=a[k][k];
l:=k;
for i:=k+1 to n do begin
if(abs(a[i][k])>abs(d)) then begin d:=a[i][k];
l:=i;
end;
end;
if(l<>k)then begin
for j:=k to n do begin
t:=a[l,j];
a[l,j]:=a[k,j];
a[k,j]:=t;
end;
t:=b[k];
b[k]:=b[l];
b[l]:=t;
end;
for j:=k+1 to n do a[k,j]:=a[k][j]/a[k][k]; b[k]:=b[k]/a[k,k];
for i:=k+1 to n do begin
for j:=k+1 to n do a[i,j]:=a[i,j]-a[i,k]*a[k,j]; j:=1;
b[i]:=b[i]-a[i,k]*b[k];
end;
inc(k);
end;
for i:=n-1 downto 1 do begin
sum:=0;
for j:=i+1 to n do sum:=sum+a[i,j]*b[j]; b[i]:=b[i]-sum;
end;
for loop:=1 to n do begin
if loop=n then ch:=chr(13) else ch:=' '; write(round(b[loop]),ch);
end;
readln;
readln;
end.。

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