高斯列主元消去法
高斯列主元消去法求线性方程
MATLAB 高斯列主元消去一. 高斯列主元消去法的算法过程对于线性方程组AX=b ,A 为n*n 矩阵:(1)Step1——在增广矩阵(A ,b )第一列中找到绝对值最大的元素,将其所在行与第一行交换,再对(A ,b )做初等行变换使原方程组的第一行第一列的系数 为1,且第一列其它系数都为0.Step2——在增广矩阵(A ,b )中的第二列中(从第二行开始)找到绝对值 最大的元素,将其所在行与第二行交换,再对(A ,b )做初等行变换使原方程组的第二行第二列的系数为1,且第二列中第二行以下的系数都为0. Step3——在增广矩阵(A ,b )中的第三列中(从第三行开始)找到绝对值 最大的元素,将其所在行与第三行交换,再对(A ,b )做初等行变换使原方程组的第三行第三列的系数为1,且第三列中第二行以下的系数都为0。
重复此过程…….(2)如果增广矩阵的秩为n ,则可以将增广矩阵的前n 列化为主对角线都为1的矩阵; 如果增广矩阵的秩为m<n ,则可以将增广矩阵的前m 行m 列矩阵化为主对角线 都是1的矩阵,m 行后的系数均为0;如果增广矩阵的前n 列的秩不等于增广矩 阵的秩,此时方程组无解。
(3)接下来,通过初等变换把对角线上每个1所对应的列上的其他元素变为0,就可以得到增广矩阵的最简阶梯型。
这时可以容易得到最简阶梯型对于方程组的解,即得到方程组的解。
二. 算法的流程图三.运行结果(1)随机生成增广矩阵(6*7):C =-94 -89 -41 88 83 -57 -1441 70 -27 -30 -82 93 43-67 -24 -31 -62 -49 -14 8318 -21 26 83 -15 56 7821 -35 32 -43 15 5 -7454 11 98 10 79 -34 -77方程组的解为:x =-811/542554/10151329/1117521/628-1763/1053-673/4428检查结果:Right result!>>(2)随机生成增广矩阵(6*7):C =78 -42 24 86 68 -43 830 -54 60 -81 11 -97 -44-92 -60 -80 19 67 40 -520 -24 45 -54 -60 90 -4378 18 29 -94 24 49 92-23 -47 -6 15 -66 51 -54 方程组的解为:x =1421/1429417/650-557/592-413/1529253/304964/1123检查结果:Right result!>>四.各个重点步骤的设计方法或注意事项生成增广矩阵时,对生成0到1之间的随机数进行变换:C=floor(200*rand(n,n+1)-100)求方程组的唯一解时,对第i列做初等变换前,应该注意找出首非零元绝对值最大的一行,并与第i行进行交换。
高斯列主元消去法
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。
1.一旦遇到一些主元等于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,但是当一些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:=2、第一步:如果a11!=0,令li1= 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)11a(1)12...a(1)1nx1b(1)1a(1)21a(1)22...a(1)2nx2b(1)2 .......=.a(1)n-11 a(1)n-12 . .a(1)n-1nxn-1b(1)n-1a(1)n1a(1)n2. . . a(1)nnxnb(1)n简记为:A(2)x=b(2)其中a(2)ij = a(1)ij – li1 a(1)1j ,I ,j = 2,3,..,nb(2)I = b(1)I – li1 b(1)1 ,I = 2,3,...,n第二步:如果a(2)22!=0,令li2= 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)1nx1b(1)1a(1)22 ...a(1)2nx2b(1)2 .......=.. .a(n-1)n-1nxn-1b(n-1)n-1. . . a(n)nnxnb(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:n = b(n) / a(n)nni = ( b(k)k - a(k)kjxj ) / a(k)kk以上为高斯消去法的基本过程。
(7) 列主元高斯消去法的实现
列主元高斯消去法是一种用于解线性方程组的经典算法,其实现过程包括主元选取、互换行、消元和回代等步骤。
本文将从理论基础、算法描述、实现步骤和代码示例等方面介绍列主元高斯消去法的实现方法,希望可以帮助读者更好地理解和掌握这一算法。
一、理论基础列主元高斯消去法是求解线性方程组的一种经典方法,其基本思想是通过逐步消去未知数,最终得到方程组的解。
在实际应用中,通常将线性方程组表示为增广矩阵的形式,然后通过主元选取、互换行、消元和回代等操作,逐步将增广矩阵转化为阶梯形矩阵或行阶梯形矩阵,最终获得方程组的解。
列主元高斯消去法的关键在于主元的选取,通过选取适当的主元可以避免出现数值不稳定的情况,从而提高求解的准确性和稳定性。
二、算法描述列主元高斯消去法的基本算法描述如下:1. 将线性方程组表示为增广矩阵的形式2. 从第一行开始,选择当前列中绝对值最大的元素作为主元,并将其所在行与当前行交换3. 通过第一个主元,将当前列下方的元素消为零,得到一个新的增广矩阵4. 重复以上步骤,直到得到一个阶梯形矩阵或行阶梯形矩阵5. 利用回代的方法,求解得到线性方程组的解三、实现步骤基于上述算法描述,可以将列主元高斯消去法的实现步骤总结如下:1. 主元选取:对于当前列,在所有未处理的元素中选择绝对值最大的元素作为主元,并将其所在行与当前行交换2. 互换行:如果选取的主元为零,则需要考虑互换行的操作,以避免出现除零错误3. 消元:利用当前列的主元将下方的元素消为零4. 回代:通过阶梯形矩阵或行阶梯形矩阵进行回代,求解得到线性方程组的解在实现列主元高斯消去法时,需要注意处理数值计算中可能出现的特殊情况,如零主元和除零错误等,并进行合理的异常处理。
四、代码示例下面是列主元高斯消去法的简单实现代码示例,该示例使用Python 语言编写:```pythonimport numpy as npdef gauss_elimination(A, b):n = len(b)for i in range(n):pivot = ifor j in range(i+1, n):if abs(A[j, i]) > abs(A[pivot, i]):pivot = jA[[i, pivot]] = A[[pivot, i]]b[[i, pivot]] = b[[pivot, i]]for j in range(i+1, n):factor = A[j, i] / A[i, i]b[j] -= factor * b[i]A[j] -= factor * A[i]x = np.zeros(n)for i in range(n-1, -1, -1):x[i] = (b[i] - np.dot(A[i, i+1:], x[i+1:])) / A[i, i]return x```以上代码示例实现了列主元高斯消去法的求解过程,通过调用该函数可以求解给定的线性方程组。
实验三高斯列主元消去法
实验三 高斯列主元消去法一、实验目的:1、掌握高斯消去法的基本思路和迭代步骤。
2、 培养编程与上机调试能力。
二、高斯列主元消去法的基本思路与计算步骤:设有方程组Ax b =,设A 是可逆矩阵。
高斯消去法的基本思想就是僵局真的初等行变换作用于方程组的增广矩阵[]B A b = ,将其中的A 变换成一个上三角矩阵,然后求解这个三角形方程组。
列主元高斯消去法计算步骤:将方程组用增广矩阵[]()(1)ij n n B A b a ⨯+== 表示。
步骤1:消元过程,对1,2,,1k n =-(1) 选主元,找{},1,,k i k k n ∈+ 使得,max k i k ikk i n a a ≤≤= (2) 如果,0k i k a =,则矩阵A 奇异,程序结束;否则执行(3)。
(3) 如果k i k ≠,则交换第k 行与第k i 行对应元素位置,k kj i j a a ↔,,,1j k n =+ 。
(4) 消元,对,,i k n = ,计算/,ikik kk l a a =对1,,1j k n =++ ,计算 .ij ij ik kj a a l a =- 步骤 2:回代过程:(1) 若0,nn a =则矩阵奇异,程序结束;否则执行(2)。
(2) ,1/;n n n nn x a a +=对1,,2,1i n =- ,计算,11/n i i n ij j ii j i x a a x a +=+⎛⎫=- ⎪⎝⎭∑三:程序流程图四:程序清单:function X=uptrbk(A,b)% A是一个n阶矩阵。
% b是一个n维向量。
% X是线性方程组AX=b的解。
[N N]=size(A);X=zeros(1,N+1);Aug=[A b];for p=1:N-1[Y,j]=max(abs(Aug(p:N,p)));%返回向量的最大值存入y,最大值的序号存入j。
C=Aug(p,:);Aug(p,:)=Aug(j+p-1,:);Aug(j+p-1,:)=C;if Aug(p,p)==0'A是奇异阵,方程无惟一解'breakendfor k=p+1:Nm=Aug(k,p)/Aug(p,p);Aug(k,p:N+1)=Aug(k,p:N+1)-m*Aug(p,p:N+1);endend% 这里用到程序函数backsub来进行回代。
高斯列主元素消去法
}
main()
{floata[N][N+1]={{0.101,2.304,3.555,1.183},{-1.347,3.712,4.623,2.137},{-2.835,1.072,5.643,3.035}};//方程组系数
float x[N],max,m,*c,*d;
int k=0,q=0,n=N,i,j;
for(k=0;k<n && q==0;k++)
{
max=max_value(a,n,k);
if(max==0) q=1;
else
{ if(I!=k)
{
for(j=k;j<n+1;j++)
{
c=&a[I][j];
d=&a[k][j];
change(c,d);
}
}
for(i=k+1;i<n;i++)
{
{ float max;
int i;
max=a[k][k];
for(i=k+1;i<n;i++)
if(max<a[i][k])
{
max=a[i][k];
I=i;
}
return(max);
}
void change(float *p,float *q)
{
float temp;
temp=*p; *p=*q; *q=temp;
}
printf("得到的结果如下:\n");
for(i=0;i<n;i++)
printf(" x[%d]=% 6.4f\n",i+1,x[i]);
高斯选主元消去法.ppt
1 0 r3 2 r20
2/3 0
1 1/2
0 1
1 1/2
2 / 3 3 0 2 r2
0 1 0 0
3/2 1/2
0 3/2 1 1/2
2 1 0
5
r1 3 r2
1 5/ 3 2 0 0 1/ 3
1 0 1/ 2 0 5/ 2 2
1 0 2/ 3 1 0 1 2/ 3 3 0 1 3/ 2 0 3/ 2 1
0 1
r1
r3
2 1
4 2
5 3
0 1
1 1 5/ 3 2 0
1 0 0
0 0
1/3
m31
1 3
1
m32 2
2 r2 3 r1
1 r3 3 r1
0 0
1
2/3 1/3 5/3
101 110
2/3
2 / 3 1 0 1 2/ 3 1/ 3 1 1 0 1/ 3
yn yi
bn (bi
/ ann
n
aij y j ) / aii
j i 1
(i n 1,,2,1)
优点 该方法数值稳定( mi k 1). 缺点 工作量大. 改进方法 列主元消去法,且此时mi k 1.
4.2 列主元素消去法
设已完成第1步~第k-1步计算,得到与原方程组等价的方程组
)第k列与第jk列元素;
1,, n)
bi bi mik bk (i k 1,, n)
二、 回代求解
a11 a12 a1n y1 b1
经过上述过程,方程组约化为
a22
a2n
y2
b2
ann
yn
数值分析4 高斯主元素消去法
§2高斯主元素消去法⎪⎩⎪⎨⎧=++-=++=++00.357.404.100.200.224.563.200.100.100.200.10120.0321321321x x x x x x x x x 解:clear alla=[0.0120 1.00 2.00;1.00 2.63 5.24;-2.00 1.04 4.57]; b=[1.00;2.00;3.00];x=a\b方程组的三位有效数字的解:Tx )266.0,476.0,645.0(*-=Gauss 消去法求解(取三位有效数字):[]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---−−→−⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------−−−→−⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-==-==00.300.5003.811627.80000.100.200.10120.016432916603.811627.80000.100.200.10120.000.357.404.100.200.224.563.200.100.100.200.10120.006.21673.83323121l l l b A 解出Tx )60.0,197.0,25.0(--≈。
【注】1)设Ax=b,其中A 为n 阶非奇异矩阵,可以应用高斯消元法。
2)消元过程中,即使0)(≠k kk a ,用其作除数)/()()(k kk k ik ik a a l =会导致计算中间结果数量级严重增长和舍入误差的累积、扩大,最后使得计算结果不可靠。
3)应避免采用绝对值很小的主元素)(k kk a ;对一般的系数矩阵,最好保持乘数1≤ik l ,因此,在高斯消去法中应引进选主元技巧,以便减少计算过程中舍入误差对求解的影响。
clear alla=[0.0120 1.00 2.00;1.00 2.63 5.24;-2.00 1.04 4.57]; b=[1.00;2.00;3.00];x_value=vpa(a\b,15)%10位有效数字的近似解a=[a,b];eps=1e-6;[n,m]=size(a);Gauss,x=vpa(x,15) %对比高斯消去法的结果一、列主元素消去法基本思想:在每轮消元之前,选列主元素(绝对值最大的元素),使乘数(即消元因子)1≤ik l步骤:设已进行k-1轮消元,得矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)()()()()2(2)2(2)2(22)1(1)1(1)1(12)1(11)(k nn k nkk kn k kkn kn kk a a a a a a a a a a a A一落千丈 1 23S1:选列主元素: )()(0max k ik ni k k k i a a ≤≤= (1)S2:换行:如果)(0k k i a →0,则方程组解不唯一,停止运算; 否则,如果i0=k , 则可进行下一轮消元;如果k i ≠0,则r i0 r k ,然后进行下一轮消元。
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下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成,希望大家下载以后,能够帮助大家解决实际的问题。
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高斯列主元消去法例题
高斯列主元消去法例题高斯列主元消去法是解线性方程组的一种方法,也称为高斯-约旦(Gauss-Jordan)消去法。
它的基本思想是通过矩阵的初等行变换,将矩阵化为简化行阶梯形矩阵,然后根据系数矩阵的行列式是否等于0来求得唯一或无穷多解。
下面以一个例题来讲解高斯列主元消去法的步骤。
例题:解下列线性方程组x1 + 2x2 + 3x3 = 94x1 + 5x2 + 6x3 = 247x1 + 8x2 + 10x3 =40首先,将方程组表示为增广矩阵的形式:1 2 3 | 94 5 6 | 247 8 10| 40接下来,要使用高斯列主元消去法,将增广矩阵化为简化行阶梯形矩阵。
具体步骤如下:1.将第一列中的绝对值最大的元素移到第一行。
7 8 10| 404 5 6 | 241 2 3 | 92.用第一行的首元素消元。
7 8 10| 400 1 -2| 60 -6 -21| -273.将第二列中的绝对值最大的元素移到第二行。
7 8 10| 400 -6 -21| -270 1 -2| 64.用第二行的次元素消元。
7 8 10| 400 1 -2| 60 0 -9| 95.将第三列中的绝对值最大的元素移到第三行。
7 8 10| 400 1 -2| 60 0 -9| 96.用第三行的末元素消元。
7 8 10| 400 1 -2| 60 0 1 | -1现在,我们得到了一个简化行阶梯形矩阵,可以根据系数矩阵的行列式是否等于0来求得唯一或无穷多解。
我们发现,最后一行只有一个非零元素,因此,对应的未知数x3的系数不为0,可以直接利用倒推法求得方程组的解。
7.用第二行解出x2x2 - 2x3 = 6x2 = 2x3 + 68.用第一行解出x1x1 + 8x2 + 10x3 = 40x1 + 8(2x3 + 6) + 10x3 = 40x1 + 26x3 = 8综上所述,该线性方程组的解为:x1 = -26t + 8x2 = 2t + 6x3 = t其中,t为任意常数。
gauss列主元素消去法matlab
高斯列主元素消去法是一种解线性方程组的常用方法,特别在数值分析和线性代数中应用广泛。
在Matlab中,我们可以使用该方法来解决大规模的线性方程组,包括矩阵的求解和矩阵的反转。
一、高斯列主元素消去法的基本原理高斯列主元素消去法是一种基于矩阵消元的方法,它通过一系列的矩阵变换将原始的线性方程组转化为上三角形式,然后再进行回代求解。
这个方法的核心就是通过矩阵的变换来简化原始的线性方程组,使得求解过程更加简单高效。
在Matlab中,我们可以利用矩阵运算和函数来实现高斯列主元素消去法,如`lu`分解函数和`\"`运算符等。
通过这些工具,我们能够快速地求解各种规模的线性方程组并得到准确的结果。
二、高斯列主元素消去法在Matlab中的实现在Matlab中,我们可以通过调用`lu`函数来实现高斯列主元素消去法。
该函数返回一个上三角矩阵U和一个置换矩阵P,使得PA=LU。
通过对U进行回代求解,我们可以得到线性方程组的解。
除了`lu`函数之外,Matlab还提供了一些其他的函数和工具来帮助我们实现高斯列主元素消去法,比如`\"`运算符和`inv`函数等。
通过这些工具的组合使用,我们能够更加灵活地进行线性方程组的求解,并且可以方便地处理特殊情况和边界条件。
三、高斯列主元素消去法的应用与局限性高斯列主元素消去法在实际应用中具有广泛的适用性,特别是对于大规模的线性方程组或者稀疏矩阵的求解。
通过Matlab中的工具和函数,我们可以快速地求解各种规模的线性方程组,并得到高精度的数值解。
然而,高斯列主元素消去法也存在一些局限性,比如对于奇异矩阵或者接近奇异矩阵的情况时,该方法的求解精度可能会下降。
在实际应用中,我们需要结合具体的问题和矩阵特性来选择合适的求解方法,以确保得到准确的结果。
四、个人观点和总结作为一种经典的线性方程组求解方法,高斯列主元素消去法在Matlab 中具有较好的实现和应用效果。
通过对其原理和实现细节的深入理解,我们能够更加灵活地应用该方法,并且能够更好地理解其适用性和局限性。
列主元高斯消去法
列主元高斯消去法简介
【示例范文仅供参考】
---------------------------------------------------------------------- 列主元素消去法是为控制舍入误差而提出来的一种算法,列主元素消去法计算基本上能控制舍入误差的影响。
其基本思想是:在进行第k(k=1,2,...,n-1)步消元时,从第k列的akk 及其以下的各元素中选取绝对值最大的元素,然后通过行变换将它交换到主元素akk的位置上,再进行消元。
列主元消去法仅需矩阵行的交换,因此不发生未知数排列次序的调换。
而全主元消去法则要花费相当多的时间选取主元,且还需记录系数矩阵列交换信息。
其原理是在高斯消去法的消元过程中第k步要求除以akk,为了防止除数为零或除数太小造成的误差过大的问题,在消元开始是先将该列最大元(绝对值)所在行移到消元第一行在除akk,然后消元。
列主元消去法虽然和高斯消去法原理一样,但是列主元消去法可以减小舍入误差,精度比较高,是解决小型稠密矩阵的一个较好的算法。
而高斯消去法虽然编程简单,但是计算量大,而且对于两个相近的解时由于舍入误差的存在,使得结果误差很大。
高斯列主元消去法优缺点
高斯列主元消去法优缺点
高斯列主元消去法是解线性方程组的一种常用方法。
它的优点是
可以有效地求解大规模线性方程组,计算精度高,稳定性强,并且可
以通过程序自动化计算。
此外,高斯列主元消去法的求解过程简单明了,易于理解和掌握,对于初学者也比较友好。
不过,高斯列主元消去法也存在一些缺点。
首先,在解决某些具
有特殊形式的线性方程组时,可能需要进行额外的操作,如部分主元
消去、对角线支配等,导致计算难度和复杂度增加。
其次,高斯列主
元消去法在求解稀疏矩阵时,可能会出现计算复杂度较高的情况,甚
至无法求解。
此外,高斯列主元消去法还可能面临误差传播和舍入误差等问题,导致求解结果略有偏差。
综合考虑,高斯列主元消去法在解决一般的
线性方程组问题时,是一种可靠、实用的方法。
但在某些特殊情况下,可能需要选择其他更适合的方法来求解。
高斯列主元素消去法
1.183 2.137
2.835x1 1.072x2 5.643x3 3.035
1.4 实验步骤
1.明确实验目标,编写程序 2.运行后分别依次输入方程的阶数、增广矩阵
3.得到试验结果三、程序流程图
总体流程图(一)
定义数组 x[NUMBER],变量 r,k,i,j,celect
(1) 若 ann 0, 则矩阵奇异,程序结束;否则执行(2)。
(2) xn an,n1 / ann ;
n
对 i n 1, , 2,1 ,计算 xi ai,n1 aij xj / aii
j i 1
1.3 实验内容
解方程组
01..130417xx1123..370142xx2234.5.65253xx33
for(j=i;j<n;j++) {
if(j==i) continue; sum=sum+a[i][j]*x[j]; } x[i]=(a[i][n]-sum)/a[i][i]; } printf("最终解得: \n"); for(i=0;i<n;i++) printf("x[%d]=%f\n",i,x[i]); }
for(j=0;j<n+1;j++) scanf("%f",&a[i][j]);
for(k=0;k<n+1;k++) {
t=k; for(i=t+1;i<n;i++)
if((fabs(a[t][k]))<(fabs(a[i][k]))) t=i;
列主元高斯消去法的实现
《数值分析课程设计》报告专业:学号:学生姓名:指导教师:一、题目列主元guess消去法求方程的解二、理论列主元高斯消去法是在高斯消去法的基础上而得到的一种比较快速合理的解线性方程组的方法。
它的基本思想是每次在所在列对角线及以下元素中选择绝对值最大的元素作为主元进行消元计算。
使用列主元消去法相对于高斯消去法更能减少舍入误差的影响。
三、方法、算法与程序设计求解Ax=b第一步:写出增广矩阵[A| b];第二步:判断增广矩阵的秩r[A|b]与A的秩r[A]的关系:若r[A|b]= r[A],线性方程组有唯一解;若r[A|b]>r[A],线性方程组没有解;若r[A|b]<r[A],线性方程组有无穷多解;第三步:若|A|≠0,方程组有唯一解法一:求出A-1,x=A-1b法二:利用初等行变换将[A| b]中A化为对角阵计算矩阵行列式:直接调用Det[]函数计算计算矩阵条件数:第一步:求出矩阵的逆矩阵第二步:分别计算矩阵极其逆的无穷范数,一范数和二范数第三步:求解矩阵的条件数Cond(A)∞=||A-1||∞*||A||∞Cond(A)1=||A-1||1*||A||1Cond(A)2=||A-1||2*||A||2=(λmax(A的转置*A)/λmin(A的转置*A))1/2计算机求解第一步:消元对k=1,2,3,……n,进行:步骤1:选主元(第k列中第k个至第n个元素中绝对值较大者)步骤2:将主元所在行与第k行交换步骤3:消元第二步:回代求解流程图如下:k=1,2,……,ni=k+1,k+2,……,nlik =aik/akk得到aikj=k+1,k+2,……,n+1 a ij-a ik*a kj得到a ij三、算例、应用实例用列主元消去法解线性方程组Ax=b⑴ 3.10x1+ 6.03x2+1.99x3=11.27x1+ 4.16x2-1.23x3= 1 ;0.983x1-4.81x2+ 9.34x3=1⑵ 3.00x1+ 6.03x2+ 1.99x3=11.27x1+ 4.16x2-1.23 x3 = 1.0.990x1 -4.81x2+9.34 x3=1分别输出A ,b ,detA,解向量x,⑴中A的条件数。
高斯列主元消去法
问题提出:采用高斯列主元消去法解线性方程组。
算法(公式)推导:高斯顺序消去法有一个最大的缺点就是一旦对角元素为0,就进行不下去了,为了解决这个问题就有了高斯主元消去法。
如果在高斯顺序消去法消去过程进行到第i 步时,先选取a ri ()n r i ≤≤中(即第i 列)绝对值最大的元素,设为第j 行的元素aji ,然后将第i+1行至第n 行中的每一行减去第i 行乘以ii kj a a (k 代表行号),依次进行消元,这样得到的算法叫高斯按列主元消去法。
高斯按列主元消去法的算法步骤介绍如下:1. 将方程组写成以下的增广矩阵的形式: 432144434241343332312423222114131211b b b b a a a a a a a a a a a a a a a a 2. 对k=1,2,3,…..,n-1,令∑==nk s sk pk a a max ,交换增广矩阵的第k 行与第p 行;对j=k+1,K+2,……..,n,计算*km jkjm jm kk a a a a a =-(m=k,k+1,....n)kk jk k j j a a b b b *-=算法结束。
3. 在MATLABE 中编程实现的高斯按列主元消去法函数为:GaussXQLineMain功能:高斯按列主元消去法求线性方程组Ax=b 的解调用格式:[x,XA]=GaussXQLineMain(A,b)其中,A :线性方程组的系数矩阵;B:线性方程组中的常数向量;x:线性方程组的解:XA:消元后的系数矩阵(可选的输出参数)。
高斯列主元消去法用MATLAB实现如下所示:4.其中用到上三角矩阵求解函数:在MATLABE中编程实现的上三角系数矩阵求解函数为:SolveUPTriangle 功能:求上三角系数矩阵的线性方程组Ax=b的解调用格式:x=SolveUpTriangel(A,b)其中,A :线性方程组的系数矩阵;b :线性方程组中的常数向量; X :线性方程组的解;上三角系数矩阵求解函数用MATLAB 实现如下所示:高斯按列主元消去法解线性方程组应用实例:用高斯按列主元消去法求解下列线性方程组的解。
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。
解线性方程组-高斯消去法列主元
6
1
3 3 1
1 3 1
15 15 6
A
0
b0
l21 12 18,.l31 1 18 ,消元得
18 0 0
3 1 1.1667
1 2.3333 0.9444
15
18
5 交换第2,3行 0
5.1667
0
1 2 4
1 3 1
6 5
11
A1
b1
1 第二次消元: l32 2 ,消元得 0
0
1 2 0
1 3 7
6 5
21
A 2
b
2
回代过
程: x3 21 7 3 , x2 5 3x3 2 2, x1 6 x2 x3 1 1。
例:
用顺序消去法求解方程组:
x1 x2 x3 6 x1 3x2 2x3 1
。
5x1 x2 4x3 19
1
解: A b 1
5
1 3 1
1 2 4
6 1 19
A0
b
0
1 第一次消元: l21 1, l31 5 ,消元得 0
对于i 2, 3, , n 做
li1 ai10 a110
: ai11 0
对于j 2, 3, , n 做
aij1
aij0
l
i
1a1
0
j
bi1 bi0 li1b10
计算流程
高斯主元素消失法
第二节高斯主元素消去法问题的提出:由高斯消去法知道,在消元过程中可能出现=0的情况, 这时消去法将无法进行;即使主元素≠0,但很小时,用其作除数,会导致其他元素数量级的严重增长和舍入误差的扩散, 最后也使得计算解不可靠。
引例求解方程组用4位浮点数进行计算。
解:方法1用高斯消去法求解。
其中计算解为:显然计算解是一个很坏的结果,不能作为方程的近似解。
方法2交换行,避免绝对值小的主元做除数。
得计算解为:x=(-0.4900,-0.05113,0.3678)T≈x*.这个例子告诉我们,在采用高斯消去法解方程组时,小主元可能产生麻烦,故应避免采用绝对值小的主元素a 。
对一般矩阵来说,最好每一步选取系数矩阵(或消元后的低价矩阵)中绝对值最大的元素作为主元素,以使高斯消去法具有较好的数值稳定性, 这就是全主元素消去法, 在选主元时要花费较多机器时间,目前主要使用的是列主元消去法。
本节主要介绍列主元消去法,并假定(2.1)的A∈R n×n为非奇异的。
1. 列主元素消去法设方程组(2.1)的增广矩阵为:首先在A的第一列中选取绝对值最大的元素作为主元素,例如:|ai1,1|= max |ai1|≠0,1≤i≤n然后交换B的第一行与第i1行,经第一次消元计算得(A|b)→(A(2)|b(2) )重复上述过程,设已完成第k-1步的选主元素,交换两行及消元计算,(A|b)约化为:(2. 2)其中A(k)的元素仍记为aij ,b(k)的元素仍记为bi。
第k步选主元素(在A(k)右下角方阵的第一列内选),即确定ik,使交换(A(k) |b(k) )第k行与ik列的元素,再进行消元计算,最后将原方程组化为(k=1,2…,n-1):回代求解2. 高斯-若当消去法高斯消去法始终是消去对角线下方的元素,现考察高斯消去法的一种修正,即消去对角线下方和上方的元素,这种方法称为高斯-若当(Gauss—Jordan)消去法。
通过选主元,消元等过程最终化为:说明:用高斯-若当方法将A约化为单位矩阵,计算解就在常数位置得到,因此用不着回代求解,用高斯-若当方法解方程组其计算量要比高斯消去法大,但用高斯—若当方法求一个矩阵的逆矩阵还是比较合适的。
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数值分析大作业--――(高斯列主元消去法求解线性方程组)课程名称:数值分析授课老师:宋国乡指导导师:丁振国学生:王伟伟学号:0425121523日期:2004/11/20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 ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭1nx x ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭=1nb b ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭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)1 a (1)21 a (1)22 . . . a (1)2n x 2 b (1)2. . . . . .. = .a (1)n-11 a (1)n-12 . . a (1)n-1n x n-1b (1)n-1 a (1)n1 a (1)n2 . . . a (1)nn x n b (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。
但是如前面我们所提到的,存在的问题。
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。
他的特点是:每次在系数矩阵中依次按列在主对角线及以下的元素中,选取绝对值最大的元素作为主元,将她调到主对角线上,然后用它消去主对角线以下的元素,最后化为同解的上三角形方程组去求解。
由于列主元法相对高斯消元法来说就增加了选主元操作,其他的求解步骤是一样的。
四、程序流程图程序的名称为:zealous.cpp1. 程序的结构如下:线性方程组系数矩阵的输入函数用户查看矩阵系数的函数高斯主元素消去法的实现找主元素并换行的函数主元素消去法后续个行中此列的元素使之为0的函数回代求出结果的函数回代求解,并输出结果的函数回代过程结果输出高斯列主元消去法程序只能最大输入60行60列的系数矩阵。
2.程序要用到的函数(1、)matrix_getElement(array,n,m);此函数的作用是获得用户输入的线性方程组的系数矩阵。
(2、)matrix_outputElement(array,n,m);此函数的作用是显示用户输入的矩阵。
(3、)selectMaxElement(array,n,m,row );此函数的作用是选择主元素,并把此时对角线上的那列元素与主元素行交换。
(4、)GAUSSProcess(array, n, m, row);此函数的作用是用主元素列进行高斯消元,把此行以后所有的行的,此列的元素变为0。
(5、)GAUSSProcess_result(array, n,m);此函数的作用是显示经过高斯消元后的矩阵,此时的系数矩阵为一个上下三角矩阵。
(6、)GAUSSCalculate_result(array, n, m);此函数的作用是对已经消元好的矩阵,进行回代求解。
并将结果输出。
六、程序代码//--------------------------***************高斯列消去法*****#include<stdio.h>#include<math.h>#include<iostream.h>#include <iomanip.h>const int N=60;//最大const int M=61;//60列,再加上等号右边的一列值//------------------------------输入要计算方程组的矩阵----------- void matrix_getElement(double ARRAY[N][M],int n, int m){for(int i=0;i<n;i++){cout<<"请您输入第"<<"\t"<<(i+1)<<"\t"<<"row:"<<endl;for(int j=0;j<m;j++){cin>>ARRAY[i][j];}}return;}//----------------------------------------------------------//---------------输出用户刚才用户输入的矩阵,以便用户检测是否输入正确void matrix_outputElement(double ARRAY[N][M], int n, int m){cout<<"your have input the matrix as fllows:\n";for(int i=0; i<n;i++){for(int j=0;j<m;j++){cout<<ARRAY[i][j]<< "\t"<< "\t";}cout<<endl<<endl;}}//-------------------------------------------------------//---------------------选择主元素,并把主元行与对角线上的那一行交换void selectMaxElement(double ARRAY[N][M],int n, int m, int line ) {double max=0;double t=0;int j=0;int i=line;max=ARRAY[line][line];for(i=line+1;i<n;i++){if( fabs(ARRAY[i][line]) > fabs(max) ){ max=ARRAY[i][line];j=i;}}if(j>line){for(i=0;i<m;i++){t=ARRAY[j][i];ARRAY[j][i]=ARRAY[line][i];ARRAY[line][i]=t;}}}//--------------------------------------------------------//------------------------用对角线上的元素消去后续行中此列的元素void GAUSSProcess(double ARRAY[N][M], int n, int m, int row) {double ROW1[M];for(int t=0;t<(m-row);t++){ROW1[t]=ARRAY[row][row+t];}for(int j=(row+1); j < n; j++){double ROW_CHANGE[M];for(int r=0;r<(m-row);r++){double mainElement=ROW1[0];if( fabs(mainElement) < 1e-7){cout << "Single! press any key return...\n";getchar();return;}ROW_CHANGE[r]=ROW1[r]*ARRAY[j][row]/ROW1[0];}for(int h=0; h<(m-row); h++){ARRAY[j][h+row] = ARRAY[j][h+row]-ROW_CHANGE[h];}}}//--------------------------------------------------------//--------------------------用回代的方法求出线性方程组的解----------- void GAUSSCalculate_result(double ARRAY[N][M], int n, int m){double a[N];a[n-1]=ARRAY[n-1][m-1]/ARRAY[n-1][n-1];for(int p=n-2; p>=0; p--){for(int q=n-1; q>p; q--){ARRAY[p][m-1]=ARRAY[p][m-1] - ARRAY[p][q]*a[q];}a[p] = ARRAY[q][m-1]/ARRAY[p][p];}cout<<"-------------------------the final result as follows------------------:\n";for(int e=0; e<n; e++){cout<< "x"<< e+1 << "=" << a[e] << endl;}}//------------------输出经过高斯消去法处理后得到的矩阵------------ void GAUSSProcess_result(double ARRAY[N][M], int n, int m) {cout<<"您输入的矩阵经过高斯消去法处理后得到如下形式:\n";for(int i=0; i<n;i++){for(int j=0;j<m;j++){cout<<ARRAY[i][j]<<"\t"<<"\t";}cout<<endl<<endl;}}//--------------------------------------------------------//--------------------------------main函数----------------------- void main(){double array[N][M];cout<<"请输入您要运算的矩阵的大小!\n";int n=0, m=0;cout<<"请输入您要运算的矩阵的行数:";cin>>n;cout<<"请输入您要运算的矩阵的列数:";cin>>m;cout<<"您所输入的行为:"<<n<<" "<<"您所输入的列为:"<<m<<endl;matrix_getElement(array,n,m); //获得矩阵的元素matrix_outputElement(array,n,m); //显示输入的矩阵for(int row=0; row<n; row++) //高斯消元法的主体{selectMaxElement(array,n,m,row );GAUSSProcess(array, n, m, row);}GAUSSProcess_result(array, n,m); //显示消元后的矩阵GAUSSCalculate_result(array,n,m); //回代求解并显示解结果cout << "This is the end!";}//--------------------------------------------------------七、实例本程序可以自己选择在60个未知数的方程组,可以自己选择线性方程组的行数和列数。