遵义门户网站,wordpress 个人中心,南京公司网站建立,怎么找一家公司的网站文章目录 一、基础理论1. 线性方程组2. Gauss消元法的详细步骤3. 注意事项 二、具体计算过程1. 用Gauss 消元法求A的LU分解#xff0c;并由此求解方程组 Ax ba. 将A进行LU分解。b. 使用LU分解求解方程组Axb 三、代码实现1. Python代码实现2. C语言代码实现 Gauss消元法#x… 文章目录 一、基础理论1. 线性方程组2. Gauss消元法的详细步骤3. 注意事项 二、具体计算过程1. 用Gauss 消元法求A的LU分解并由此求解方程组 Ax ba. 将A进行LU分解。b. 使用LU分解求解方程组Axb 三、代码实现1. Python代码实现2. C语言代码实现 Gauss消元法也称为高斯消元法或高斯-约当消元法是一种用于求解线性方程组的数值方法。它是由德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯在18世纪末发展起来的。 Gauss消元法的基本思想是通过一系列的行变换将线性方程组转化为一个上三角形的方程组然后通过回代过程求解方程组的解。 一、基础理论
1. 线性方程组 线性方程组是由一组线性方程组成的方程集合。每个线性方程都可以表示为形如 “a₁x₁ a₂x₂ … aₙxₙ b” 的形式其中 a₁, a₂, …, aₙ 是已知的常数x₁, x₂, …, xₙ 是未知的变量b 是已知的常数。方程中的每一项都是变量的一次幂与常数的乘积且没有乘法运算符连接变量。 线性方程组可以包含多个线性方程这些方程共同描述了一组变量的关系。解线性方程组就是找到满足所有方程的变量值使得所有方程都成立。解线性方程组的目标是找到一组变量的值使得方程组中的每个方程都得到满足。 线性方程组的解可以有多个或者没有解。如果存在至少一个满足所有方程的变量值组合那么方程组有解。如果不存在这样的变量值组合那么方程组无解。 解线性方程组的方法包括高斯消元法、矩阵法、克莱姆法则等。这些方法可以用于求解不同规模和形式的线性方程组。线性方程组在数学、物理、工程等领域中广泛应用用于描述和解决各种实际问题。
2. Gauss消元法的详细步骤
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在一起。选取第一个未知数的系数不为零的方程作为主元方程如果没有这样的方程则交换两行或者两列使得主元系数不为零。将主元方程的系数除以主元系数使主元系数变为1。用主元方程的系数乘以其他方程的主元系数并将得到的结果从相应的方程中减去以消除其他方程中的主元系数。重复步骤2到步骤4直到所有的未知数的系数都变为上三角形矩阵的形式。进行回代过程从最后一行开始依次求解每个未知数的值。回代的过程是通过将已知的未知数代入到方程中求解出未知数的值。
3. 注意事项
emps;emps;Gauss消元法的优点是可以精确地求解线性方程组适用于任意个数的未知数和方程在数值计算和科学工程领域有广泛的应用然而它也有一些限制和注意事项 如果方程组的系数矩阵是奇异的即行列式为零则无法使用Gauss消元法求解。 在进行消元过程中需要注意避免除以零的情况如果遇到主元系数为零的情况需要进行行交换或列交换。 如果方程组的系数矩阵很大消元的计算量会很大可能需要较长的计算时间。
二、具体计算过程
1. 用Gauss 消元法求A的LU分解并由此求解方程组 Ax b A [ [ 1 , 2 , 1 , − 2 ] , [ 2 , 5 , 3 , − 2 ] , [ − 2 , − 2 , 3 , 5 ] , [ 1 , 3 , 2 , 3 ] ] A[ [1, 2, 1, -2], [2, 5, 3, -2], [-2, -2, 3, 5], [1, 3, 2, 3] ] A[[1,2,1,−2],[2,5,3,−2],[−2,−2,3,5],[1,3,2,3]] b [ 2 , 8 , 4 , 9 ] b[ 2, 8, 4, 9 ] b[2,8,4,9]
a. 将A进行LU分解。 选取第一个未知数的系数不为零的方程作为主元方程即第1行第1列元素不为零因此选择第1行为主元方程。 将主元方程的系数除以主元系数即第1行的所有元素除以1得到
1 2 1 -2
2 5 3 -2
-2 -2 3 5
1 3 2 3用主元方程的系数乘以其他方程的主元系数并将得到的结果从相应的方程中减去以消除其他方程中的主元系数。对第2行、第3行和第4行进行消元操作
1 2 1 -2
0 1 1 2
0 4 4 1
0 1 1 5选择第二个未知数的系数不为零的方程作为主元方程即第2行第2列元素不为零因此选择第2行为主元方程。 将主元方程的系数除以主元系数即第2行的所有元素除以1得到
1 2 1 -2
0 1 1 2
0 4 4 1
0 1 1 5用主元方程的系数乘以其他方程的主元系数并将得到的结果从相应的方程中减去以消除其他方程中的主元系数。对第3行和第4行进行消元操作
1 2 1 -2
0 1 1 2
0 0 0 -7
0 0 0 3现在我们得到了上三角形矩阵U和下三角形矩阵L
U
1 2 1 -2
0 1 1 2
0 0 0 -7
0 0 0 3L
1 0 0 0
2 1 0 0
-2 -4 1 0
1 -1 -1 1b. 使用LU分解求解方程组Axb
首先根据LU分解我们可以得到Lyb其中y是一个新的未知向量。
1 0 0 0 | y1 2
2 1 0 0 | y2 8
-2 -4 1 0 | y3 4
1 -1 -1 1 | y4 9通过前向代入法我们可以求解出y的值
y1 2
y2 8 - 2y1 8 - 2(2) 4
y3 4 - 2y1 4y2 4 - 2(2) 4(4) 18
y4 9 - y1 y2 - y3 9 - 2 4 - 18 -7然后根据LU分解我们可以得到Uxy其中x是我们要求解的未知向量。
1 2 1 -2 | x1 y1
0 1 1 2 | x2 y2
0 0 0 -7 | x3 y3
0 0 0 3 | x4 y4通过回代法我们可以求解出x的值
x1 y1 2
x2 y2 - x1 4 - 2 2
x3 y3 / (-7) 18 / (-7) ≈ -2.571
x4 y4 / 3 (-7) / 3 ≈ -2.333因此方程组Axb的解为x [2, 2, -2.571, -2.333]。
三、代码实现
1. Python代码实现
import numpy as npA np.array([[1, 2, 1, -2],[2, 5, 3, -2],[-2, -2, 3, 5],[1, 3, 2, 3]])b np.array([2, 8, 4, 9])def gauss_elimination(A, b):n len(A)for i in range(n-1):for j in range(i1, n):factor A[j, i] / A[i, i]A[j, i:] - factor * A[i, i:]b[j] - factor * b[i]return A, bdef back_substitution(U, y):n len(U)x np.zeros(n)x[-1] y[-1] / U[-1, -1]for i in range(n-2, -1, -1):x[i] (y[i] - np.dot(U[i, i1:], x[i1:])) / U[i, i]return xdef solve_linear_equations(A, b):U, y gauss_elimination(A, b)x back_substitution(U, y)return xx solve_linear_equations(A, b)
print(Solution x:, x)2. C语言代码实现
