MN MiBM zaoczne wyklad 1 uklady rownan

background image

Wykład 1

Operacje macierzowe

oraz

metody rozwiązywania układów równań

Metody Numeryczne

Wykład 1/1

dr inż. Mirosław Dziewoński

e-mail:

miroslaw.dziewonski@polsl.pl

Pok. 151

background image

Metody Numeryczne

Wykład 1/2

Podręcznik:

Ewa Majchrzak, Bohdan Mochnacki

„Metody numeryczne.

Podstawy teoretyczne,

aspekty praktyczne i algorytmy”

Treść wykładów oraz dodatkowe informacje:

www.kwmimkm.polsl.pl

background image

Wykład 1/3

Wykład 1/

Warunki zaliczenia

Wykład 1/3

Zaliczenie z przedmiotu:
Ocena końcowa z przedmiotu metody numeryczne jest

średnią

ważoną

oceny z kartkówek

i

oceny z laboratorium

(50% kartkówki,

50% laboratorium).

Wszystkie oceny (z laboratorium i z kartkówek) muszą być

pozytywne

(min. 2,86)

Obecność

na zajęciach laboratoryjnych

jest obowiązkowa

.

background image

Wykład 1/4

Metody numeryczne

są jedną z dziedzin

matematyki stosowanej

.

Metody numeryczne

mają ogromne zastosowanie w praktyce

inżynierskiej, w szczególności w czasie tworzenia programów

komputerowych mających na celu przeprowadzanie

obliczeń

matematycznych.

Znajomość metod numerycznych umożliwia nam nie tylko

odpowiedzieć na pytanie

:

„Jaki jest wynik?”,

ale również

pozwala na udzielenie odpowiedzi:

„W jaki sposób wynik został

osiągnięty oraz czy uzyskany wynik jest wiarygodny?”

Czym są metody numeryczne?

background image

Wykład 1/5

Operacje macierzowe

Metody rozwiązywania układów równań liniowych

Aproksymacja funkcji jednej zmiennej

Interpolacja funkcji

Całkowanie numeryczne

Metody rozwiązywania równań liniowych

Tematyka wykładów

Tematami kolejnych wykładów

w ramach przedmiotu

„Metody numeryczne” będą:

background image

Wykład 1/6

Operacje macierzowe

background image

Wykład 1/7

Operacje macierzowe

Podstawowe operacje macierzowe:

Dodawanie i odejmowanie macierzy

Mnożenie macierzy

Obliczanie wyznacznika macierzy

Odwracanie macierzy

background image

Wykład 1/8

Mnożenie macierzy

Rozważamy dwie macierze A

[m,

n] i B

[n,

k]:

1,1

1,2

1,

1,1

1,2

1,

2,1

2,2

2,

2,1

2,2

2,

,1

,2

,

,1

,2

,

,

n

k

n

k

m

m

m n

n

n

n k

a

a

a

b

b

b

a

a

a

b

b

b

a

a

a

b

b

b

A

B

Iloczyn macierzy

C = A

B

obliczymy następująco:

,

,

,

1

1, 2,

,

1, 2,

n

i j

i s s j

s

c

a b

i

m

j

k

background image

Wykład 1/9

Odwracanie macierzy

Bierzemy po uwagę macierz kwadratową

A

o wymiarach

n

×

n

1,1

1,2

1,

2,1

2,2

2,

,1

,2

,

n

n

n

n

n n

a

a

a

a

a

a

a

a

a

A

background image

Wykład 1/10

Odwracanie macierzy

1,1

1,2

1,

2,1

2,2

2,

,1

,2

,

1

0

0

0

1

0

0

0

1

n

n

n

n

n n

a

a

a

a

a

a

a

a

a

E

A

B

Tworzymy macierz

B

rozbudowując macierz

A

o macierz jednostkową

E

background image

Wykład 1/11

Odwracanie macierzy

1

1,1

1,2

1,

2,1

2,2

2,

,1

,2

,

ˆ

ˆ

ˆ

1

0

0

ˆ

ˆ

ˆ

0

1

0

ˆ

ˆ

ˆ

0

0

1

n

n

n

n

n n

a

a

a

a

a

a

a

a

a

E

A

B

Aby uzyskać macierz odwrotną musimy tak przekształcać macierz

B

by w miejsce podmacierzy

A

otrzymać macierz jednostkową. Po

takich przekształceniach w miejscu macierzy

E

otrzymamy macierz

odwrotną

A

1

.

background image

Wykład 1/12

Odwracanie macierzy

7

2

3

0

 

A

Znaleźć macierz odwrotną do macierzy:

Tworzymy macierz B:

7

2

1

0

3

0

0

1

 

B

background image

Wykład 1/13

Odwracanie macierzy

Elementy pierwszego wiersza dzielimy przez 7, a następnie mnożymy

razy 3 i odejmujemy od wiersza drugiego:

7

2

1

0

1

2 / 7 1/ 7

0

1

2 / 7

1/ 7

0

3

0

0

1

3

0

0

1

0

6 / 7

3/ 7

1

B

W drugim kroku elementy wiersza drugiego dzielimy przez

6/7, a

następnie mnożymy razy 2/7 i odejmujemy od wiersza pierwszego:

2

1

2

1

1

1

0

1

0

1

0

0

7

7

7

7

3

6

3

1

7

1

7

0

1

0

1

0

1

7

7

2

6

2

6

B

background image

Wykład 1/14

Odwracanie macierzy

Macierz odwrotna do A jest następująca

1

1

0

3

1

7

2

6

 

A

Szczegółowy algorytm znajdziemy w literaturze!

background image

Wykład 1/15

Rozwiązywanie układów

równań liniowych

background image

Metody rozwiązywania układów równań

Metody rozwiązywania układów równań liniowych można podzielić na

dwie grupy:

Metody dokładne

metoda dla macierzy jednoprzekątniowej

metoda dla macierzy trójkątnej

metoda Thomasa

metoda eliminacji Gaussa

Metody iteracyjne

metoda iteracji prostej

metoda Gaussa – Seidla

metoda nadrelaksacji

Wykład 1/16

background image

Metody rozwiązywania układów równań

Wykład 1/17

Rozpatruje się układ

n

- równań liniowych zawierających

n

– niewiadomych

11 1

12

2

1

1

21 1

22

2

2

2

1 1

2

2

...

...

.............................................

...

n

n

n

n

n

n

nn

n

n

a x

a x

a x

b

a x

a x

a x

b

a x

a x

a x

b

który można zapisać w postaci macierzowej

 

A X

B

background image

Metody rozwiązywania układów równań

Wykład 1/18

11

12

1

1

1

21

22

2

2

2

1

2

...

...

...................

...

n

n

n

n

n

n

nn

a a

a

x

b

a a

a

x

b

x

b

a a

a

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

X

B

Układ równań posiada

jedno rozwiązanie

wtedy i tylko wtedy gdy jest

oznaczony

, tzn. że

macierz główna układu równań A nie jest osobliwa

(wyznacznik z tej macierzy jest różny od zera).

1

X

A

B

background image

Układ równań z elementami na głównej przekątnej macierzy A

Wykład 1/19

Układ równań, w którym tylko główna przekątna macierzy A posiada

elementy niezerowe:

11 1

1

22

2

2

...

...

nn

n

n

a x

b

a x

b

a x

b

rozwiązuje się „natychmiastowo”:

,

0,

1, 2,...,

i

i

ii

ii

b

x

a

i

n

a

background image

Trójkątny układ równań

Wykład 1/20

Jeżeli układ równań ma następującą postać:

nazywamy go

układem trójkątnym

.

11 1

12

2

1

1

22

2

2

2

...

...

...

...

n

n

n

n

nn

n

n

a x

a x

a x

b

a x

a x

b

a x

b

background image

Trójkątny układ równań

Wykład 1/21

Rozwiązanie takiego układu jest stosunkowo proste. Z ostatniego równania
wyznaczamy

x

i

, z przedostatniego

x

i-1

itd.:

1

,

1,

2, ... ,1

n

n

n n

n

i

i s

s

s i

i

i i

b

x

a

b

a

x

x

i

n

n

a

 

 

przy założeniu, że

0 ,

1, 2, ... ,

i i

a

i

n

background image

Trójkątny układ równań

Wykład 1/22

Przykład 1:

Rozwiązać następujący układ równań

1

2

3

2

3

3

2

8

2

1

2

6

x

x

x

x

x

x

background image

Trójkątny układ równań

Wykład 1/23

Macierz główna układu i wektor wyrazów wolnych mają postać

1

2

1

8

0

2

1

1

0

0

2

6

 

 

 

 

 

A

B

Z ostatniego równania wyznaczamy

3

3

33

6

3

2

b

x

a

 

background image

Trójkątny układ równań

Wykład 1/24

a następnie

2

23

3

2

2 2

1 ( 1) 3

2

2

b

a

x

x

a

  

1

12

2

13

3

1

11

8 2 2 1 3

1

1

b

a

x

a

x

x

a

 

   

background image

Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 4/25

Układ równań liniowych

11 1

12

2

1

1

21 1

22

2

2

2

1 1

2

2

...

...

.............................................

...

n

n

n

n

n

n

nn

n

n

a x

a x

a x

b

a x

a x

a x

b

a x

a x

a x

b

zapisuje się w postaci macierzy

C

, w której macierz główną

A

uzupełnia się

dodatkową kolumną zawierającą wektor wyrazów wolnych

B

.

background image

Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 4/26

czyli:

11

12

1

1,

1

11

12

1

1,

1

21

22

2

2,

1

21

22

2

2,

1

1

2

,

1

1

2

,

1

n

n

n

n

n

n

n

n

n

n

nn

n n

n

n

nn

n n

a

a

a

b

c

c

c

c

a

a

a

b

c

c

c

c

a

a

a

b

c

c

c

c





 

 





 





 

 





 

C

n

pierwszych kolumn stanowią elementy macierzy

A

n+1

kolumnę stanowią elementy wektora

B

background image

Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 4/27

Wariant podstawowy metody eliminacji Gaussa polega na przekształceniu
macierzy

C

, tak aby otrzymać równoważny układ równań, w którym

n

pierwszych kolumn macierzy

C

tworzyło macierz trójkątną, a następnie

rozwiązać ten układ równań odpowiednią metodą (przedstawioną

wcześniej).

background image

Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 4/28

W pierwszym kroku algorytmu odejmujemy pierwsze równanie pomnożone
przez

c

i1

/c

11

od

i

– tego równania (

i = 2, 3, ... , n

) i po wykonaniu obliczeń

otrzymujemy następujący układ równań:

11 1

12

2

13 3

1

1,

1

(1)

(1)

(1)

(1)

22

2

23

3

2

2,

1

(1)

(1)

(1)

(1)

32

2

33

3

3

3,

1

(1)

(1)

(1)

2

2

3

3

,

...

...

...

...................................................

...

n

n

n

n

n

n

n

n

n

n

n

nn

n

n n

c x

c x

c x

c x

c

c x

c x

c x

c

c x

c x

c x

c

c x

c x

c x

c

(1)

1

background image

Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 4/29

który odpowiada sprowadzeniu macierzy

C

do

C

1

11

12

13

1

1,

1

(1)

(1)

(1)

(1)

22

23

2

2,

1

(1)

(1)

(1)

(1)

32

33

3

3,

1

1

(1)

(1)

(1)

(1)

2

3

,

1

0

0

0

n

n

n

n

n

n

n

n

nn

n n

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c











C

za pomocą wzorów określających nowe współczynniki

1

(1)

1

11

2, 3, ... ,

2, 3, ... ,

1

i

i j

i j

j

c

c

c

c

i

n

j

n

c

dla

oraz

background image

Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 4/30

W drugim kroku odejmujemy drugie równanie pomnożone przez

c

i2

(1)

/c

22

(1)

od

i

– tego równania (

i = 3, 4, ... , n

) i po wykonaniu obliczeń otrzymujemy

kolejny układ równań:

11 1

12

2

13 3

1

1,

1

(1)

(1)

(1)

(1)

22

2

23

3

2

2,

1

(2)

(2)

(2)

33

3

3

3,

1

(2)

(2)

(2)

3

3

,

1

...

...

...

........................................

...

n

n

n

n

n

n

n

n

n

n

nn

n

n n

c x

c x

c x

c x

c

c x

c x

c x

c

c

x

c

x

c

c

x

c

x

c

background image

Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 4/31

który odpowiada sprowadzeniu macierzy

C

do

C

1

za pomocą wzorów określających nowe współczynniki

 

 

 

 

1
2

1

1

(2)

2

1

2 2

3, 4, ... ,

3, 4, ... ,

1

i

i j

i j

j

c

c

c

c

i

n

j

n

c

dla

oraz

11

12

13

1

1,

1

(1)

(1)

(1)

(1)

22

23

2

2,

1

(2)

(2)

(2)

33

3

3,

1

2

(2)

(2)

(2)

3

,

1

0

0

0

0

0

n

n

n

n

n

n

n

nn

n n

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c











C

background image

Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 4/32

Kontynuując takie postępowanie, po wykonaniu

n

kroków dochodzimy do

trójkątnego układu równań

11 1

12

2

13 3

1

1,

1

(1)

(1)

(1)

(1)

22

2

23

3

2

2,

1

(2)

(2)

(2)

33

3

3

3,

1

(

1)

(

1)

,

1

...

...

...

.......................................

n

n

n

n

n

n

n

n

n

n

n

n n

n

n n

c x

c x

c x

c x

c

c x

c x

c x

c

c

x

c

x

c

c

x

c

background image

Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 4/33

któremu odpowiada przekształcona macierz

C

n-1

11

12

13

1

1,

1

(1)

(1)

(1)

(1)

22

23

2

2,

1

(2)

(2)

(2)

33

3

3,

1

1

(

1)

(

1)

,

1

0

0

0

0

0

0

n

n

n

n

n

n

n

n

n

nn

n n

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c











C

Tak zbudowany układ równań rozwiązuje się przedstawioną wcześniej

metodą

dla

układów

trójkątnych

zakładając,

że

n

– pierwszych kolumn macierzy

C

n -1

stanowi

macierz

A

, a kolumna

n +1

jest wektorem

B

.

background image

Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 4/34

Przejście od układu równań liniowych do układu trójkątnego realizowane

jest zatem za pomocą następującego wzoru iteracyjnego:

(

1)

( )

(

1)

(

1)

(

1)

1 , 2 , ... ,

1

1 ,

2 , ... ,

,

1,

2, ... ,

1

s

i s

s

s

s

i j

i j

s j

s

s s

s

n

i

s

s

n

c

c

c

c

j

s

s

n

c

  

 

 

background image

Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 4/35

Przykład:

Rozwiązać następujący układ równań metodą eliminacji Gaussa

1

2

3

1

2

3

1

2

3

2

3

1

3

2

2

3

2

3

x

x

x

x

x

x

x

x

x

 

 

Macierz główna układu i wektor wyrazów wolnych mają postać:

2

1

3

3

2

1

1

3

2

A

1

2

3

 

 

  

 

 

B

background image

Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 4/36

Tworzymy macierz

C

2

1

3

1

3

2

1

2

1

3

2

3

C

Macierz główna układu i wektor wyrazów wolnych mają postać:

2

1

3

3

2

1

1

3

2

A

1

2

3

 

 

  

 

 

B

background image

Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 4/37

Obliczamy elementy macierzy

C

1

:

1

(1)

1

11

2,3

2,3, 4

i

i j

i j

j

c

c

c

c

i

j

c

dla

oraz

 

(1)

21

2 2

2 2

12

11

(1)

(1)

(1)

(1)

(1)

23

2 4

32

33

34

3

2

1

0.5

2

3.5

0.5

2.5

0.5

3.5

c

c

c

c

c

c

c

c

c

c

      

 

 

1

2

1

3

1

0

0.5

3.5

0.5

0

2.5

0.5 3.5

C

i otrzymujemy

:

background image

Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 4/38

Obliczamy elementy macierzy

C

2

i otrzymujemy

:

 

 

 

 

1
2

1

1

(2)

2

1

2 2

3

3, 4

i

i j

i j

j

c

c

c

c

i

j

c

dla

oraz

(2)

(2)

33

34

18,

6

c

c

 

2

2

1

3

1

0

0.5

3.5

0.5

0

0

18

6

C

background image

Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 4/39

Macierz

C

2

przedstawia teraz następujący trójkątny układ równań:

1

2

3

2

3

3

2

3

1

0.5

3.5

0.5

18

6

x

x

x

x

x

x

 



który można zapisać następująco:

2

1

3

0

0.5

3.5

0

0

18

A

1

0.5

6

B

  

background image

Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 4/40

3

3

33

6

1

18

3

b

x

a

 

2

23

3

2

2 2

1

7

1

1

2

2

3

1

1

3

2

b

a

x

x

a

 

 

 

 

 

1

12

2

13

3

1

11

1

1

1 ( 1) 1

3

2

3

3

1

2

3

b

a

x

a

x

x

a

  

  

 

background image

Metoda Thomasa

Wykład 1/41

Algorytm Thomasa (zwany metodą progonki) stosowany jest między innymi

dla trójprzekątniowego układu równań:

1

1

1

1

2

2

2

2

2

3

3

3

3

3

1

1

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

.

.

.

.

.

.

.

.

.

0

0

0

0

0

0

0

0

0

n

n

n

n

n

n

n

n

n

b

c

x

d

a

b

c

x

d

a

b

c

x

d

a

b

c

x

d

a

b

x

d

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

który można zapisać również w następujący sposób

1

1

1

,

0,

0,

1, 2, ... ,

i

i

i

i

i

i

i

n

a x

b x

c x

d

a

c

i

n

background image

Metoda Thomasa

Wykład 1/42

Rozwiązanie tego układu równań poszukuje się w postaci

lub inaczej zapisując

1

i

i

i

i

x

x

1

1

1

i

i

i

i

x

x

gdzie

i

i

i

są nieznanymi współczynnikami.

background image

Metoda Thomasa

Wykład 1/43

Po podstawieniu

do

i uporządkowaniu otrzymujemy:

1

i

i

i

i

i

c

a

b

 

1

1

i

i

i

i

i

i

i

d

a

a

b

background image

Metoda Thomasa

Wykład 1/44

Z danych przedstawionych w równaniu

można wyznaczyć wartości

początkowe (dla

i = 1

)

1

1

1

1

1

1

,

c

d

b

b

 

oraz wartość ostatniej niewiadomej (dla

i = n

)

1

1

n

n

n

n

n

n

n

n

d

a

x

a

b

Po wyznaczeniu wartości

x

n

kolejne niewiadome obliczamy z równania

dla

i = n-1, n-2, ... , 1

background image

Metoda Thomasa

Wykład 14/45

Rozwiązać następujący układ równań metodą Thomasa

Przykład 3:

1

2

1

2

3

2

3

4

3

4

5

4

5

3

1

2

2

2

3

2

4

3

5

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

 



 



Rozwiązać następujący układ równań metodą Thomasa

background image

Metoda Thomasa

Wykład 1/46

Macierz główną układu i wektor wyrazów wolnych można zapisać

następująco:

1

3

0

0

0

1

1

2

1

0

0

2

0

1

2

1

0

3

0

0

1

2

1

4

0

0

0

3

1

5

 

 

 

 

 

 

 

 

A

D

Obliczamy wartości początkowe współczynników

1

1

1

1

1

1

3 ,

1

c

d

b

b

 

 

background image

Metoda Thomasa

Wykład 1/47

Następnie wyznaczamy pozostałe wartości współczynników dla

i = 2, ..., n

1

1

1

,

i

i

i

i

i

i

i

i

i

i

i

i

c

d

a

a

b

a

b

 

3

1

1

1

0.333

1.333

0.6

1.6

0

0.25

background image

Metoda Thomasa

Wykład 1/48

Obliczamy wartość ostatniej niewiadomej

x

n

5

0.25

n

n

x

x

 

oraz pozostałe wartości niewiadomych

i = n-1, n-2, ... , 1

:

1

i

i

i

i

x

x

1.75

0.25

0.75

1.75

0.25

x

 


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
MN MiBM zaoczne wyklad 2 aproksymacja, interpolacja
Układy równań MN 2
Wyklad Nr 1 UKLADY ROWNAN LINIOWYCH
układy równań liniowych wykład 1
Zaoczny I Wyklad 3
Zestaw 12 Macierz odwrotna, układy równań liniowych
lab8 1 uklady rownan liniowych
Budownictwo Ogolne I zaoczne wyklad 5 sciany b
MiBM semestr 3 wyklad 2 id 2985 Nieznany
Budownictwo Ogolne I zaoczne wyklad 1 wprowadzenie b
macierze i układy równań zadania godsys62u2gplwzfucb2g522gfp5inatbntr3ka GODSYS62U2GPLWZFUCB2G522G
Audyt 2012 zaoczne wyklad 4 id Nieznany (2)
Budownictwo Ogolne II zaoczne wyklad 10 Pokrycia dachowe
Układy równań liniowych
Laboratorium 2 Uklady rownan
Zaoczni wykład 2011, Kulturoznawstwo UAM, Ochrona właśności intelektualnej
Budownictwo Ogolne I zaoczne wyklad 4 fundamenty
11 uklady rownanid 12258 Nieznany (2)

więcej podobnych podstron