Metody Gaussa i Jacobiego


Overview

metoda Gaussa
metody iteracyjne
zad. dom.
Arkusz6


Sheet 1: metoda Gaussa

4x1 + x2 + x3 = 9

Ita: dzielimy pierwsze równanie przez współczynnik przy x1 x1 + 0,25x2 + 0,25x3 = 2,25
x1 + 2x2 + x3 = 8




0,5x1 + x2 + 4x3 = 14,5

Ita: do drugiego równania mnożymy razy współczynnik przy x1 ze znakiem - (-)x1 - 0,25x2 - 0,25x3 = -2,25



x1 + 2x2 + x3 = 8



Ita: odejmujemy 2 - 0,25 1 - 0,25 8 - 2,25 1,75x2 + 0,75x3 = 5,75









Ita: do trzeciego równania mnożymy razy współczynnik przy x1 ze znakiem - (-)0,5x1 - 0,125x2 - 0,125x3 = -1,125



0,5x1 + x2 + 4x3 = 14,5



Ita: odejmujemy 1-0,125 4-0,125 14,5-1,125 0,875x2 + 3,875x3 = 13,375






Ita: pierwsze równanie 1,75x2 + 0,75x3 = 5,75



Ita: drugie równanie 0,875x2 + 3,875x3 = 13,375








Ita: dzielenie pierwszego równania przez 1,75 x2 + 0,428x3 = 3,286









Ita: 0,428*(-0,875) 3,328 * (-0,875) (-)0,875x2 - 0,3745x3 = -2,875


0,875x2 + 3,875x3 =13,375


3,5005x3 = 10,5









x3 = 2,999





Sheet 2: metody iteracyjne

metoda Jacobiego









































AX = P X i P - wektory kolumnowe

















Ita: kolejne przybliżenia kolejnych wektorów równania X(0) -> X(1) -> X(2)









































4x1 + x2 = 1


przybliżenie startowe





4 1 0 0 0





x1 + 2x2 - x3 = 2



0




1 2 -1 0 0





x2 + 4x3 + 2x4 = 1



0




0 1 4 2 0





x3 + 6x4 + x5 = 2


X(0) 0




0 0 1 6 1





2x4 + 8x5 = 1



0




0 0 0 2 8










0















przepisujemy równanie obliczając x1, które zostaje po lewej, reszta równań przechodzi na prawo









0.280882352941176 -0.123529411764706 -0.033823529411765 0.011764705882353 -0.001470588235294
1
0.0221












-0.123529411764706 0.494117647058824 0.135294117647059 -0.047058823529412 0.005882352941176
2
0.9118

x1 = 1/4 (1 - x2)


0.25




0.033823529411765 -0.135294117647059 0.236764705882353 -0.082352941176471 0.010294117647059 x 1 = -0.1544 = X(10)
x2 = 1/2 (2 - x1 + x3)


1




-0.005882352941176 0.023529411764706 -0.041176470588235 0.188235294117647 -0.023529411764706
2
0.3529

x3 = 1/4 (1 -x2 - 2x4)

Ita: podstawiamy zerowe przybliżenie (X(0)) czyli same zera X(1) 0.25




0.001470588235294 -0.005882352941176 0.010294117647059 -0.047058823529412 0.130882352941176
1
0.0368

x4 = 1/6 (2 - x3 - x5)


0.333















x5 = 1/8 (1 - 2x4)


0.125





































X(0) X(1) X(2) X(3) X(4) X(5) X(6) X(7) X(8) X(9) X(10)










0.0000 0.2500 0.0000 0.0000 0.0208 0.0169 0.0221 0.0216 0.0221 0.0221 0.0221










0.0000 1.0000 1.0000 0.9167 0.9323 0.9115 0.9134 0.9117 0.9118 0.9118 0.9117










0.0000 0.2500 -0.1667 -0.1354 -0.1563 -0.1563 -0.1545 -0.1548 -0.1544 -0.1544 -0.1544










0.0000 0.3333 0.2708 0.3542 0.3464 0.3533 0.3530 0.3530 0.3530 0.3529 0.3529










0.0000 0.1250 0.0417 0.0573 0.0365 0.0384 0.0367 0.0368 0.0368 0.0367 0.0368
































0.2500 0.0000 -0.0208 0.0039 -0.0052 0.0005 -0.0004 0.0000 0.0000 0.0221











0.0000 0.0833 -0.0156 0.0208 -0.0020 0.0017 -0.0001 0.0000 0.0000 0.9117











0.4167 -0.0313 0.0208 0.0000 -0.0017 0.0003 -0.0004 0.0000 0.0000 -0.1544











0.0625 -0.0833 0.0078 -0.0069 0.0003 0.0000 0.0000 0.0001 0.0000 0.3529











0.0833 -0.0156 0.0208 -0.0020 0.0017 -0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 0.0368

































metoda Seidla









































4x1 + x2 = 1

przybliżenie startowe
















x1 + 2x2 - x3 = 2


0















x2 + 4x3 + 2x4 = 1


0















x3 + 6x4 + x5 = 2

X(0) 0















2x4 + 8x5 = 1


0




















0



























































x1 = 1/4 (1 - x2)


0.25















x2 = 1/2 (2 - x1 + x3)


1















x3 = 1/4 (1 -x2 - 2x4)

Ita: podstawiamy zerowe przybliżenie (X(0)) czyli same zera X(1) 0.25















x4 = 1/6 (2 - x3 - x5)


0.333















x5 = 1/8 (1 - 2x4)


0.125





































X(0) X(1) X(2) X(3) X(4) X(5) X(6)














0.000 0.250 0.188 0.203 0.199 0.200 0.200














0.000 0.875 1.344 1.570 1.686 1.743 1.771














0.000 0.031 -0.102 -0.092 -0.125 -0.123 -0.131














0.000 0.328 0.336 0.335 0.340 0.341 0.342














0.000 0.043 0.041 0.041 0.040 0.040 0.040





































0.063 -0.016 0.004 -0.001 0.000
















-0.469 -0.227 -0.115 -0.057 -0.029
















0.133 -0.010 0.034 -0.003 0.008
















-0.008 0.001 -0.006 0.000 -0.001
















0.002 0.000 0.001 0.000 0.000

















Sheet 3: zad. dom.

x1 + 2x2 - x3 = 2
4x1 + x2 = 1
x2 + 4x3 + 2x4 = 1
x3 + 6x4 + x5 = 2
2x4 + 8x5 = 1

Sheet 4: Arkusz6

ln(5x) - x = 0






















x f(x)





















0.1 -0.793147180559945





















0.2 -0.2


0.3 0.105465108108165

0.4 0.293147180559945

0.5 0.416290731874155

0.6 0.49861228866811

0.7 0.552762968495368

0.8 0.586294361119891

0.9 0.604077396776274

1 0.6094379124341

1.1 0.604748092238425

1.2 0.591759469228055

1.3 0.571802176901591

1.4 0.545910149055313

1.5 0.514903020542264

1.6 0.479441541679836

1.7 0.44006616349627

1.8 0.397224577336219

1.9 0.351291798606495

2 0.302585092994045

2.1 0.251375257163478

2.2 0.19789527279837

2.3 0.142347035369204

2.4 0.084906649788

2.5 0.025728644308255

2.6 -0.035050642538464

2.7 -0.097310314555617

2.8 -0.160942670384742

2.9 -0.225851350573472

3 -0.291949798897791

3.1 -0.3591599760748

3.2 -0.42741127776022





















3.3 -0.496639619093466





















3.4 -0.566786655943785





















3.5 -0.637799119070533





















3.6 -0.709628242103836





















3.7 -0.782229267915722





















3.8 -0.855561020833561





















3.9 -0.9295855344303





















4 -1.00426772644601





















4.1 -1.07957511385564





















4.2 -1.15547756227658





















4.3 -1.23194706486638





















4.4 -1.30895754664168





















4.5 -1.38648469078963





















4.6 -1.46450578407085





















4.7 -1.54299957884989





















4.8 -1.62194616965205





















4.9 -1.70132688244932





















5 -1.7811241751318






















Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
Metoda redukcji Gaussa – Jordana, Metody numeryczne Scilab
Metoda Jacobiego, Metody numeryczne Scilab
Metoda eleminacji Gaussa, Metody numeryczne Scilab
metoda el gaussa, sprawozdania PWR, metody numeryczne w5
T 3[1] METODY DIAGNOZOWANIA I ROZWIAZYWANIA PROBLEMOW
10 Metody otrzymywania zwierzat transgenicznychid 10950 ppt
metodyka 3
organizacja i metodyka pracy sluzby bhp
metodyka, metody proaktywne metodyka wf
epidemiologia metody,A Kusińska,K Mitręga,M Pałka,K Orszulik 3B
GMO metody wykrywania 2
Metody i cele badawcze w psychologii
E learning Współczesne metody nauczania
Tradycyjne metody nauczania w medycynie 2
Fwd dydaktyka, Metody alternatywne
FORMY I METODY REHABILITACJI(1)

więcej podobnych podstron