Wyniki wyszukiwana dla hasla 11809 P5040276 P5040289 Przykład 2 (kontynuacja) r 2 3 13 3 20 3 0 0 1 ‘ ■ “3 -2 1 A&P5040290 johljfuj jPhtbabij JprobabM laftemanj j PlotAmfl iJpatarJM 4atistji_pr2.m * ! sUtist_hjjr.mP5040291 Koszt obliczeń. Macierze dominujące przekątniowo Przez działania długie będziemy rozumieć pP5040293 I0.b000 000000*00000; Układy trójprzekątniowe Rozważmy układ o macierzy A trójprzekątniowejP5040295 30*00! Podstawienia wstecz dokonuje sie w następujący sposób: bn/dn, xn~- P5040296 Dla x = (Xi, x2 Normy wektorów i macierzy xn)T będziemy głównie korzystać z norm Mi i=1 / &P5040297 >•600000 Normy wektorów i macierzy Normy macierzowe indukowane przez normy*{ 1 )—{13) daP5040298 Wskaźnik uwarunkowania Przykład 3 Jeśli zamiast A~1 mamy jej przybliżenie 6, to’jak zaburze49332 P5040284 Rozważmy układ równoważny poprzedniemu i zastosowaną do niego eliminację Gaussa w znaP5040260 Alternatywnie możemy dla macierzy użyć [i, j] = find(A) aby otrzymać wektory i i j zawierajP5040264 >> iseąual (il, i2) ans = 1 »13 = [12 41; y (13) ans = 12-3Dodawanie i mnożenie możnaP5040270 if x > O, x=sqrt(x); end Jeśli chcemy wykonać inne polecenia w przypadku gdy wyrażeni faP5040273 Pętla for, której doświadczony programista starając się aby program był zwarty i szybki uniP5040278 Zatem Zauważmy, że w Matlabie nie ma pętli typu: “repeat-untiP poprzedni przykład możemy zaP5040281 Znaczenie elementów głównych Rozważmy dwa proste liniowe układy równań ■ o r *1 * 1P5040285 Wprowadza się wektor permutacji (p-i, p&,..., Pn-1) otrzymany poprzez permutację wektorP5040293 I0.b000 000000*00000; Układy trójprzekątniowe Rozważmy układ o macierzy A trójprzekątniowejP5040296 Dla x = (Xi, x2 Normy wektorów i macierzy xn)T będziemy głównie korzystać z norm Mi i=1 / &P5040297 >•600000 Normy wektorów i macierzy Normy macierzowe indukowane przez normy*{ 1 )—{13) da51471 P5040275 Pętla while ma postać while wyrażenie polecenia end Polecenia są wykonywane tak Wybierz strone: [
1 ] [
3 ]
