线性方程组的数值解法与比较论文.doc
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1、目 录1 引言12 线性方程组的相关概念13 讨论线性方程组的数值解法23.1 高斯消元法解线性方程组23.1.1 高斯顺序消元法23.1.2 高斯列主元素消元法63.2 矩阵三角分解法解线性方程组93.2.1 直接三角分解法93.2.2 追赶法124 总结16参考文献17致谢18线性方程组的数值解法与比较摘要:本文给出了线性方程组数值解法的几种直接求解方法,探讨这些方法的主要思想,具体解法以及它们各自的特点,针对几种解法对于不同条件下的线性方程组的求解,进行了一定的分析,并对其加以比较,以此来促进对线性方程组数值解法的理解.关键词:线性方程组;高斯消元法;直接三角分法;追赶法 The num
2、erical solution and compared of linear equationsAbstract: This paper gives several direct solving methods of linear equations nume- rically, probing into the main ideas, the specific method and their respective conclu- sions.According to several solutions to different conditions of linear equations
3、of the solution, this paper analyzes and compares in order to promote the understanding of linear equations numerically.Key word: linear equations; Gaussian elimination; direct triangle points method; Chase-after method 1 引言线性方程组是最简单也是最重要的一类代数方程组.在实际生活中,存在大量的解线性方程组的问题,很多数值方法到最后都会涉及到线性方程组的求解问题.它的数值解法
4、不仅在实际问题中起到重要的作用,而且在计算数学中更是占有重要的地位.针对我们所学习的现有的中小型线性方程组,直接法就可以直接简明的对其进行求解.我们所运用的求解线性方程组的直接法,通常包括高斯消元法中的高斯顺序消元法与高斯列主消元法,以及矩阵三角分解法中的直接三角分解法与追赶法.本文通过探讨这几种求解方法的思想,解法与结论,对其加以分析并进行了相应的比较. 2 线性方程组的相关概念一 线性方程组的一般形式含个方程,个未知量的线性方程组的一般形式为: 其中为未知量, 和为常数; 称为型线性方程组如果,则称方程组为齐次线性方程组如果存在,则称方程组为非齐次线性方程组例:型线性方程组的一般形式为:
5、其中每一个方程都表示平面上一条直线,一个型线性方程组中两直线在平面上的位置有下列三种情况:(1)两直线相交于一点,则交点就是方程组的唯一解; (2)平行,则该方程组无解;(3)重合,则直线上任何一个点都是方程组的解. 例:型齐次线性方程组的一般形式为: 其中每一个方程都表示一个以向量为法向量,过点的平面,其解是一个与平行.,均正交的向量.(1)若,不共面,则方程组只有零解;(2)若,共面但不共线,则垂直于 ,的向量均是解,这些解彼此平行;(3)若,共线,则以为法向量的平面是所有向量,都是解.即解向量组成一个平面. 定义1.1: 设有型线性方程组(I)和型线性方程组(II),如果(I)和(II)
6、的解向量集合相等,则称(I)和(II)为等价的线性方程组. 齐次线性方程组可以看成是非齐次线性方程组常数列均0的情形,因而对于非齐次线性方程适用的结论对齐次方程也是适用的. 3 讨论线性方程组的数值解法设有n元线性方程组 或 其中 设系行列式,则方程组有唯一解. 直接法解线性方程组:如果不计运算过程的舍入误差,经过有限次运算后可得到方程组的精确解的方法. 3.1 高斯消元法解线性方程组 3.1.1 高斯顺序消元法写出方程组的增广矩阵,并记, 若,则施行第一次消元:对计算 原增广矩阵被变换成: 将这一过程继续下去.第步的计算过程为若,则施行第一次消元: 对 计算 原增广矩阵被变换成 若所有的,则
7、经过n-1次消元得到: 以为增广矩阵的上三角线性方程组 与原方程组是同解方程组.回代过程就是由方程组的最后一个方程解出,然后通过逐步回代,依次求 . 具体算法为 例1 用顺序Gauss消去法解以下线性方程组 解:用增广矩阵表示法求解: 消元过程 回代过程 同解方程组为 程序为:#include #include #define N 4 /* N 为方程组系数矩阵的阶数 */int Gauss(float aNN,float bN) int i,j,k,flag=1; float t; for(i=0;iN-1;i+) if(aii=0) flag=0; break; else for(j=i+
8、1;jN;j+) /*消元过程开始*/ t=-aji/aii; bj=bj+t*bi; for(k=i;kN;k+) ajk=ajk+t*aik; return(flag); void zg_matric(float aNN,float bN) /* 输出增广矩阵 */ int i,j; for(i=0;iN;i+) for(j=0;j=0;i-) xi=bi; for(j=i+1;jN;j+) xi=xi-aij*xj; xi=xi/aii; for(i=0;iN;i+) /* 输出方程组的解 */ printf( x%d=%11.7fn,i+1,xi); ;运行结果截图为: 3.1.2 高
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