Cvičení z Numerických metod I - 12.týden

Podobné dokumenty
4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20

FP - SEMINÁŘ Z NUMERICKÉ MATEMATIKY. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

Aplikovaná numerická matematika - ANM

IB112 Základy matematiky

[1] LU rozklad A = L U

SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ALGEBRAICKÝCH ROVNIC

Soustavy lineárních rovnic

DRN: Soustavy linárních rovnic numericky, norma

Co je obsahem numerických metod?

Připomenutí co je to soustava lineárních rovnic

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení. October 2, 2008

D 11 D D n1. D 12 D D n2. D 1n D 2n... D nn

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:

4. LU rozklad a jeho numerická analýza

P 1 = P 1 1 = P 1, P 1 2 =

Lineární funkce, rovnice a nerovnice 4 lineární nerovnice

VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY

0.1 Úvod do lineární algebry

1 Determinanty a inverzní matice

Soustavy lineárních rovnic a determinanty

Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení

Matematika B101MA1, B101MA2

11. Soustava lineárních rovnic - adiční metoda

Determinanty. Determinanty. Přednáška MATEMATIKA č. 3. Jiří Neubauer

Matice. Modifikace matic eliminační metodou. α A = α a 2,1, α a 2,2,..., α a 2,n α a m,1, α a m,2,..., α a m,n

0 0 a 2,n. JACOBIOVA ITERAČNÍ METODA. Ax = b (D + L + U)x = b Dx = (L + U)x + b x = D 1 (L + U)x + D 1 b. (i) + T J

Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule.

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

Základy matematiky pro FEK

Determinant matice řádu 5 budeme počítat opakovaným použitím rozvoje determinantu podle vybraného řádku nebo sloupce. Aby byl náš výpočet

LINEÁRNÍ ROVNICE S ABSOLUTNÍ HODNOTOU

MASARYKOVA UNIVERZITA. Rozklady matic

Lineární algebra. Soustavy lineárních rovnic

Jedná se o soustavy ve tvaru A X = B, kde A je daná matice typu m n,

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ROVNIC

0.1 Úvod do lineární algebry

Výběr báze. u n. a 1 u 1

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno

Soustavy lineárních rovnic

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

a vlastních vektorů Příklad: Stanovte taková čísla λ, pro která má homogenní soustava Av = λv nenulové (A λ i I) v = 0.

Determinanty. Obsah. Aplikovaná matematika I. Pierre Simon de Laplace. Definice determinantu. Laplaceův rozvoj Vlastnosti determinantu.

2. Určete jádro KerL zobrazení L, tj. nalezněte alespoň jednu jeho bázi a určete jeho dimenzi.

Lineární (ne)závislost

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x).

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).

Cvičení 5 - Inverzní matice

1 Polynomiální interpolace

12. Determinanty. 12. Determinanty p. 1/25

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

Úvod do lineární algebry

4EK213 Lineární modely. 4. Simplexová metoda - závěr

Numerické metody a programování

Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití)

Operace s maticemi

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku

pro řešení soustav lineárních rovnic. Gaussova eliminační metoda pro řešení soustavy lineárních rovnic sestává ze dvou kroků:

8 Matice a determinanty

Matematika Kvadratická rovnice. Kvadratická rovnice je matematický zápis, který můžeme (za pomoci ekvivalentních úprav) upravit na tvar

Soustavy linea rnı ch rovnic

5. Lokální, vázané a globální extrémy

Úvodní informace Soustavy lineárních rovnic. 12. února 2018

Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat

Operace s maticemi. 19. února 2018

1/10. Kapitola 12: Soustavy lineárních algebraických rovnic

Vektory a matice. Petr Hasil. Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF)

Numerické metody a programování. Lekce 4

SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ALGEBRAICKÝCH ROVNIC

Lineární funkce, rovnice a nerovnice 3 Soustavy lineárních rovnic

Numerické metody I. Jaro Normy vektorů a matic 1. 2 Nelineární rovnice Metoda bisekce (půlení intervalu) Iterační metody...

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi

1 Soustavy lineárních rovnic

1 Řešení soustav lineárních rovnic

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

Numerické metody lineární algebry

Polynomy. Mgr. Veronika Švandová a Mgr. Zdeněk Kříž, Ph. D. 1.1 Teorie Zavedení polynomů Operace s polynomy...

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).

12. Lineární programování

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25

Obsah. Lineární rovnice. Definice 7.9. a i x i = a 1 x a n x n = b,

Řešené úlohy z Úvodu do algebry 1

2.6. Vlastní čísla a vlastní vektory matice

2 Spojité modely rozhodování

a + b + c = 2 b + c = 1 a b = a 1 2a 1 + a a 3 + a 5 + 2a 2 + a 2 + a

Dnešní látka Opakování: normy vektorů a matic, podmíněnost matic Jacobiova iterační metoda Gaussova-Seidelova iterační metoda

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

Numerické řešení soustav lineárních rovnic

Matematika. Kamila Hasilová. Matematika 1/34

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

ALGEBRA LINEÁRNÍ, KVADRATICKÉ ROVNICE

Transkript:

Máme systém lineárních rovnic Cvičení z Numerických metod I - týden Přímé metody řešení systému lineárních rovnic Ax = b, A = a a n a n a nn Budeme hledat přesné řešení soustavy x = x x n, b = b b n, x = Nejznámější metodou je Gaussova eliminační metoda (GEM) Hlavní myšlenkou je převést zadaný systém ekvivalentními úpravami na redukovaný problém, tj na systém s horní trojúhelníkovou maticí Rx = c Z toho systému pomocí zpětného chodu jednoduše získáme přesné řešení x Zároveň pomocí GEM můžeme získat rozklad matice A na součin dolní a horní trojúhelníkové matice GEM: (A b) (R c) Ukážeme si několik modifikací GEM: GEM bez výměny řádků neměníme pořadí řádků (ne vždy je to možné - některý pivot může být nulový a nelze pokračovat) násobky prvního řádku odečítáme od ostatních řádků, abychom pod prvním prvkem prvního řádku (hlavní prvek, pivot) získali nuly pokud máme nuly pod pivotem prvního řádku, uděláme totéž pod prvkem na diagonále druhého řádku (pivot druhého řádku) postup dále opakujeme podle velikosti matice na konci získáme (R c), kde R je horní trojúhelníková matice zároveň získáme rozklad matice A = LR, kde L je dolní trojúhelníková matice obsahující multiplikátory, kterými jsme násobili jednotlivé řádky GEM s částečným výběrem pivota v prvním sloupci najdeme největší prvek v absolutní hodnotě řádek s tímto prvkem vyměníme s prvním řádkem a prvky pod tímto pivotem vynulujeme v druhém sloupci (bez prvního řádku) najdeme největší prvek v absolutní hodnotě řádek s tímto prvkem vyměníme s druhým řádkem a prvky pod tímto pivotem vynulujeme postup dále opakujeme podle velikosti matice na konci získáme (R c), kde R je horní trojúhelníková matice zároveň získáme rozklad matice PA = LR, kde L je dolní trojúhelníková matice obsahující multiplikátory, kterými jsme násobili jednotlivé řádky, a matice P je permutační matice (ukazuje, které řádky jsme museli vyměnit) Věta Necht jsou hlavní minory matice A různé od nuly Pak lze provést GEM bez výměny řádků, tj matici A lze rozložit na součin dolní a horní trojúhelníkové matice x x n

Příklad Řešte systém lineárních rovnic GEM bez výměny řádků x + 6x x = x + x + x = x 6x = Pro náš systém je rozšířená matice soustavy: 6 6 0 První řádek vynásobíme a odečteme od druhého První řádek vynásobíme a odečteme od třetího Prvky dolní trojúhelníkové matice L tedy budou l = a l = Získáme 6 0 0 Druhý řádek vynásobíme - a odečteme od druhého Prvek dolní trojúhelníkové matice L tedy bude l = Získáme 6 0 Řešení systému rovnic tedy je Rozklad matice A je A = LR = x = / / = x = = x = + 6 = 0 6 0 GEM s částečným výběrem pivota Začneme se stejnou rozšířenou maticí soustavy: 6 6 0 Z prvního sloupce vybereme největší číslo v absolutní hodnotě To je - ve třetím řádku Vyměníme tedy třetí řádek s prvním To odpovídá permutační matici P = 0 0 Získáme 6 0 6

První řádek vynásobíme a odečteme od druhého, resp od třetího Prvky dolní trojúhelníkové matice L tedy budou l = a l = Získáme 6 0 0 0 V druhém sloupci vybereme největší prvek v absolutní hodnotě (bez prvního řádku) To je ve třetím řádku Vyměníme tedy třetí a druhý řádek To odpovídá permutační matici P = Pozor, musíme vyměnit i již získané prvky matice L Získáme 0 0 6 0 0 0 Druhý řádek vynásobíme a odečteme od druhého Prvek dolní trojúhelníkové matice L tedy bude l = Získáme 6 0 0 Řešení systému rovnic tedy je Celková permutační matice je x = / / = x = + = x = + 6 P = P P = = 0 0 a rozklad matice PA tedy je PA = 0 6 0 0 Další modifikací GEM by mohla být GEM s úplným výběrem pivota Ukážeme si ji rovnou při řešení systému lineárních rovnic z předchozího příkladu Začneme opět s rozšířenou maticí soustavy: 6 6 0 Vybereme největší číslo v absolutní hodnotě v celé matici A To je 6 v prvním řádku a druhém sloupci nebo -6 ve třetím řádku a druhém sloupci Můžeme si tedy vybrat a řádek s tímto prvkem přesuneme na první řádek My vybereme prvek v prvním řádku a druhém sloupci, nemusíme tedy žádné řádky měnit Vynulujeme všechny prvky ve druhém sloupci pod tímto prvkem První řádek

vynásobíme a odečteme od druhého, podobně první řádek vynásobíme - a odečteme od třetího Získáme 6 0 0 0 V submatici bez prvního řádku a druhého sloupce vybereme největší prvek v absolutní hodnotě To jsou v druhém řádku a třetím sloupci Řádek s tímto prvkem bychom přesunuli na druhý řádek, to už opět máme Prvky pod tímto prvkem vynulujeme Druhý řádek vynásobíme a odečteme od třetího Získáme 6 0 Z této rozšířené matice jednoduše získáme řešení soustavy x = / / = x = / + = / x = + + 6 Na závěr se podíváme na obecný rozklad matice A na součin dolní a horní trojúhelníkové matice - obecný LU rozklad Zároveň si ukážeme, jak tento rozklad využít při řešení soustav lineárních rovnic Obecný LU rozklad ukážeme opět na předchozím příkladu soustavy lineárních rovnic Máme A = 6 6 0 Rozklad matice A si zapíšeme obecně 6 A = = 6 0 = = a b = l l l 0 l l l l u l u l u l u l u + l u l u + l u l u l u + l u l u + l u + l u u u u 0 u u u Porovnáním jednotlivých prvků matic získáme 9 rovnic pro neznámých, řešení tedy není jednoznačné Můžeme například předpokládat, že na diagonále dolní trojúhelníkové matice L jsou, tedy l = l = l = Pak dostaneme L = 0 a U = 6 0 Nyní přistoupíme k řešení soustavy Ax = b Tu můžeme přepsat jako LUx = b Řešení soustavy najdeme postupným vyřešením dvou soustav lineárních rovnic s trojúhelníkovými maticemi: Lz = b Ux = z Tedy 0 z z z =

Řešení této soustavy je z = Poté řešíme další soustavu 6 0 Vyřešením získáme konečné řešení soustavy x = x x x =