Решение систем линейных алгебраических уравнений

Метод Зейделя как модификация метода простой итерации. Особенности решения систем линейных алгебраических уравнений. Анализ способов построения графика функций. Основное назначение формул Симпсона. Характеристика модифицированного метода Эйлера.

Рубрика Математика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 30.01.2014
Размер файла 191,3 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Задание 1

а) Система двух Линейных Алгебраических Уравнений (СЛАУ) с двумя неизвестными задана своей расширенной матрицей. Решите СЛАУ методом Зейделя с точностью до 0,001. Поменяйте порядок следования уравнений в СЛАУ и решите полученную таким образом СЛАУ тем же методом Зейделя. Постройте графики уравнений СЛАУ в обоих случаях и покажите на них первые три-четыре итерации.

Решение

Метод Зейделя представляет собой модификацию метода простой итераций.

Имеем СЛАУ

Ax =b (1)

Предполагая, что aii ? 0 разрешим новое уравнение системы (1) относительно x1, второе - относительно x2,…, n-ое уравнение - относительно xn. В результате получим:

x11 - б12x2 - б13x3 - ... - б1nxn

x22 - б21x1 - б23x3 - ... - б2nxn

xnn - бn1xn - бn3x3 - ... - бnn-1xn-1

где вi=bi/aii; бij=aij/aii при i ? j; бii=0

Известно начальное приближение: x0=(x01, x02, ..., x0n).

Основная идея заключается в том, что при вычислении (k+1)-го приближения неизвестной xi учитываются уже вычисленные ранее (k+1) - приближение неизвестных x1, x2, ..., xn.

Итерационная схема имеет вид:

простой итерация линейный график

xk+111 - ?б1jxkj

xk+122 - б21xk+11 - ?б2jxkj

xk+1ii - ?бijxk+11 - ?б2jxkj

Рассмотрим один из способов преобразования системы: Ax=b, (1), позволяющий всегда получать сходящийся процесс Зейделя. Помножим (1) слева на AT: ATAx=ATb или Cx=d, (2).

где C=ATA; d=ATb.

Систему (2) принято называть нормальной (Такая система получается при использовании МНК).

Нормальная система обладает рядом замечательных свойств:

1) матрица С - симметрическая;

2) все элементы главной диагонали cij > 0;

3) матрица С - положительно определена.

Умножаем матрицы ATA.

Умножаем матрицы ATb.

Приведем к виду:

x1=0.25-0.45x2

x2=-0.0769-1.38x1

Рис. 1. графики уравнений СЛАУ

Покажем вычисления на примере нескольких итераций.

N=1

x1=0.25 - 0 * (-0.45) - 0 * 0=0.25

x2=-0.0769 - 0.25 * (-1.38) - 0 * 0=0.27

x3=0 - 0.25 * 0 - 0.27 * 0=0

N=2

x1=0.25 - 0.27 * (-0.45) - 0 * 0=0.37

x2=-0.0769 - 0.37 * (-1.38) - 0 * 0=0.44

x3=0 - 0.37 * 0 - 0.44 * 0=0

N=3

x1=0.25 - 0.44 * (-0.45) - 0 * 0=0.45

x2=-0.0769 - 0.45 * (-1.38) - 0 * 0=0.54

x3=0 - 0.45 * 0 - 0.54 * 0=0

Остальные расчеты сведем в таблицу.

Таблица

N

x1

x2

e1

e2

0

0

0

1

0.25

0.27

0.25

0.27

2

0.37

0.44

0.12

0.17

3

0.45

0.54

0.0755

0.1

4

0.49

0.61

0.047

0.0651

5

0.52

0.65

0.0293

0.0406

6

0.54

0.67

0.0183

0.0253

7

0.55

0.69

0.0114

0.0158

8

0.56

0.7

0.00709

0.00982

9

0.56

0.7

0.00442

0.00612

10

0.57

0.71

0.00275

0.00381

11

0.57

0.71

0.00171

0.00237

12

0.57

0.71

0.00107

0.00148

13

0.57

0.71

0.000666

0.000922

б) Система четырех Линейных Алгебраических Уравнений (СЛАУ) с четырьмя неизвестными задана своей расширенной матрицей. Решите СЛАУ методом Зейделя с точностью до 0,001.

Решение

Метод Зейделя представляет собой модификацию метода простой итераций. Имеем СЛАУ

A x =b (1)

Предполагая, что aii ? 0 разрешим новое уравнение системы (1) относительно x1, второе - относительно x2,…, n-ое уравнение - относительно xn. В результате получим:

x11 - б12x2 - б13x3 - ... - б1nxn

x22 - б21x1 - б23x3 - ... - б2nxn

xnn - бn1xn - бn3x3 - ... - бnn-1xn-1

где вi=bi/aii; бij=aij/aii при i ? j; бii=0

Известно начальное приближение: x0=(x01, x02, ..., x0n).

Основная идея заключается в том, что при вычислении (k+1)-го приближения неизвестной xi учитываются уже вычисленные ранее (k+1) - приближение неизвестных x1, x2, ..., xn. Итерационная схема имеет вид:

xk+111 - ?б1jxkj

xk+122 - б21xk+11 - ?б2jxkj

xk+1ii - ?бijxk+11 - ?б2jxkj

Рассмотрим один из способов преобразования системы: Ax=b, (1), позволяющий всегда получать сходящийся процесс Зейделя. Помножим (1) слева на AT: ATAx=ATb или Cx=d, (2).

где C=ATA; d=ATb.

Систему (2) принято называть нормальной (Такая система получается при использовании МНК). Нормальная система обладает рядом замечательных свойств:

1) матрица С - симметрическая;

2) все элементы главной диагонали cij > 0;

3) матрица С - положительно определена.

Умножаем матрицы ATA.

Умножаем матрицы ATb.

Приведем к виду:

x1=0.93+0.6x2+0.74x3+0.69x4

x2=0.73+0.45x1+0.51x3-0.0727x4

x3=0.53+0.66x1+0.6x2+0.36x4

x4=-0.18+0.74x1-0.1x2+0.44x3

Покажем вычисления на примере нескольких итераций.

N=1

x1=0.93 - 0 * 0.6 - 0 * 0.74 - 0 * 0.69=0.93

x2=0.73 - 0.93 * 0.45 - 0 * 0.51 - 0 * (-0.0727)=0.31

x3=0.53 - 0.93 * 0.66 - 0.31 * 0.6 - 0 * 0.36=-0.26

x4=-0.18 - 0.93 * 0.74 - 0.31 * (-0.1) - (-0.26) * 0.44=-0.72

N=2

x1=0.93 - 0.31 * 0.6 - (-0.26) * 0.74 - (-0.72) * 0.69=1.44

x2=0.73 - 1.44 * 0.45 - (-0.26) * 0.51 - (-0.72) * (-0.0727)=0.15

x3=0.53 - 1.44 * 0.66 - 0.15 * 0.6 - (-0.72) * 0.36=-0.25

x1=0.93 - 0.15 * 0.6 - (-0.25) * 0.74 - (-1.13) * 0.69=1.8

x4=-0.18 - 1.8 * 0.74 - (-0.046) * (-0.1) - (-0.22) * 0.44=-1.43

Таблица

N

x1

x2

x3

x4

e1

e2

e3

e4

0

0

0

0

0

1

0.93

0.31

-0.26

-0.72

0.93

0.31

0.26

0.72

2

1.44

0.15

-0.25

-1.13

0.51

-0.15

-0.0147

0.4

3

1.8

-0.046

-0.22

-1.43

0.36

-0.11

-0.0285

0.3

4

2.1

-0.22

-0.21

-1.67

0.3

0.17

-0.0115

0.25

5

2.37

-0.37

-0.21

-1.89

0.27

0.15

-0.000441

0.21

6

2.6

-0.49

-0.21

-2.07

0.23

0.12

0.00419

0.18

7

2.81

-0.59

-0.22

-2.23

0.2

0.1

0.00551

0.16

8

2.98

-0.68

-0.22

-2.37

0.18

0.0887

0.00548

0.14

9

3.13

-0.76

-0.23

-2.49

0.15

0.0762

0.00499

0.12

10

3.26

-0.82

-0.23

-2.59

0.13

0.0655

0.00439

0.1

11

3.38

-0.88

-0.24

-2.68

0.11

0.0564

0.00382

0.0879

12

3.47

-0.93

-0.24

-2.75

0.0971

0.0486

0.0033

0.0758

13

3.56

-0.97

-0.24

-2.82

0.0837

0.0419

0.00285

0.0653

14

3.63

-1

-0.24

-2.88

0.0721

0.0361

0.00245

0.0562

15

3.69

-1.04

-0.25

-2.92

0.0621

0.0311

0.00211

0.0485

16

3.75

-1.06

-0.25

-2.97

0.0535

0.0268

0.00182

0.0417

17

3.79

-1.09

-0.25

-3

0.0461

0.0231

0.00157

0.036

18

3.83

-1.11

-0.25

-3.03

0.0397

0.0199

0.00135

0.031

Задание 2

Отделить корни уравнения f(x), используя графико-аналитический метод. Найти корни уравнения с заданной точностью методом бисекций, Ньютона или простых интерций. Выполнить проверку правильности найденных решений, вычислив невязки.

Строим график функции

Таблица

x

y

-15

-3563

-14

-2920

-13

-2361

-12

-1880

-11

-1471

-10

-1128

-9

-845

-8

-616

-7

-435

-6

-296

-5

-193

-4

-120

-3

-71

-2

-40

-1

-21

0

-8

1

5

2

24

3

55

4

104

5

177

6

280

7

419

8

600

9

829

10

1112

11

1455

12

1864

13

2345

14

2904

15

3547

Рис. 1. График функции

Анализируя полученное изображение графика, можно сказать, что уравнение имеет один корень - это видно из пересечения графика функции с осью OX. Можно выбрать отрезок, содержащий данный корень: [0,5;1] - отрезок изоляции.

Для подтверждения полученных данных, можно решить эту же задачу вторым способом. Для этого необходимо уравнение преобразовать к виду: . Затем следует каждую часть уравнения рассмотреть как отдельную функцию. Т. е.

Таблица

x

y1

y2

-15

-3375

188

-14

-2744

176

-13

-2197

164

-12

-1728

152

-11

-1331

140

-10

-1000

128

-9

-729

116

-8

-512

104

-7

-343

92

-6

-216

80

-5

-125

68

-4

-64

56

-3

-27

44

-2

-8

32

-1

-1

20

0

0

8

1

1

-4

2

8

-16

3

27

-28

4

64

-40

5

125

-52

6

216

-64

7

343

-76

8

512

-88

9

729

-100

10

1000

-112

11

1331

-124

12

1728

-136

13

2197

-148

14

2744

-160

15

3375

-172

Рис. 2. Наложение искомых функций

Анализируя полученный результат, можно сказать, что точка пересечения двух графиков попадает на тот же самый отрезок изоляции [0,5;1], что и при решении задачи первым способом.

Сделаем крупнее масштаб.

Рис. 3. Увеличенный масштаб

При увеличенном масштабе, корень уравнения х=0,644.

Метод бисекции (метод половинного деления). Пусть мы отделили корень на отрезке . Разделим отрезок пополам точкой . Если , то возможны два случая: либо меняет знак на отрезке , либо на отрезке . Выбираем в каждом случае тот из отрезков, на котором функция меняет знак, и продолжаем процесс деления до тех пор, пока, где - точность.

Таким, образом х=0,644

Строим график функции

Таблица

x

y

-15

-0,99118

-14

-0,98438

-13

-0,97253

-12

-0,95215

-11

-0,91748

-10

-0,85938

-9

-0,76367

-8

-0,60938

-7

-0,36719

-6

0

-5

0,53125

-4

1,25

-3

2,125

-2

3

-1

3,5

0

3

1

1

2

-1

3

7

4

63

5

287

6

1023

7

3199

8

9215

9

25087

10

65535

11

165887

12

409599

13

991231

14

2359295

15

5537791

Рис. 1. График функции

Анализируя полученное изображение графика, можно сказать, что уравнение имеет три кореня - это видно из пересечения графика функции с осью OX. Можно выбрать несколько отрезков, содержащий данный корень: [-17,5;-16,5], [-6,5;-5,5], [1,5;2,5] - отрезки изоляции.

Для подтверждения полученных данных, можно решить эту же задачу вторым способом. Для этого необходимо уравнение преобразовать к виду: . Затем следует каждую часть уравнения рассмотреть как отдельную функцию. Т. е.

Таблица

x

y1

y2

-15

3,05176E-05

0,00346

-14

6,10352E-05

0,003906

-13

0,00012207

0,004444

-12

0,000244141

0,005102

-11

0,000488281

0,005917

-10

0,000976563

0,006944

-9

0,001953125

0,008264

-8

0,00390625

0,01

-7

0,0078125

0,012346

-6

0,015625

0,015625

-5

0,03125

0,020408

-4

0,0625

0,027778

-3

0,125

0,04

-2

0,25

0,0625

-1

0,5

0,111111

0

1

0,25

1

2

1

2

4

3

8

1

4

16

0,25

5

32

0,111111

6

64

0,0625

7

128

0,04

8

256

0,027778

9

512

0,020408

10

1024

0,015625

11

2048

0,012346

12

4096

0,01

13

8192

0,008264

14

16384

0,006944

15

32768

0,005917

Рис. 2. Наложение искомых функций

Анализируя полученный результат, можно сказать, что точки пересечения двух графиков попадает на те же самые отрезки изоляции [-17,5;-16,5], [-6,5;-5,5], [1,5;2,5] - отрезки изоляции, что и при решении задачи первым способом.

Сделаем крупнее масштаб.

Рис. 3. Увеличенный масштаб

При увеличенном масштабе, корень уравнения х=0,644.

Метод бисекции (метод половинного деления). Пусть мы отделили корень на отрезке . Разделим отрезок пополам точкой . Если , то возможны два случая: либо меняет знак на отрезке , либо на отрезке . Выбираем в каждом случае тот из отрезков, на котором функция меняет знак, и продолжаем процесс деления до тех пор, пока, где - точность.

Таким, образом х=-6

Задание 3

а) Используя обобщенные формулы трапеций и Симпсона вычислить определенные интегралы с заданной точностью. Проверку достижения требуемой точности проводить по правилу Рунге.

Решение

Сначала отрезок интегрирования разбивается на несколько больших отрезков, как правило, на 4-5-6. Разобьем отрезок интегрирования, например, на те же 5 частей.

И шаг, естественно, тоже известен:

В данном случае необходимая точность 0,01. Согласно рекомендации, после запятой для верности оставим пять знаков (можно было и четыре):

Таблица

i

0

1

2

3

4

5

xi

4

5

6

7

8

9

f(xi)

2

1.809

1.689

1.607

1.546

1.5

В результате:

После первичного результата количество отрезков удваивают. В данном случае необходимо провести разбиение на 10 отрезков.

Для n= 10 формула трапеций приобретает следующий вид:

Вычислим шаг разбиения:

Результаты расчётов сведём в таблицу:

Таблица

i

0

1

2

3

4

5

xi

4

4.5

5

5.5

6

6.5

f(xi)

2

1.891

1.809

1.743

1.689

1.645

i

6

7

8

9

10

xi

7

7.5

8

8.5

9

f(xi)

1.607

1.575

1.546

1.522

1.5

В результате:

Теперь рассчитаем, на сколько улучшился результат:

Полученная оценка погрешности меньше, чем требуемая точность.

Ответ:

б) Используя обобщенную формулу Симпсона составить таблицу значений функции, заданной в виде интеграла с переменным верхним пределом.

Решение

Если функция у = f(x) интегрируема на отрезке , то функция Ф(х) непрерывна на этом отрезке.

Если подынтегральная функция непрерывна, то производная определенного интеграла с переменным верхним пределом существует и равна значению подынтегральной функции для этого предела. т.е.

Сначала отрезок интегрирования разбивается на 8 отрезков. Разобьем отрезок интегрирования, например, на те же 8 частей.

И шаг, естественно, тоже известен:

В данном случае необходимая точность 0,01. Согласно рекомендации, после запятой для верности оставим пять знаков (можно было и четыре):

Таблица

i

0

1

2

3

4

5

6

7

8

xi

0

f(xi)

Представим таблицу в следующем виде.

Таблица

i

0

1

2

3

4

5

6

7

8

xi

0

0,3925

0,785

1,1775

1,57

1,9625

2,355

2,7475

3,14

f(xi)

0

0,05706

0,0116

0,00018

3,09E-07

6,3E-11

1,6E-15

5,5E-21

2,4E-27

В результате:

Ответ:

Задание 4

а) Найти приближенное решение задачи Коши методом Эйлера и методом Рунге-Кутта 4 порядка на заданном отрезке с шагом h=0.1 (или h=0.01).

Решение

Сделаем преобразования:

Расчетные формулы модифицированного метода Эйлера:

Расчетные формулы метода Рунге - Кутта 4 порядка:

Таблица

x

y1

y2

1

2

2

1,1

1,2210

1,2221

1,2

1,4923

1,4977

1,3

1,8482

1,8432

1,4

2,2466

2,2783

1,5

2,7680

2,8274

1,6

3,4176

3,5201

1,7

4,2257

4,3927

1,8

5,2288

5,4894

1,9

6,4704

6,8643

2

8,0032

8,5834

Видно, что самым точным является метод Рунге - Кутта - 8,5834

б) Найти приближенное решение задачи Коши или методом Эйлера и Рунге-Кутта 4 порядка на отрезке [0;1] с шагом h=0.1 (или h=0.01).

Решение

Решим задачу модифицированным методом Эйлера и Рунге - Кутта с шагом h=0.1.

Введем функцию:

Тогда получим следующую задачу Коши для системы двух ОДУ первого порядка:

Расчетные формулы модифицированного метода Эйлера:

Расчетные формулы метода Рунге - Кутта 4 порядка:

Таблица. Модифицированный метод Эйлера

x

yсv

zcv

y

z

yтеор

zтеор

y-yтеор

0

5

2

5

2

5

2

2

0,1

4,98

-0,2

4,98

-0,18

4,975

-0,1462

0,016315

0,2

4,78157

-0,2974

4,78977

-0,2699

4,7796

-0,2461

0,015115

0,3

4,58314

-0,3948

4,59954

-0,3598

4,5842

-0,346

0,011915

0,4

4,38471

-0,4922

4,40931

-0,4497

4,3888

-0,4459

0,008715

0,5

4,18628

-0,5896

4,21908

-0,5396

4,1934

-0,5458

0,005515

0,6

3,98785

-0,687

4,02885

-0,6295

3,998

-0,6457

0,002315

0,7

3,78942

-0,7844

3,83862

-0,7194

3,8026

-0,7456

-0,00089

0,8

3,59099

-0,8818

3,64839

-0,8093

3,6072

-0,8455

-0,00409

0,9

3,39256

-0,9792

3,45816

-0,8992

3,4118

-0,9454

-0,00729

1

3,19413

-1,0766

3,26793

-0,9891

3,2164

-1,0453

-0,01049

Таблица. Схема Рунге - Кутта:

x

y

z

k1

l1

k2

l2

k3

l3

k4

l4

0

5

2

0

-1

-0,1

-0,7

-0,07

-0,75

-0,15

-0,468

0,1

4,98

-0,18

-0,18

-0,6713

-0,1188

-0,3422

-0,1681

-0,4626

-0,2374

-0,1934

0,2

4,78977

-0,2699

-0,2699

-0,3425

-0,1375

0,01564

-0,2662

-0,1752

-0,3249

0,0812

0,3

4,59954

-0,3598

-0,3598

-0,0138

-0,1563

0,37346

-0,3643

0,1122

-0,4123

0,3558

0,4

4,40931

-0,4497

-0,4497

0,31496

-0,175

0,73128

-0,4624

0,3996

-0,4997

0,6304

0,5

4,21908

-0,5396

-0,5396

0,6437

-0,1938

1,0891

-0,5605

0,687

-0,5872

0,905

0,6

4,02885

-0,6295

-0,6295

0,97244

-0,2126

1,44692

-0,6586

0,9744

-0,6746

1,1796

0,7

3,83862

-0,7194

-0,7194

1,30118

-0,2313

1,80474

-0,7567

1,2618

-0,762

1,4542

0,8

3,64839

-0,8093

-0,8093

1,62992

-0,2501

2,16256

-0,8548

1,5492

-0,8494

1,7288

0,9

3,45816

-0,8992

-0,8992

1,95866

-0,2688

2,52038

-0,9529

1,8366

-0,9369

2,0034

1

3,26793

-0,9891

-0,9891

2,2874

-0,2876

2,8782

-1,051

2,124

-1,0243

2,278

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Анализ метода простой итерации для решения систем линейных алгебраических уравнений и реализация его в виде двух программ, каждая из которых использует свой собственный способ перехода от системы одного вида к другому. Программные и технические средства.

    курсовая работа [497,8 K], добавлен 27.03.2011

  • Решение задач вычислительными методами. Решение нелинейных уравнений, систем линейных алгебраических уравнений (метод исключения Гаусса, простой итерации Якоби, метод Зейделя). Приближение функций. Численное интегрирование функций одной переменной.

    учебное пособие [581,1 K], добавлен 08.02.2010

  • Рассмотрение систем линейных алгебраических уравнений общего вида. Сущность теорем и их доказательство. Особенность трапецеидальной матрицы. Решение однородных и неоднородных линейных алгебраических уравнений, их отличия и применение метода Гаусса.

    реферат [66,4 K], добавлен 14.08.2009

  • Суть метода Зейделя. Расчет разностных схемам относительно неизвестной сеточной функции. Параллельное решение систем линейных алгебраических уравнений. Процедура построения параллельного алгоритма Зейделя. Оценка ускорения представленного алгоритма.

    контрольная работа [98,1 K], добавлен 09.01.2011

  • Понятие и специфические черты системы линейных алгебраических уравнений. Механизм и этапы решения системы линейных алгебраических уравнений. Сущность метода исключения Гаусса, примеры решения СЛАУ данным методом. Преимущества и недостатки метода Гаусса.

    контрольная работа [397,2 K], добавлен 13.12.2010

  • Характеристики метода Эйлера. Параметры программы, предназначенной для решения систем линейных уравнений и ее логическая структура. Блок-схема программы и этапы ее работы. Проведение анализа результатов тестирования, исходя из графиков интераций.

    курсовая работа [866,0 K], добавлен 27.03.2011

  • Изучение основ линейных алгебраических уравнений. Нахождение решения систем данных уравнений методом Гаусса с выбором ведущего элемента в строке, в столбце и в матрице. Выведение исходной матрицы. Основные правила применения метода факторизации.

    лабораторная работа [489,3 K], добавлен 28.10.2014

  • Исследование метода квадратных корней для симметричной матрицы как одного из методов решения систем линейных алгебраических уравнений. Анализ различных параметров матрицы и их влияния на точность решения: мерность, обусловленность и разряженность.

    курсовая работа [59,8 K], добавлен 27.03.2011

  • Задачи вычислительной линейной алгебры. Математическое моделирование разнообразных процессов. Решение систем линейных алгебраических уравнений большой размерности. Метод обратной матрицы и метод Гаусса. Критерии совместности и определенности системы.

    курсовая работа [220,0 K], добавлен 21.10.2011

  • Сущность итерационного метода решения задачи, оценка его главных преимуществ и недостатков. Разновидности итерационных методов решения систем линейных алгебраических уравнений: Якоби, Хорецкого и верхней релаксации, их отличия и возможности применения.

    курсовая работа [39,2 K], добавлен 01.12.2009

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.