ВУЗ:
Составители:
9
3 шаг: в результате аналогичных операций из третьего уравнения системы
получаем:
(3) (3) (3)
34
34 3 3
,
n
n
x
ax ax y+++=K
Затем с помощью этого уравнения исключаем
3
x
из преобразованных первого и
второго уравнений системы, получаем, что 3 первых уравнения системы имеют вид
(3) (3) (3)
14
14 1 1
(3) (3) (3)
24
24 2 2
(3) (3) (3)
34
34 3 3
,
,
.
n
n
n
n
n
n
x
ax ax y
x
ax ax y
x
ax ax y
+++=
+++=
+++=
K
K
K
Остальные уравнения в системе преобразуются аналогичным образом. В этом
методе экономится память, т.о. можно решать системы с числом неизвестных в два раза
больше метода Гаусса. В методе оптимального исключения обратный ход метода
Гаусса здесь видоизменен и соединен с прямым ходом.
1.4 Метод прогонки
Это частный случай метода Гаусса с ленточной матрицей вида (М1). Применяя к
такой системе метод Гаусса мы приходим к системе матрицы (М2) .
000
00
00
00
000
××
⎛⎞
⎜⎟
×××
⎜⎟
⎜⎟
×××
⎜⎟
×××
⎜⎟
⎜⎟
××
⎝⎠
(М1)
000
000
00 0
000
0000
××
⎛⎞
⎜⎟
××
⎜⎟
⎜⎟
××
⎜⎟
×
×
⎜⎟
⎜⎟
×
⎝⎠
(М2)
Пусть система имеет вид
11
1
,1,,
0.
ii ii ii i
n
ax bx cx d i n
ac
−+
⎧
−+ = =
⎪
⎨
==
⎪
⎩
(4)
Если к этой системе применить метод Гаусса, то любое уравнение будет
связывать
11
,,
iii
x
xx
−+
и свободный член.
В методе прогонке решение ищется в виде рекуррентного соотношения, которое
следует из применимости метода Гаусса
11 1iii i
xx
ξ
η
+
++
=
+ , (5)
где
11
,
ii
ξ
η
++
– коэффициенты прогонки.
После несложных преобразований получаем рекуррентные соотношения для
коэффициентов прогонки.
11
,
iiii
ii
iii iii
cda
ba a b
η
ξη
ξξ
++
−
==
−
−
. (6)
Надо знать начальные значения коэффициентов прогонки и конечное
значение
n
x
. Эти неизвестные можно взять из неполных уравнений. Подставим
1
0a
=
в (4), получим
3 шаг: в результате аналогичных операций из третьего уравнения системы получаем: (3) x3 + a34 x4 + K + a3(3) (3) n xn = y3 , Затем с помощью этого уравнения исключаем x3 из преобразованных первого и второго уравнений системы, получаем, что 3 первых уравнения системы имеют вид (3) x1 + a14 x4 + K + a1(3) (3) n xn = y1 , (3) x2 + a24 x4 + K + a2(3)n xn = y2(3) , (3) x3 + a34 x4 + K + a3(3) (3) n xn = y3 . Остальные уравнения в системе преобразуются аналогичным образом. В этом методе экономится память, т.о. можно решать системы с числом неизвестных в два раза больше метода Гаусса. В методе оптимального исключения обратный ход метода Гаусса здесь видоизменен и соединен с прямым ходом. 1.4 Метод прогонки Это частный случай метода Гаусса с ленточной матрицей вида (М1). Применяя к такой системе метод Гаусса мы приходим к системе матрицы (М2) . ⎛× × 0 0 0⎞ ⎛× × 0 0 0⎞ ⎜× × × 0 0 ⎟⎟ ⎜0 × × 0 0 ⎟⎟ ⎜ ⎜ ⎜0 × × × 0 ⎟ (М1) ⎜0 0 × × 0⎟ (М2) ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜0 0 × × ×⎟ ⎜0 0 0 × ×⎟ ⎜0 0 0 × × ⎟⎠ ⎜0 0 0 0 × ⎟⎠ ⎝ ⎝ Пусть система имеет вид ⎧⎪ai xi −1 − bi xi + ci xi +1 = di , i = 1, n, ⎨ (4) ⎪⎩a1 = cn = 0. Если к этой системе применить метод Гаусса, то любое уравнение будет связывать xi −1, xi , xi +1 и свободный член. В методе прогонке решение ищется в виде рекуррентного соотношения, которое следует из применимости метода Гаусса xi = ξi +1xi +1 + ηi +1 , (5) где ξi +1,ηi +1 – коэффициенты прогонки. После несложных преобразований получаем рекуррентные соотношения для коэффициентов прогонки. ci di − aiηi ξi +1 = , ηi+1 = . (6) bi − aiξi aiξi − bi Надо знать начальные значения коэффициентов прогонки и конечное значение xn . Эти неизвестные можно взять из неполных уравнений. Подставим a1 = 0 в (4), получим 9
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- …
- следующая ›
- последняя »