Численные методы вычислительной математики. Макарычев П.П - 7 стр.

Функция NSolve задается в следующей форме:
                              NSolve[eqns, vars, const],
где    const – начальные       значения     неизвестных    переменных.   Пример
использования функции NSolve при решении СЛАУ приведен на рис. 1.4.

      In[2]:=Nsolve[{1900*x1+4*x2-5*x3 == 76960,
            9.5*x1+3800*x2+0.5*x3 == 88270, 9*x1- 9*x2+5700*x3 == - 22940},
            {x1, x2, x3}, {40, 20, - 4}]
      Out[2]:={{x1 → 40.4459, x2 → 23.1284, x3 → - 4.0519} }

                    Рис. 1.4. Решение СЛАУ с использованием NSolve
      Результаты решения СЛАУ рекомендуется проверять с помощью
подстановки и сравнения результатов, полученных различными методами.

                               2. Лабораторное задание
      2.1. Согласуйте варианты систем линейных алгебраических уравнений
для выполнения лабораторного задания (см. файл bank.mcd).

      2.2. Решите систему линейных алгебраических уравнений A ⋅ X = B с
использованием обратной матрицы A-1. В алгоритмической конструкции
предусмотрите проверку на невырожденность матрицы А.
      2.3. Решите систему линейных алгебраических уравнений A ⋅ X = B
методом Крамера. В алгоритмической конструкции предусмотрите проверку
матрицы А на невырожденность.
      2.4. Решите систему линейных алгебраических уравнений A ⋅ X = B с
использованием встроенной функции lsolve (Nsolve) системы Mathcad
(Mathematica).
      2.5. Решите систему линейных алгебраических уравнений A ⋅ X = B
методом     исключения       неизвестных.      В   алгоритмической   конструкции
предусмотрите поиск ведущего коэффициента.




                                           7