- •Элементы линейной алгебры с приложением
- •Введение
- •1. Определители
- •Определителем матрицы Вназывается число
- •2. Системы линейных уравнений
- •Рассмотрим снова систему (2). Определитель
- •3. Векторы и ленейные операции над ними
- •4. Векторы в декартовой прямоугольной системе координат. Скаряное произведение
- •Доказательство.Используя свойства 3, 4, получим
- •5. Векторное и смешанное произведения
- •Легко проверить исходя из определения векторного произведения, что
- •6. Уравнение плоскости и прямой
- •Решение. Уравнение плоскости, проходящей через точку м1имеет вид
- •7. Матрицы
- •Пусть дана квадратная матрица
- •Покажем, что
- •8. Ранг матрицы. Исследование системы линейных уравнений
- •Рассмотрим матрицу
- •Матрицы
- •Пример 2. Решить систему
- •По формулам Крамера
- •9. Линейные преобразования. Собственные векторы
- •Матрица
- •Так как 0, то1,2,3– ненулевое решение однородной системы
- •В силу следствия из раздела 8
- •В двумерном случае система (3) имеет вид
- •Замечание.Если матрица Аφлинейного преобразованияв базе диагональная:
- •10. Симметрические и ортогональные матрицы Квадратная матрица вида
- •Оказывается, что векторы 1и2перпендикулярны. В самом деле, применяя лемму, получаем
- •Матрица
- •Матрица преобразования в базе1,2диагональная
- •11. Квадратичные формы. Кривые второго парядка
- •12. Положительные матрицы
- •13. Балансовая модель
- •14. Продуктивные матрицы
- •15. Норма матрицы
- •16. Итерационный метод
- •17. Возмущение решений
- •18. Демографический рост
- •19. Регрессионные модели
- •20. Постановка транспортной задачи
- •20.1 Математическая формулировка транспортной задачи.
- •20.2 Базисное распределение в транспортной задаче
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 11
- •21. Техника решения транспортной задачи вручную (метод потенциалов)
- •Вариант 13
- •22. Формализация производственных задач линейного программирования
- •23. Геометрическая интерпретация задач линейного программирования
- •24. Симплексный метод решения задач линейного программирования
- •24.1 Общая формулировка задачи линейного программирования
- •24.2 Заполнение симплексной таблицы по строкам
- •Симплексная таблица
- •24.3 Заполнение симплексной таблицы по столцам
- •24.4 Двойственные задачи, оценки, проблемы.
- •Ответы к вариантам:
- •25. Метод последовательных приближений (метод итерации)
- •26. Условия сходимости итерационного процесса
- •27. Оценка погрешности приближенного процесса метода итерации
- •28. Метод зейделя. Условия сходимости процесса зейделя
- •29. Оценка погрешности процесса зейделя
- •30. Привеление системы линейных уравнений к виду, удобному для итерации
- •31. Исправление элементов приближенной обратной матрицы
- •Задания для самостоятельной работы.
- •Вариант 1
- •Вариант 9
- •Экзаменационные вопросы
29. Оценка погрешности процесса зейделя
Пусть дана линейная система Х=+Х . Если Xi –точное значение корней линейной системы, а -k-е приближение, вычисленное по методу Зейделя, то для оценки погрешности этого метода применяется формула
.
Пример. Подсчитать, сколько итераций по методу Зейделя необходимо выполнить, чтобы с точностью до 10-4 найти корни системы
.
Решение. 1) Приведём систему к нормальному виду (см. стр. 96)
.
2) За нулевые приближения примем столбец свободных членов =0;=0,41;= -0,13 и вычислим первые приближения
=0,01∙0+0,15∙0,41-0,26∙(-0,13)=0,0953
=0,41-0,02∙0,0953+0,32∙0,41+0,21∙(-0,13)=0,5120
= -0,13-0,07∙0,0953-0,04∙0,5120+0,29∙(-0,13)=-0,1948
3) Матрица
.
Значит, Поскольку
и ,
имеем
т.е.
4) По формуле (1) определяем k1:
;
Аналогично можно производить оценку метода Зейделя по норме 2.
30. Привеление системы линейных уравнений к виду, удобному для итерации
Процессы последовательных приближений и Зейделя для линейной системы Х=+Х сходятся к единственному решению независимо от выбора начального вектора, если
Таким образом, для сходимости вышеуказанных итерационных процессов достаточно, чтобы значения элементов матрицыприбыли небольшими по абсолютной величине. Это равносильно тому, что если для линейной системы AX=B модули диагональных коэффициентов каждого уравнения системы больше суммы модулей всех остальных коэффициентов (не считая свободных членов), то итерационные процессы для этой системы сходятся, т.е. если мы имеем систему причем то процессы последовательных приближений и Зейделя для данной системы сходится.
Применяя элементарные преобразования, линейную систему AX=B можно заменить такой эквивалентной системой Х=+Х, для которой условия сходимости будут выполнены.
Пример 1. Привести данную систему линейных уравнений к виду, удобному для итерации:
Решение. 1) Из данной системы выделяем уравнения с коэффициентами, модули которых больше суммы модулей основанных коэффициентов системы. Каждое выделенное уравнение выписываем в такую строку новой системы, чтобы наибольший по модулю коэффициент оказался диагональным.
В уравнении (Б) коэффициент при по модулю больше суммы модулей остальных коэффициентов. Принимаем уравнение (Б) за второе уравнение новой системы.
(1)
2) Из оставшихся неиспользованных уравнений системы оставляем линейно независимые между собой комбинации. Так, за первое уравнение новой системы можно взять линейную комбинацию (2В)+(А), тогда имеем
(2)
За третье уравнение новой системы можно принять линейную комбинацию (2А)-(Б), т.е.
. (3)
3) В итоге получаем преобразованную систему линейных уравнений (1), (2), (3), эквивалентную исходной и удовлетворяющую условиям сходимости итерационного процесса:
(*)
Приведя систему (*) к нормальному виду, имеем
Остается решить систему одним из итерационных методов.