高斯列主元消去法例题讲解

3.高斯列主元消去法,求解其次线性方程组C/C++ code

#include #include #define N 20 int main() { int n,i,j,k; int mi,tmp,mx; float a[N][N],b[N],x[N]; printf(\); scanf(\,&n); if(n>N) { printf(\); getch(); return 1; } if(n<=0) { printf(\); getch(); return 1; } printf(\,n-1); for(i=0;imx) { mi=j; mx=fabs(a[j][i]); } if(i

数值分析大作业

－－――（高斯列主元消去法求解线性方程组）

课程名称：数值分析授课老师：宋国乡指导导师：丁振国学 生：王伟伟学 号：日 期： 0425121523 2004/11/20

高斯列主元消去法解线性方程组

一：问题的提出

我们都知道，高斯列主元素消去法是计算机上常用来求解线性方程组的一种直接的方法。就是在不考虑舍入误差的情况下，经过有限步的四则运算可以得到线性方程组的准确解的一类方法。实际运算的时候因为只能有限小数去计算，因此只能得到近似值。在实际运算的时候，我们很多时候也常用高斯消去法。但是高斯消去法在计算机中运算的时候常会碰到两个问题。 1．一旦遇到某个主元等于0，消元过程便无法进行下去。

2．在长期使用中还发现，即使消元过程能进行下去，但是当某个主元的绝对值很小时，求解出的结果与真实结果相差甚远。

为了避免高斯消去法消元过程中出现的上述两个问题，一般采用所谓的选择主元法。其中又可以分为列选主元和全面选主元两种方法。目前计算机上常用的按列选主元的方法。因此我在这里做的也是列选主元高斯消去法。

二、算法的基本思想

大家知道，如果一个线性方程组的系数矩阵是上三角矩阵时，即这种方程组我们称之为上三角方程组，

VC2010 + win7makefile编译,makefile在源文件头部

/*
编译环境 windows7 系统下 使用visual studio 2010
使用VC++6.0 可能会用少许不兼容，修改一下即可
Copyright of 唐禹
Edited in 2010/11/01
Builed in 2010/11/01
Version 1.1
*/

/****************************************************
---------------------Makefile 文件------------------
zy.exe: zy.obj
@link /subsystem:console zy.obj

zy.obj:
@echo "Compiling zy......."
@cl /c zy.cpp

clean:
@echo "正在清除项目....."
@del zy.obj zy.exe
@echo "项目清除完成"

run:
@zy

****************************************************

VC2010 + win7makefile编译,makefile在源文件头部

/*
编译环境 windows7 系统下 使用visual studio 2010
使用VC++6.0 可能会用少许不兼容，修改一下即可
Copyright of 唐禹
Edited in 2010/11/01
Builed in 2010/11/01
Version 1.1
*/

/****************************************************
---------------------Makefile 文件------------------
zy.exe: zy.obj
@link /subsystem:console zy.obj

zy.obj:
@echo "Compiling zy......."
@cl /c zy.cpp

clean:
@echo "正在清除项目....."
@del zy.obj zy.exe
@echo "项目清除完成"

run:
@zy

****************************************************

例：用Gauss 列主元消去法、QR 方法求解如下方程组：

12342212141

312.4201123230x x x x ?????? ? ? ?- ? ? ?= ? ? ?-- ? ? ???????

1. 1）Gauss 列主元法源程序：

function x=Gauss(A,b)

[m,n]=size(A);

if m~=n

error('矩阵不是方阵')

return

end

B=[A,b];

n=length(A);

for j=1:n-1

q=[zeros(j-1,1);B(j:n,j)];

[c,r]=max(abs(q)); %c 为列主元，r 为所在行

if r~=j

temp=B(j,:); %交换两行

B(j,:)=B(r,:);

B(r,:)=temp;

end

for i=j+1:n

B(i,:)=B(i,:)-B(j,:)*(B(i,j)/c);

end

end

x(n)=B(n,n+1)/B(n,n);

for i=n-1:-1:1

for j=i:n-1

B(i,n+1)=B(i,n+1)-B(i,j+1)*x(j+1);

end

x(i)=B(i,n+1)/B(i,i);

end

2)在命令窗口输入A

数学实验 作业

一、矩阵LU分解：

function [L,U,p]=lutx(A) [n,n]=size(A); p=(1:n)'; for k=1:n-1

[r,m]=max(abs(A(k:n,k))); m=m+k-1; if (A(m,k)~=0) if (m~=k)

A([k m],:)=A([m k],:); p([k m])=p([m k]); end i=k+1:n;

A(i,k)=A(i,k)/A(k,k); j=k+1:n;

A(i,j)=A(i,j)-A(i,k)*A(k,j); end end

L=tril(A,-1)+eye(n,n) U=triu(A) p end

高斯消元法求解方程： n=3;

a=[1 2 3 ;4 5 6 ;7 8 9 ]; b=[17 18 19]; l=eye(n); y=1;

for i=1:(n-1) for j=1:(n-i) if a(j+(i-1)*n+y)~=0 l(j+(i-1)*n+y)=a(j+(i-1)*n+y)/a(j+(i-1)*n+y-j) for k=1:(n-i+1) a(j+(i-1)*n+y+(k-1)*n

数学归纳法例题讲解

数学归纳法例题讲解

例1．用数学归纳法证明：

11 3

13 5

15 7

1

n2n 1

2n 1 2n 1

．

请读者分析下面的证法： 证明：①n=1时，左边

11 3

13

，右边

12 1

13

，左边=右边，等式成立．

②假设n=k时，等式成立，即：

11 3

13 5

15 7

1

k2k 1

2k 1 2k 1

．

那么当n=k+1时，有： 11 3

13 5

15 7

1

1

2k 1 2k 1 2k 1 2k 3

1 1 11 11 1 11 1

1 2 3 35 57 2k 12k 1 2k 12k 3

1 1 12k 2

1

2 2k 3 22k 3

k 12k 3

k 12 k 1 1

这就是说，当n=k+1时，等式亦成立． 由①、②可知，对一切自然数n等式成立．

评述：上面用数学归纳法进行证明的方法是错误的，这是一种假证，假就假在没有利用归纳假设n=k这一步，当n=k+1时，而是用拆项法推出来的，这样归纳假设起到作用，不符合数学归纳法的要求．

正确方法是：当n=k+1时． 11 3

13 5

15 7

1

1

1

2k

1 2k 1 2k 1 2k 3

k2k 1

数值试验报告分析

一、实验名称：解线性方程组的列主元素高斯消去法和LU分解法 二、实验目的及要求：

通过数值实验，从中体会解线性方程组选主元的必要性和LU分解法的优点，以及方程组系数矩阵和右端向量的微小变化对解向量的影响。

三、算法描述：

本次试验采用的是高斯列主元消去法和LU分解法求解线性方程组的解。

其中，高斯消去法的基本思想是避免接近于零的数作分母；能进行到底的条件:当A可逆时，列主元Gauss(高斯）消去法一定能进行到底。

优点:具有很好的数值稳定性；具有与顺序Gauss消去法相同的计算量。列主元Gauss(高斯）消去法的精度显著高于顺序Gauss(高斯）消去法。 注意:省去换列的步骤，每次仅选一列中最大的元。

矩阵的三角分解法是A=LU,L是下三角阵，U是上三角阵,Doolittle分解:L是单位下三

角阵，U是上三角阵；Crout分解:L是下三角阵，U是单位上三角阵。矩阵三角分解的条件 是矩阵A有唯一的Doolittle分解的充要条件是A的前n-1顺序主子式非零；矩阵A有唯一的Crout分解的充要条件是A的前n-1顺序主子式非零。三角分解的实现是通过

(1)Doolittle分解的实现； (2)Doolitt

数值试验报告分析

一、实验名称：解线性方程组的列主元素高斯消去法和LU分解法 二、实验目的及要求：

通过数值实验，从中体会解线性方程组选主元的必要性和LU分解法的优点，以及方程组系数矩阵和右端向量的微小变化对解向量的影响。

三、算法描述：

本次试验采用的是高斯列主元消去法和LU分解法求解线性方程组的解。

其中，高斯消去法的基本思想是避免接近于零的数作分母；能进行到底的条件:当A可逆时，列主元Gauss(高斯）消去法一定能进行到底。

优点:具有很好的数值稳定性；具有与顺序Gauss消去法相同的计算量。列主元Gauss(高斯）消去法的精度显著高于顺序Gauss(高斯）消去法。 注意:省去换列的步骤，每次仅选一列中最大的元。

矩阵的三角分解法是A=LU,L是下三角阵，U是上三角阵,Doolittle分解:L是单位下三

角阵，U是上三角阵；Crout分解:L是下三角阵，U是单位上三角阵。矩阵三角分解的条件 是矩阵A有唯一的Doolittle分解的充要条件是A的前n-1顺序主子式非零；矩阵A有唯一的Crout分解的充要条件是A的前n-1顺序主子式非零。三角分解的实现是通过

(1)Doolittle分解的实现； (2)Doolitt

__________________________________________________________________________________________

【第一换元法例题】

1、9999(57)(57)(571

1(57)(57)55

)(57)dx d x d x dx x x x x +=+?=+?=+?++???? 110091(57)(57)(57)10111(57)5550

d C x x x x C =?=?+=+++++? 【注】1(57)'5,(57)5,(57)5

x d x dx dx d x +=+==+??

2、

1ln ln ln ln dx d x x x dx x x x =?=????

221(l 1ln ln (ln )2n )2

x x x d C x C =?=+=+? 【注】111(ln )',(ln ),(ln )x d x dx dx d x x x x ===??

3（1）sin tan cos co si s cos cos n cos cos xdx d x xdx dx x d x x x x x --====?????

cos ln |cos |c ln |co s |o s x x