线性方程组的直接方法精选课件.ppt
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1、关于线性方程组的直接方法第一页,本课件共有107页解线性方程组的直接法解线性方程组的直接法简记为简记为Ax=b,其中,其中(6.1)常见的线性方程组是方程个数和未知量个数相常见的线性方程组是方程个数和未知量个数相同的同的n阶线性方程组,一般形式为阶线性方程组,一般形式为第二页,本课件共有107页线性方程组的数值解法一般有两类:线性方程组的数值解法一般有两类:1.直接法:就是经过有限步算术运算,可求得直接法:就是经过有限步算术运算,可求得方程组精确解的方法(方程组精确解的方法(若计算过程中没有舍若计算过程中没有舍入误差入误差),如克莱姆法则就是一种直接法,直),如克莱姆法则就是一种直接法,直接法
2、中具有代表性的算法是高斯接法中具有代表性的算法是高斯(Gauss)消去消去法。法。2.迭代法迭代法:就是用某种极限过程去逐步逼近线就是用某种极限过程去逐步逼近线性方程组的精确解的方法。也就是性方程组的精确解的方法。也就是从解的某从解的某个近似值出发,通过构造一个无穷序列去逼近精个近似值出发,通过构造一个无穷序列去逼近精确解的方法。确解的方法。(一般有限步内得不到精确解一般有限步内得不到精确解)第三页,本课件共有107页三、特殊矩阵三、特殊矩阵1)对角矩阵2)三对角矩阵3)上三角矩阵4)上海森伯(Hessenberg)阵5)对称矩阵6)埃尔米特矩阵7)对称正定矩阵8)正交矩阵9)酉矩阵10)初等
3、置换阵11)置换阵第四页,本课件共有107页定理定理1设ARnn,A非奇异?定理定理2若ARnn对称正定矩阵,则?定理定理3若ARnn对称矩阵,则对称正定矩阵0,i=1,2,n 0,i=1,2,n 因此存在惟一的分解因此存在惟一的分解 A=LU A=LU 第五十八页,本课件共有107页L是单位下三角阵是单位下三角阵,U是上三角阵是上三角阵,将将U再分解再分解 其中其中D为对角阵为对角阵,U0为单位上三角阵,于是为单位上三角阵,于是A=LU=LDU0又又A=AT=U0TDLT由分解惟一性由分解惟一性,即得即得U0T=LA=LDLT第五十九页,本课件共有107页记记又因为又因为det(Ak)0,(
4、k=1,2,n),故故于是对角阵于是对角阵D还可分解还可分解其中其中 为下三角阵为下三角阵,令令L=LL=L1 1,定理得证。,定理得证。第六十页,本课件共有107页将将A=LLT展开,写成展开,写成按矩阵乘法展开,可逐行求出分解矩阵按矩阵乘法展开,可逐行求出分解矩阵L L的元素,计的元素,计算公式是对于算公式是对于i=1,2,ni=1,2,n j=i+1,i+2,n 这一方法称为这一方法称为平方根法平方根法,又称又称乔累斯基乔累斯基(Cholesky)分解分解,它所需要的乘除次数约它所需要的乘除次数约 为数量级为数量级,比比LU分解节省分解节省近一般的工作量。近一般的工作量。第六十一页,本课
5、件共有107页例例6.9 6.9 平方根法求解方程组平方根法求解方程组 解解:因方程组系数矩阵对称正定因方程组系数矩阵对称正定,设设A=,A=,即:即:由由Ly=bLy=b解得解得 由由 解得解得 由此例可以看出,平方根法解正定方程组的缺由此例可以看出,平方根法解正定方程组的缺点是需要进行开方运算。为避免开方运算,我们改点是需要进行开方运算。为避免开方运算,我们改用单位三角阵作为分解阵,即把对称正定矩阵用单位三角阵作为分解阵,即把对称正定矩阵A分分解成解成的形式,其中的形式,其中 第六十二页,本课件共有107页为对角阵,而为对角阵,而 是单位下三角阵是单位下三角阵,这里分解这里分解公式为公式为
6、 第六十三页,本课件共有107页据此可逐行计算据此可逐行计算 运用这种矩阵分解方法运用这种矩阵分解方法,方程组方程组Ax=bAx=b即即可归结为求解两个上三角方程组可归结为求解两个上三角方程组 和和其计算公式分别为其计算公式分别为 和和 求解方程组的上述算法称为改进的平方根法。这种方法求解方程组的上述算法称为改进的平方根法。这种方法总的计算量约为总的计算量约为 ,即仅为高斯消去法计算量的一,即仅为高斯消去法计算量的一半。半。第六十四页,本课件共有107页记笔记记笔记5.7 5.7 向量和矩阵的范数向量和矩阵的范数 为了研究线性方程组近似解的误差估计为了研究线性方程组近似解的误差估计和迭代法的收
7、敛性和迭代法的收敛性,有必要对向量及矩阵的有必要对向量及矩阵的“大小大小”引进某种度量引进某种度量-范数的概念。向量范数的概念。向量范范数是用来度量向量长度的数是用来度量向量长度的,它可以看成是二、它可以看成是二、三维解析几何中向量长度概念的推广。用三维解析几何中向量长度概念的推广。用Rn表示表示n维实向量空间。维实向量空间。第六十五页,本课件共有107页记笔记记笔记5.7 5.7 向量和矩阵的范数向量和矩阵的范数定义定义5.2对任一向量对任一向量X Rn,按照一定规则确定一个实按照一定规则确定一个实数与它对应数与它对应,该实数记为该实数记为|X|,若若|X|满足下面三个满足下面三个性质性质:
8、(1)|X|0;|X|=0当且仅当当且仅当X=0;(2)对任意实数对任意实数,|X|=|X|;(3)对任意向量对任意向量Y Rn,|X+Y|X|+|Y|则称该实数则称该实数|X|为向量为向量X的的范数范数第六十六页,本课件共有107页在在R Rn n中,常用的几种范数有:中,常用的几种范数有:记笔记记笔记其中其中x x1 1 1 1,x,x,x,x2 2,x,xn n n n分别是分别是X X的的的的n n n n个分量。以上定义的个分量。以上定义的范数分别称为范数分别称为范数分别称为范数分别称为1-1-范数,范数,范数,范数,2-2-范数和范数和范数和范数和 -范数范数可以验证它们都是满足范
9、数性质的,其中可以验证它们都是满足范数性质的,其中可以验证它们都是满足范数性质的,其中可以验证它们都是满足范数性质的,其中 是由内积导出的向量范数。是由内积导出的向量范数。5.7 5.7 向量和矩阵的范数向量和矩阵的范数第六十七页,本课件共有107页当不需要指明使用哪一种向量范数时,就用记号当不需要指明使用哪一种向量范数时,就用记号|.|泛指任泛指任何一种向量范数。何一种向量范数。有了向量的范数就可以用它来衡量向量的大小和表示有了向量的范数就可以用它来衡量向量的大小和表示向量的误差。向量的误差。设设x*为为Ax=b的精确解,的精确解,x为其近似解,则其绝对误差可表为其近似解,则其绝对误差可表示
10、成示成|x-x*|,其相对误差可表示成,其相对误差可表示成记笔记记笔记5.7 5.7 向量和矩阵的范数向量和矩阵的范数或或第六十八页,本课件共有107页第六十九页,本课件共有107页例例5.10证明对任意同维向量证明对任意同维向量x,y有有 证:证:即即 第七十页,本课件共有107页例例5.11设设x=(1,0,-1,2)T,计算计算 解解:=1+0+|-1|+2=4第七十一页,本课件共有107页定理定理7.1 7.1 对于任意向量对于任意向量x,有有证证:即即 当当 p,第七十二页,本课件共有107页定义定义5.4(向量序列的极限向量序列的极限)设设为为中的中的一向量序列,一向量序列,,记记
11、。如果。如果(i=1,2,n),则称则称收敛于向量收敛于向量,记为,记为定理定理7.2(向量范数的等价性)设(向量范数的等价性)设为为上任意两种向量范数上任意两种向量范数,则存在常数则存在常数C1,C20,使得对任意使得对任意恒有恒有(证(证:略)略)第七十三页,本课件共有107页定理定理7 其中其中为向量中的任一种范数。为向量中的任一种范数。证证由于由于 而对于而对于上的任一种上的任一种范数范数,由定理由定理3.7知存在常数知存在常数C1,C2,使,使于是可得于是可得从而定理得证。从而定理得证。第七十四页,本课件共有107页定义定义5.5(矩阵的范数矩阵的范数)如果矩阵)如果矩阵 的某个的某
12、个非负的实值函数非负的实值函数 ,满足,满足则称则称 是是 上的一个矩阵范数上的一个矩阵范数(或模或模)第七十五页,本课件共有107页矩阵范数的性质可由向量范数定义直接验证矩阵范数的性质可由向量范数定义直接验证。(1)设设A0,x0,使使Ax0,根据向量范数的性根据向量范数的性质质 Ax 0,所以所以0 x0,使使 Ax=0,则则=0当当A=0时时,第七十六页,本课件共有107页矩阵范数的性质可由向量范数定义直接验证矩阵范数的性质可由向量范数定义直接验证(2)根据向量范数的性质根据向量范数的性质第七十七页,本课件共有107页矩阵范数的性质可由向量范数定义直接验证矩阵范数的性质可由向量范数定义直
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