• FAQ: Численные Методы, часть I

• Системы линейных алгебраических уравнений: прямые методы

• 1. Связь метода Гаусса с разложением матрицы на множители.

См. [2], стр. 151; [3], стр. 43 (2.3); [6], стр. 17.

Рассмотрим простейший вариант метода Гаусса для решения СЛАУ вида Ax=b. Нетрудно показать, что в процессе прямого хода фактически происходит разложение матрицы А в произведение вида A=LU, где L - нижнетреугольная и U - верхнетреугольная матрицы. Такое разложение получило название LU-разложения.

Если найдено LU-разложение матрицы А, то дальнейшее решение системы Ax=b с произвольной правой частью b сводится к следующей схеме: 1) Ly=b, 2) Ux=y.

Теорема 1.1. Если все главные миноры матрицы А отличны от нуля, то ее LU-разложение единственно.

В современных программах, реализующих метод Гаусса, вычисления разбиваются на два основных этапа. Первый этап - это вычисление LU-разложения матрицы системы; на этом этапе производится основная масса вычислений - примерно (2/3)m³ операций. Второй этап - обработка правых частей и вычисление решений.

1. 2. Обращение матрицы методом Гаусса-Жордана.

См. [6], стр. 30; [3], стр. 36 (2.1), [7], стр. 19.

Задача обращения матрицы. Будем искать для невырожденной матрицы А обратную A^-1=V. Равенство AV=E равносильно совокупности равенств Av­₁=e₁, Av­₂=e₂ , ... , Av­_n=e_n , где v_i и e_i - столбцы матриц V и Е. Данная совокупность линейных уравнений с различными правыми частями решается произвольным методом.

Метод Гаусса-Жордана отличается от метода Гаусса в следующем. На i шаге прямого хода исключение переменной x_i производится не только из уравнений i+1, i+2, ... , n, как в методе Гаусса, а из всех уравнений системы, кроме i-го. В результате прямого хода матрица системы приводится к единичному виду, и нет необходимости в обратном ходе.

1. 3. Метод квадратного корня решения систем линейных уравнений.

Также известен как метод Холецкого;

См. [2], стр. 158; [3], стр. 96 (2.9), [6], стр. 34; [7], стр. 23.

Метод применяется для симметрических положительно определенных матриц A. Будем искать разложение вида A=LL^T, где L - нижнетреугольная матрица.

Формулы для вычисления разложения Холецкого:

, (j = i+1,...,n) (3.1)

Вычисление производится последовательно для i=1,2,..,n. Если найдено разложение Холецкого матрицы А, то дальнейшее решение системы Ax=b с произвольной правой частью b сводится к следующей схеме: 1) Ly=b, 2) L^Tx=y.

Достоинства метода: асимптотическая скорость, экономия памяти, гарантированная устойчивость. Недостатки: неуниверсальность, необходимость в операции вычисления квадратного корня.