Riešenie sústavy lineárnych rovníc. Priame metódy.

Σχετικά έγγραφα
Úvod do lineárnej algebry. Monika Molnárová Prednášky

Motivácia Denícia determinantu Výpo et determinantov Determinant sú inu matíc Vyuºitie determinantov. Determinanty. 14. decembra 2010.

Numerické metódy matematiky I

VLASTNÉ ČÍSLA A JORDANOV KANONICKÝ TVAR. Michal Zajac. 3 T b 1 = T b 2 = = = 2b

Podmienenost problému a stabilita algoritmu

Start. Vstup r. O = 2*π*r S = π*r*r. Vystup O, S. Stop. Start. Vstup P, C V = P*C*1,19. Vystup V. Stop

Goniometrické rovnice a nerovnice. Základné goniometrické rovnice

Komplexné čísla, Diskrétna Fourierova transformácia 1

x x x2 n

Ax = b. 7x = 21. x = 21 7 = 3.

Cvičenie č. 4,5 Limita funkcie

Úvod do lineárnej algebry

M6: Model Hydraulický systém dvoch zásobníkov kvapaliny s interakciou

Matematika prednáška 4 Postupnosti a rady 4.5 Funkcionálne rady - mocninové rady - Taylorov rad, MacLaurinov rad

Matematika Funkcia viac premenných, Parciálne derivácie

ARMA modely čast 2: moving average modely (MA)

MIDTERM (A) riešenia a bodovanie

1. Limita, spojitost a diferenciálny počet funkcie jednej premennej

15. Matlab Lineárna algebra

1 Úvod Predhovor Sylaby a literatúra Základné označenia... 3

ARMA modely čast 2: moving average modely (MA)

Obvod a obsah štvoruholníka

Integrovanie racionálnych funkcií

Ekvačná a kvantifikačná logika

1 Polynómy a racionálne funkcie Základy Polynómy Cvičenia Racionálne funkcie... 17

Gramatická indukcia a jej využitie

Pevné ložiská. Voľné ložiská


Prechod z 2D do 3D. Martin Florek 3. marca 2009

Vzorové príklady s riešeniami k lineárnej algebre a geometrie pre aplikovaných informatikov k písomke

Επίλυση ενός τριδιαγώνιου γραµµικού συστήµατος Ax = d µε τη µέθοδο απαλοιφής του Gauss (µέθοδος του Thomas)

Nelineárne optimalizačné modely a metódy

Vektorový priestor V : Množina prvkov (vektory), na ktorej je definované ich sčítanie a ich

Tomáš Madaras Prvočísla

Numerické metódy, pravdepodobnosť a matematická štatistika

7. FUNKCIE POJEM FUNKCIE

Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ M A T E M A T I K A

Obsah. 1.1 Reálne čísla a ich základné vlastnosti Komplexné čísla... 8

MATEMATIKA I. Doc. RNDr. Michal Šabo, CSc

Numerické metódy, pravdepodobnosť a matematická štatistika. Ján BUŠA Viktor PIRČ Štefan SCHRÖTTER

3. prednáška. Komplexné čísla

1.4 Rovnice, nerovnice a ich sústavy

Faculty of Mathematics, Physics and Informatics Comenius University Bratislava. NumDif

Lineárna algebra I - pole skalárov, lineárny priestor, lineárna závislosť, dimenzia, podpriestor, suma podpriestorov, izomorfizmus

Numerické metódy Učebný text pre bakalárske štúdium

Cieľom cvičenia je zvládnuť riešenie diferenciálnych rovníc pomocou Laplaceovej transformácie,

Numerická lineárna algebra. Zobrazenie

Úvod 2 Predhovor... 2 Sylaby a literatúra... 2 Označenia... 2

Παναγιώτης Ψαρράκος Αν. Καθηγητής

Μάθημα Επιλογής 8 ου εξαμήνου

6 Limita funkcie. 6.1 Myšlienka limity, interval bez bodu

RIEŠENIE WHEATSONOVHO MOSTÍKA

HASLIM112V, HASLIM123V, HASLIM136V HASLIM112Z, HASLIM123Z, HASLIM136Z HASLIM112S, HASLIM123S, HASLIM136S

Obyčajné diferenciálne rovnice

Παρουσίαση 2 ης Άσκησης:

1. písomná práca z matematiky Skupina A

Matematika 2. Lineárna algebra. (ver )

G. Monoszová, Analytická geometria 2 - Kapitola III

KATEDRA DOPRAVNEJ A MANIPULAČNEJ TECHNIKY Strojnícka fakulta, Žilinská Univerzita

NUMERICKÁ MATEMATIKA A MATEMATICKÁ ŠTATISTIKA

Matematická analýza pre fyzikov IV.

p(α 1 ) = u 1. p(α n ) = u n. Definícia (modulárna reprezentácia polynómu). Zobrazenie

Príklady na precvičovanie Fourierove rady

Návrh vzduchotesnosti pre detaily napojení

MATEMATIKA I ZBIERKA ÚLOH

Fakulta matematiky, fyziky a informatiky. Univerzita Komenského. Contents I. Úvod do problematiky numeriky 2


M8 Model "Valcová a kužeľová nádrž v sérií bez interakcie"

Matematika 2. časť: Analytická geometria

Základy automatického riadenia

PRIEMER DROTU d = 0,4-6,3 mm

Úvod. Na čo nám je numerická matematika? Poskytuje nástroje na matematické riešenie problémov reálneho sveta (fyzika, biológia, ekonómia,...

Hľadanie, skúmanie a hodnotenie súvislosti medzi znakmi

Riadenie zásobníkov kvapaliny

FUNKCIE N REÁLNYCH PREMENNÝCH

3. kapitola. Axiomatická formulácia modálnej logiky Vzťah medzi syntaxou a sémantikou. priesvitka 1

... 5 A.. RS-232C ( ) RS-232C ( ) RS-232C-LK & RS-232C-MK RS-232C-JK & RS-232C-KK

MATEMATIKA. Martin Kalina

Mini minimaliz acia an BUˇ Koˇ sice 2011

AerobTec Altis Micro

Deliteľnosť a znaky deliteľnosti

Metódy vol nej optimalizácie

UČEBNÉ TEXTY. Pracovný zošit č.2. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Elektrotechnické merania. Ing. Alžbeta Kršňáková

množiny F G = {t1, t2,, tn} T a pre ľubovoľný valec C so základňou B1, B2,, Bn v bodoch t1, t2,, tn, takou, že pre t G - F je Bt = E, platí PF(C) = PG

Spojitosť a limity trochu inak

PageRank algoritmus. Univerzita Komenského v Bratislave Fakulta Matematiky, Fyziky a Informatiky

Definícia parciálna derivácia funkcie podľa premennej x. Definícia parciálna derivácia funkcie podľa premennej y. Ak existuje limita.

vantum s.r.o. VŠETKO PRE ELEKTROERÓZIU V3 Kap.11 / str. 1

ΜΕΜ251 Αριθμητική Ανάλυση

Prednáška Fourierove rady. Matematická analýza pre fyzikov IV. Jozef Kise lák

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

Technická univerzita v Košiciach. Zbierka riešených a neriešených úloh. z matematiky. pre uchádzačov o štúdium na TU v Košiciach

PREHĽAD ZÁKLADNÝCH VZORCOV A VZŤAHOV ZO STREDOŠKOLSKEJ MATEMATIKY. Pomôcka pre prípravný kurz

1 Úvod Sylabyaliteratúra Základnéoznačenia... 3

2x 1 + x 2 x 3 + x 4 = 1. 3x 1 x 2 x 3 +2x 4 = 3 x 1 +2x 2 +6x 3 x 4 = 4

Aproximačné algoritmy. (7. októbra 2010) DRAFT

(x y) = (X = x Y = y) = (Y = y) (x y) = f X,Y (x, y) x f X

1.1 Zobrazenia a funkcie

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY RIGORÓZNA PRÁCA. Martin Samuelčík

C. Kontaktný fasádny zatepľovací systém

Transcript:

Riešenie sústavy lineárnych rovníc. Priame metódy. Ing. Gabriel Okša, CSc. Matematický ústav Slovenská akadémia vied Bratislava Stavebná fakulta STU G. Okša: Priame metódy 1/16

Obsah 1 Základy 2 Systémy s trojuholníkovou maticou 3 Použitie Gaussovej eliminácie 4 Použitie QR faktorizácie 5 Špeciálne matice sústavy 6 Cvičenie G. Okša: Priame metódy 2/16

Základy Nech A R m n, x R n a b R m, b 0. Potom lin. systém rovníc Ax = b je konzistentný, ak existuje vektor x taký, že A x = b. V opačnom prípade je nekonzistentný. Veta: Existencia a jednoznačnost riešenia 1 Systém Ax = b je konzistentný práve vtedy, ked b range(a), t.j. hod(a) = hod((a, b)). 2 Ak je systém konzistentý a stĺpce A sú lineárne nezávislé, potom riešenie je jediné. 3 Ak je systém konzistentý a stĺpce A sú lineárne závislé, potom Ax = b má nekonečne vel a riešení. 4 Ked je A regulárna (t.j. m = n a det(a) 0), potom je systém konzistentný pre l ubovol né b a má jediné riešenie. Homogénny systém Ax = 0 má netriviálne riešenie x 0 práve vtedy, ak sú stĺpce A lin. závislé. Ak má Ax = 0 netriv. rieš., potom má nekonečne vel a riešení. Pri m = n to nastane pre singulárnu A. G. Okša: Priame metódy 3/16

Systémy s trojuholníkovou maticou Nech L R n n je dolná trojuholníková a regulárna. Potom systém Ly = b sa rieši tzv. elimináciou vpred ( forward elimination ): 1. for (k = 0; k < n; k + +) { 2. if (k == 0) y[k] = b[k]/l[k][k]; ( 3. else y[k] = b[k] ) k 1 j=0 L[k][j] y[j] /L[k][k]; } Nech U R n n je horná trojuholníková a regulárna. Potom systém Ux = b sa rieši tzv. spätnou substitúciou ( backward substitution ): 1. for (k = n 1; k >= 0; k ) { 2. if (k == n 1) x[k] = b[k]/u[k][k]; ( 3. else x[k] = b[k] ) n 1 j=k+1 U[k][j] x[j] /U[k][k]; } G. Okša: Priame metódy 4/16

Použitie Gaussovej eliminácie (GE) bez pivotizácie Ak A = L U je LU faktorizácia A, potom sústava Ax = b má tvar LUx = b a substitúcia Ux = y vedie na riešenie pôvodnej sústavy v troch makro -krokoch: 1. Vypočítaj LU fakt. matice A pomocou GE. 2. Vyrieš: Ly = b, kde L je dolná trojuholníková matica. 3. Vyrieš: Ux = y, kde U je horná trojuholníková matica. Výpočtová zložitost : n 3 /3 + n 2 flops. G. Okša: Priame metódy 5/16

Použitie GE s čiastočnou pivotizáciou (GEPP) - 1/2 Klasický prístup: Najprv LU fakt. A s čiast. pivot., a potom riešenie dvoch troj. systémov. Efektívnejší postup: Pracovat s rozšírenou maticou sústavy (A, b) a aplikovat GEPP naraz na A aj b. 1. for (k = 0; k < n 1; k + +) { // cyklus cez stĺpce 2. Nájdi: a rk,k = max{ a ik : k i n}; // Výmena riadkov - čiastočná pivotizácia 3. for (j = k; j < n; j + +) a kj a rk,j; 4. b k b rk ; // Výpočet činitel ov 5. for (i = k + 1; i < n; i + +) m ik = a ik /a kk ; G. Okša: Priame metódy 6/16

GEPP - 2/2 // Update A a b 6. for (i = k + 1; i < n; i + +) { 7. b i = b i + m ik b k ; 8. for (j = k + 1; j < n; j + +) a ij = a ij + m ik a kj ; } 9. } // koniec cyklu cez k Po (n 1) krokoch dostaneme sústavu Ux = b (n 1) s hornou trojuholníkovou maticou, ktorú vyriešime spätnou substitúciou. Stabilita: Nech ˆx je vypočítané riešenie lineárneho systému Ax = b pomocou GE. Potom ˆx je presným riešením lin. systému s perturbovanou maticou sústavy: (A + E)ˆx = b, kde: E c (n 3 + 5 n 2 ) ρ A µ, kde ρ je faktor rastu (rôzny pre rôzne varianty GE), c je malá konštanta a µ je jednotka zaokrúhlenia ( round-off unit ). Výp. zložitost s GEPP: n 3 /3 flops a O(n 2 ) porovnaní. G. Okša: Priame metódy 7/16

Použitie QR faktorizácie - 1/2 Riešenie Ax = b s použitím QR faktorizácie matice sústavy A: 1. Vypočítaj QR fakt. matice A pomocou HT alebo GT: Q T A = R. 2. Sformuj: b = Q T b. 3. Vyrieš: Rx = b pomocou spätnej substitúcie. Na sformovanie b nepotrebujeme Q T explicitne - stačí nám faktorizovaná forma Q T. Ak napr. použijeme Householderove reflexie, potom: Q T = H n 1 H n 2 H 1 a b = Q T b môžme formovat rekurzívne: y 1 = b; y i+1 = H i y i, 1 i n 1; b = y n. Navyše, vektory u i pre jednotlivé H i nemusíme ukladat, pretože H i môžme aplikovat súčasne na A (i) aj y i ; čiže pracujeme s rozšírenou maticou (A, b). G. Okša: Priame metódy 8/16

Použitie QR faktorizácie - 2/2 Stabilita (Lawson a Hanson, 1974): Nech ˆx je vypočítané riešenie lin. systému Ax = b s použitím Householderovej QR faktorizácie. Potom ˆx je presným riešením lin. systému: (A + E)ˆx = b + δb, kde: E F (3 n 2 + 41 n) A F µ + O(µ 2 ), δb (3 n 2 + 40 n) b µ + O(µ 2 ). Metóda je teda spätne stabilná. Výpočtová zložitost s HT: 2n 3 /3 flops a n odmocnín. Výpočtová zložitost s GT: 4n 3 /3 flops a n 2 /2 odmocnín. G. Okša: Priame metódy 9/16

Symetrická a pozitívne definitná matica - 1/3 Veta: Nech A je SPD rádu n. Potom existuje jednoznačná tzv. Choleskyho faktorizácia matice A v tvare: A = H H T, kde H je dolná trojuholníková s kladnými diagonálnymi prvkami. Faktor H je explicitne daný ako H = L D 1/2, kde L je dolná troj. matica s jednotkami na diagonále z LU faktorizácie matice A s použitím GE bez pivotizácie a D = diag(u 1/2 11, u1/2 22,..., u1/2 nn ) (u ii sú diagonálne prvky matice U). Faktor rastu pri GE bez pivotizácie je ρ = 1. Takže GE bez pivotizácie je pre SPD matice stabilná. G. Okša: Priame metódy 10/16

SPD matica - 2/3 Výpočet Choleskyho faktorizácie: V praxi sa Choleskyho faktorizácie sa nepočíta pomocou Gaussovej eliminácie, ale takto: 1. for (k = 0; k < n; k + +) { 2. for (i = 0; i < k; i + +) h ki = 3. h kk = a kk k 1 j=0 h2 kj ; } V tomto algoritme 1 j=0 () = 0 a h 00 = a 00. Potom systém Ax = b sa rieši v dvoch krokoch: 1. Hy = b (dolná trojuholníková matica); 2. H T x = y (horná trojuholníková matica). ( a ki i 1 j=0 h ij h kj ) /h ii ; G. Okša: Priame metódy 11/16

SPD matica - 3/3 Stabilita: Nech ˆx je vypočítané riešenie lineárneho systému Ax = b pomocou Choleskyho faktorizácie SPD matice A. Potom ˆx je presným riešením lin. systému s perturbovanou maticou sústavy: (A + E)ˆx = b, kde: E 2 c 1 (n) A 2 µ, a c 1 (n) je pomaly rastúca funkcia n. Relatívna chyba riešenia: x ˆx ˆx c 2 (n) κ(a) O(µ), kde κ(a) = A A 1 je číslo podmienenosti matice A. Výpočtová zložitost : n 3 /6 + n 2 flops a n odmocnín. G. Okša: Priame metódy 12/16

Diagonálne dominantná matica Definícia: Matica A = (a ij ) rádu n je stĺpcovo diagonálne dominantná, ak: a kk > n i=1,i k a ik k = 1, 2,..., n. Podobne je A riadkovo diagonálne dominantná, ak: a kk > n i=1,i k a ki k = 1, 2,..., n. Stabilita: Faktor rastu pre GE bez pivotizácie stĺpcovo resp. riadkovo diagonálne dominantných matíc je ρ 2. Takže tento algoritmus je pre tieto matice stabilný, nie je nutná žiadna pivotizácia. G. Okša: Priame metódy 13/16

Trojdiagonálna matica - 1/2 Trojdiagonálna matica T má LU dekompozíciu v špeciálnom tvare, kde oba faktory sú bidiagonálne matice; pre L treba vypočítat iba dolnú subdiagonálu a pre U iba diagonálu: a 1 b 1. T = c..... 2...... bn 1 = c n 1 u 1 b 1. l.. 2............... bn 1. l n 1 a n u n G. Okša: Priame metódy 14/16

Trojdiagonálna matica - 2/2 Algoritmus pre výpočet LU fakt. trojdiagonálnej matice: 1. u 1 = a 1 ; 2. for (i = 2; i <= n; i + +) { 3. l i = c i /u i 1 ; 4. u i = a i l i b i 1 ; } Potom systém Tx = b riešime v dvoch krokoch: Ly = b a Ux = y. Stabilita: Ak T je zároveň SPD, potom tento postup je stabilný a má prednost pred Choleskyho faktorizáciou, pretože nepoužíva výpočet odmocnín. Ak T nie je SPD, potom táto faktorizácia môže byt nestabilná a treba použit GE s čiastočnou pivotizáciou, pre ktorú je faktor rastu ρ 2. Výpočtová zložitost : 4n flops s použitím horeuvedeného algoritmu LU fakt. G. Okša: Priame metódy 15/16

Cvičenie 1 Naprogramujte v jazyku C elimináciu vpred a spätnú substitúciu pre náhodné trojuholníkové matice a náhodné pravé strany. 2 Naprogramujte v C riešenie Ax = b pre náhodné A a b s využitím QR faktorizácie matice A pomocou Householderových reflexií. 3 Naprogramujte v C riešenie Ax = b pre náhodné A a b s využitím LU faktorizácie matice A pomocou Gaussovej eliminácie s čiastočnou pivotizáciou. G. Okša: Priame metódy 16/16