数值分析实验二(列主元Gauss消去法)
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Lab06.Gauss 列主元素消去法实验【实验目的和要求】1.使学生深入理解并掌握Gauss 消去法和Gauss 列主元素消去法步骤; 2.通过对Gauss 消去法和Gauss 列主元素消去法的程序设计,以提高学生程序设计的能力;3.对具体问题,分别用Gauss 消去法和Gauss 列主元素消去法求解。
通过对结果的分析比较,使学生感受Gauss 列主元素消去法优点。
【实验内容】1.根据Matlab 语言特点,描述Gauss 消去法和Gauss 列主元素消去法步骤。
2.编写用不选主元的直接三角分解法解线性方程组Ax=b 的M 文件。
要求输出Ax=b 中矩阵A 及向量b ,A=LU 分解的L 与U ,det A 及解向量x 。
3.编写用Gauss 列主元素消去法解线性方程组Ax=b 的M 文件。
要求输出Ax=b 中矩阵A 及向量b 、PA=LU 分解的L 与U 、det A 及解向量x ,交换顺序。
4.给定方程组(1) ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--11134.981.4987.023.116.427.199.103.601.3321x x x(2) ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----15900001.582012151********.23107104321x x x x 先用编写的程序计算,再将(1)中的系数3.01改为3.00,0.987改为0.990;将(2)中的系数2.099999改为2.1,5.900001改为9.5,再用Gauss 列主元素消去法解,并将两次计算的结果进行比较。
【实验仪器与软件】1.CPU 主频在1GHz 以上,内存在128Mb 以上的PC ;2.Matlab 6.0及以上版本。
实验讲评:实验成绩:评阅教师:200 年 月 日Lab06.Gauss 列主元素消去法实验第一题:1、算法描述:Ⅰ、Gauss 消去法由书上定理5可知 设Ax=b ,其中A ∈R^(n(1)如果()0(1,2,....,1)k kka k n ≠=-,则可通过高斯消去法将Ax=b 约化为等价的 角形线性方程组,且计算公式为:① 消元计算(k=1,2,….,n-1)()()(1)()()(1)()()/,1,...,,,,1,...,,,1,...,.k k ik ik kk k k k ij ij ik kj k k k iiik k m a a i k n a a m a i j k n b b m b i k n ++==+=-=+=-=+② 回带公式()()()()()1/,()/,1,...,2,1.n n n n nn ni i i i iii j ii j i x b a x ba x a i n =+==-=-∑(2)如果A 为非奇异矩阵,则可通过高斯消去法将方程组Ax=b 约化方程组为上三角矩阵以上消元和回代过程总的乘除法次数为332333nn nn +-≈,加减法次数为32353263nnn n+-≈以上过程就叫高斯消去法。
<数值计算方法>实验报告1.实验名称实验2 Gauss 列主元消去法2.实验题目用Gauss 列主元消去法求解线性方程组。
0.0011 2.0002 3.0003 1.0001.0001 3.7122 4.6233 2.0002.0001 1.0722 5.6433 3.000x x x x x x x x x ++=⎧⎪-++=⎨⎪-++=⎩3.实验目的加深自己对Gauss 列主元消去法的理解和认识,并且通过做实验或做练习来加强自己Gauss 列主元消去法的掌握,学会并灵活运用Gauss 列主元消去法来求解方程组。
4.基础理论-------Gauss 列主元消去法1.Gauss 列主元消去法的基本思想是:在进行第k (k=1,2,...,n-1)步消元时,从第k 列的kk a 及以下的各元素中选取绝对值最大的元素,然后通过行变换将它交换到主元素kk a 的位置上,再进行消元。
2.Gauss 列主元消去法的优点:当kk a (k=1,2,...,n-1)的绝对值很小时,用Gauss 列主元消去法来求解方程组时,可以避免所的数值结果产生较大误差或失真。
5.实验环境实验系统:Win 7实验平台:VisualC++语言6.实验过程写出算法→编写程序→计算结果Gauss 列元消去法的算法Input:方程组未知量的个数n;增广矩阵()()1,2,...,T ij A a A A An ==,其中i=1,2,…,n; j=1,2,…,n+1Output:方程组的解x1,x2,…,xn,或失败信息。
1. for i ←1ton-1 do;2. temp ←|ii a |;3. p ←I;4. for j ←i+1 to n do5. if ||ji a >temp then6. p ←j;8. end9. end10. if temp=0 then11. |return False;12. end13. if p ≠I then14. p A ⇔i A ;//i,p 两行交换15. end//列选主元16. for j ←i+1 to n do17.*j ji i A m A -ji m ←/ji ii a a ;18. j A ←*j ji i A m A -;//消元19. end7.实验结果原方程组的解为:X1=-0.490396 , x2=-0.051035 ,x3=0.3675208.附录程序清单#include<iostream.h> #include"stdio.h"#include"math.h"void main ( ){ int n=3,i,j,k,p;doubleA[10][10]={{0.001,2.000,3.000,1.000},{-1.000,3.712,4.623,2.000},{-2.0 00,1.072,5.643,3.000}},temp,m,x[100];for(i=0;i<n;i++){ //选主元temp=fabs(A[i][i]); p=i;for(k=i+1;k<n;k++)if(fabs(A[k][i])>temp){temp=fabs(A[k][i]); p=k;}if(temp==0){ printf("\n无法求解:");return;}if(p!=i)for(j=0;j<n+1;j++){ temp=A[i][j];A[i][j]=A[p][j];A[p][j]=temp;}//消元for(k=i+1;k<n;k++){ m=A[k][i]/A[i][i];for(j=i+1;j<=n;j++)A[k][j]=A[k][j]-m*A[i][j];}}//回代for(i=n-1;i>=0;i--){x[i]=A[i][n];for(j=i+1;j<n;j++)x[i]=x[i]-A[i][j]*x[j];x[i]=x[i]/A[i][i];}printf("\nx=\n");for(i=0;i<n;i++)printf("%f \n",x[i]);}。
《Gauss 列主元消去法》实验报告实验名称:Gauss 列主元消去法程序设计 成绩:___________ 专业班级:数学与应用数学1202班 :王晓阳 学号:28 实 验 日 期 : 2014 年11月10日实验报告日期: 2014年 11月10日一.实验目的1.学习Gauss 消去法的基本思路和迭代步骤.2.学会运用matlab 编写高斯消去法和列主元消去法程序,求解线性方程组.3.当()k kk a 绝对值较小时,采用高斯列主元消去法.4.培养编程与上机调试能力.二、实验容用消去法解线性方程组的基本思想是用逐次消去未知数的方法把原线性方程组Ax b =化为与其等价的三角形线性方程组,而求解三角形线性方程组可用回代的方法求解.1.求解一般线性方程组的高斯消去法.(1)消元过程:设()0k kk a ≠,第i 个方程减去第k 个方程的()()/k k ik ik kk m a a =倍,(1,,)i k n =+,得到()()11k k A x b ++=.()()()()()()()11,,1,,k k k ij ij ik kj k k k i i ik k a a m a i j k n b b m b ++⎧=-=+⎪⎨=-⎪⎩经过n-1次消元,可把方程组()()11A x b =化为上三角方程组()()n n A x b =.(2)回代过程:()()()()()1//,1,,1n n n n nn n i i i i i ij j ii j i x b a x b a x a i n =+⎧=⎪⎛⎫⎨=-=- ⎪⎪⎝⎭⎩∑以解如下线性方程组为例测试结果.1212312310773264556x x x x x x x x -=⎧⎪-++=⎨⎪-+=⎩2.列主元消去法由高斯消去法可知,在消元过程中可能出现()0k kk a =的情况,这是消去法将无法进行,即使主元素()0k kk a ≠但很小时,用其作除数,会导致其他元素数量级的严重增长和舍入误差的扩散,最后也使得计算解不可靠.这时就需要选取主元素,假定线性方程组的系数矩阵A 是菲奇异的.(1)消元过程:对于1,2,,1k n =-,进行如下步骤:1) 按列选主元,记max pk ik k i na a ≤≤=2) 交换增广阵A 的p,k 两行的元素。
数值分析实验报告(1)学院:信息学院班级:计算机0903班姓名:***学号:********课题一A.问题提出给定下列几个不同类型的线性方程组,请用适当的方法求解线性方程组1、设线性方程组⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡--------------------------1368243810041202913726422123417911101610352431205362177586832337616244911315120130123122400105635680000121324⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡10987654321x x x x x x x x x x =⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-2119381346323125 x *= ( 1, -1, 0, 1, 2, 0, 3, 1, -1, 2 )T2、设对称正定阵系数阵线方程组⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡----------------------19243360021411035204111443343104221812334161206538114140231212200420424⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡87654321x x x x x x x x = ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---4515229232060 x * = ( 1, -1, 0, 2, 1, -1, 0, 2 )T3、三对角形线性方程组⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------------------4100000000141000000001410000000014100000000141000000001410000000014100000000141000000001410000000014⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡10987654321x x x x x x x x x x = ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡----5541412621357 x *= ( 2, 1, -3, 0, 1, -2, 3, 0, 1, -1 )TB.(1)对上述三个方程组分别用Gauss 顺序消去法与Gauss 列主元消去法;平方根 与改进平方根法;追赶法求解(选择其一) (2)编写算法通用程序(3)在应用Gauss 消去时,尽可能利用相应程序输出系数矩阵的三角分解式C.(1)通过该课题的程序编制,掌握模块化结构程序设计方法 (2)掌握求解各类线性方程组的直接方法,了解各种方法的特点 (3)体会高斯消去法选主元的必要性 实验步骤:(高斯消去法,列主元,LU )1顺序高斯消去法2.LU 分解法3.列主元高斯消去法(如下图)(1)高斯消去法运行结果如下(2)对方程的系数矩阵进行LU分解并求出方程组的解(3)列主元高斯消去法实验体会总结:利用gauss消去法解线性方程组的时候,如果没有经过选主元,可能会出现数值不稳定的现象,使得方程组的解偏离精确解。
数值分析-牛顿迭代法实验报告一、实验内容和要求用列主元高斯消去法解线性方程组Ax=b方程1:=;方程2:=;二、算法说明设Ax=b。
本算法用A的具有行交换的列祖元素消去法,校园结果冲掉A,乘数冲掉,计算解x冲掉常数项b,行列式存放在det中。
1.det←12.对于k=1,2,…,n-1(1)按列选主元=,(2)如果,=0,则计算停止(det(A)=0)(3)如果,=k,则转(4)(j=k,k+1,……,n)换行:,←-det(4)消元计算对于i=k+1,……,ni.←/ii.对于i=k+1,……,n←*iii.←-(5)det←*det3.如果,则计算停止(det(A)=0)4.回带求解(1)/(2)对于i=n-1,…,2,1←()/5.det←*det三、源程序#include <stdio.h>#include<conio.h>#include <math.h>#define max_dimension 20 //定义最大阶数为20 int n;static float a[max_dimension][max_dimension]; static float b[max_dimension];static float x[max_dimension];void main() {int I,j,d,row;float temp;float known_items;float l[max_dimension][max_dimension];printf("请输入方程的阶数:"); //输入矩阵阶数scanf("%d",&n);printf("\n");for (i=0; i<n; i++){printf("请输入第%d 的系数:",i+1); //矩阵输入for (j=0; j<n; j++){scanf("%f",&a[i][j]);}printf("\n");}printf("请输入常数项: "); //常数输入for (i=0; i<n; i++)scanf("%f",&b[i]);for (i=0; i<n; i++) //计算增广矩阵{for (j=0; j<n; j++);} for (d=0; d<n-1; d++){ row=d;for (i=d+1; i<n; i++) //查找最大元素所在行{if (fabs(a[i][d])>fabs(a[row][d]))row=i;}if (row!=d){for (j=d; j<n; j++){temp=a[row][j];a[row][j]=a[d][j];a[d][j]=temp;}temp=b[row];b[row]=b[d];b[d]=temp;}for (i=d+1; i<n; i++){l[i][d]=-a[i][d]/a[d][d];for (j=d; j<n; j++){a[i][j]=a[i][j]+a[d][j]*l[i][d];}b[i]=b[i]+b[d]*l[i][d];}}for (i=0; i<n; i++) //计算上三角矩阵{for (j=0; j<n; j++);}printf("\n");for (i=n-1; i>-1; i--){known_items=0;for (j=1; j<n-i; j++){known_items=known_items+a[i][i+j]*x[i+j]; }x[i]=(b[i]-known_items)/a[i][i];} printf("X的值分别为:\n");for (i=0; i<n; i++)printf("%.5f ",x[i]);//输出x的值printf("\n");getch();}四、实验结果方程1:=1592.22119=-631.76123=-493.50037方程2:=119.52600=-47.14207=-36.83984五、说明与分析在高斯消去法运算的过程中,如果出现(A(i,i))的绝对值等于零或过小的情况,则会导致矩阵元素数量级严重增长和舍入误差的扩散,使得最后的计算结果不可靠,所以需先对矩阵进行变换在计算。
《数值分析》实验报告
实验编号:实验二
课题名称:列主元Gauss消去法
一、算法介绍
1、输入矩阵的阶数n,方程组的增广矩阵A;
2、对k=0,1,…,n-2,循环:选取列中绝对值最大的元素,将主元所在的行的元素保存在
数组temp[n+1]中。
若主元为零,则系数矩阵奇异,计算停止;否则,顺序进行。
如果绝对值最大的元素就在矩阵的对角线上,则进行普通高斯消元法的第一大步,否则将方程组系数换行之后再进行普通高斯消元法的第一大步;
3、然后利用回代法求解线性方程组。
二、程序代码
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<iomanip>
using namespace std;
int main()
{
int n=0,k=0,i=0,j=0,h=0,g=0,flag=0,i1,j1;
double max=0,m=0;
cout<<"***利用列主元Gauss消元法求解线性方程组***"<<endl;
cout<<"请输入矩阵的阶数:"<<endl;
cin>>n;
double a[n][n+1];
double t[n+1];
double x[n];
memset(a,0,sizeof(a));
memset(x,0,sizeof(x));
cout<<"请输入方程组的增广矩阵:"<<endl;
for(i=0;i<n;i++)
{
for(j=0;j<n+1;j++)
{
cin>>a[i][j];
}
}
for(k=0;k<n-1;k++)
{
max=0;j1=0;
for(i=k;i<n;i++)
{
if(fabs(a[i][k])>max)
{
max=fabs(a[i][k]);
i1=i;
j1=k;
}
}
if(max==0)
{
cout<<"该系数矩阵为奇异矩阵,计算停止"<<endl;
flag=1;
break;
}
else
{
cout<<"第"<<j1+1<<"列中绝对值最大的元素是"<<a[i1][j1]
<<",在线性方程组的第"<<i1+1<<"行"<<endl;
if(i1!=k)
{
for(j=0;j<=n;j++)
{
t[j]=a[i1][j];
a[i1][j]=a[k][j];
a[k][j]=t[j];
}
}
for(i=k+1;i<=n-1;i++)
{
m=a[i][k]/a[k][k];
for(j=k;j<=n;j++)
a[i][j]=a[i][j]-m*a[k][j];
for(g=0;g<n;g++)
{
for(h=0;h<n+1;h++)
cout<<setiosflags(ios::fixed)<<setprecision(2)<<a[g][h]<<" ";
cout<<endl;
}
cout<<endl;
}
}
}
if(flag==0)
{
x[n-1]=a[n-1][n]/a[n-1][n-1] ;
double sum=0;
for(k=n-2;k>=0;k--)
{
sum=0;
for(i=n-1;i>=k;i--)
sum+=a[k][i]*x[i];
x[k]=(a[k][n]-sum)/a[k][k];
}
cout<<"该线性方程组的解为:"<<endl;
for(i=0;i<n;i++)
cout<<"x"<<i+1<<"="<<setiosflags(ios::fixed)<<setprecision(2)<<x[i]<<endl;
}
system("pause");
return 0;
}
三、运算结果截屏
四、算法分析
列主元Gauss消元法避免了普通高斯消元法中出现的问题:遇到某个主元为零或者当主元绝对值很小时,计算将会停止或求出的结果将与其实际结果相差很远。
但是当方程组各行系数的量级相差很大时
列主元Gauss高斯消元法就会失效,也会使方程组的结果不准确。