36852

Численные методы решения задач линейной алгебры

Лабораторная работа

Математика и математический анализ

Численные методы решения задач линейной алгебры specM вычисляет собственные значения и собственные векторы квадратной матрицы M. specM Собственные числа матрицы ns = 1. Х собственные векторы соответствующие собственным значениям из матрицы Y. Использование функции inv Пример вычисления обратной матрицы.

Русский

2013-09-23

44.5 KB

6 чел.

Лабораторная работа 4а.

Численные методы решения задач линейной алгебры

spec(M) - вычисляет собственные значения и собственные векторы  квадратной матрицы M.

Листинг 3.34. Использование функции spec

-->M=[3 -2;-4 1]

M =

3. - 2.

- 4. 1.

-->spec(M) //Собственные числа матрицы

ans =

- 1.

5.

//Х - собственные векторы,

-->соответствующие собственным значениям из матрицы Y.

-->[X,Y]=spec(M)

Y =

! - 1. 0 !

! 0 5. !

X =

! 0.4472136 - 0.7071068 !

! 0.8944272 0.7071068 !

inv(A) - вычисляет матрицу, обратную к A;

Листинг 3.35. Использование функции inv

-->//Пример вычисления обратной матрицы.

-->A=[1 2 3 5;0 1 3 2;4 2 1 1;2 3 0 1];

-->inv(A)

ans =

! 0.0285714 - 0.1428571 0.3428571 - 0.2 !

! - 0.1428571 0.2142857 - 0.2142857 0.5 !

! - 0.2 0.5 0.1 - 0.1 !

! 0.3714286 - 0.3571429 - 0.0428571 - 0.1 !

-->//При умножении обратной матрицы на исходную,

-->//получилась матрица, близкая к единичной.

-->inv(A)*A

ans =

1. - 1.110D-16 0. 0.

0. 1. - 5.551D-17 5.551D-17

0. 0. 1. 1.388D-17

0. 0. 6.939D-17 1.

-->//При попытке обратить вырожденную матрицу

-->//(определитель равен или близок к нулю)

-->//пользователь получит сообщение об ошибке.

-->B=[1 2 3;1 4 5;1 6 7];

-->inv(B)

!--error 19

Problem is singular

pinv(A[,tol]) - вычисляет псевдообратную матрицу для матрицы A с точностью tol (необязательный параметр);

Листинг 3.36. Использование функции pinv

-->pinv(A)

ans =

0.0285714 - 0.1428571 0.3428571 - 0.2

- 0.1428571 0.2142857 - 0.2142857 0.5

- 0.2 0.5 0.1 - 0.1

0.3714286 - 0.3571429 - 0.0428571 - 0.1

linsolve(A,b) - решает систему линейных алгебраических уравнений вида

.

Листинг 3.37. Пример использования функции linsolve

-->//Решение системы линейных уравнений

-->//{x1+2x2-7=0; x1+x2-6=0}.

-->//Свободные коэффициенты вводятся как вектор-столбец

-->//и с учетом знаков.

-->A=[1 2;1 1];b=[-7;-6];

-->x=linsolve(A,b)

x =

5.

1.

-->//Результатом операции A*x+b является вектор, достаточно

-->//близкий к нулю, это значит, что система решена верно.

-->A*x+b

ans =

1.0D-14 *

- 0.6217249

0.0888178

-->//Решение системы {x1+x2-1=0; x1+x2-3=0}

-->A=[1 1;1 1]; b=[-1;-3];

-->//Система не имеет решений:

-->linsolve(A,b)

WARNING:Conflicting linear constraints!

ans =

[]

-->//Решение системы {3x1-x2-1=0; 6x1-2x2-2=0}.

-->//В случае, когда система имеет бесконечное

-->//множество решений, SCILAB выдаст одно из них.

-->A=[3 -1;6 -2];

-->b=[-1;-2];

-->x=linsolve(A,b)

x =

0.3

- 0.1

-->//Проверка неверна

-->A*x+b

ans =

1.0D-15 *

- 0.1110223

- 0.2220446

rref(A) - осуществляет приведение матрицы A к треугольной форме, используя метод исключения Гаусса;

Листинг 3.38. Пример использования функции rref

--> A=[3 -2 1 5;6 -4 2 7;9 -6 3 12]

A =

3 -2 1 5

6 -4 2 7

9 -6 3 12

--> rref(A)

ans =

1.0000 -0.6667 0.3333 0

0 0 0 1.0000

0 0 0 0

lu(М) - выполняет треугольное разложение матрицы M;

M = C · L · U, где L и U - соответственно нижняя и верхняя треугольные матрицы, все четыре матрицы квадратные и одного порядка. Такие вычисления называют LU-разложением.

Листинг 3.39. Использование функции lu

-->A=[2 -1 5;3 2 -5;1 1 -2]

A =

2. - 1. 5.

3. 2. - 5.

1. 1. - 2.

-->[L,U]=lu(A)

U =

3. 2. - 5.

0. - 2.3333333 8.3333333 !

0. 0. 0.8571429 !

L =

0.6666667 1. 0.

1. 0. 0.

0.3333333 - 0.1428571 1.

-->LU=L*U

LU =

2. - 1. 5.

3. 2. - 5.

1. 1. - 2.

qr(М) - выполняет разложение матрицы М на ортогональную и верхнюю треугольную матрицы;

M = Q · R, где Q - ортогональная матрица, а R - верхняя треугольная матрица. Этот

процесс называют QR-разложением.

Листинг 3.40. Использование функции qr

-->[Q,R]=qr(A)

R =

- 3.7416574 - 1.3363062 1.8708287

0. - 2.0528726 7.0632734

0. 0. 0.7811335

Q =

- 0.5345225 0.8350668 0.1301889

- 0.8017837 - 0.4523279 - 0.3905667

0.2672612 - 0.3131501 0.9113224

-->Q*R

ans =

2. - 1. 5.

3. 2. - 5.

1. 1. - 2.

svd(М) - выполняет сингулярное разложение размером n×m; результатом работы функции может быть либо сингулярное разложение, либо вектор, содержащий сингулярные значения матрицы.

M = U · S · VT, где U и V-ортогональные матрицы размером m × m и n × n соответственно, а S-диагональная матрица, на диагонали которой расположены сингулярные числа матрицы M

Листинг 3.41. Использование функции svd

-->[U,S,V]=svd(A)

V =

- 0.1725618 0.9641403 - 0.2016333

- 0.3059444 0.1421160 0.9413825

0.9362801 0.2241352 0.2704496

S =

7.8003308 0. 0.

0. 3.6207331 0.

0. 0. 0.2124427

U =

0.5951314 0.8028320 0.0357682

- 0.7449652 0.5678344 - 0.3501300

- 0.3014060 0.1817273 0.9360180

-->U*S*V’

ans =

2. - 1. 5.

3. 2. - 5.

1. 1. - 2.

-->s=svd(A)

s =

7.8003308

3.6207331

0.2124427

kernel(М[,tol[,fl]]) - определение ядра матрицы М, параметры tol и fl являются необязательными. Первый задает точность вычислений, второйиспользуемый при вычислении алгоритм и принимает значения ’qr’ или ’svd’.

Ядро матрицы - это множество векторов X. Поиск ядра матрицы сводится к решению однородной системы линейных уравнений AX = 0. Если при вызове функции X=kernel(A) матрица X окажется непустой, то действительно AX = 0.

Листинг 3.42. Использование функции kernel

-->A=[4 1 -3 -1;2 3 1 -5;1 -2 -2 3]

A =

4. 1. - 3. - 1.

2. 3. 1. - 5.

1. - 2. - 2. 3.

-->X=kernel(A)

X =

0.3464102

0.5773503

0.4618802

0.5773503


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

78903. Постнеклассическая наука и изменение мировоззренческих установок техногенной цивилизации 33.5 KB
  В техногенных обществах основной ценностью являются инновация и новизна внутренними резервами развития становится дальнейший технологический прогресс. Культурная матрица техногенного развития проходит прединдустриальную индустриальную постиндустриальную стадии. Негативы современного технократического развития многообразны: это и угроза ядерной и экологической катастроф радиоактивное заражение биосферы генетические мутации генная инженерия и клонирование зомбирования нейролептонного характера сциентизированное мировоззрение....
78904. Роль науки в преодолении глобальных кризисов 30 KB
  Ученые во всеуслышание заявляют о глобальных проблемах современности к которым относят проблемы охватывающие систему мир человек в целом и которые отражают жизненно важные факторы человеческого существования. Глобальные проблемы имеют не локальный а всеохватывающий планетарный характер. К глобальным проблемам современности относят экологические демографические проблемы войны и мира проблемы кризиса культуры. В силу этого глобальные проблемы должны решаться комплексно координированно усилиями всего мирового сообщества.
78905. Наука как социальный институт 28.5 KB
  Наука как социальный институт. Наука как социальный институт возникла в Западной Европе в XVI XVII вв. Наука как социальный институт включала в себя не только систему знаний и научную деятельность но и систему отношений в науке научные учреждения и организации. Институт это явление надындивидуального уровня его нормы и ценности довлеют над действующими в его рамках индивидами.
78907. Научные школы 22.5 KB
  Научные школы. Внутри науки существуют научные школы функционирующие как организованная и управляемая научная структура объединенная исследовательской программой единым стилем мышления и возглавляемая как правило личностью выдающегося ученого. В науковедении различают классические научные школы и современные. Классические научные школы возникли на базе университетов.
78908. Характеристики взаимодействия науки, экономики и власти 31.5 KB
  Характеристики взаимодействия науки экономики и власти Отношения науки и экономики всегда представляли собой большую проблему. Традиционное представление о том что технология является неотъемлемым приложением науки сталкивается с эмпирическими и практическими возражениями. Однако если прикладные науки обслуживая производство могут надеяться на долю в распределении его финансовых ресурсов то фундаментальные науки напрямую связаны с объемом бюджетного финансирования и наличием тех планов и программ которые утверждены государственными...
78909. Философия как интегральная форма научных знаний. Статус СГН 28.5 KB
  Статус СГН Первоначально философия выступала как интегральная форма научного знания поэтому знания об обществе культуре истории и человеке носили до конца XVIII в. С одной стороны они так же как законы естествознания носят объективный характер то есть появляются на исторической сцене функционируют на ней и сходят с нее независимо от воли и сознания людей будучи причинно обусловленными соответствующими объективными обстоятельствами. Это отличие отнюдь не отменяет тесной связи социальногуманитарного знания с практикой в особенности...
78910. Зависимость СГН от социокультурного контекста 28 KB
  в науке преобладала классическая рациональность которая реализовывалась по схеме: Субъект познания Способы познания Объект познания. ни способы которыми он пользуется не оказывают влияния на искомый результат познания и мы получаем образ объекта в чистом виде на схеме это обозначено скобками. Второй этап характеризующийся формированием неклассической рациональности начинается тогда когда науки переходят к исследованию объектов воздействие на которые способов познания является неустранимым и сказывается на результате...