Линейное алгебраическое уравнение ах

Cтраница 1

Пример сингулярного разложения матрицы. [1]

Система линейных алгебраических уравнений Ах b в простейшем случае имеет квадратную неособенную матрицу А. [2]

Программа служит для решения систем линейных алгебраических уравнений Ах - Ь до 114 порядка с одной или несколькими правыми частями и вычисления определителя матрицы модифицированным методом Иордана с выбором максимального элемента по строке без использования внешней памяти. [3]

Часто, прежде чем решать систему линейных алгебраических уравнений Ах Ь, производят умножение некоторых строк и столбцов матрицы А на постоянные величины. Заметим, что умножение столбца ( строки) на постоянную величину эквивалентно умножению матрицы А справа ( слева) на некоторую диагональную матрицу. [4]

Первоначально метод сопряженных градиентов был разработан Хестенсом и Штифелем ( 1952) для решения систем линейных алгебраических уравнений Ах Ь с симметричной, положительно определенной матрицей А. Поэтому развитие и использование метода сопряженных градиентов как метода минимизации представляется совершенно естественным. [5]

Каждая из указанных ниже подпрограмм, входящих в библиотеку фортран ЕС ЭВМ, предназначена для решения с удвоенной точностью системы линейных алгебраических уравнений Ах Ь тем или иным методом. [6]

Пусть дана система линейных алгебраических уравнений Ах f с неособенной матрицей. [7]

Пример сингулярного разложения матрицы. [8]

Практика решения научных и учебных задач наиболее часто сопряжена с необходимостью решения линейных и нелинейных уравнений. В системах MathCAD Pro имеется значительный арсенал средств, предназначенных для облегчения решения задач этого класса. Большая часть встроенных функций, относящихся к подобным задачам, включена в категорию Solving. Однако при решении задач этого класса могут успешно применяться и рассмотренные выше векторные и матричные функции и операторы. Так, матричные функции и операторы позволяют находить решения систем линейных алгебраических уравнений Ах b с квадратными и прямоугольными матрицами А, пользуясь операциями обращения и обобщенного обращения матриц. При этом, что очень важно, для получения достоверных результатов, с помощью этих функций может быть произведен полный анализ обусловленности соответствующих матриц и приняты меры по снижению негативного влияния погрешностей в исходных данных на точность результата в случае плохой обусловленности. [9]

Страницы: 1