Онлайн решение уравнений методом жордана гаусса: Решить систему методом Жордана Гаусса

Метод Жордана-Гаусса – 📙 Математика

1. Общие понятия
2. История появления метода Жордана-Гаусса
3. Использование метода Жордана-Гаусса на практике
4. Суть метода Жордана-Гаусса
5. Получение обратных матриц с применением метода Жордана-Гаусса

Методом Жордана-Гаусса является такой метод решения линейных уравнений, при котором полностью исключаются неизвестные. Этот метод есть производным от метода Гаусса, но в данной модификации элементарные преобразования производят дальше.

Возникновение метода Гаусса своими корнями уходит в далекие годя до нашей эры. Он описан еще в древней китайской книге, которая называется «Математика в девяти книгах», написанной примерно в 150 году до нашей эры. В этом трактате собраны различные математические задачи и методы их решения.

В Европе первым, кто занялся исследованием данного метода, стал Исаак Ньютон. Он изучал множество древних математических книг, но при этом не обнаружил ни одного способа решения систем уравнений с большим числом переменных, и предложил способ такого решения в своей работе, которая была обнародована в 1707 году.

Его метод распространился на протяжении века в различных пособиях и справочниках по арифметике.

Немецким ученым К.Ф. Гауссом в 1810 году был усовершенствован данный метод и опубликован на ряду с другими его работами, после чего метод преобразования в треугольную матрицу нашел массовое распространение и был назван его именем.

Затем во второй половине ХІХ столетия ученый Жордан доработал метод Гаусса, трансформировав его в более совершенный метод приведения к диагональной матрице. Интересно, что на ряду с ним точно то же совершил еще один ученый, но все же название метода на сегодняшний день получило имена Гаусса и Жордана.

Метод Жордана-Гаусса имеет широкое применение для расчета систем линейных уравнений, создания обратных матриц, изучения рангов матриц. Зачастую именно с его помощью решаются инженерные задачи с большим количеством неизвестных.

При расчете полученных из инженерно-технических задач систем уравнений, сначала выбирают самые большие за модулем переменные для минимизации погрешности, далее поочередно удаляют не нужные переменные из матрицы.

Также при расчетах инженерно-технологических задач этим методом, пользуются различными алгоритмами программирования, что дает возможность получения результатов с меньшей погрешностью.

Применяя метода Жордана-Гаусса, мы получаем матрицу, диагональ которой состоит из единиц, а все остальные коэффициенты – нули, к примеру:

\(A = \begin{array}{ccc|c} 1& 0 &0 &a_1 \\ 0& 1 &0 &a_2 \\ 0 & 0 & 1 &a_3 \end{array}\)

Отличается данный метод от метода Гаусса тем, что в последнем к нулям приводится лишь нижняя часть матрицы, в то время, как при использовании метода Жордана-Гаусса к нулям приводится также и верхняя часть матрицы.

Оба метода применяют для определения базисного и общего решений системы уравнений.
Базисное решение являет собой такое решение системы уравнений, когда все свободные переменные равняются нулю.

Общее решение системы уравнений являет собой такое решение, когда основные переменные выражают через свободные.

Еще одним вариантом применения метода Жордана-Гаусса есть получение обратных матриц.

Обратной называют такую матрицу, результатом перемножения которой с заданной матрицей будет единичная матрица. Данная матрица может существовать исключительно для квадратных и невырожденных матриц.

Суть метода определения обратной матрицы состоит вот в чем: заданную и единичную матрицы одновременно преобразовывают элементарными действиями с использованием метода Жордана-Гаусса. В итоге получают две матрицы – единичную диагональную и обратную.

Рассмотрим последовательность действий для получения обратной матрицы с применением метода Жордана-

Гаусса на примере заданной квадратной матрицы:
\(\begin{array}{cc} 1& 2 \\ 3 & 4 \\ \end{array}\)
1) Записываем заданную и единичную матрицы:
\(\begin{array}{cc|cc} 1& 2 & 1& 0\\ 3 & 4& 0 & 1 \\ \end{array}\)
2) К последней строке плюсуем первую, перемноженную на -3:
\(\begin{array}{cc|cc} 1& 2 & 1 & 0\\ 0 & -2 & -3 & 1 \\ \end{array}\)
3) После этого к первой строчке добавляем последнюю:

\(\begin{array}{cc|cc} 1& 0 & -2 & 1\\ 0 & -2 & -3 & 1 \\ \end{array}\)
4) Поделим вторую строчку на -2:
\(\begin{array}{cc|cc} 1& 0 & -2 & 1\\ 0 & 1& 3/2 & -1/2 \\ \end{array}\)
5) В итоге обратная матрица преобразуется в следующий вид:
\(\begin{array}{cc} -2& 1 \\ 3/2 & -1/2 \\ \end{array}\)

Для расчета систем линейных уравнений методом Жордана-Гаусса матрицу преобразуют при помощи тех же элементарных преобразований, как и при методе Гаусса, таких как:

  • перемножение любой строчки на число, не равное нулю;
  • прибавление или отнимание любых строк;
  • перестановка строк местами;
  • удаление строк, что состоят из одних нулей;
  • удаление пропорциональных строчек, которые можно считать лишними.

Таким образом, для расчета системы линейных уравнений методом Жордана-Гаусса, требуется провести череду элементарных преобразований матрицы, полученной после использования метода Гаусса.

Порядок действий во время расчета системы линейных уравнений методом Жордана-Гаусса:

  1. Находят строку, у которой первый коэффициент не равняется нулю и максимально приближается по значению к единице. Эту строчку ставят в верхний ряд. Этот элемент имеет название «разрешающий».
  2. Разрешающий элемент преобразуют до единицы делением или умножением всей первой строчки.
  3. Из всех остальных строчек отнимают первую, перемноженную на коэффициент, что стоит вначале строки, которую изменяют.
  4. Все то же проделывают до получения треугольной матрицы, иными словами, до тех пор, пока все элементы слева от главной диагонали станут равняться нулю. Эти все действия называют прямым ходом преобразования матрицы.
  5. Затем отнимают нижнюю строчку от предпоследней, умножив нижнюю на последний коэффициент предпоследней строчки.
    Все то же повторяют снизу-вверх, получая диагональную матрицу. Эти действия называются обратным ходом преобразования матрицы.

Рассмотрим несколько задач по расчету системы линейных уравнений.

Задача 1. Задана система линейных уравнений:

\(\begin{cases} 3x_1 + 2x_2 – 5x_3 = -1 \\ 2x_1 – x_2 + 3x_3 = 13 \\ x_1 + 2x_2 – x_3 = 9 \end{cases}\)

Найти переменные.
Преобразуем систему в расширенную матрицу:

\(\begin{array}{ccc|c} 3& 2 & -5 & -1\\ 2 & -1& 3 & 13 \\ 1 & 2 & -1 & 9 \\ \end{array}\)

Применяя метод Гаусса, получаем матрицу следующего вида:

\(\begin{array}{ccc|c} 1& 2 & -1 & 9\\ 0 & 1& -1 & 1 \\ 0 & 0& 1 & 4 \\ \end{array}\)

Далее применяем обратный ход преобразования матрицы и получаем диагональную матрицу. Сперва к первой и средней строкам прибавим нижнюю:

\(\begin{array}{ccc|c} 1& 2 & 0 & 13\\ 0 & 1& 0 & 5 \\ 0 & 0 & 1 & 4 \\ \end{array}\)

Затем среднюю строку перемножим на -2 и приплюсуем ее к верхней:

\(\begin{array}{ccc|c} 1& 0 & 0 & 3\\ 0 & 1& 0 & 5 \\ 0 & 0 & 1 & 4 \\ \end{array}\)

В итоге получим такую систему:

\(\begin{cases} x_1 = 3 \\ x_2 = 5 \\ x_3 = 4 \end{cases}\)

Эта система и будет являться решением.

Задача 2. Задана система линейных уравнений:

\(\begin{cases} x_1 – 8x_2 + x_3 – 9x_4 = 6 \\ x_1 – 4x_2 – x_3 – 5x_4 = 2 \\ -3x_1 + 2x_2 + 8x_3 + 5x_4 = 4 \\ 5x_1 + 2x_2 + 2x_3 + 3x_4 = 12 \end{cases}\)

Найти ее решение.

Записываем систему в форме матрицы:

\(\begin{array}{cccc|c} 1& -8 & 1 & -9 & 6 \\ -1 & -4& -1 & -5 & 2 \\ -3 & 2 & 8 & 5 & 4 \\ 5& 2 & 2 & 3 & 12 \\ \end{array}\)

Преобразовываем матрицу прямым ходом до треугольной:

Ко второй строке добавляем первую, перемноженную на -1. К третьей строке добавляем первую, перемноженную на 3, а к нижней строке добавляем верхнюю, перемноженную на -5:

\(\begin{array}{cccc|c} 1& -8 & 1 & -9 & 6 \\ 0 & 4& -2 & 4 & -4 \\ 0 & -22 & 11 & -22 & 22 \\ 0& 42 & -3 & 48 & -18 \\ \end{array}\)

Разделим вторую строку на 2, третью – на 11, четвертую – на 3. Получаем следующее:

\(\begin{array}{cccc|c} 1& -8 & 1 & -9 & 6 \\ 0 & 2& -1 & 2 & -2 \\ 0 & -2 & 1 & -2 & 2 \\ 0& 14 & -1 & 16 & -6 \\ \end{array}\)

Убираем третью строку, так как она является пропорциональной ко второй, к нижней строке добавляем вторую, умноженную на -7:

\(\begin{array}{cccc|c} 1& -8 & 1 & -9 & 6 \\ 0 & 2& -1 & 2 & -2 \\ 0& 0 & 6 & 2 & 8 \\ \end{array}\)

Разделим на два нижнюю строку:

\(\begin{array}{cccc|c} 1& -8 & 1 & -9 & 6 \\ 0 & 2& -1 & 2 & -2 \\ 0& 0 & 3 & 1 & 4 \\ \end{array}\)

В преобразованной матрице не равное число строк и переменных, это означает, что для нее существует бесконечное множество решений. Преобразовываем матрицу дальше. Нам необходимо получить в третьем столбике коэффициенты с равными модулями, для этого первую строчку умножаем на -3, а вторую на 3.

\(\begin{array}{cccc|c} -3& 24 & -3 & 27 & -18 \\ 0 & 6& -3 & 6 & -6 \\ 0& 0 & 3 & 1 & 4 \\ \end{array}\)

Добавляем к первой строке третью, а потом ко второй третью:

\(\begin{array}{cccc|c} -3& 24 & 0 & 28 & -14 \\ 0 & 6 & 0 & 7 & -2 \\ 0& 0 & 3 & 1 & 4 \\ \end{array}\)

Перемножаем на -4 вторую строку, чтобы уровнять модули чисел:

\(\begin{array}{cccc|c} -3& 24 & 0 & 28 & -14 \\ 0 & -24 & 0 & -28 & 8 \\ 0& 0 & 3 & 1 & 4 \\ \end{array}\)

Добавляем к верхней строке вторую:

\(\begin{array}{cccc|c} -3& 0 & 0 & 0 & -6 \\ 0 & -24 & 0 & -28 & 8 \\ 0& 0 & 3 & 1 & 4 \\ \end{array}\)

Разделим первую строку на -3, вторую – на -24, а третью на 3:

\(\begin{array}{cccc|c} 1 & 0 & 0 & 0 & 2 \\ 0 & 1 & 0 & 7/6 & -1/3 \\ 0& 0 & 1 & 1/3 & 4/3 \\ \end{array}\)

Записываем в форме системы:

\(\begin{cases} x_1 = 2 \\ x_2 + \frac{7}{6}x_4 = -\frac{1}{3} \\ x_3 + \frac{1}{3}x_4 = \frac{4}{3} \\ \end{cases}\)

Выразим базисные переменные и получим общее решение заданной системы уравнений:

\(\begin{cases} x_1 = 2 \\ x_2 = -\frac{7}{6}x_4 – \frac{1}{3} \\ x_3 = -\frac{1}{3}x_4 + \frac{4}{3} \\ \end{cases}\)

Метод Гаусса — Жордана | это.

.. Что такое Метод Гаусса — Жордана?

Толкование

Метод Гаусса — Жордана

Метод Гаусса — Жордана

Метод Гаусса — Жордана используется для решения квадратных систем линейных алгебраических уравнений, нахождения обратной матрицы, нахождения координат вектора в заданном базисе, отыскания ранга матрицы. Метод является модификацией метода Гаусса. Назван в честь К. Ф. Гаусса и немецкого геодезиста и математика Вильгельма Йордана[1].

Содержание

  • 1 Алгоритм
  • 2 Пример
  • 3 Ссылки
  • 4 Примечания

Алгоритм

  1. Выбирают первую колонку слева, в которой есть хоть одно отличное от нуля значение.
  2. Если самое верхнее число в этой колонке есть нуль, то меняют всю первую строку матрицы с другой строкой матрицы, где в этой колонке нет нуля.
  3. Все элементы первой строки делят на верхний элемент выбранной колонки.
  4. Из оставшихся строк вычитают первую строку, умноженную на первый элемент соответствующей строки, с целью получить первым элементом каждой строки (кроме первой) нуль.
  5. Далее проводят такую же процедуру с матрицей, получающейся из исходной матрицы после вычёркивания первой строки и первого столбца.
  6. После повторения этой процедуры n − 1 раз получают верхнюю треугольную матрицу
  7. Вычитаем из предпоследней строки последнюю строку, умноженную на соответствующий коэффициент, с тем, чтобы в предпоследней строке осталась только 1 на главной диагонали.
  8. Повторяют предыдущий шаг для последующих строк. В итоге получают единичную матрицу и решение на месте свободного вектора (с ним необходимо проводить все те же преобразования).
  9. Чтобы получить обратную матрицу, нужно применить все операции в том же порядке к единичной матрице.

Пример

Для решения следующей системы уравнений:

запишем её в виде матрицы 3×4, где последний столбец является свободным членом:

Проведём следующие действия:

  • К строке 2 добавим: −4 × Строку 1.
  • К строке 3 добавим: −9 × Строку 1.

Получим:

  • К строке 3 добавим: −3 × Строку 2.
  • Строку 2 делим на −2
  • К строке 1 добавим: −1 × Строку 3.
  • К строке 2 добавим: −3/2 × Строку 3.
  • К строке 1 добавим: −1 × Строку 2.

В правом столбце получаем решение:

.

Ссылки

  • Lipschutz, Seymour, and Lipson, Mark. “Schaum’s Outlines: Linear Algebra”. Tata McGraw-hill edition. Delhi 2001. pp. 69-80.

Примеры реализации алгоритма:

  • Algorithm for Gauss-Jordan elimination in Matlab
  • Algorithm for Gauss-Jordan elimination in Python

Примечания

  1. Транскрипция фамилии как «Жордан» является ошибочной, но она общепринята и встречается в большинстве русскоязычных источников.

Wikimedia Foundation. 2010.

Игры ⚽ Нужен реферат?

  • Марка (наркотики)
  • Фейер (медье)

Полезное


линейная алгебра – Зачем использовать исключение Гаусса Жордана вместо исключения Гаусса, различия

Следующий пример, часть Нахождение последовательности элементарных матриц дополняет понимание @Xoque55


Целевая матрица $$ \левый[ \begin{массив}{cc|cc} 2 и 4 \\ 1 и 1 \\ \конец{массив} \верно] $$

Использовать элементарные операции со строками для исключения Гаусса. Цвет $\color{blue}{Blue}$ обозначает измененные записи в выходной матрице.


Форма эшелонирования строк

Форма расширенной матрицы

$$ \левый[ \начать{массив}{с|с} \mathbf{A} и б \конец{массив} \верно] “=” \левый[ \begin{массив}{cc|c} 2 и 4 и b_{1} \\ 1 & 1 & b_ {2} \\ \конец{массив} \верно] $$

Нормализовать строку 1: $$ \левый[ \begin{массив}{cc} \frac{1}{2} & 0 \\ 0 и 1 \\ \конец{массив} \верно] % \левый[ \begin{массив}{cc|c} 2 и 4 и b_{1} \\ 1 & 1 & b_ {2} \\ \конец{массив} \верно] “=” \левый[ \begin{массив}{cc|c} \color{blue}{1} & \color{blue}{2} & \frac{1}{2}b_{1} \\ 1 и 1 и б_{2}\\ \конец{массив} \верно] $$

Очистить столбец 1 $$ \левый[ \begin{массив}{rc} 1 и 0 \\ -1 и 1 \\ \конец{массив} \верно] % \левый[ \begin{массив}{cc|c} \color{blue}{1} & \color{blue}{2} & \frac{1}{2}b_{1} \\ 1 и 1 и б_{2}\\ \конец{массив} \верно] “=” \левый[ \begin{массив}{cr|c} 1 и 2 & \frac{1}{2}b_{1} \\ \color{blue}{0} & \color{blue}{-1} & b_{2} – \frac{1}{2}b_{1} \\ \конец{массив} \верно] $$

Система может быть решена обратной подстановкой.

Уменьшенная рядная эшелонированная форма

Процесс редукции $$ % \левый[ \начать{массив}{с|с} \mathbf{A} и \mathbf{I} \конец{массив} \верно] % \qquad \стрелка вправо \qquad % \левый[ \начать{массив}{с|с} \mathbf{E_{A}} и \mathbf{R} \конец{массив} \верно] $$

Сформировать расширенную матрицу

$$ \левый[ \начать{массив}{с|с} \mathbf{A} и \mathbf{I} \конец{массив} \верно] “=” \левый[ \begin{массив}{cc|cc} 2 и 4 и 1 и 0 \\ 1 и 1 и 0 и 1 \\ \конец{массив} \верно] $$

Нормализовать строку 1: $$ \левый[ \begin{массив}{cc} \frac{1}{2} & 0 \\ 0 и 1 \\ \конец{массив} \верно] % \левый[ \begin{массив}{cc|cc} 2 и 4 и 1 и 0 \\ 1 и 1 и 0 и 1 \\ \конец{массив} \верно] “=” \левый[ \begin{массив}{cc|cc} \color{blue}{1} & \color{blue}{2} & \frac{1}{2} & 0 \\ 1 и 1 и 0 и 1 \\ \конец{массив} \верно] $$

Очистить столбец 1 $$ \левый[ \begin{массив}{rc} 1 и 0 \\ -1 и 1 \\ \конец{массив} \верно] % \левый[ \begin{массив}{cc|cc} 1 и 2 и \фракция{1}{2} и 0 \\ 1 и 1 и 0 и 1 \\ \конец{массив} \верно] “=” \левый[ \begin{массив}{cr|rc} 1 и 2 и \фракция{1}{2} и 0 \\ \color{blue}{0} & \color{blue}{-1} & -\frac{1}{2} & 1 \\ \конец{массив} \верно] $$

Нормализация строки 2 $$ \левый[ \начать{массив}{cr} 1 и 0 \\ 0 и -1 \\ \конец{массив} \верно] % \левый[ \begin{массив}{cc|cr} 1 и 2 и \фракция{1}{2} и 0 \\ 0 & 1 & \frac{1}{2} & -1 \\ \конец{массив} \верно] “=” \левый[ \begin{массив}{cc|cr} 1 и 2 и \фракция{1}{2} и 0 \\ \color{blue}{0} & \color{blue}{1} & \frac{1}{2} & -1 \\ \конец{массив} \верно] $$

Очистить столбец 2 $$ \левый[ \начать{массив}{cr} 1 и -2 \\ 0 и 1 \\ \конец{массив} \верно] % \левый[ \begin{массив}{cc|cr} 1 и 2 и \фракция{1}{2} и 0 \\ 0 & 1 & \frac{1}{2} & -1 \\ \конец{массив} \верно] “=” \левый[ \begin{массив}{cc|rr} \color{blue}{1} & \color{blue}{0} & -\frac{1}{2} & 2 \\ 0 & 1 & \frac{1}{2} & -1 \\ \конец{массив} \верно] $$ Результат $$ \левый[ \начать{массив}{с|с} \mathbf{E_{A}} и \mathbf{R} \конец{массив} \верно] “=” \левый[ \begin{массив}{cc|rr} 1 & 0 & -\frac{1}{2} & 2 \\ 0 & 1 & \frac{1}{2} & -1 \\ \конец{массив} \верно] $$ 9{-1} б \quad \стрелка вправо \quad х = \ гидроразрыва {1} {2} \ влево [ \begin{массив}{rr} -1 и 4 \\ 1 и -2 \\ \конец{массив} \верно] % \левый[ \начать{массив}{с} б_{1} \\ Би 2} \\ \конец{массив} \верно] \quad \стрелка вправо \quad х = \левый[ \начать{массив}{л} -\frac{1}{2} b_{1} + 2b_{2} \\ \фантом{-}\frac{1}{2} b_{1} – b_{2} \\ \конец{массив} \верно] $$

Произведение матриц приведения

Произведение последовательности матриц приведения является обратным: $$ % четыре \левый[ \начать{массив}{cr} 1 и -2 \\ 0 и 1 \\ \конец{массив} \верно] % третий \левый[ \начать{массив}{cr} 1 и 0 \\ 0 и -1 \\ \конец{массив} \верно] % второй \левый[ \begin{массив}{rc} 1 и 0 \\ -1 и 1 \\ \конец{массив} \верно] % первый \левый[ \begin{массив}{cc} \frac{1}{2} & 0 \\ 0 и 1 \\ \конец{массив} \верно] “=” \левый[ \begin{массив}{rr} -\frac{1}{2} & 2 \\ \frac{1}{2} & -1 \\ \конец{массив} \верно] “=” \mathbf{А}^{-1} $$

Может ли кто-нибудь помочь мне с этим вопросом? Я был бы очень признателен!

Алгебра Конечная математика

Латойя Р.

спросил 08.10.21
  1. Решите систему линейных уравнений, используя метод исключения Гаусса-Жордана. (Если решения нет, введите NO SOLUTION. Если решений бесконечно много, выразите ответ через параметры t и/или s .)
2 х  −  г  =  3
х  +  2 г  =  14
2 х  +  3 г  =  23

(х, у) = ( )

Подписаться І 1

Подробнее

Отчет

1 ответ эксперта

Лучший Новейшие Самый старый

Автор: Лучшие новыеСамые старые

Осман А. ответил 11.10.21

Репетитор

5 (34)

Профессор бизнес-математики – Бизнес-математика/Конечная математика

Смотрите таких репетиторов

Смотрите таких репетиторов

Решите систему линейных уравнений, используя метод исключения Гаусса-Жордана. (Если решения нет, введите NO SOLUTION. Если решений бесконечно много, выразите ответ через параметры t и/или s.)

2x − y = 3  ==> (1)

x + 2y = 14 ==> (2)

2x + 3y = 23 ==> (3)

Подробное решение:

============

уравнение (3) – уравнение ( 1) ==> (2x + 3y = 23) – (2x − y = 3) ==> (4y = 20) ==> y = 5

Подставьте y = 5 в любое уравнение (1), (2) или (3). Хорошо, подставим y = 5 в уравнение (2)

x + 2y = 14 ==> x + 2( 5 ) = 14 ==> x = 14 – 10 ==> x = 4

Окончательное решение: (x, y) = (4, 5)

Проверьте решение: (x, y) = (4, 5)

============ =============

2x − y = 3  ==> (1): 2( 4 ) − 5 = 3 ==> 8 − 5 = 3 ==> 3 = 3

x + 2y = 14 ==> (2): 4  + 2( 5 ) = 14 ==> 4 + 10 = 14 ==> 2 14 = 14

3

3

3 + 3y = 23 ==> (3): 2(

4 ) + 3( 5 ) = 23 ==> 8 + 15 = 23 ==> 23 = 23

Примечание: Как вы Как видно выше, эта система линейных уравнений легко решается с помощью метода исключения ( Нет необходимости в методе исключения Гаусса-Жордана).

Оставить комментарий