Ce este eliminarea naivă Gaussiană?

Ce este eliminarea naivă Gaussiană?
Anonim

Răspuns:

Naiva eliminare Gaussiană este aplicarea eliminării Gaussian pentru a rezolva sistemele de ecuații liniare, presupunând că valorile pivot nu vor fi niciodată zero.

Explicaţie:

Eliminarea Gaussiană încearcă să transforme un sistem de ecuații liniare dintr-o formă cum ar fi:

(1, n)), (a_ (1,1), a_ (1,2), a_ (1,3), "…" 2,1), a_ (2,2), a_ (2,3), "…", a_ (2, n)), (a_ (3,1), a_ (3,2), a_ (3,3), "…", a_ (3, n)), ("… "" … "" … "" … "" …"), (a_ (n, 1), a_ (n, 2), a_ (n, 3), "…", a_ (n, n))) xx ((x_1), (x_2), (x_3), ("… "), (x_n)) = ((c_1), (c_2), (c_3), (" …"), (c_n)) #

într-o formă ca:

(1, hata_ (1,2), hata_ (1,3), "…", hata_ (1, n)), (0,1, hata_ (2, 3), "…", hata_ (2, n)), (0,0,1, "…", hata_ (3, n)), (“… "" … “, "…", "…", "…"), (0,0,0, "…", 1)) xx ((x_1), (x_2), (x_3), ("… "), (x_n)) = ((hatc_1), (hatc_2), (hatc_3), (" …"), (hatc_n)) #

Un pas critic în acest proces este capacitatea de a diviza valorile rândului prin valoarea unei "intrări pivot" (valoarea unei intrări de-a lungul matricei de coeficienți (eventual modificată) de la partea de sus-stânga la dreapta-jos.

Abaterea Gaussiană naivă presupune că această diviziune va fi întotdeauna posibilă, adică valoarea pivot nu va fi niciodată zero. (Notați, apropo, o valoare pivot apropiată, dar nu neapărat egală cu zero, poate face rezultatele nesigure atunci când lucrați cu calculatoare sau calculatoare cu precizie limitată).