线性方程组的Guass消元法求解
高斯消元法解线性方程组

高斯消元法解线性方程组线性方程组是数学中常见的问题,其中包含多个线性方程,求解线性方程组即为找到满足所有方程的解。
高斯消元法是一种常用的方法,可以有效地解决线性方程组。
本文将介绍高斯消元法的原理和步骤,并通过一个具体的例子来演示其应用。
一、高斯消元法原理高斯消元法是通过一系列的行变换来将线性方程组转化为上三角形式,进而求解方程组。
具体步骤如下:1. 将线性方程组写成增广矩阵形式,其中每一行表示一个方程,最后一列为常数项。
2. 选择一个主元,通常选择第一列的第一个非零元素作为主元。
3. 将主元所在行的所有元素除以主元,使主元变为1。
4. 将主元所在列的其他行元素通过适当的倍数加到相应行,使得主元所在列的其他元素都变为0。
5. 重复步骤2-4,直到将矩阵转化为上三角形式。
6. 从最后一行开始,通过回代法求解每个未知数的值。
二、高斯消元法步骤示例为了更好地理解高斯消元法的步骤,下面以一个具体的线性方程组为例进行演示。
假设有如下线性方程组:2x + y - z = 1-3x - y + 2z = -2-2x + y + 2z = 3首先,将线性方程组写成增广矩阵形式:[ 2 1 -1 | 1 ][-3 -1 2 | -2 ][-2 1 2 | 3 ]选择第一列的第一个非零元素2作为主元,将主元所在行的所有元素除以主元,使主元变为1,得到:[ 1 0 -0.5 | 0.5 ][-3 -1 2 | -2 ][-2 1 2 | 3 ]然后,将主元所在列的其他行元素通过适当的倍数加到相应行,使得主元所在列的其他元素都变为0,得到:[ 1 0 -0.5 | 0.5 ][ 0 -1 1.5 | -0.5 ][ 0 1 3 | 4 ]接下来,选择第二列的第二个非零元素-1作为主元,将主元所在行的所有元素除以主元,使主元变为1,得到:[ 1 0 -0.5 | 0.5 ][ 0 1 -1.5 | 0.5 ][ 0 1 3 | 4 ]再次进行行变换,将主元所在列的其他行元素通过适当的倍数加到相应行,使得主元所在列的其他元素都变为0,得到:[ 1 0 -0.5 | 0.5 ][ 0 1 -1.5 | 0.5 ][ 0 0 4.5 | 3 ]将矩阵转化为上三角形式后,从最后一行开始,通过回代法求解每个未知数的值。
用高斯消元法解线性方程组

用高斯消元法解线性方程组高斯消元法是一种常用的解线性方程组的方法。
它通过一系列的行变换将线性方程组转化为一个简化的行阶梯形式,从而可以方便地求解方程组。
基本步骤使用高斯消元法解线性方程组的基本步骤如下:1. 构造增广矩阵:将线性方程组的系数矩阵和常数向量按照方程的顺序组合成一个增广矩阵。
2. 初等行变换:通过初等行变换操作,将增广矩阵转化为行阶梯形或行最简形。
3. 回代求解:从最后一行开始,反向代入得到方程组的解。
详细步骤以下是用高斯消元法解线性方程组的详细步骤:1. 将线性方程组的系数矩阵和常数向量按照方程的顺序组合成一个增广矩阵,如下所示:[a11 a12 ... a1n | b1][a21 a22 ... a2n | b2][... ... ... ... | ...][an1 an2 ... ann | bn]2. 选择第一个非零元素所在的列,记为第 k 列。
3. 通过初等行变换操作,将第 k 列除了第 k 行之外的所有元素变为零。
首先,将第 k 行的第 k 个元素系数标准化为 1,即将第 k 行的所有元素除以第 k 个元素的值。
然后,对第 i 行(i ≠ k)进行以下操作:将第 i 行的第 k 个元素的系数变为零,即将第 i 行减去第 k 行的 k 个元素乘以第 i 行的第 k 个元素的系数。
4. 重复步骤 2 和步骤 3,直至所有列都处理完毕。
5. 如果最后一行的所有元素都为零,则该线性方程组无解。
6. 如果最后一行的最后一个非零元素所在的列号为 m,则 m+1 到 n 列的所有元素均为自由变量。
7. 从最后一行开始,反向代入求解自由变量。
示例假设有以下线性方程组:2x + 3y - z = 13x + 2y + z = 2x + 3y + 2z = 3将该方程组转化为增广矩阵的形式:[2 3 -1 | 1][3 2 1 | 2][1 3 2 | 3]通过高斯消元法的步骤,可以得到以下的行阶梯形式:[1 3/2 1/2 | 3/2][0 7/2 -3/2 | -3/2][0 0 17/7 | 17/14]根据行阶梯形式,可以得到方程组的解为:x = 1/2y = -1/2z = 2/7总结高斯消元法是一种简单而有效的方法,用于解线性方程组。
gauss消元法

gauss消元法Gauss消元法(Gaussian elimination)是一个常用的矩阵算法,用于解线性方程组或求逆矩阵。
它的基本思想是将原始的矩阵通过一系列的行变换,化为简化阶梯型矩阵,然后通过回带法求解出线性方程组的结果。
下面我们来详细介绍一下Gauss消元法的具体步骤:步骤一:构造增广矩阵将线性方程组的系数矩阵和常数矩阵拼接在一起,组成增广矩阵。
例如下面的线性方程组:x + 2y + 3z = 62x + 3y + 6z = 63x + 1y + 3z = 3其增广矩阵为:1 2 3 62 3 6 63 1 3 3步骤二:选取主元将增广矩阵的第一列第一行元素作为主元,下面的过程中称之为a11。
如果a11=0,则需要通过交换不同行来保证a11不为0。
步骤三:将第一列下方元素消为0从第二行开始,计算出一个倍数m,使得a21=m×a11,然后将第二行的元素全部减去m倍的第一行元素。
得到新的增广矩阵为:1 2 3 60 -1 0 -63 1 3 3步骤四:重复步骤二和三将第二列第二行元素作为新的主元a22,然后将第三行乘上一个倍数n,使得a32=n×a22,减去n倍的第二行元素:1 2 3 60 -1 0 -60 -5 -6 -15得到新的增广矩阵。
然后再重复步骤二和三,直到将增广矩阵化为简化阶梯型矩阵:1 2 3 60 -1 0 -60 0 -6 -9步骤五:回带求解从最后一行开始,用回带法求解每个未知数的值。
首先,通过最后一行最后一列的元素,求出z的值:-6z = -9,z = 3/2然后,将z的值代入倒数第二行中,求出y的值:-y = -6z, y = 9最后,将y和z的值代入到第一行中,求出x的值:x + 2y + 3z = 6x + 2(9) + 3(3/2) = 6x = -12因此,线性方程组的解为x=-12,y=9,z=3/2。
到此,我们就讲完了Gauss消元法的具体步骤。
高斯列主元消元法解线性方程组

高斯列主元消元法解线性方程组一、题目:用Gauss 列主元消去法解线性方程组Ax b =,其中,A=17.031 -0.615 -2.991 1.007 -1.006 0.000-1.000 34.211 -1.000 -2.100 0.300 -1.7000.000 0.500 13.000 -0.500 1.000 -1.5004.501 3.110 -3.907 -61.705 12.170 8.9990.101 -8.012 -0.017 -0.910 4.918 0.1001.000 2.000 3.000 4.500 5.000 21.803⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 0.230 -52.322 54.000 240.236 29.304 -117.818b ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭T X=(0.907099 -1.961798 3.293738 -4.500708 3.029344 -5.255068)二、原理及步骤分析设nn ij R a A ⨯∈=][)1(,nn Rb b b b ∈=],,,[)1()2(2)1(1 。
若约化主元素),,2,1(0)(n k a k kk =≠,则通过高斯消元法将方程b AX =约化为三角形方程组求解。
如果在消元过程中发现某个约化主元0)(=k kk a , 则第K 次消元就无法进行。
此外,即使所有约化主元全不为零,虽然可以完成方程组的求解,但也无法保证结果的可靠性,因为计算过程中存在舍入误差。
为减少计算过程中的舍入误差对解的影响,在每次消元前,应先选择绝对值尽可能大的元作为约元的主元,如果在子块的第一列中选取主元,则相应方法称为列主元消元法。
相应过程为:(1)选主元:在子块的第一列中选择一个元)(k k i k a 使)(max k ik ni k kk i a a k ≤≤=并将第k 行元与第k i 行元互换。
高斯消元法求解线性方程组

高斯消元法求解线性方程组线性方程组是数学中重要的概念,它描述了一组线性方程的集合。
解决线性方程组的问题在科学和工程领域中具有广泛的应用。
高斯消元法是一种常用的方法,用于求解线性方程组。
本文将介绍高斯消元法的原理和步骤,并通过实例演示其应用。
一、高斯消元法的原理高斯消元法是一种基于矩阵变换的方法,用于将线性方程组转化为简化的行阶梯形式。
其基本思想是通过一系列的行变换,将方程组中的系数矩阵化为上三角矩阵,从而简化求解过程。
具体而言,高斯消元法的步骤如下:1. 将线性方程组的系数矩阵和常数向量写成增广矩阵的形式。
2. 选取一个主元素,通常选择第一列的第一个非零元素作为主元素。
3. 通过行变换,将主元素下方的所有元素化为零。
4. 选取下一个主元素,并重复步骤3,直到将矩阵化为上三角形式。
5. 通过回代法,求解得到线性方程组的解。
二、高斯消元法的步骤为了更好地理解高斯消元法的步骤,我们以一个具体的线性方程组为例进行演示。
假设我们有以下线性方程组:```2x + 3y - z = 14x - y + z = -2x + 2y + 3z = 3```首先,我们将其写成增广矩阵的形式:```[2, 3, -1 | 1][4, -1, 1 | -2][1, 2, 3 | 3]```接下来,我们选取第一列的第一个非零元素2作为主元素,并通过行变换将主元素下方的元素化为零。
具体步骤如下:1. 将第二行乘以2,然后与第一行相减,得到新的第二行:`[0, -7, 3 | -4]`2. 将第三行乘以0.5,然后与第一行相减,得到新的第三行:`[0, 0.5, 2.5 | 1.5]`此时,得到的矩阵为:```[2, 3, -1 | 1][0, -7, 3 | -4][0, 0.5, 2.5 | 1.5]```接下来,我们选取第二列的第二个非零元素-7作为主元素,并通过行变换将主元素下方的元素化为零。
具体步骤如下:1. 将第三行乘以14,然后与第二行相加,得到新的第三行:`[0, 0, 35 | 7]`此时,得到的矩阵为:```[2, 3, -1 | 1][0, -7, 3 | -4][0, 0, 35 | 7]```最后,我们通过回代法求解得到线性方程组的解。
Gauss消元法

a12 a22
a1n a2n
am1
am 2
amn
mn
增广 系数 矩阵
综上,设方程组(2.1)中x1的系数不全为零,总可以通过对
换,使得a11≠0,
于是,把第一个方程的െ
ࢇ 倍加到第j个方程上
ࢇ
(2≤ j ≤ m),即可在第2~m个方程中消去未知量x1. 按类似的步
骤,考察第2~m个方程,对其他未知量继续做下去。以此类推
,便可求解线性方程组.
这样的计算方法就称为Gauss消元法.
特别地,行数与列数相同的矩阵(即m = n),称为 n 阶方阵,全体n
阶方阵组成的集合,记为Mn(Թ).
11
线性方程组
a11x1 a12 x2 a1nxn b1
a21x1 a22 x2 a2nxn b2
am1x1 am2x2 amnxn bm来自系数 矩阵a11 a21
Q6 线性方程组 Q1
无解 有解
Q2
求近似解 唯一解 解不唯一
Q5 Q3 Q3,Q4
例1(教材例2.1) 解三元线性方程组
x1
3x2 2x2
x3 x3
9 0
解:
3x1 3x2 x3 6
x1
-
3x2 2x2
x3 x3
9 0
3x1 3x2 - x3 6
(1)(2)
x1
2x2 3x2
x1 x2
1 2
x3 3
总结一下,中学所用的消元法解方程组,只是对方程进行 如下变形:
交换两个方程的位置 用一个非零数乘以某个方程 把一个方程的倍数加到另一个方程上
把上述操作简称为:
对换 倍乘 倍加
统称为方程组的初等变换
高斯消元法线性方程组的解法

高斯消元法线性方程组的解法高斯消元法是一种常用于解决线性方程组的方法,能够有效地求解方程组的解。
它利用矩阵的初等行变换将方程组转化为简化的阶梯型矩阵,进而求得方程组的解。
本文将介绍高斯消元法的原理和步骤,并通过一个具体的例子来演示如何使用高斯消元法求解线性方程组。
一、高斯消元法的原理高斯消元法基于以下原理:通过矩阵的初等行变换,可以将线性方程组转化为行简化阶梯型矩阵,从而得到方程组的解。
其基本思想是通过逐行消元,将矩阵的主对角线以下的元素全部变为0,最终得到行简化阶梯型矩阵。
二、高斯消元法的步骤1. 将线性方程组的系数矩阵和常数矩阵合并为增广矩阵;2. 选择一个元素作为主元,并将该列的其他元素消为0;3. 逐行进行行交换,使主元非零;4. 重复上述步骤,直到将增广矩阵转化为行简化阶梯型矩阵。
三、高斯消元法的具体操作为了更好地理解高斯消元法,我们将通过一个具体的例子来演示其求解过程。
考虑以下线性方程组:```2x + 3y - z = 13x - 2y + 5z = -2x + y - z = 0```首先将系数矩阵和常数矩阵合并为增广矩阵:```[2 3 -1 | 1][3 -2 5 | -2][1 1 -1 | 0]```选择第一行的第一个元素2作为主元,通过初等行变换将主元所在列的其他元素消为0:```[2 3 -1 | 1][0 -13 7 | -5][0 -1 1 | -1]```接下来选择第二行的第二个元素-13作为主元,通过初等行变换继续消元:```[2 3 -1 | 1][0 1 -7/13 | 5/13][0 0 -6/13 | -8/13]```最后一次消元选择第三行的第三个元素-6/13作为主元:```[2 3 -1 | 1][0 1 -7/13 | 5/13][0 0 1 | 4/3]```现在我们得到了行简化阶梯型矩阵,接下来可以使用回代法求解方程组。
从最后一行开始,依次代入上一行的解,最终求得方程组的解为:```x = 5/6y = 3/2z = 4/3```四、总结高斯消元法是一种常用的线性方程组解法,通过矩阵的初等行变换将方程组转化为行简化阶梯型矩阵,进而求得方程组的解。
Gauss消元法解解线性方程组

摘要本文叙述了Gauss 顺序消元法解线性方程的算法思想以及其求解过程,同时简要叙述了Gauss 主元素消元法以及Gauss 全主元消元法。
紧接着给出了Gauss Seidel -迭代法的算法思想,本文给出了这三个消元方法以及一个迭代法的算法流程图,由于全主元消元法是前两个算法的基础上改进而来,故本文采用第三种方法进行编程计算,前两种方法不再重复编程,然后给出一个实例的计算结果,运行时间,在文章最后分析该实例的计算结果,针对同一实例,又采用Gauss Seidel -方法编程实现,然后对结果进行分析和对比。
最后给出了本人在编程时遇到的一些问题和解决办法。
关键词:Gauss 顺序消元法 Gauss 主元素消元法 Gauss 全主元消元法一、算法的简要描述1.1Gauss 顺序消元法Gauss 消元法在中学里已经学习过,其方法实质,就是运用初等变换,将线性方程组Ax b =转化为同解的上三角矩阵方程组1Ux L b -=(1.1.1)其中,U 为上三角矩阵,L 为下三角矩阵。
然后对式(1.1.1)进行回代求解,即得方程组的解。
手算的过程是非常清楚的,现在需回答的是计算机求解,如何实现上述计算过程。
设线性方程组为1111221331121122223322112233n n n n n n n nn n na x a x a x a xb a x a x a x a x b a x a x a x a x b +++⋅⋅⋅+=⎧⎪+++⋅⋅⋅+=⎪⎨⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⎪⎪+++⋅⋅⋅+=⎩ 写成矩阵形式为1112111212222221222m m m n n a a a x b aa a xb a a a x b ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦(1.1.2)设线性方程组如上式所示,记(1)A A =,(1)b b =,与是增广矩阵具有形式(1)(1)[][]A b A b =,此时方程组为(1)(1)A x b =。
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西京学院数学软件实验任务书
课程名称数学软件实验班级数学0901 学号0912020112 姓名***
实验课题
线性方程组高斯消去法,高斯列主元消去法,高斯全
主元消去法
实验目的熟悉线性代数方程组高斯消去法,高斯列主元消去法,高斯全主元消去法
实验要求运用Matlab/C/C++/Java/Maple/Mathematica等其中一种语言完成
实验内容线性方程组高斯消去法
线性方程组高斯列主元消去法线性方程组高斯全主元消去法
成绩教师
实 验 报 告
实验名称:Guass 消元法编程求解线性方程 实验目的:进一步熟悉理解Guass 消元法解法思路
学习matlab 编程
实验要求:
已知:线性方程矩阵 输出:线性方程组的解 程序流程:
输入矩阵 调用函数求解矩阵 输出方程组的解 实验原理:
消元过程:
设0)
0(11
≠a ,令乘数)
0(11
)
0(11/a a m i i -=,做(消去第i 个方程组的i x )操
作1i m ×第1个方程+第i 个方程(i=2,3,.....n ) 则第i 个方程变为1
)1(2)1(2
...i
n in i b x a x a
=++
这样消去第2,3,… ,n 个方程的变元i x 后。
原线性方程组变为
⎪⎪
⎪⎩
⎪
⎪⎪⎨⎧=++=++=++)
1()1(2)1(2)1(2)1(22)1(22)0(1)0(11)0(11... . . ... ...n
n nn n n n n n b x a x a b x a x a b x a x a
这样就完成了第1步消元。
对线性方程组中有第2,3,.。
N 个方程组成的n —1元线性方程组做同样的处理,消去其除第一个方程组之外的所有变元2x ,可得到
⎪⎪⎪⎪
⎪⎩
⎪
⎪⎪⎪⎪⎨⎧=++=++=++=++)3()3(3)3(3)2(3)2(33)2(33)1(2)1(22)1(22)0(1)0(11)0(11... . . . ... ... ...n n nn n n n n n n n b x a x a b x a x a b x a x a b x a x a
依次类推,当做到n-1步消元后,就完成了Guass 消元过程,得到上三角方程组
实验内容:利用Guass 消元操作的原理,求解线性方程组
⎪⎪
⎪⎩
⎪
⎪⎪⎨⎧==++=++--)
1()1()1(2)1(22)1(22)
0(1)0(11)0(11 . . ... ...n n n n nn n n n n b x a b x a x a b x a x a
回代过程:
在最后的一方程中解出n x ,得:)
1()
1(/--=n nn
n n
n
a b x
再将n x 的值代入倒数第二个方程,解出1-n x ,依次往上反推,即可求出方程组的解: 其通项为3, (1)
-n 2,-n k /)()
1(1
)1()1(=-
=-+=--∑k kk
n
k j j k kj
k k
k
a x a
b
x
流程图如下:
开始
输入矩阵
否
判断是否唯一解
是
运用Guass消元法求解
输出结果
程序如下:
function[A X Y]=togglebutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to togglebutton3 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) [filename,pathname]=uigetfile('.txt','打开系数矩阵数据文件');
filepath=strcat(pathname,filename);
A=load(filepath)
if ~isempty(filepath)
A=load(filepath);
X=A(:,1)';
Y=A(:,2)';
handles.A=A;
handles.X=X;
handles.Y=Y;
guidata(hObject, handles);
else
msgbox('打开文件失败','对话框','warn');
end
A1=A
set(handles.text1,'string',A1)
[n,m]=size(A);
b=A(1:n,m);
dataA1=A(:,1:n);
y=inv(dataA1)*b; %matlab的计算结果
n=length(b);%方程个数n
x=zeros(n,1);%未知向量]
%判断是否非奇异
for i=1:n
if det(dataA1(1:i,1:i))==0
msgbox('矩阵输入有误,请修改','对话框','warn'); exit;
end
end
%-------------消去-----------
for k=1:n-1
if A(k,k)==0;
T=A(k,:);
A(k,:)=A(k+1,:);
A(k+1,:)=T;
break
end
for i=k+1:n
% A(i,k)=A(i,k)/A(k,k);
Aik=A(i,k)/A(k,k);
for j=k:n
A(i,j)=A(i,j)-Aik*A(k,j);
end
A;
b(i)=b(i)-Aik*b(k);
end
end
%-------------回代-----------x(n)=b(n)/A(n,n);
for k=n-1:-1:1
S=b(k);
for j=k+1:n
S=S-A(k,j)*x(j);
end
x(k)=S/A(k,k);
end
x %程序的计算结果
调试
输入数据:3 -5 6 50 -2 -3 8 11
1 1 -9 15 1 -9
2 2
2 -1 7 5 -1 6 11 29 -1 1
3 2 7 -1 -2 9
4 3 1 -7 2 1 1 5
2 9 -8 11 -1 -4 -1 8 7 2 -1 2 7 -1 9 25
输出结果:
x =
-1.7853
2.2529
0.6746
0.0746
1.2013
0.0337
2.7934。