Скачайте в формате документа WORD

Метод релаксации переменных при решении систем линейных равнений

Вступ

Бурхливий розвиток новтньо

Сьогодн серйозн компанÿ працюють над новими мовами програмування й засобами реалзацÿ коду. Так, завдяки Б.Страуструпу було ведено обТ

ктно - орúнтоване програмування, створений

У сво

му проект я буду використовувати Borland C++ версÿ 4.5, тому що вважаю його найбльш оптимальним для поставлено









1.1 Загальна характеристика методв ршення систем нйних рвнянь.


Способи виршення систем лнйних рвнянь в основному роздляються на дв групи: 1) точн методи, що представляють собою кнцев алгоритми для обчислення корнь системи ( до таких методв ставляться: правило Крамера, метод Гаусса, метод головних елементв, метод квадратних корнь н.), 2) терацйн методи, що дозволяють одержувати корнь системи з заданою точнстю, шляхом збжних нескнченних процесв (до

Внаслдок неминучих округлень результати навть точних методв

наближеними, причому оцнка погршностей корнь у загальному випадку скрутна. При використанн терацйних процесв, поверх того, дода

ться погршнсть методу.

Однак ефективне застосування терацйних методв стотно залежить вд вибору початкового наближення й швидкост збжност процесу.



1.2 Метод релаксацÿ змнних систем нйних рвнянь


П.З.:

Дана система нйних рвнянь, необхдно знайти ата н.


Нехай ма

мо наступну систему нйних рвнянь:


(1)


Перетворимо цю систему в такий спосб: перенесемо вльн члени воруч роздлимо перше рвняння на - а< т.д. Тод одержимо систему, приготовлену до релаксацÿ,


(2)


де

аи.


Нехай апочаткове наближення ршення системи (2). Пдставляючи ц значення в систему (2), одержимо нев'язання


(3)


Якщо одн㺿 з невдомих адати прирст азменшиться на величину азбльшаться на величини ав 0, досить величин адати прирст



ми будемо мати:



и

апри


Метод релаксацÿ (по-росйському: ослаблення) у його найпростшй форм поляга

в тм, що на кожному кроц перетворюють у нуль максимальну по модул нев'язання шляхом змни значень вдповдного компонента наближення. Процес закнчу

ться, коли вс нев'язання останньо



1.3 Використання метода релаксацÿ змнних в системах нйних рвнянь на приклад


Приклад. Методом релаксацÿ виршити систему


(4)


роблячи обчислення з двома десятковими знаками.

Ршення. Приводимо систему (4) до виду, зручному для релаксацÿ



Вибираючи як початков наближення корнь нульов значення



Знаходимо вдповдн


Вдповдно до загально


Звдси одержу

мо нев'язку





0

0,60

0

0,70

0

0,80



0,16


0,16


-0,80



0,76


0,86


0



0,17

0,86

-0,86


0,09



0,93


0


0,09


0,93

-0,93


0,09


0,09



0


0,09

0,18

0,18



0,04


0,04


-0,18



0,04

0,13

0,13


0



0,03

 

-0,13

 

0,01


0,07

0,07


0


0,01



-0,07

 

0,01

 

0,01



0


0,01

0,02

0,02



0


0


-0,02



0







0

0,01

0,01


0


 

0

 

-0,01

 

0



0


0


0

1,00


1,00


1,00


Дал, дума

мо



т.д. Вдповдн результати обчислень наведен в таблиц.

Пдсумовуючи вс прирости



Для контролю пдставля

мо знайден значення корнь у вихдн рвняння; у цьому випадку система виршена точно.








Висновки


Я навчився розвТязувати системи нйних рвнянь методом релаксацÿ змнних, та закрпив отриман навички розробкою програми на мов Borland C<++ 4.5.





















Додаток А


Виршити систему нйних рвнянь методом релаксацÿ змнних.



Лстинг програми 1.1:

#include<iostream.h>

#include<math.h>


int maximal(int n,double R0[]);


void main(){

int i,j,n,f,k,iter;

double S,det;

cout<<"Введите размерность матрицы(матрица должна быть квадратной)= ";cin>>n;

double *x=new double [n];

double **b=new double *[n];

for(i=0;i<n;i++)

double **a=new double *[n];

for(i=0;i<n;i++)

cout<<"Введите количество итераций:";

cin>>iter;

cout<<"Введите расширенную матрицу:\n";

for(i=0;i<n;i++){

}

cout<<"Подготавливаю матрицу к релаксации...\n";

for(i=0;i<n;i++){

}

for(i=0;i<n;i++){

cout<<"\n";

}

double *x0=new double [n];

for(i=0;i<n;i++)

double *R0=new double [n];

cout<<"Введите значения начальных приближений:\n";

for(i=0;i<n;i++)

S=0.0;

for(i=0;i<n;i++){

S=S+a[i][j]*x0[i];

}

for(i=0;i<n;i++){

R0[i]=a[i][n]-x0[i]+S;

}

f=maximal(n,R0);

det=R0[f];

for(k=0;k<iter;k++){

cout<<"det{"<<k<<"}="<<det<<"\n";

а

<}

x[f]=x[f]+det;

f=maximal(n,R0);

det=R0[f];

}

cout<<"\n";

for(i=0;i<n;i++)

delete []x;

delete []R0;

delete []x0;

delete []a;

}


int maximal(int n,double R0[]){

int i,f;

f=0.0;

for(i=0;i<n-1;i++){

}

return f;

}