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Publicada porJosé Ángel Vera Soler Modificado hace 9 años
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Práctica 4 Métodos Directos para Sistemas de Ecuaciones Lineales
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vAplicaciones de los Sistemas de Ecuaciones Lineales vMétodo de eliminación de Gauss vLimitaciones de los Métodos Directos
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Una red eléctrica R1R1 R3R3 R4R4 R1R1 R2R2 R4R4 R1R1 R2R2 R4R4 R1R1 R2R2 R4R4 V I4I4 I3I3 I2I2 I1I1 a b cd
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Una red de calles 300 200100 350 600400 450 600 500 x1x1 x2x2 x3x3 x4x4 x6x6 x7x7 x5x5 A D B E C F
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Matriz de incidencia
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Ecuación del Calor vModelo matemático v Matriz asociada T 0 T 1 T 2...T n T n+1
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Teorema de Rouché- Frobenius v El sistema A mn x = b es compatible si y sólo si rango(A) = rango(A|b) v Un sistema compatible es determinado sii rango(A) = n v Un sistema compatible indeterminado tiene n – rango(A) variables libres vSolución x c = x p + núcleo(A)
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Eliminación de Gauss Operaciones elementales vEliminar fila i tomando la fila k como pivote l ik = a ik / a kk, a ij = a ij l ik * a kj A(i,:) = A(i,:) - L(i,k)*A(k,:); vEscalar fila i dividiéndola por el pivote a ii s a ij = a ij / a ii A(i,:) = A(i,:)/A(i,i); vPermutar las filas i y k s a ik a ki s A([i,k],:) = A([k,i],:);
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vSistema inicial vTriangularización vSustitución regresiva Fases de la eliminación Ax = b Ux = c x = A –1 b
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Factorización LU Sistema original Ax = b LUx = b LUx = b Sistemas triangulares Ly = b Ux = y »[L,U] = lu(a) »[L,U,P] = lu(a) vResolución de múltiples sistemas con la misma matriz. vInversa por el método de Jordan-Gauss
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Limitaciones de los Métodos Directos vAcumulación del error de redondeo u Coste de la eliminación: O(n 3 ) vSensibilidad al error de redondeo u Sistemas mal o bien condicionados u Número de condición vEstrategia de Pivotación Parcial vLlenado de la matriz. u Matrices dispersas
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Sensibilidad al error de redondeo vSistema mal condicionado : u Un pequeño cambio en la matriz causa un gran cambio en la solución. vSistema bien condicionado : u Pequeños cambios en la matriz causan pequeños cambios en la solución. vCondicionamiento de una matriz
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Número de condición de una matriz cond mide el mal condicionamiento cond(eye(n))=1 cond(matsingular) = inf rcond mide el buen condicionamiento rcond(eye(n))=1 rcond(matsingular) = 0 rcond y det
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Pivotación parcial vUn algoritmo deficiente puede arruinar un sistema bien condicionado. vEstrategia: Elegir como pivote el elemento de mayor valor absoluto del resto de la columna. El operador \ para resolver Ax = b
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Matrices Dispersas vCreación de matrices dispersas u sparse(A) u full(a) u speye(n) Operaciones usuales + - * \ lu vOtras funciones de MATLAB u issparse(A) u spy(a)
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Matrices estructuradas vMatrices banda vMatrices tridiagonales vEcuación del Calor vCoste de las operaciones con matrices dispersas vEliminación en sistemas tridiagonales
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