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Resolución de Sistemas Lineales
Métodos directos
2
Generalidades
3
Sistemas fáciles de resolver
Matrices diagonales Matrices triangulares inferiores Matrices triangulares superiores
4
Métodos Directos: Eliminación de Gauss
Triangularización operaciones elementales Sustitución hacia atrás
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Fase de Reducción
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Reducción para EG
7
Eliminación de Gauss
8
Resolver todo por reducción
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Pivoteo Permutar filas (equivale a premultiplicar A por una matriz P)
fila pivote p Dividir por números pequeños también puede amplificar los errores numéricos Guardar un vector de permutación
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Ejemplo: necesidad de pivoteo en EG
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Conclusión Se hubiera obtenido lo mismo partiendo de:
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Normalización (escalado)
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Método de Gauss-Jordan
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Alternativas: EG – desc LU
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Factorización LU
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Ejemplo
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Algoritmo de factorización LU
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Método de Factorización QR
A=QR Q: ortogonal R: triangular superior Q-1 = QT A x = b QR x = b Q y = b => y = QT b R x = y ¿Cómo efectuar la descomposición QR?
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Características de Q Las columnas de Q forman un conjunto ortogonal de vectores Un conjunto de vectores es ortogonal si y sólo si cada par u,v tal que uv verifica que (u,v) = 0
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CM: Encontrar la solución de:
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Calculo de inversas
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Sistemas lineales especiales
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Factorización de Choleski
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Factorización de Choleski
Esto es posible siempre que A sea: Simétrica Definida positiva Es decir:
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Teorema: factorización de Choleski
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Cálculo de los elementos de M
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Evaluación de determinantes
Teorema: sobre cómo afectan al determinante las operaciones elementales entre filas
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Teorema
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Ejemplo
31
Observar:
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Lectura obligatoria Gerald págs
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