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py实现高斯列选主元消元法

时间:2024-02-02 14:07:17

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py实现高斯列选主元消元法

什么是高斯列选主元消元法

高斯消元法解决的问题是线性方程组的求解问题。

比如下面这个方程组

x+2y = 3

x+4y = 8

我们大学之前学习的方法其实就是高斯消元法。

上面的方程组我们还可以写成矩阵的乘积形式:

[1214]∗[xy]=[38]\left[ \begin{matrix} 1 & 2\\ 1 & 4\end{matrix} \right] * \left[\begin{matrix} x\\ y\end{matrix} \right] = \left[\begin{matrix} 3\\ 8\end{matrix}\right][11​24​]∗[xy​]=[38​]

就这样,我们可以将上述表达式写成Ax = b的形式,其中A一定是一个方阵。

只要A是一个非奇异的矩阵,我们就能求出方程组的唯一解。

将之前的方法总结成规律,其实就是我们将一个n阶矩阵变成n-1阶矩阵的过程。

说起来可能有一点绕。

拿一个四阶矩阵举例吧:

[abcdfghiklmnpqrs]\left[ \begin{matrix} a & b & c & d \\ f & g & h & i \\ k & l & m & n\\ p & q & r & s\end{matrix} \right]⎣⎢⎢⎡​afkp​bglq​chmr​dins​⎦⎥⎥⎤​

我们是能做到使用矩阵行的加减法,对于第二行减去 (f/a)倍的第一行,这样就能使A[2][1]为0。

对三四行的操作同理,这样我们的第一列除了第一行的元素,剩下的都是0,这样我们就只需要对下面得到3阶矩阵进行处理即可。

[g′h′i′l′m′n′q′r′s′]\left[ \begin{matrix}g'&h'&i'\\l'&m'&n'\\q'&r'&s'\end{matrix} \right]⎣⎡​g′l′q′​h′m′r′​i′n′s′​⎦⎤​

处理的过程中,我们实际上还需要同时对b矩阵进行处理!

(这个过程其实就是我们之前学习的消元过程)

最终,我们得到的A’阵实际上是一个上三角矩阵,对于最后一行来说,除了A[n][n]’,剩下的都是0,所以有A[n][n]’ *x = b[n]’,直接使用除法解决问题。

对于倒数第二行,有A[n-1][n-1]’*x[n-1] + A[n-1][n]*x[n] = b[n-1],但是我们已经知道了x[n],剩下的事都可以解决。

对于剩下的x[i]都是同理,只需要从x[n]倒着计算回去就行了。

上述的过程,就是高斯消元法的消元过程和回代过程。

接下来是列选主元的问题。

如果说在一列中,如果有的元素绝对值很大,而我们选择的除数很小,则会造成误差,所以我们提出了列选主元的方法。

(这个具体的还是自己去查查,我也说不太清楚,毕竟上课老摸鱼了)

列选主元的原因是a太小,f太大,所以我们就将f行移动到a行上去

比如下图中在处理A[2][2]到A[n][n]时,我们发现3/2的绝对值是最大的,所以我们和-1交换

这里注意一下,交换的同时b矩阵也需要交换,所以有时候其实是写成(A|B)的形式,能减少我们忘记的概率。

实现

用process on画了一个流程图,实验报告要的,不然直接截指导书的图了(doge

只不过我们添加了两个判断奇异矩阵的地方。

一个是选好列主元时,如果绝对值最大的还是0,说明一整列都是0,直接没法消元了好叭,绝对奇异矩阵了;

另一个是我们的A[n][n],如果是零,那还求个鬼。

上代码:

修改部分:

每一次只需要修改一下n的值,也就是矩阵的阶数填入A、b即可

另外别忘了py数组(列表)是从零开始的

n = 4x = [0]*nA = [[136.01, 90.860, 0, 0],[90.860, 98.810, -67.590, 0],[0, -67.590, 132.01, 46.260],[0, 0, 46.260, 177.17]]b = [226.87, 122.08, 110.68, 223.43]def Gauss(n, A, b):global xfor k in range(0, n-1):# 找每一列主元,最开始我们选k行k列的为最大the_max = abs(A[k][k])#最大元值the_max_p = k#最大元列的下标for p in range(k+1, n):if abs(A[p][k]) > the_max:the_max = abs(A[p][k])the_max_p = pif A[the_max_p][k] == 0:#最大元为0,奇异return -1elif the_max_p != k:#需要交换两行temp = A[the_max_p]A[the_max_p] = A[k]A[k] = temp#之前忘了换b,坑得老惨了temp = b[k]b[k] = b[the_max_p]b[the_max_p] = temp#消去公式,直接照抄就行for i in range(k+1, n):for j in range(k+1, n):A[i][j] -= A[k][j]*A[i][k]/A[k][k]b[i] -= b[k]*A[i][k]/A[k][k]#奇异矩阵if A[n-1][n-1] == 0:return -1# 回代,这部分还是套公式x[n-1] = b[n-1]/A[n-1][n-1]for k in range(n-2, -1, -1):get_sum = 0for j in range(k+1, n):get_sum += A[k][j]*x[j]x[k] = b[k]-get_sumx[k] /= A[k][k]return 0ret = Gauss(n, A, b)if ret != -1:print(x)

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