Sistemi lineari: differenze tra le versioni

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Partendo da un sistema lineare <math>Ax=b</math>, il metodo consiste nei seguenti passaggi:
* Se <math>A</math> è la matrice nulla, abbiamo ovviamente finito.
* Se <math>A</math> non è la matrice nulla, consideriamo la prima colonna che presenta un coefficiente non nullo (se necessario è possibile scambiare di posto le righe della matrice per avere tale coefficiente il piu'più a sinistra possibile e nella prima riga, all'inizio della matrice). Sia <math>A^{j}</math> questa colonna e chiamiano tale valore non nullo ''pivot'', in questo caso <math>A_{1,j} = p_1</math>
* Rendiamo nulli tutti i valori della colonna ''j-esima'' sommando alle righe <math>1+h,h=2,\ldots,m</math> una opportuna combinazione lineare.
* Andiamo avanti considerando la colonne successiva ad <math>A^j</math> della riga 2 fino a che non troviamo una colonna <math>A^{j+a}</math> avente coefficiente non nullo. Sia <math>p_2</math> tale valore e procediamo come prima fino alla riga <math>h</math>
 
:Risolviamolo all'indietro, cioè ripetiamo l'algoritmo di Gauss-Jordan stavolta partendo dal basso:
:abbiamo la matrice <math>S=\left(\begin{array}{cccc}2 & -1 & 4 & 1 \\0 & 0 & -3 & 2 \\0 & 0 & 0 & 0\end{array}\right) c=\left(\begin{array}{c}-2 \\-3 \\0\end{array}\right) </math> e partiamo da basso prendendo come pivot il primo valore da destra non nullo, cioe'cioè <math>2=p_{r1}</math> e, di nuovo, sostiuiamo alla prima riga di <math>S</math> e di <math>S</math> la combinazione lineare ottenuta come avevamo fatto prima, cioè <math>R_1 = R_1 -\frac{1}{2} R_2</math> ottenendo la matrice
:<math>S=\left(\begin{array}{cccc}2 & -1 & \frac{11}{2} & 0 \\0 & 0 & -3 & 2 \\0 & 0 & 0 & 0\end{array}\right) c=\left(\begin{array}{c}-\frac{1}{2} \\-3 \\0\end{array}\right) </math>.
:Abbiamo ora terminato l'algoritmo di Gauss e procediamo a risolvere il sistema lineare equivalente ottenuto. Risolviamo allora il sistema:
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