32、线性代数方程组的矩阵解法

线性代数方程组的矩阵解法

1. 求解 2×2 方程组

1.1 可视化求解

考虑以下 2×2 方程组:
(x_1 + 2x_2 = 2)
(2x_1 + 2x_2 = 6)

为了可视化求解,将两个方程转化为直线方程 (y = mx + b) 的形式,把 (x_1) 换为 (x),(x_2) 换为 (y):
- (x + 2y = 2) 转化为 (y = -0.5x + 1)
- (2x + 2y = 6) 转化为 (y = -x + 3)

在 MATLAB 中,可以使用以下脚本绘制这些直线:

% Plot a 2 by 2 system as straight lines
x = -2:5;
y1 = -0.5 * x + 1;
y2 = -x + 3;
plot(x,y1,x,y2)
axis([-2 5 -4 6])
xlabel('x')
ylabel('y')
title('Visualize 2 x 2 system')

这两条直线的交点是 ((4, -1)),即 (x = 4),(y = -1)。换回 (x_1) 和 (x_2),则 (x_1 = 4),(x_2 = -1)。

1.2 矩阵形式求解

该方程组的矩阵形式为:
(\begin{bmatrix}1 & 2\2 & 2\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x_1\x_2\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}2\6\end{bm

### 线性代数方程组的数值解法 线性代数方程组的求解问题是工程技术和科学研究中的常见问题之一。这类问题的解决方法主要分为两类:直接法和迭代法。 #### 直接法 直接法是指通过有限次运算能够精确获得解的方法,最常用的有高斯消去法及其改进版本——列主元高斯消去法。后者通过对每一步选取最大绝对值作为主元素来减少舍入误差的影响,从而提高稳定性[^3]。具体来说: 1. **列主元Gauss消去法** - 对于给定的增广矩阵\[A|b\],每次选择当前列中最大的元素作为主元; - 将该行交换到当前位置以确保后续计算不会因为较小的分母而导致较大的相对误差; - 继续执行标准的前向消除过程直到完成整个三角化阶段; ```python import numpy as np def gaussian_elimination_with_partial_pivoting(A, b): n = len(b) for i in range(n): max_row = i # Find the row with maximum absolute value of element at column 'i' for k in range(i + 1, n): if abs(A[k][i]) > abs(A[max_row][i]): max_row = k # Swap rows to place largest magnitude entry on diagonal A[[max_row,i]] = A[[i,max_row]] b[i], b[max_row] = b[max_row], b[i] for j in range(i + 1, n): factor = A[j][i]/A[i][i] A[j][i:] -= factor * A[i][i:] b[j] -= factor*b[i] x = back_substitution(A,b) return x def back_substitution(U,y): n=len(y);x=np.zeros_like(y,dtype=float); for i in reversed(range(0,n)): s=sum([U[i,j]*x[j]for j in range(i+1,n)]) x[i]=(y[i]-s)/U[i,i]; return x; ``` 此代码实现了带有部分选主元策略的高斯消元法,并利用回带替换完成了最终未知变量的求解。 #### 迭代法 当面对大型稀疏矩阵时,由于存储空间以及计算效率方面的考虑,往往更倾向于采用迭代方式近似逼近真实解。常见的几种迭代算法包括雅可比(Jacobi)、高斯-赛德尔(Gauss-Seidel),还有更为高效的共轭梯度(CG)等。 这些方法基于初始猜测逐步修正估计值直至收敛至满意精度为止。对于某些特定类型的系数矩阵(如正定对称),CG 方法具有更快的速度优势。
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