순진 가우스 제거 란 무엇입니까?

대답:

Naive Gaussian 제거는 피벗 값이 절대로 0이되지 않는다는 가정하에 선형 방정식 시스템을 풀기 위해 Gaussian 제거를 적용하는 것입니다.

설명:

가우스 제거는 다음과 같은 형식에서 선형 방정식 시스템을 변환하려고 시도합니다.

#color (흰색) ("XXX") ((a_ (1,1), a_ (1,2), a_ (1,3), "…", a_ (1, n)), (a_ a_ (2,3), a_ (2, n)), a_ (3,1), a_ (3,2), a_ (3,2) 3, 3), "…", a_ (3, n)), ("…", "…", "…", "…" a_ (n, n))) xx ((x_1), (x_2), (x_3), a_ (n, 2), a_, (c_n)) = ((c_1), (c_2), (c_3), ("…"),

같은 형태로:

#color (흰색) ("XXX") ((1, hata_ (1,2), hata_ (1,3), "…", hata_ (1, n)), (0,1, hata_ (2, 3), "…", hata_ (2, n)), (0,0,1, "…", hata_ (3, n)), ("…", "… ","… ","… "), (0,0,0,"… ", 1)) xx ((x_1), (x_2), (x_3) (hatc_n)), (hatc_3), ("…"), (hatc_n)

이 프로세스의 중요한 단계는 행 값을 "피벗 엔트리"(가능하면 수정 된) 계수 행렬의 왼쪽 상단에서 오른쪽 하단을 따르는 항목 값으로 나눌 수있는 기능입니다.

Naive Gaussian Elimination은이 구분이 항상 가능하다는 것을 전제로합니다. 즉, 피벗 값이 결코 0이되지 않을 것이라고 가정합니다. (피치 값은 0에 가깝지만 반드시 같을 필요는 없지만 정확도가 낮은 계산기 나 컴퓨터로 작업 할 때 결과를 신뢰할 수 없게 만들 수 있음).