Розв'язок СЛАР методом Крамера в середовищі програмування delphi

Серед точних чисельних методів призначених для розв'язку систем лінійних рівнянь — крім методу Гаусса також широкого застосування дістало і правило Крамера (метод Крамера). Метод заснований на роботі з визначниками і дозволяє легко розв'язати систему лінійних рівнянь. Також слід зазначити, що метод Крамера підходить тільки для тих випадків, коли система складається не більше ніж з трьох лінійних рівняняь та визначник даної системи не повинен дорівнювати нулю. В іншому випадку доведеться використовувати вищезгадуваний метод Гаусса чи будь-який інший чисельний метод. Детально розглядати теоретичну частину методу Крамера не будемо (міститься за посиланням Розв'язок системи лінійних алгебраїчних рівнянь методом Крамера), а приступимо до розгляду delphi-проекту, який реалізує даний метод.

Інтерфейс головної форми розглядуваного delphi-проекту не відрізняється від проектів, які реалізують інші чисельні методи признячені для рішення основної проблеми лінійної алгебри, а саме відшукання розв'язку лінійних систем, лише з одною відмінністю — розмірність системи являється незмінним числом і дорівнює три. Тобто програма призначена для відшукання розв'язку системи трьох рівнянь з трьома невідомими.

Читати повністю

Знаходження розв'язку системи лінійних рівнянь використовуючи метод оберненої матриці

Нехай маємо систему метод оберненої матриці лінійних алгебраїчних рівнянь з метод оберненої матриці невідомими Метод оберненої матриці:

Метод оберненої матриці

Для зручності систему (1) запишемо у матрично-векторній формі Метод оберненої матриці, де Метод оберненої матриці — матриця, елементами якої є коефіцієнти при невідомих системи (1), Метод оберненої матриці — вектор-стовпець вільних членів, Метод оберненої матриці — вектор-стовпець невідомих. Далі, при умові, що визначник матриці Метод оберненої матриці відмінний від нуля (Метод оберненої матриці), переходимо до обчислення елементів оберненої матриці Метод оберненої матриці.

Читати повністю

Знаходження власних значень матриць малої розмірності на Delphi

Програма призначена для відшукання власних чисел матриць малих розмірностей (Власні значення матриці на Delphi) і використовує для цього метод розкриття характеристичного визначника. Даний метод  базується на відшуканні коренів характеристичного многочлена, коефіцієнтами при невідомих якого є суми діагональних мінорів 1-го, 2-го,... порядків. Тобто, в основу даного методу покладено процес знаходження коефіцієнтів многочлена, після чого відшукання його розв'язку одним з відомих методів призначених для розв'язку нелінійного рівняння (метод хорд, метод дотичних, метод простої ітерації та інші), які і являтимуться власними значеннями вхідної матриці. В нашому випадку, для відшукання коренів многочлена, програма використовує метод хорд.

Інтерфейс програми, яка знаходить власні значення матриці

Інтерфейс програми, яка знаходить власні значення матриці за методом розкриття характеристичного визначника

Читати повністю

Власні значення та власні вектори матриці. Метод розкриття характеристичного визначника

Власними значеннями матриці Власні значення матриці називають такі величини metod_rozkryttja_harakterystychnogo_mnogochlena2, які є коренями рівняння Власні значення матриці або Власні значення матриці. Звідси, якщо Власні значення матриці, попереднє рівняння перепишемо у наступному вигляді Власні значення матриці. Якщо даний визначник розкрити відносно metod_rozkryttja_harakterystychnogo_mnogochlena2, то отримаємо так зване характеристичне рівняння матриці Власні значення матриці у вигляді полінома степені Власні значення матриці відносно власних значень:

Власні значення матриці

де Власні значення матриці — сума всіх діагональніх мінорів першого порядку матриці Власні значення матриці; Власні значення матриці — сума всіх діагональних мінорів другого порядку матриці Власні значення матриці; Власні значення матриці — сума всіх діагональних мінорів третього порядку матриці Власні значення матриці;...; Власні значення матриці — детермінант матриці Власні значення матриці.

Власні значення матриці

Читати повністю