IUI I I =IYI. 3.6 Ayrrstirma Yontemi. fl 1. ful. IXl = fa I 11.1, I I 1111 (. H-I)



Benzer belgeler
3.7 Gauss Siedel ydntemi

DENKLEM DÜZENEKLERI 1

Lineer Cebir. Doç. Dr. Niyazi ŞAHİN TOBB. İçerik: 1.1. Lineer Denklemlerin Tanımı 1.2. Lineer Denklem Sistemleri 1.3. Matrisler

Özdeğer ve Özvektörler

NÜMER IK ANAL IZ. Nuri ÖZALP L INEER S ISTEMLER IN ÇÖZÜMÜ. Bilimsel Hesaplama Matemati¼gi, Gazi Kitabevi 2012

x 1,x 2,,x n ler bilinmeyenler olmak üzere, doğrusal denklemlerin oluşturduğu;

4. BÖLÜM DOĞRUSAL DENKLEM SİSTEMLERİ

m=n şeklindeki matrislere kare matris adı verilir. şeklindeki matrislere ise sütun matrisi denir. şeklindeki A matrisi bir kare matristir.

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

SONLU FARKLAR GENEL DENKLEMLER

ÖZDEĞERLER- ÖZVEKTÖRLER

Doğrusal Denklemler Sis./Sys. of Linear Equations

8. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI.

Değişken içeren ve değişkenlerin belli değerleri için doğru olan cebirsel eşitliklere denklem denir.

Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar

10. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI.

Matrisler Matris Tanımı m satır ve n sütundan oluşan tablosuna matris adı verilir.

Lineer Denklem Sistemleri

fonksiyonu için in aralığındaki bütün değerleri için sürekli olsun. in bu aralıktaki olsun. Fonksiyonda meydana gelen artma miktarı

3. BÖLÜM MATRİSLER 1

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ

13. Karakteristik kökler ve özvektörler

HARMONİK DENKLEM. Burada göz önüne alınacak problem Dirichlet problemidir; yani fonksiyonun sınırda kendisinin verilmesi halidir. 2 2 (15.

İleri Diferansiyel Denklemler

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER

GEO182 Lineer Cebir. Matrisler. Matrisler. Dersi Veren: Dr. İlke Deniz Derse Devam: %70. Vize Sayısı: 1

Bu durumda ya cozum yoktur veya sonsuz cozum vardir. KIsaca cozum tek degildir. Veya cozumler birbirine lineer bagimlidir.

36. Basit kuvvet metodu

NÜMER IK ANAL IZ. Nuri ÖZALP L INEER S ISTEMLER IN ÇÖZÜMÜ. Bilimsel Hesaplama Matemati¼gi, Gazi Kitabevi 2012

Tanım 2.1. Bir kare matrisin determinantı, o matrisi bir sayıya eşleyen fonksiyondur.

Ders 9: Bézout teoremi

homojen, sıfırdan farklı ise homojen olmayan denklem sistemi denir. Denklem sistemindeki bilinmeyenlerin derecesi 1 den büyük ise (B ß

23. Sistem denge denklemlerinin direkt kurulması

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli

Lineer Bağımlılık ve Lineer Bağımsızlık

ii) S 2LW 2WH 2LW 2WH S 2WH 2LW S 3( x 1) 5( x 2) 5 3x 3 5x x Maliye Bölümü EKON 103 Matematik I / Mart 2018 Proje 2 CEVAPLAR C.1) C.

9.Konu Lineer bağımsızlık, taban, boyut Germe. 9.1.Tanım: V vektör uzayının her bir elemanı

Bir özvektörün sıfırdan farklı herhangi bri sabitle çarpımı yine bir özvektördür.

LYS YE DOĞRU MATEMATİK TESTİ

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

Matrisler ve matris işlemleri

x 0 = A(t)x + B(t) (2.1.2)

Nazım K. Ekinci Matematiksel İktisat Notları ax 1 + bx 2 = α cx 1 + dx 2 =

Ayrık Fourier Dönüşümü


Eigenvalue-Eigenvector Problemleri

MATEMATİK ÖĞRETMENLİĞİ

ÖABT Lineer Cebir KONU TESTİ Matris Cebiri

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ İLKÖĞRETİM ÖĞRETMENLİĞİ LİSANS TAMAMLAMA PROGRAMI. Lineer. Cebir. Ünite

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

T.C. f;evre VE SEHiRCiLiK BAKANLIGI Yiiksek Fen Kurulu Ba~kanhgl YUKSEK FEN KURULU KARARI

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;

EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER

( ) v = 3i -4j vektörünün boyu kaç birimdir? r r r r A) 5 B) 4 C) 3 D) 2 E ) 1. Çözüm: v = 3i -4j Vektörün boyu ω olsun.

.:: BÖLÜM I ::. MATRİS ve DETERMİNANT

1 Vektör Uzayları 2. Lineer Cebir. David Pierce. Matematik Bölümü, MSGSÜ mat.msgsu.edu.tr/~dpierce/

Matlab da Dizi ve Matrisler. Mustafa Coşar

PROGRAMINIZI ANĠ SONLANDIRMAK ĠSTEDĠĞĠNĠZ YER BĠR DÖNGÜNÜN ĠÇĠ ĠSE NE OLUR?????????

HOMOGEN OLMAYAN DENKLEMLER

6. 3x2-8x - 3 = O denkleminin negatif kökü asagidakilerden. 7. mx2 - (2m2 + i) x + 2m = O denkleminin köklerinden

ÖRNEKLER-VEKTÖR UZAYLARI 1. Çözüm: w=k 1 u+k 2 v olmalıdır.

ab H bulunur. Şu halde önceki önermenin i) koşulu da sağlanır ve H G bulunur.

Mesleki Terminoloji. Sayısal Analiz DERSİ VEREN: ARŞ. GRV. DR. GÖKSEL BİRİCİK MEHMET EMRE ÖNDER DOĞAÇ CEM İŞOĞLU

8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar

ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ

1. BÖLÜM. Sayılarda Temel Kavramlar. Bölme - Bölünebilme - Faktöriyel EBOB - EKOK. Kontrol Noktası 1

T I M U R K A R A Ç AY, H AY D A R E Ş, O R H A N Ö Z E R K A L K U L Ü S N O B E L

Hata Kuramı ve Parametre Kestirimi

Mühendislikte Sayısal Çözüm Yöntemleri NÜMERİK ANALİZ. Prof. Dr. İbrahim UZUN

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I-

LİNEER CEBİR. Ders Sorumlusu: Doç.Dr.Kemal HACIEFENDİOĞLU. Ders Notu: Prof. Dr. Şaban EREN

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI

O NOTASYONU. Abdullah Gazi Emre DAĞLI

GÖRÜNTÜ İŞLEME - (4.Hafta)

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

DİFERANSİYEL DENKLEMLER-2

Yeşilköy Anadolu Lisesi

lecturemania success maximizer AlpGirayOzenj

Kübik Spline lar/cubic Splines

MAK 210 SAYISAL ANALİZ


Minör nedir? Genel olarak, n. mertebeden bir kare matris olan A matrisinin, a ij öğesinin minörünü şöyle gösterebiliriz:

Ayrık zamanlı sinyaller için de ayrık zamanlı Fourier dönüşümleri kullanılmatadır.

DÜZCE ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EET305 OTOMATİK KONTROL I Dr. Uğur HASIRCI

Motivasyon Matrislerde Satır İşlemleri Eşelon Matris ve Uygulaması Satırca İndirgenmiş Eşelon Matris ve Uygulaması Matris Tersi ve Uygulaması Gauss

Hiperstatik sistemlerin çözümünde, yer değiştirmelerin küçük olduğu ve gerilme - şekil değiştirme bağıntılarının lineer olduğu kabul edilmektedir.

Şimdi de [ ] vektörünün ile gösterilen boyu veya büyüklüğü Pisagor. teoreminini iki kere kullanarak

Jeodezide Yaklaşım Yöntemleri: Enterpolasyon ve Kollokasyon

ÇARPANLAR ve KATLAR. Uygulama-1. Asal Sayılar. Pozitif Bir Tam Sayının Çarpanlarını Bulma. Aşağıdaki sayıların çarpanlarını (bölenlerini) bulunuz.

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#1: ALGORİTMA KAVRAMI

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

sayısının binler bölüğündeki 5 rakamının basamak değeri kaçtır? Yukarıdaki toplama işlemine göre verilmeyen toplanan kaçtır?

DENGELEME HESABI-I DERS NOTLARI

Sayılar Kuramına Giriş Özet

Dersin Sorumlusu: Yrd. Doç. Dr. Birol SOYSAL. Sunumları Hazırlayan: Doç. Dr. Bülent ÇAKMAK

12.SINIF A VE B GRUBU MATEMATİK-GEOMETRİ DERSİ KURS KONULARI VE TESTLERİ

Cebir 1. MIT Açık Ders Malzemeleri

Uzayda iki doğrunun ortak dikme doğrusunun denklemi

XII. Ulusal Matematik Olimpiyatı Birinci Aşama Sınavı

Transkript:

3.6 Ayrrstirma Yontemi Bu yonternde denklem takirmrun katsayilar matrisi iki matrisin carpirru seklinde ifade edilerek katsayilar matrisi iki matrise aynstmhr. Bu matrislerin biri alt ucgen digeri ise list ucgen matris seklindedir, Bu matrislerden list ucg matris Gauss Eleme yontemi sonunda elde ettigimiz katsayilar matrisinin benzeri bir yapidadir. Aynstirma islemini matrissel islemler seklinde asagidakl sekilde gosterilebilir. [A]. [X] =[B] fl 1. ful. Xl = fa U =Y 11.1, 1111 (.K\) (. H-) (3.H ) (.H)

Oogrusal Denklem Takunlannin Coziun Yontemleri 97 Bu tammlamalardan soma son iki esitlikten sonuncusunda yani esitlik (..86)'den [Y] cozulur. Ciinkii bu esitlik Gauss Eleme yontemindeki gelinen noktamn bir benzeri seklindedir. Ancak Bu matris [L] list ucgen degil alt ucgen uuurls seklindedir. Bu durumda esitliklerden ileriye dogru gidilerek hlllnmeyenler olan (y) degerleri bulunabilir. (y) degerlerinin bulunmasindan unra esitlik (3.85)'den [X] cozulur. Esitlik (3.85) Gauss Eleme yontemindeki ll' edilen ust ucgen matris ile bilinmeyenler matrisinin carpmu seklindeki YPOll aymsidir. Burada da sonuncu esitlikten geriye dogru gidilerek hllhtmeyenler Gauss Eleme yonteminde oldugu gibi bulunabilir. Bu son hnlunan degerler (x) degerleridirler, Boylece gercekte aranan bilinmeyenler hulunrnus olur. [A] = [L]. [U] (/1,1 al 2 o J [1 U 1 2 U" j 11 ',1 a2,2 a 2,3 - L 2,1 L2,2 o. 1 U2,3 111,1 a3,2 a 3,3 L 3,1 L 3,2 L 3,3 1 (3.87) (3.88) Esitligin sag tarafmdaki matrisler olan [L] ve [U] matrislerini <;arploll 1111111 risine esit olmahdir. (L ll.u 12 ) (L? 2~L? l'.u l J (L~'2 +L~'.U'2),,, lull ukundaki esitlikte matrislerin birbirlerine esit olmasi icin elemanlann lldl olnrak birbirlerine esit olmalan gerektiginden asagidaki esitlikler 1dll nzrlabilirler. Hlrlnci suurdan, 1'11-11 11 (3.9a).ll l } = lj l, -tl/ ' (3.9b,c) 11'11 11 1111 \ / '.. 54d,e)

98 ikinci satirdan, L21,U2 +L22 = ~2 L22 = a22-l21,u2 NumerikAnaliz (3.9f,g) (3.9h,i) (3.9j) /)()~rusal Denklem Takimlarirun Cozum Yontemleri ------------------- 99. ~atsayllar matrisinde sifir yapilan elernanlann yerine bu carpanlar \''j '$tmlecek olursa asagidaki matris elde edilir. Boylece alt ucgen rnatrisi 1\1~turac~.elemanlar da ayru matriste, katsayilar matrisinde saklannus olur. yrica esitlik (3.91) da gorulecegi gibi eleme sonunda elde edilen denklem n~1111ndakats.ayllar matri~i degismis ve [U] matrisi sekline donusmus, lilll11e~~nler yine [X 1 seklinde durmakta ve esitlik vektoru degismis ve yeni vc~tor ol.u~mu~tur. Bu yeni esitlik vektorune dikkatlice bakildiginda [Y] ~tl)rune esit oldugu gorulecektir. Cunku [U].[X]=[Y] oldugu bilinmektedir. Jll lcce eleme sonunda zaten (y) degerleri bulunmus olur. Ucuncu satirdan, L 31,U 13 +L32 U23+L33= a33 L 31,U12 +L32 = a32 L32 = a32-l31,u2 L33= (~3-L31 U3-L32 U23 (3.9k,l) (3.9m,n) (3.9) ["" a131 r 1 1" a131 f2l a22 a23 - - > f21 1 O. a22 a23 (3.93) f31 f32 a33 f31 f32 1 a33 [U] ve [L] matrisinin elemanlan bulunduguna gore daha onceki tammlamalardan yani [L]. [Y] = [B] esitliginden [Y].;ozlillir. Cunku bu esitlikte [B] denklem takimmdaki esitlik vektoru olup tek bilinmeyen [Y] vektoru elemanlandir. kinci asamada ise [U]. [X] = [Y] esitliginden [U] ve [Y] bilindigine gore esas bilinmeyen olan [X] vektoru coztilerek sonuca gidilebilir Ȧynstirma yontemi ile Gauss eleme arasmda bir benzerlik gortinmese de Ayristirrna yonteminde elde edilen alt ve list ucgen matrislerin eleme ile elde edilebilecegi bilinmektedir. Yukandan da soylendigi gibi list ucgen matris [U1 zaten Gauss eleme sonunda elde edilen matrisin benzeridir. (3.91 Yukandaki matrislerden eleme sonunda Sfr yapilan kosegen altmdn kalan elemanlar sifir yapihrken asagidaki carpanlann kullaruldrklun haurlanacakur. Birinci satm (hi) ile carpip ikinci-satirdan cikararak (a21)sll'l' yapilrms benzer sekilde birinci saur (h) ile 9arpllarak ucuncu saurdun crkanlarak (a31) sifir yapilrmsu. Benzer sekild ikin 'j 1im asamasinda (ill ikinci saur (fj2) il arprhp i\yiin Lisaurdan ikanluruk 1'111'11' yapilmrsu. [L+:1 ~l rail a l3 j 1 [u]= ~ a22 a23 (3.94) f31 f32 a33 Bu~a?a. yukanda soz edildigi gibi [U] ve [LJ matrisinin carpimi ll1atr~sml vereceginden aynstirma isleminin dogru oldugu loll" iktir. Ancak aynstirma i$leminde carpilan iki matnsin cnl rinde birinde bir digerinde ise birden farkh carpanlar rluumakradir. Kosegen elemanlan yer degistirdiginde matrislerin pt 1111?egi~meyecektir. Bir baska gosterimler [LJ ve [U] matrisleri ulnki sekilde de yazilabilirdi. al31rall or f32 a33 f31 f32 a33 1 a13 a22 a23 = f21 a22 o. 1 a23 [a, o ] [) l :112 r~1 u22 () a ~. ] r \1 r \ \ () \.. () J (3.95) (.,96)

1 --"Numerik Analiz Bu yazim seklinde bu bolumun basinda aynk matrislerin carpunmdan elde edilen asagidaki esitliklerin Gauss eleme ile elde edilen bu ayn~trrma isleminde de [L] ve [U] matrislerinin aym elemanlardan olustugu gbrtilmektedir. Onceki aynstirma islemindeki gibi eleme islemi sonunda Lu=au, U12=an/all, U13=an!all oldugu ve diger elemanlannda bunlar gibi ayristrrmada elde edilen degerlere esit ~lkt1g1gbrtilmektedir. Ornek3.9 A~agldaki denklem takinuru ayn~tlrma yonterni ve ayn~trmanm ikinci sekli olana Gauss eleme ile elde edilen katsayilar matrisinden yararlanarak cozunuz. xr + 2X2+ 3X3= 14 2Xl + 5X2+ 2X3= 18 3Xl + X2+ 5X3= 2 /)ogrusal Denklem Takunlannin Cozion Yontemleri 11 ~~~l 4l r r~ ~ ~lr~~ - 3 = 3 1 5 3-5 -24 1 [A] = [L]. [U] [L]. [Y] = [B] oldugundan simdi (y) degerlerini bulahm. r~~ ~l r~~l =r~:l 3-5 -24 Y3 2 y =14 Y2 =18-2(14)=-1 Y3 = [2-3(14) - (-5)(-1)] / 24 = 3 U]. [X] = [Y] oldugundan simdi (x) degerlerini bulahm. Cozum 1. : 2 3] lll,l 2 5 2 = Lz,\ 3 1 5 L3.1 [A] = [L]. [U] oldugundan [L] ve [U] matrislerinin elemanlanm aynstrrma yonteminde verilen esitlikleri kullanarak bulahm, x =3 x 2 = -1 - (-4)(3) = 2 = 14-3(1):- (2)(2) = 1 L 21 = ~= 2 L22= a22-l21 U12=5-2(2) = 1 U 23 = (~3-L21,U13)/L22=[2-2(3)]/l =):\. L = ~\= 3 L32 = a32-l 31 3 \,U\2=1-3(2) =-5 L33 = a 33 -L 31 U13-L32,U23=5-3(3)-(-5)( -4) = -24 111111 ). 5 2][:~1=[~:1 5 X 3 l'lllill\ ~'11hiriuc] ~ 111111t! 1 ~P 111111

12 ~ Numerik Analiz Dogrusal Denklem Takimlanrun Cozum Yontemleri 13 Yl =14 Y2 = 18-2(14)= -1 Y3 = [2-3(14)- (-5)(-1)]/1 =-72 Gauss eleme sonunda elde edilen katsayilar matrisi ve esitlik vektoru asagidaki sekilde bulunur. ncak (y) degerlerini buradaki gibi bulmadan, eleme sonundaki esitlik vektoru zuten [Y] vektorune esit oldugundan [Y]=[14,-1,-72] dogrudan ahnabilirdi. Eleme isleminde kullandigrrruz carpanlar f2" f31 ve f32 ~~karlda bilindiginden katsayilar [U] ve [L] matrisi asagidaki sekilde olusturulabilir. [LJ = [f:l ~H~ [ 2 3 j ~j 1 1 [U]= 1-4 f31 f32-5 o -24 [L]. [U] = [A] [~ 2 H m~2 3 1 1-4 - 2 5-5 -24 3 1 Katsayilar matrisinden aynsunlan matrisler [L) ve [U] elde ~d.ildigine gor \ asamadan sonra [L]. [Y] = [B) e~i~1iginden. ~y) d g rlerini, daha sonra dll [U].[X] = [Y] esitliginden (x) degerleri bulunabilir. ;j X3 = 3 x2 = -1-(-4)(3) = 2 Xl = 14-3(3)- (2)(2) = 1 Bu cozumde esitlik vektoru eleme dismda tutulursa zaman (y) 'rleri esitlik vektorune esit olmaz ve alt ucgen matris kullamlarak ileriye ) 'Ll yerine koyarak bulunmahdir. (y) degerlerinin bulunmasmda asagidaki tlik (97) kullarulabilir. Arkasmdan bulunan (y) degerleri kullamlarak list ~. matriste degerler geriye dogru yerine konularak (x) degerleri ulunrnahdir. (y) degerlerinin bulunmasmda asagidaki esitlik (98) kullamlabilir. \ sitliklerin taslak program icinde kullaruhsi asagida gosterilmistir, Burada Hlll edilmesi gereken onemli nokta eleme esnasmda esitlik vektorunun tlllll1amasloa ozen gosterilmelidir, i- hi - "" (.~... b.) s:.j J j=1 hi (ul.j'x J " 1 =, n (3.97) ", "" 11

14 Nurnerik Anali; Aynstirma yonteminde katsayilar matrisinin aynstmlmasi icin Gauss eleme yonterninde kullarulan algoritma iizerinde kucuk bir degisiklik yapilarak bu yontem icinde kullarulabilir. Katsayilar matrisi iizerinde hem elemenin yapildigi hem de carpan f'aktorlerinin ayru matris icinde saklandigi program taslagi asagidaki kutuda verilmistir, Bu algoritmada esitlik vektoru eleme islemi dismda tutulmustur. Eger esitlik vektoru elemeye dahil edilirse degisiklige ugramadan once bir baska diziye aktanlarak sonra kullarulmak iizere saklamlmahdir. Cunku (y) degerlerinin bulunmasinda bu degerlerin kullamlmasma gerek duyulacaktir. ' Procedure Ayristumaia.b.n.x} DO k=l, n-1 DO i=k+1,n j=a(i,k)/a(k,k) a(i,k)=j DOj=k+1, n a( i,j) = a( i,j)-f*a( k,j), leriye dogru (y) bulma islemi DO i = 2, n - DO j = 1, i-1 b(i) = b(i)- a(i,j)*bu), Geriye dogru (x) bulma islemi x(n) = bin) / a(n,n) DO i = n-1, 1, -1 t=o DOj=i+1,n t = t + a(i,j) * x(j) xii) = (b(i) - t) / a(i,i) End Procedure