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  • 【国科大——矩阵分析与应用】使用高斯消元法,测试二元一次方程系数产生的误差


    文章目录

    • 使用高斯消元法,测试二元一次方程系数产生的误差
      • 原始方程
      • 误差来源
      • 保留有效数字
      • 代码

    使用高斯消元法,测试二元一次方程系数产生的误差

    原始方程

    { 47 x + 28 y = 19 89 x + 53 y = 36 \begin{equation} % equation带*之后的意思不整体标号 \begin{cases} 47x +28y=19\\ 89x+53y=36 \end{cases} \end{equation} {47x+28y=1989x+53y=36​​​

    误差来源

    对于上述方程组来说,肉眼可解:x=1,y=-1

    然而,高斯消元会出现分数 89 47 \frac{89}{47} 4789​ 。 由于计算机的精度不同,会出现误差,下面测试不同的精度导致使用 高斯消去法 得到的结果不同。

    保留有效数字

    print(float(format(52.91, '.3g')))  # 保留3位有效数字
    
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    代码

    import numpy as np
    from numpy import *
    
    
    def Gauss(Mat, Bais, num):
        if (Mat.shape[0] != Mat.shape[1]) or (Mat.shape[0] != Bais.shape[0]):
            raise ValueError("size of matrix doesn't match!")
        A = Mat.copy()
        B = Bais.copy()
        n = A.shape[0]  # n=2
        arg = '.' + str(num) + 'g'
        l_ik = float(format(A[1, 0] / A[0, 0], arg))
        # print(l_ik)
    
        a1 = float(format(A[0, 0], arg))
        b1 = float(format(A[0, 1], arg))
        a2 = float(format(A[1, 0], arg))
        b2 = float(format(A[1, 1], arg))
        c1 = float(format(B[0, 0], arg))
        c2 = float(format(B[1, 0], arg))
        b2 = float(format(b2 - float(format(l_ik * b1, arg)), arg))
        # print('b2', b2)
        c2 = float(format(c2 - float(format(l_ik * c1, arg)), arg))
        y = float(format(c2 / b2, arg))
        # print(y)
        c1 = float(format(c1 * l_ik, arg))
        b1 = float(format(b1 * l_ik * y, arg))
        # print('b1',b1)
        # print('c1',c1)
        temp = float(format(c1 - b1, arg))
        # print('temp:',temp)
        x = float(format(temp / a2, arg))
        # print('x:',x)
        return [x, y]
    
    
    if __name__ == '__main__':
        x = np.mat([[47, 28],
                    [89, 53]])
        y = np.mat([[19],
                    [36]])
        print(Gauss(x, y, 4))
    
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_44824148/article/details/126634200
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