Podcast
Questions and Answers
Pentru o matrice A ∈ ℝ𝑛×𝑛, cum se calculează determinantul folosind factorizarea L-U prin triangularizare directă?
Pentru o matrice A ∈ ℝ𝑛×𝑛, cum se calculează determinantul folosind factorizarea L-U prin triangularizare directă?
- det(A) = det(L) ∙ det(U) (correct)
- det(A) = det(L) + det(U)
- det(A) = det(L) / det(U)
- det(A) = det(L) - det(U)
În contextul factorizării L-U prin triangularizare directă, ce valoare are determinantul matricei L, unde L este o matrice inferior triunghiulară unitate?
În contextul factorizării L-U prin triangularizare directă, ce valoare are determinantul matricei L, unde L este o matrice inferior triunghiulară unitate?
- -1
- 1 (correct)
- Un număr diferit de zero
- 0
Dacă 𝐴 = 𝐿 ∙ 𝑈, unde U este o matrice superior triunghiulară, cum se calculează determinantul matricei U?
Dacă 𝐴 = 𝐿 ∙ 𝑈, unde U este o matrice superior triunghiulară, cum se calculează determinantul matricei U?
- Produsul elementelor de pe diagonala principală a lui U. (correct)
- Suma elementelor de pe diagonala principală a lui U.
- Inversul produsului elementelor de pe diagonala principală a lui U.
- Suma tuturor elementelor din U.
În cazul factorizării L-U prin triangularizare cu pivotare parțială (P * A = L' * U), ce factor suplimentar intervine în calculul determinantului lui A comparativ cu triangularizarea directă?
În cazul factorizării L-U prin triangularizare cu pivotare parțială (P * A = L' * U), ce factor suplimentar intervine în calculul determinantului lui A comparativ cu triangularizarea directă?
Cum se calculează determinantul matricei A, dacă factorizarea sa L-U, folosind pivotarea parțială, duce la P * A = L' * U, unde 𝑛𝑝ℓ reprezintă numărul de permutări?
Cum se calculează determinantul matricei A, dacă factorizarea sa L-U, folosind pivotarea parțială, duce la P * A = L' * U, unde 𝑛𝑝ℓ reprezintă numărul de permutări?
Ce condiție trebuie să îndeplinească coeficienții unei matrice pentru stabilitatea numerică a metodei iterative?
Ce condiție trebuie să îndeplinească coeficienții unei matrice pentru stabilitatea numerică a metodei iterative?
Care este condiția pentru ca metoda Gauss-Seidel să fie convergentă?
Care este condiția pentru ca metoda Gauss-Seidel să fie convergentă?
Cum este relaționată raza spectrală a metodei Gauss-Seidel cu raza spectrală a metodei Jacobi?
Cum este relaționată raza spectrală a metodei Gauss-Seidel cu raza spectrală a metodei Jacobi?
Ce implică o rază spectrală subunitară pentru o metodă iterativă?
Ce implică o rază spectrală subunitară pentru o metodă iterativă?
Cum se compară viteza de convergență a metodei Gauss-Seidel cu cea a metodei Jacobi?
Cum se compară viteza de convergență a metodei Gauss-Seidel cu cea a metodei Jacobi?
În rezolvarea ecuațiilor matriciale de tipul $AX = B$, unde $B = I_n$, care este relația corectă pentru calculul inversei $A^{-1}$ ?
În rezolvarea ecuațiilor matriciale de tipul $AX = B$, unde $B = I_n$, care este relația corectă pentru calculul inversei $A^{-1}$ ?
În factorizarea $A = LU$, ce reprezintă matricele $L$ și $U$?
În factorizarea $A = LU$, ce reprezintă matricele $L$ și $U$?
În algoritmul bazat pe factorizarea $LU$, ce reprezintă vectorul $e_k$ utilizat în rezolvarea sistemelor $A \cdot x_k = e_k$?
În algoritmul bazat pe factorizarea $LU$, ce reprezintă vectorul $e_k$ utilizat în rezolvarea sistemelor $A \cdot x_k = e_k$?
În metoda de calcul bazată pe triangularizarea cu pivotare parțială, care este rolul matricei $P$?
În metoda de calcul bazată pe triangularizarea cu pivotare parțială, care este rolul matricei $P$?
În metoda iterativă pentru rezolvarea sistemelor de ecuații, care este condiția pentru ca șirul de vectori $x^{[k]}$ să conveargă la soluția corectă $x$?
În metoda iterativă pentru rezolvarea sistemelor de ecuații, care este condiția pentru ca șirul de vectori $x^{[k]}$ să conveargă la soluția corectă $x$?
Care este principalul dezavantaj al calculului explicit al inversei unei matrici în rezolvarea sistemelor liniare?
Care este principalul dezavantaj al calculului explicit al inversei unei matrici în rezolvarea sistemelor liniare?
În contextul metodelor iterative, ce reprezintă matricea $N$ în descompunerea $A = N - P$?
În contextul metodelor iterative, ce reprezintă matricea $N$ în descompunerea $A = N - P$?
Ce reprezintă substitutia 'inainte' in contextul factorizarii L-U?
Ce reprezintă substitutia 'inainte' in contextul factorizarii L-U?
Care este semnificația condiției $|| x^{[s]} - x^{[s-1]} ||_{\alpha} \leq \epsilon$ impusă în procesul iterativ?
Care este semnificația condiției $|| x^{[s]} - x^{[s-1]} ||_{\alpha} \leq \epsilon$ impusă în procesul iterativ?
Ce reprezintă raza spectrală a matricei G, notată cu $\rho(G)$?
Ce reprezintă raza spectrală a matricei G, notată cu $\rho(G)$?
Care este condiția necesară și suficientă pentru convergența șirului de vectori generat de metoda iterativă?
Care este condiția necesară și suficientă pentru convergența șirului de vectori generat de metoda iterativă?
Ce implică o rază spectrală subunitară mai mică a matricei G pentru viteza de convergență a șirului de vectori?
Ce implică o rază spectrală subunitară mai mică a matricei G pentru viteza de convergență a șirului de vectori?
În contextul metodelor numerice iterative, care este o condiție suficientă pentru ca raza spectrală a matricei G să fie subunitară?
În contextul metodelor numerice iterative, care este o condiție suficientă pentru ca raza spectrală a matricei G să fie subunitară?
Ce reprezintă $||G||_{\infty}$ în contextul condiției suficiente pentru convergența metodei iterative?
Ce reprezintă $||G||_{\infty}$ în contextul condiției suficiente pentru convergența metodei iterative?
Cum sunt definite matricile L, D și U în descompunerea $A = L + D + U$ utilizată în metoda Jacobi și Gauss-Seidel?
Cum sunt definite matricile L, D și U în descompunerea $A = L + D + U$ utilizată în metoda Jacobi și Gauss-Seidel?
În metoda Jacobi, cum este definită matricea N și P, utilizate în formula iterativă $x^{[k+1]} = N^{-1}Px^{[k]} + N^{-1}b$?
În metoda Jacobi, cum este definită matricea N și P, utilizate în formula iterativă $x^{[k+1]} = N^{-1}Px^{[k]} + N^{-1}b$?
Care este forma explicită a iterației metodei Jacobi pentru calculul lui $x_i^{(k+1)}$?
Care este forma explicită a iterației metodei Jacobi pentru calculul lui $x_i^{(k+1)}$?
Cum este definită matricea $G_{Jacobi}$ în contextul metodei Jacobi?
Cum este definită matricea $G_{Jacobi}$ în contextul metodei Jacobi?
Ce reprezintă elementul $g_{i,j}$ al matricei $G_{Jacobi}$ dacă $i \neq j$?
Ce reprezintă elementul $g_{i,j}$ al matricei $G_{Jacobi}$ dacă $i \neq j$?
Care dintre următoarele condiții garantează convergența metodei Jacobi?
Care dintre următoarele condiții garantează convergența metodei Jacobi?
Ce înseamnă că o matrice A este diagonal dominantă pe linii?
Ce înseamnă că o matrice A este diagonal dominantă pe linii?
Care este condiția esențială pentru ca metoda Jacobi să fie convergentă când matricea A este diagonal dominantă pe linii?
Care este condiția esențială pentru ca metoda Jacobi să fie convergentă când matricea A este diagonal dominantă pe linii?
Cum este calculat elementul $x_i^{(k+1)}$ în cadrul metodei Jacobi?
Cum este calculat elementul $x_i^{(k+1)}$ în cadrul metodei Jacobi?
În formula matricială $G_{Jacobi} = -D^{-1}(L + U)$, ce reprezintă matricea 'D'?
În formula matricială $G_{Jacobi} = -D^{-1}(L + U)$, ce reprezintă matricea 'D'?
Care este scopul principal al triangularizării cu pivotare parțială într-un sistem de ecuații liniare?
Care este scopul principal al triangularizării cu pivotare parțială într-un sistem de ecuații liniare?
În procesul de triangularizare cu pivotare parțială, cum se alege pivotul la pasul k?
În procesul de triangularizare cu pivotare parțială, cum se alege pivotul la pasul k?
Ce reprezintă matricea de permutare de linii, 𝑃𝑘, în contextul triangularizării cu pivotare parțială?
Ce reprezintă matricea de permutare de linii, 𝑃𝑘, în contextul triangularizării cu pivotare parțială?
Care este proprietatea cheie a matricei de permutare de linii 𝑃𝑘?
Care este proprietatea cheie a matricei de permutare de linii 𝑃𝑘?
Ce este matricea generală de permutare de linii, P, conform teoremei menționate?
Ce este matricea generală de permutare de linii, P, conform teoremei menționate?
Care este relația corectă obținută în urma aplicării triangularizării cu pivotare parțială?
Care este relația corectă obținută în urma aplicării triangularizării cu pivotare parțială?
Ce proprietate au elementele matricei inferior triunghiulare unitare L'?
Ce proprietate au elementele matricei inferior triunghiulare unitare L'?
Care este rolul matricei $M_k$ în algoritmul de triangularizare cu pivotare parțială?
Care este rolul matricei $M_k$ în algoritmul de triangularizare cu pivotare parțială?
Ce operație este realizată de $M_k P_k A_k$ în algoritmul de triangularizare cu pivotare parțială?
Ce operație este realizată de $M_k P_k A_k$ în algoritmul de triangularizare cu pivotare parțială?
Care este ordinea corectă a pașilor pentru rezolvarea unui sistem $A x = b$ utilizând triangularizarea cu pivotare parțială?
Care este ordinea corectă a pașilor pentru rezolvarea unui sistem $A x = b$ utilizând triangularizarea cu pivotare parțială?
Ce reprezintă vectorul c în etapele rezolvării sistemului de ecuații liniare, după aplicarea triangularizării cu pivotare parțială?
Ce reprezintă vectorul c în etapele rezolvării sistemului de ecuații liniare, după aplicarea triangularizării cu pivotare parțială?
Ce metodă de rezolvare se utilizează pentru sistemul $L'y = c$?
Ce metodă de rezolvare se utilizează pentru sistemul $L'y = c$?
Ce se întâmplă dacă algoritmul de triangularizare cu pivotare parțială eșuează, găsind un pivot nul sau foarte mic?
Ce se întâmplă dacă algoritmul de triangularizare cu pivotare parțială eșuează, găsind un pivot nul sau foarte mic?
În cadrul descompunerii $PA=L'U$, ce matrice este utilizată pentru a realiza transformările de linie necesare pentru aducerea sistemului la o formă superior triunghiulară?
În cadrul descompunerii $PA=L'U$, ce matrice este utilizată pentru a realiza transformările de linie necesare pentru aducerea sistemului la o formă superior triunghiulară?
Flashcards
Determinantul unei matrici prin descompunerea L-U
Determinantul unei matrici prin descompunerea L-U
Determinantul unei matrici A poate fi calculat prin descompunerea L-U. Se foloseşte relaţia: det(A) = det(L) * det(U), unde L este o matrice triunghiulară inferioară cu unităţi pe diagonala principală, iar U este o matrice triunghiulară superioară. Determinantul unei matrici triunghiulare este produsul elementelor de pe diagonala principală.
Determinantul unei matrici cu pivotare parţială
Determinantul unei matrici cu pivotare parţială
Dacă se foloseşte pivotarea parţială, descompunerea L-U se schimbă în P * A = L' * U, unde P este o matrice de permutare. Determinantul unei matrici de permutare este 1 sau -1, în funcţie de numărul de permutări.
Inversa unei matrici prin descompunerea L-U
Inversa unei matrici prin descompunerea L-U
Inversa unei matrici A, notată cu A^-1, se poate calcula prin descompunerea L-U. Se poate găsi soluţia sistemului de ecuaţii Ax = b, unde b este o matrice unitate, iar x va reprezenta inversa matricei A.
Rezolvarea sistemului de ecuaţii Ax = b pentru inversarea matricei
Rezolvarea sistemului de ecuaţii Ax = b pentru inversarea matricei
Signup and view all the flashcards
Aplicații ale descompunerii L-U
Aplicații ale descompunerii L-U
Signup and view all the flashcards
Triangularizare cu pivotare parțială
Triangularizare cu pivotare parțială
Signup and view all the flashcards
Pivotul
Pivotul
Signup and view all the flashcards
Matricea de permutare de linii (P)
Matricea de permutare de linii (P)
Signup and view all the flashcards
Subvectorul Gauss
Subvectorul Gauss
Signup and view all the flashcards
Matrice singulară
Matrice singulară
Signup and view all the flashcards
Matricea superior triunghiulară (U)
Matricea superior triunghiulară (U)
Signup and view all the flashcards
Matricea inferior triunghiulară unitate (L')
Matricea inferior triunghiulară unitate (L')
Signup and view all the flashcards
Matrice generală de permutare de linii (P)
Matrice generală de permutare de linii (P)
Signup and view all the flashcards
Substituție înainte
Substituție înainte
Signup and view all the flashcards
Substituție inversă
Substituție inversă
Signup and view all the flashcards
Sistem determinat
Sistem determinat
Signup and view all the flashcards
Factorizarea LU
Factorizarea LU
Signup and view all the flashcards
Eșuare a algoritmului de triangularizare
Eșuare a algoritmului de triangularizare
Signup and view all the flashcards
Fig. 2.1 Principiul triangularizării cu pivotare parțială
Fig. 2.1 Principiul triangularizării cu pivotare parțială
Signup and view all the flashcards
Matrice identitate (I)
Matrice identitate (I)
Signup and view all the flashcards
Rezolvarea ecuațiilor matriciale
Rezolvarea ecuațiilor matriciale
Signup and view all the flashcards
Factorizarea L'-U cu pivotare parțială
Factorizarea L'-U cu pivotare parțială
Signup and view all the flashcards
Metode iterative
Metode iterative
Signup and view all the flashcards
Relația de recurență
Relația de recurență
Signup and view all the flashcards
Matricea N
Matricea N
Signup and view all the flashcards
Matricea P
Matricea P
Signup and view all the flashcards
Vectorul 𝑒𝑘
Vectorul 𝑒𝑘
Signup and view all the flashcards
Metoda iterativă
Metoda iterativă
Signup and view all the flashcards
Matricea coeficienților (A)
Matricea coeficienților (A)
Signup and view all the flashcards
Vectorul termenilor liberi (b)
Vectorul termenilor liberi (b)
Signup and view all the flashcards
Matricea (A) descompusă în L+D+U
Matricea (A) descompusă în L+D+U
Signup and view all the flashcards
Metoda Jacobi
Metoda Jacobi
Signup and view all the flashcards
Metoda Gauss-Seidel
Metoda Gauss-Seidel
Signup and view all the flashcards
Raza spectrală
Raza spectrală
Signup and view all the flashcards
Condiția de convergență a metodei iterate
Condiția de convergență a metodei iterate
Signup and view all the flashcards
Coeficienții din inegalitatea |ai,j / ai,i| < 1, unde i ≠ j, în metoda Gauss-Seidel
Coeficienții din inegalitatea |ai,j / ai,i| < 1, unde i ≠ j, în metoda Gauss-Seidel
Signup and view all the flashcards
Matrice diagonal dominantă pe linii
Matrice diagonal dominantă pe linii
Signup and view all the flashcards
Stabilitatea numerică a metodei Gauss-Seidel
Stabilitatea numerică a metodei Gauss-Seidel
Signup and view all the flashcards
Relația dintre razele spectrale ale metodelor Jacobi și Gauss-Seidel
Relația dintre razele spectrale ale metodelor Jacobi și Gauss-Seidel
Signup and view all the flashcards
Viteza de convergență a metodei Gauss-Seidel
Viteza de convergență a metodei Gauss-Seidel
Signup and view all the flashcards
Condiția de convergență a metodei Jacobi
Condiția de convergență a metodei Jacobi
Signup and view all the flashcards
Convergența metodei Jacobi pentru matrice diagonal dominante
Convergența metodei Jacobi pentru matrice diagonal dominante
Signup and view all the flashcards
Matricea Jacobi (G Jacobi)
Matricea Jacobi (G Jacobi)
Signup and view all the flashcards
D matricea diagonală
D matricea diagonală
Signup and view all the flashcards
L matricea inferioară
L matricea inferioară
Signup and view all the flashcards
U matricea superioară
U matricea superioară
Signup and view all the flashcards
Study Notes
Metode Numerice - Sisteme Determinate de Ecuații Algebrice Liniare
- Se consideră un sistem de n ecuații algebrice liniare cu n necunoscute, de tipul Ax = b, unde A este o matrice n x n, b este un vector n x 1 și x este un vector n x 1.
Rezolvarea prin Triangularizare cu Pivotare Parțială
- Scopul este să se găsească soluția x care satisface sistemul dat.
- Principiul este să se găsească pivotul (elementul cu cea mai mare valoare în modul) dintr-o coloană dată (k), începând de la elementul de pe diagonala principală.
- Dacă pivotul nu este pe poziția (k,k), se permute liniile pentru a-l aduce acolo. Această permutare se face folosind o matrice de permutare, Pk.
Teorema
- Dacă matricea A este nesingulară, există o matrice de permutare de linii (P) astfel încât PA = LU, unde L este o matrice inferior triunghiulară unitate și U este o matrice superior triunghiulară.
Algoritmul de Triangularizare cu Pivotare Parțială
- Se iau liniile succesiv
- Se determină pivotul din coloană, începând de la poziția (k, k) și în jos
- Dacă este pe poziția diferită de (k, k), liniile se permute
- Se calculează matricea Mk pentru transformarea necesară, și apoi se calculează Ak+1 = Mk(PkAk).
- Se continuă până când matricea este triangularizată.
Aplicații ale Descompunerii L-U
Calculul Determinantului
- Determinantul matricii A se poate calcula ca produsul elementelor de pe diagonala principală a matricii U, obținută prin triangularizare, ținând cont de matricea de permutare. det(A) = (-1)npe * Πi=1n uii
Calculul Inversei Unei Matrici
- Se poate calcula inversul unei matrici A prin factorizarea P A = L U și rezolvarea a n sisteme de ecuații cu această matrice.
Metode Iterative
- Construirea unui şir de vectori convergent către soluția sistemului, utilizând relații de recurență.
- Se utilizează descompunerea matricială A = N - P, unde N este matrice nesingulară.
- Calculul se oprește când diferența dintre două iterații consecutive este mai mică decât o toleranță dată.
Condiția de Convergență (Metoda Iterativă)
- Raza spectrală a matricei G = N⁻¹P trebuie să fie mai mică decât 1 pentru ca metoda iterativă să fie convergentă.
Metoda Jacobi
- N = D și P = -(L + U) - Descompunerea matricială
- Se utilizează relații de recurență pentru a calcula aproximațiile vectorului soluție.
- Condiția de convergență este ca matricea A să fie diagonal dominantă.
Metoda Gauss-Seidel
- N = L + D și P = - U
- Se utilizează relații de recurență pentru a calcula aproximațiile vectorului soluție. Afișează o viteză de convergență mai mare decât metoda Jacobi.
- Condiția de convergență este ca matricea A să fie diagonal dominantă.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.