TAILIEUCHUNG - Solution of Linear Algebraic Equations part 2

Coleman, ., and Van Loan, C. 1988, Handbook for Matrix Computations (Philadelphia: .). Forsythe, ., and Moler, . 1967, Computer Solution of Linear Algebraic Systems (Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall). Wilkinson, ., and Reinsch | 36 Chapter2. Solution ofLinearAlgebraic Equations Coleman . and Van Loan C. 1988 HandbookforMatrix Computations Philadelphia . . Forsythe . and Moler . 1967 Computer Solution of Linear Algebraic Systems Englewood Cliffs NJ Prentice-Hall . Wilkinson . and Reinsch C. 1971 Linear Algebra vol. II of Handbook for Automatic Computation New York Springer-Verlag . Westlake . 1968 A Handbook ofNumerical Matrix Inversion and Solution ofLinear Equations New York Wiley . Johnson . and Riess . 1982 Numerical Analysis 2nd ed. Reading MA Addison-Wesley Chapter 2. Ralston A. and Rabinowitz P. 1978 A First Course in Numerical Analysis 2nd ed. New York McGraw-Hill Chapter 9. Gauss-Jordan Elimination For inverting a matrix Gauss-Jordan elimination is about as efficient as any other method. For solving sets of linear equations Gauss-Jordan elimination produces both the solution of the equations for one or more right-hand side vectors b and also the matrix inverse A-1. However its principal weaknesses are i that it requires all the right-hand sides to be stored and manipulated at the same time and ii that when the inverse matrix is not desired Gauss-Jordan is three times slower than the best alternative technique for solving a single linear set . The method s principal strength is that it is as stable as any other direct method perhaps even a bit more stable when full pivoting is used see below . If you come along later with an additional right-hand side vector you can multiply it by the inverse matrix of course. This does give an answer but one that is quite susceptible to roundoff error not nearly as good as if the new vector had been included with the set of right-hand side vectors in the first instance. For these reasons Gauss-Jordan elimination should usually not be your method of first choice either for solving linear equations or for matrix inversion. The decomposition methods in are better. Why do we give you Gauss-Jordan at all Because .

• Kỹ thuật lập trình
• tư liệu
• tài liệu lập trình
• thủ thuật lập trình
• ngôn ngữ C#
• ngôn ngữ lập trình
• thành phần cấu tạo vật liệu
• phân loại vật liệu compozit
• công nghệ chế tạo vật liệu compozit
• sản phẩm chế tạo từ vật liệu compozit
• phương hướng phát triển
• Tài liệu điện tử
• Vật liệu điện tử
• Linh kiện điện tử
• Vật liệu linh kiện
• Mạch điện tử
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Tổng hợp
• đặc trưng vật liệu nano
• Vật liệu nano cacbon
• Nano cacbon từ vỏ cua
• Xử lý môi trường
• Bài giảng Y học
• Alcaloid và Dược liệu chứa alcaloid
• Phân lập alc từ dược liệu
• Phân loại alcaloid
• Tính chất lý hóa
• Cấu trúc hóa học
• Tự động học
• Điều khiển học
• Điều khiển tự động
• Lý thuyết hệ thống
• Tài liệu tự động hóa