2016-01-22 64 views
5

W "czarnej księdze", w wydaniu numerycznym, wydanie trzecie, podano algorytm Gaussa-Jordana dla rozwiązania układu równań liniowych. Bezpośrednio potem jest rozdział dotyczący obliczania dekompozycji LU, a następnie wykorzystywany do rozwiązania układu równań liniowych (patrz LUdcmp :: rozwiązać na str. 53). Niestety, książka nie wyjaśnia, dlaczego ktoś wolałby jedną metodę od drugiej. Czy oba podejścia są równoważne, czy też istnieją powody, aby preferować jedną metodę w stosunku do drugiej w konkretnej sytuacji?Eliminacja Gaussa-Jordana w porównaniu z dekompozycją LU

+1

Może pomocne: https://math.stackexchange.com/questions/266355/necessity-advantage-of-lu-decomposition-over-gaussian- eliminacja – stephan

+0

Zadaję pytanie wyłącznie z punktu widzenia algorytmicznego/programowania, a nie matematycznego punktu widzenia. Moje doświadczenie jest takie, że matematycy często nie wiedzą, dlaczego jeden algorytm powinien być preferowany nad innym. –

+0

Numeryczna algebra liniowa powinna być lepiej omówiona na temat Computational Science http://scicomp.stackexchange.com Proszę spojrzeć, a znajdziecie bardzo dobrze poinformowaną społeczność numeryczną. –

Odpowiedz

7

Zaletami dekompozycji LU może być ponowne wykorzystanie do obliczenia wielu rozwiązań.

Na przykład, jeśli chcesz rozwiązać równanie

Ax = b 

dla stałej A i wielu różnych b s potem wystarczy tylko obliczyć metoda lu z A raz i może być ponownie użyty do każdego b. Jednak w przypadku eliminacji Gaussa-Jordana konieczne będzie ponowne wykonanie wszystkich operacji dla każdego z nich. Przyczyna tego jest szybsza, ponieważ eliminacja Gaussa-Jordana skaluje się jako O (n^3), ale etap podstawienia dekompozycji LU metoda skaluje się tylko jako O (n^2). Dlatego w przypadku LU wystarczy wykonać tylko jeden kosztowny krok O (n^3) dla każdego b.

Rozsądny zestaw notatek na dokładnie ten temat można znaleźć here

+0

"Dlatego dla przypadku LU wystarczy wykonać kosztowny krok O (n^3) raz dla każdego b." - czyż nie jest to raz dla każdego "A"? –

Powiązane problemy