線性方程組的直接方法

關(guān)于線性方程組的直接方法第一頁，共一百零七頁，2022年，8月28日解線性方程組的直接法簡記為

Ax=b，其中

(6.1)

常見的線性方程組是方程個數(shù)和未知量個數(shù)相同的n階線性方程組，一般形式為

第二頁，共一百零七頁，2022年，8月28日線性方程組的數(shù)值解法一般有兩類：直接法：就是經(jīng)過有限步算術(shù)運算，可求得方程組精確解的方法（若計算過程中沒有舍入誤差），如克萊姆法則就是一種直接法，直接法中具有代表性的算法是高斯(Gauss)消去法。迭代法:

就是用某種極限過程去逐步逼近線性方程組的精確解的方法。也就是從解的某個近似值出發(fā)，通過構(gòu)造一個無窮序列去逼近精確解的方法。(一般有限步內(nèi)得不到精確解)第三頁，共一百零七頁，2022年，8月28日三、特殊矩陣對角矩陣三對角矩陣上三角矩陣上海森伯(Hessenberg)陣對稱矩陣埃爾米特矩陣對稱正定矩陣正交矩陣酉矩陣初等置換陣置換陣第四頁，共一百零七頁，2022年，8月28日定理1設(shè)A∈Rnⅹn,A非奇異?…?定理2若A∈Rnⅹn對稱正定矩陣，則?…?定理3若A∈Rnⅹn對稱矩陣，則對稱正定矩陣<=…?定理4(若當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)型)…其中對角化的條件：1）…；2）….第五頁，共一百零七頁，2022年，8月28日

§

5.2高斯消去法

5.2.1高斯消去法的基本思想先用一個簡單實例來說明Gauss法的基本思想例5.1解線性方程組

①②③解:

該方程組的求解過程實際上是將中學(xué)學(xué)過的消元法標(biāo)準(zhǔn)化,將一個方程乘或除以某個常數(shù),然后將兩個方程相加減,逐步減少方程中的未知數(shù),最終使每個方程只含有一個未知數(shù),從而得出所求的解。整個過程分為消元和回代兩個部分。

第六頁，共一百零七頁，2022年，8月28日（1）消元過程第1步:將方程①乘上(-2)加到方程

②上去,將方程

①乘上加到方程

③上去,這樣就消去了第2、3個方程的項,于是就得到等價方程組

④⑤第七頁，共一百零七頁，2022年，8月28日第2步：將方程

④乘上加到方程

⑤上去，這樣就消去了第3個方程的項，于是就得到等價方程組

⑥這樣，消元過程就是把原方程組化為上三角形方程組，其系數(shù)矩陣是上三角矩陣。

（2）回代過程回代過程是將上述三角形方程組自下而上求解，從而求得原方程組的解：

第八頁，共一百零七頁，2022年，8月28日前述的消元過程相當(dāng)于對原方程組

的增廣矩陣進(jìn)行下列變換(表示增廣矩陣的第行）同樣可得到與原方程組等價的方程組⑥第九頁，共一百零七頁，2022年，8月28日

由此看出,高斯消去法解方程組基本思想是設(shè)法消去方程組的系數(shù)矩陣A的主對角線下的元素,而將Ax=b化為等價的上三角形方程組,然后再通過回代過程便可獲得方程組的解。換一種說法就是用矩陣行的初等變換將原方程組系數(shù)矩陣化為上三角形矩陣,而以上三角形矩陣為系數(shù)的方程組的求解比較簡單,可以從最后一個方程開始,依次向前代入求出未知變量這種求解上三角方程組的方法稱為回代,通過一個方程乘或除以某個常數(shù),以及將兩個方程相加減,逐步減少方程中的變元數(shù),最終將方程組化成上三角方程組,一般將這一過程稱為消元,然后再回代求解。通常把按照先消元,后回代兩個步驟求解線性方程組的方法稱為高斯（Gauss）消去法。第十頁，共一百零七頁，2022年，8月28日5.2.2高斯消去法算法構(gòu)造

我們知道,線性方程組(6.1)用矩陣形式表示為

(6.3)解線性方程組（6.1）的高斯（Gauss）消去法的消元過程就是對(6.3)的增廣矩陣進(jìn)行行初等變換。將例6.1中解三階線性方程組的消去法推廣到一般的階線性方程組并記則高斯消去法的算法構(gòu)造歸納為：

第十一頁，共一百零七頁，2022年，8月28日⑴消元過程,斯消去法的消元過程由n-1步組成：第1步設(shè),把(6.3)中的第一列中元素消為零,令用乘以第1個方程后加到第個方程上去,消去第2～n個方程的未知數(shù),得到即

其中

第十二頁，共一百零七頁，2022年，8月28日第k步

（k=2,3,…,n-1）繼續(xù)上述消元過程，設(shè)第k-1次消元已經(jīng)完成，得到與原方程組等價的方程組

記為其中第十三頁，共一百零七頁，2022年，8月28日只要,消元過程就可以進(jìn)行下去,直到經(jīng)過n-1次消元之后，消元過程結(jié)束，得到與原方程組等價的上三角形方程組,記為

或者寫成

第十四頁，共一百零七頁，2022年，8月28日即

(6.7)（2）回代過程就是對上三角方程組（6.7）自下而上逐步回代解方程組計算，即

第十五頁，共一百零七頁，2022年，8月28日（3）高斯消去法的計算步驟：①消元過程;設(shè)計算②回代過程

第十六頁，共一百零七頁，2022年，8月28日(4)高斯消去法流程圖

，(5)

Gauss消去法計算量≈①消元計算:aij(k+1)=aij(k)-mik

akj(k)

(i,j=k+1,k+2,…,n)

第一步計算乘數(shù)mik,mik=ai1/a11

(i=2,3,…,n)

需要n-1次除法運算,

計算aij(2）(i,j=2,3,…,n)

需要(n-1)2次乘法運算及(n-1)2次加減法運算,第十七頁，共一百零七頁，2022年，8月28日第k步加減法次數(shù)乘法次數(shù)除法次數(shù)123…n-1(n-1)2(n-2)2(n-3)2…1(n-1)2(n-2)2(n-3)2…1(n-1)(n-2)(n-3)…1合計n(n-1)(2n-1)/6n(n-1)(2n-1)/6n(n-1)/2乘除法次數(shù)：MD=n(n-1)(2n-1)/6+n(n-1)/2=1/3n(n2-1)加減法次數(shù)：AS=n(n-1)(2n-1)/6第十八頁，共一百零七頁，2022年，8月28日算法.第十九頁，共一百零七頁，2022年，8月28日乘除法運算工作量消元過程乘除法次數(shù)：回代過程乘除法次數(shù)：總的乘除法運算次數(shù)：非零判斷次數(shù)最多為：行交換的元素個數(shù)為：第二十頁，共一百零七頁，2022年，8月28日5.2.3高斯消去法的適用條件定理1方程組系數(shù)矩陣的順序主子式全不為零則高斯消去法能實現(xiàn)方程組的求解。證明上三角形方程組是從原方程組出發(fā)，通過逐次進(jìn)行“一行乘一數(shù)加到另一行”而得出的，該變換不改變系數(shù)矩陣順序主子式的值。

第二十一頁，共一百零七頁，2022年，8月28日設(shè)方程組系數(shù)矩陣，其順序主子式（m=1,2,…，n）

經(jīng)變換得到的上三角形方程組的順序主子式所以能實現(xiàn)高斯消去法求解

（m=1,2,…，n）第二十二頁，共一百零七頁，2022年，8月28日定義5.1設(shè)矩陣每一行對角元素的絕對值都大于同行其他元素絕對值之和

則稱A為嚴(yán)格對角占優(yōu)矩陣。

定理1.1若方程組的系數(shù)矩陣A為嚴(yán)格對角占優(yōu)，則用高斯消去法求解時，全不為零。

第二十三頁，共一百零七頁，2022年，8月28日證:先考察消元過程的第1步,因A為嚴(yán)格對角占優(yōu),故故,又根據(jù)高斯消去公式得

于是再利用方程組的對角占優(yōu)性,由上式可進(jìn)一步得又由得

故有當(dāng)A為嚴(yán)格對角占優(yōu)時,,余下的子陣仍是對角占優(yōu)的，從而又有。依次類推全不為零。定理證畢。第二十四頁，共一百零七頁，2022年，8月28日

一般線性方程組使用高斯消去法求解時，在消元過程中可能會出現(xiàn)的情況，這時消去法將無法進(jìn)行；即使，但它的絕對值很小時，用其作除數(shù)，會導(dǎo)致其他元素數(shù)量級的嚴(yán)重增長和舍入誤差的擴(kuò)散，將嚴(yán)重影響計算結(jié)果的精度。實際計算時必須避免這類情況的發(fā)生。主元素消去法就可彌補(bǔ)這一缺陷。

第二十五頁，共一百零七頁，2022年，8月28日交換原則：通過方程或變量次序的交換，使在對角線位置上獲得絕對值盡可能大的系數(shù)作為akk(k)，稱這樣的akk(k)

為主元素，并稱使用主元素的消元法為主元素法根據(jù)主元素選取范圍分為：列主元素法、行主元素法、全主元素法記筆記§5.3高斯主元素消去法第二十六頁，共一百零七頁，2022年，8月28日主元素法的意義例3.2用高斯消去法求下列方程組的解

解：確定乘數(shù)，再計算系數(shù)假設(shè)計算在4位浮點十進(jìn)值的計算機(jī)上求解,則有

這時方程組的實際形式是

由此回代解出,但這個解不滿足原方程組,解是錯誤的。這是因為所用的除數(shù)太小使得上式在消元過程中“吃掉”了下式，解決這個問題的方法之一就是采用列選主元高斯消元法。即按列選絕對值大的系數(shù)作為主元素，則將方程組中的兩個方程相交換，原方程組變?yōu)?/p>

得到消元后的方程組第二十七頁，共一百零七頁，2022年，8月28日這時

因而方程組的實際形式是由此回代解出,這個結(jié)果是正確的

可見用高斯消去法解方程組時,小主元可能導(dǎo)致計算失敗,因為用絕對值很小的數(shù)作除數(shù),乘數(shù)很大,引起約化中間結(jié)果數(shù)量級嚴(yán)重增長,再舍入就使得計算結(jié)果不可靠了,故避免采用絕對值很小的主元素。以便減少計算過程中舍入誤差對計算解的影響。第二十八頁，共一百零七頁，2022年，8月28日全主元素消去法

是通過方程或變量次序的交換，使在對角線位置上獲得絕對值盡可能大的系數(shù)作為，稱這樣的為主元素。盡管它的算法更穩(wěn)定，但計算量較大，實際應(yīng)用中大多數(shù)使用列主元素消去法即可滿足需要。

第二十九頁，共一百零七頁，2022年，8月28日全主元素法不是按列選主元素，而是在全體待選系數(shù)中選取，則得全主元素法。例5.3用全主元素法解下列線組

10x1-19x2-2x3=3(1)-20x1+40x2+x3=4(2)x1+4x2+5x3=5(3)解：選擇所有系數(shù)中絕對值最大的40作為主元素，交換第一、二行和交換第一、二列使該主元素位于對角線的第一個位置上，得40x2-20x1+

x3=4(4)-19x2+10x1-2x3=3(5)

4x2+x1+5x3=5(6)記筆記第三十頁，共一百零七頁，2022年，8月28日計算m21=-19/40=0.475，m31=4/40=0.1(5)-m21(4),(6)-m31(4)消去x2

得0.5x1–1.525x3=4.9(7)3x1+4.9

x3=4.6(8)選4.9為主元素

4.9x3+3x1=4.6(9)1.525x3+0.5x1=4.9(10)計算m32=-1.525/4.9=-0.31122，(10)-m32(9)消去x2得1.43366x1=6.33161(11)記筆記第三十一頁，共一百零七頁，2022年，8月28日保留有主元素的方程40x2-20x1+

x3=4(4)

4.9x3+3x1=4.6(9)

1.43366x1=6.33161(11)進(jìn)行回代x1=4.41634

x3=-1.76511x2=2.35230第三十二頁，共一百零七頁，2022年，8月28日5.3.2列主元素法列主元素法就是在待消元的所在列中選取主元，經(jīng)方程的行交換，置主元素于對角線位置后進(jìn)行消元的方法。例5.4用列主元素法解下列線性方程組

10x1-19x2-2x3=3(1)-20x1+40x2+x3=4(2)x1+4x2+5x3=5(3)解：選擇-20作為該列的主元素，-20x1+40x2+x3=3(4)

10x1-19x2-2x3=4(5)x1+4x2+5x3=5(6)計算m21

=10/-20=-0.5

m31=1/-20=-0.05第三十三頁，共一百零七頁，2022年，8月28日(5)-m21(4),(6)-m31(4)得x2–1.5x3=5(7)6x2+5.05x3=5.2(8)選6為主元素6x2+5.05x3=5.2(9)x2–1.5x3=5(10)計算m32=1/6=0.16667，

(10)-m32(9)得-2.34168x3=4.13332(11)記筆記第三十四頁，共一百零七頁，2022年，8月28日保留有主元素的方程-20x1+40x2+x3=4(4)6x2+5.05x3=5.2(9)-2.34168x3=4.13332(11)進(jìn)行回代x3=-1.76511x2=2.35230x1=4.41634記筆記

列選主元素的計算方法與高斯消去法完全一樣,不同的是在每步消元之前要按列選出主元第三十五頁，共一百零七頁，2022年，8月28日例5.5用矩陣的初等行變換求解解方程組

解:用矩陣的初等行變換求解,對增廣矩陣

(下面帶下劃線元素為主元素)第三十六頁，共一百零七頁，2022年，8月28日第三十七頁，共一百零七頁，2022年，8月28日§5.4矩陣三角分解法

矩陣三角分解法是高斯消去法解線性方程組的一種變形解法

5.4.1矩陣三角分解原理

應(yīng)用高斯消去法解n階線性方程組Ax=b,經(jīng)過n步消元之后,得出一個等價的上三角型方程組A(n)x=b(n),對上三角形方程組用逐步回代就可以求出解來。上述過程可通過矩陣分解來實現(xiàn)。將非奇異陣A分解成一個下三角陣L和一個上三角陣U的乘積

A=LU

稱為對矩陣A的三角分解，又稱LU分解第三十八頁，共一百零七頁，2022年，8月28日其中第三十九頁，共一百零七頁，2022年，8月28日方程組Ax=b的系數(shù)矩陣A經(jīng)過順序消元逐步化為上三角型A(n),相當(dāng)于用一系列初等變換左乘A的結(jié)果。事實上，第1列消元將A(1)=A化為A(2)，若令：則根據(jù)距陣左乘有L1A(1)=A(2)第四十頁，共一百零七頁，2022年，8月28日第2列消元將A(2)化為A(3)，若令：經(jīng)計算可知L2A(2)=A(3),依此類推,一般有LkA(k)=A(k+1)第四十一頁，共一百零七頁，2022年，8月28日mi1=a(1)

i1/a(1)

11i=2,3,……n于是矩陣經(jīng)過消元化為上三角陣的過程可表示為上述矩陣是一類初等矩陣,它們都是單位下三角陣，且其逆矩陣也是單位下三角陣,只需將改為,就得到。即

第四十二頁，共一百零七頁，2022年，8月28日于是有

其中第四十三頁，共一百零七頁，2022年，8月28日L為由乘數(shù)構(gòu)成的單位下三角陣，U為上三角陣，由此可見，在的條件下，高斯消去法實質(zhì)上是將方程組的系數(shù)矩陣A分解為兩個三角矩陣的乘積A=LU。這種把非奇異矩陣A分解成一個下三角矩陣L和一個上三角矩陣U的乘積稱為矩陣的三角分解，又稱LU分解。顯然，如果,由行列式的性質(zhì)知，方程組系數(shù)矩陣A的前n-1個順序主子矩陣非奇異，即順序主子式不等于零，即第四十四頁，共一百零七頁，2022年，8月28日其中（A的主子陣）

反之,可用歸納法證明,如果A的順序主子式則于是得到下述定理：

第四十五頁，共一百零七頁，2022年，8月28日定理6.2設(shè)。如果A順序各階主子式,,則A可惟一地分解成一個單位下三角陣L和一個非奇異的上三角陣U的乘積。證：由于A各階主子式不為零,則消元過程能進(jìn)行到底,前面已證明將方程組的系數(shù)矩陣A用初等變換的方法分解成兩個三角矩陣的乘積A=LU的過程。

現(xiàn)僅證明分解的惟一性。設(shè)A有兩種LU分解其中為單位下三角陣，為上三角陣

∵A的行列式均為非奇異矩陣,有上式兩邊左邊同乘，右邊同乘得上式左邊為單位下三角陣,右邊為上三角陣,故應(yīng)為單位陣,即惟一性得證。第四十六頁，共一百零七頁，2022年，8月28日

把A分解成一個單位上三角陣L和一個下三角陣U的乘積稱為杜利特爾（Doolittle）分解。其中

第四十七頁，共一百零七頁，2022年，8月28日若把A分解成一個下三角陣L和一個單位上三角陣U的乘積稱為克洛特分解Crout）

其中第四十八頁，共一百零七頁，2022年，8月28日5.4.2用三角分解法解方程組求解線性方程組Ax=b時,先對非奇異矩陣A進(jìn)行LU分解使A=LU，那么方程組就化為

LUx=b從而使問題轉(zhuǎn)化為求解兩個簡單的的三角方程組

Ly=b求解yUx=y求解x這就是求解線性方程組的三角分解法的基本思想。下面只介紹杜利特爾（Doolittle）分解法。設(shè)A=LU為第四十九頁，共一百零七頁，2022年，8月28日

由矩陣乘法規(guī)則

由此可得U的第1行元素和L的第1列元素第五十頁，共一百零七頁，2022年，8月28日

再確定U的第k行元素與L的第k列元素,對于k=2,3,…,n計算：①

計算U的第k行元素

（j=k,k+1,…,n）

②計算L的第k列元素（i=k,k+1,…,n）

第五十一頁，共一百零七頁，2022年，8月28日利用上述計算公式便可逐步求出U與L的各元素求解Ly=b,即計算:

求解Ux=y,即計算：第五十二頁，共一百零七頁，2022年，8月28日

顯然,當(dāng)時,解Ax=b直接三角分解法計算才能完成。設(shè)A為非奇異矩陣,當(dāng)時計算將中斷或者當(dāng)絕對值很小時，按分解公式計算可能引起舍入誤差的積累，因此可采用與列主元消去法類似的方法，對矩陣進(jìn)行行交換，則再實現(xiàn)矩陣的三角分解。用直接三角分解法解Ax=b大約需要次乘除法。

第五十三頁，共一百零七頁，2022年，8月28日例6.8用三角分解法解方程組

求解

Ly=b得

y=[2，2，1]T

求解Ux=y得x=[-1，0，1]T所以方程組的解為

第五十四頁，共一百零七頁，2022年，8月28日§5.5解三對角線方程組的追趕法在數(shù)值計算中,有一種系數(shù)矩陣是三對角方程組

簡記為Ax=f,A滿足條件(對角占優(yōu)）（1）（2）（3）第五十五頁，共一百零七頁，2022年，8月28日

用歸納法可以證明，滿足上述條件的三對角線性方程組的系數(shù)矩陣A非奇異，所以可以利用矩陣的直接三角分解法來推導(dǎo)解三對角線性方程組的計算公式，用克洛特分解法，將A分解成兩個三角陣的乘積，設(shè)A=LU

按乘法展開

則可計算

可依次計算當(dāng)，由上式可惟一確定L和U。

第五十六頁，共一百零七頁，2022年，8月28日例3.9用追趕法求解三對角方程組

解由Ly=f

解出y又由Ux=y解出x第五十七頁，共一百零七頁，2022年，8月28日5.6解正定矩陣方程的平方根法工程實際計算中,線性方程組的系數(shù)矩陣常常具有對稱正定性，其各階順序主子式及全部特征值均大于0。矩陣的這一特性使它的三角分解也有更簡單的形式，從而導(dǎo)出一些特殊的解法，如平方根法與改進(jìn)的平方根法。

定理6

設(shè)A是正定矩陣，則存在惟一的對角元素均為正數(shù)的下三角陣L，使A=LLT證：因A是正定矩陣,A的順序主子式?i>0,i=1,2,…,n

因此存在惟一的分解A=LU

第五十八頁，共一百零七頁，2022年，8月28日L是單位下三角陣,U是上三角陣,將U再分解

其中D為對角陣,U0為單位上三角陣，于是

A=LU=LDU0

又A=AT=U0TDLT由分解惟一性,即得

U0T=LA=LDLT

第五十九頁，共一百零七頁，2022年，8月28日記

又因為det(Ak)＞0,(k=1,2,…,n),故于是對角陣D還可分解

其中為下三角陣,令L=L1，定理得證。第六十頁，共一百零七頁，2022年，8月28日將A=LLT展開，寫成

按矩陣乘法展開，可逐行求出分解矩陣L的元素，計算公式是對于i=1,2,…,n

j=i+1,i+2,…,n

這一方法稱為平方根法,又稱喬累斯基(Cholesky)分解,它所需要的乘除次數(shù)約為數(shù)量級,比LU分解節(jié)省近一般的工作量。

第六十一頁，共一百零七頁，2022年，8月28日例6.9平方根法求解方程組

解:因方程組系數(shù)矩陣對稱正定,設(shè)A=,即：由Ly=b解得由解得

由此例可以看出，平方根法解正定方程組的缺點是需要進(jìn)行開方運算。為避免開方運算，我們改用單位三角陣作為分解陣，即把對稱正定矩陣A分解成

的形式，其中

第六十二頁，共一百零七頁，2022年，8月28日為對角陣，而

是單位下三角陣,這里分解公式為第六十三頁，共一百零七頁，2022年，8月28日據(jù)此可逐行計算

運用這種矩陣分解方法,方程組Ax=b即可歸結(jié)為求解兩個上三角方程組

和其計算公式分別為

和求解方程組的上述算法稱為改進(jìn)的平方根法。這種方法總的計算量約為，即僅為高斯消去法計算量的一半。第六十四頁，共一百零七頁，2022年，8月28日記筆記§5.7向量和矩陣的范數(shù)

為了研究線性方程組近似解的誤差估計和迭代法的收斂性,有必要對向量及矩陣的“大小”引進(jìn)某種度量----范數(shù)的概念。向量范數(shù)是用來度量向量長度的,它可以看成是二、三維解析幾何中向量長度概念的推廣。用Rn表示n維實向量空間。第六十五頁，共一百零七頁，2022年，8月28日記筆記§5.7向量和矩陣的范數(shù)定義5.2

對任一向量XRn,按照一定規(guī)則確定一個實數(shù)與它對應(yīng),該實數(shù)記為||X||,若||X||滿足下面三個性質(zhì):(1)||X||0；||X||=0當(dāng)且僅當(dāng)X=0；(2)對任意實數(shù)，||X||=||||X||；對任意向量YRn，||X+Y||||X||+||Y||

則稱該實數(shù)||X||為向量X的范數(shù)第六十六頁，共一百零七頁，2022年，8月28日在Rn中，常用的幾種范數(shù)有：記筆記其中x1,x2,…,xn分別是X的n個分量。以上定義的范數(shù)分別稱為1-范數(shù)，2-范數(shù)和-范數(shù)可以驗證它們都是滿足范數(shù)性質(zhì)的，其中是由內(nèi)積導(dǎo)出的向量范數(shù)?！?.7向量和矩陣的范數(shù)第六十七頁，共一百零七頁，2022年，8月28日當(dāng)不需要指明使用哪一種向量范數(shù)時，就用記號||.||泛指任何一種向量范數(shù)。有了向量的范數(shù)就可以用它來衡量向量的大小和表示向量的誤差。設(shè)x*為Ax=b的精確解，x為其近似解，則其絕對誤差可表示成||x-x*||，其相對誤差可表示成記筆記§5.7向量和矩陣的范數(shù)或第六十八頁，共一百零七頁，2022年，8月28日第六十九頁，共一百零七頁，2022年，8月28日例5.10證明對任意同維向量x,y有

證：

即第七十頁，共一百零七頁，2022年，8月28日例5.11設(shè)x=(1,0,-1,2)T,計算

解:=1+0+|-1|+2=4第七十一頁，共一百零七頁，2022年，8月28日定理7.1對于任意向量x,有證:∵

∴即

當(dāng)p→∞，

∴第七十二頁，共一百零七頁，2022年，8月28日定義5.4(向量序列的極限)設(shè)為中的一向量序列，,記。如果(i=1,2,…,n)，則稱收斂于向量，記為

定理7.2（向量范數(shù)的等價性）設(shè)為上任意兩種向量范數(shù),則存在常數(shù)C1,,C2>0,使得對任意恒有（證:略）

第七十三頁，共一百零七頁，2022年，8月28日定理7

其中為向量中的任一種范數(shù)。

證由于

而對于上的任一種范數(shù),由定理3.7知存在常數(shù)C1，C2，使于是可得從而定理得證。第七十四頁，共一百零七頁，2022年，8月28日定義5.5（矩陣的范數(shù)）如果矩陣的某個

非負(fù)的實值函數(shù)，滿足則稱是上的一個矩陣范數(shù)(或模)第七十五頁，共一百零七頁，2022年，8月28日矩陣范數(shù)的性質(zhì)可由向量范數(shù)定義直接驗證。(1)設(shè)A≠0,x≠0,使Ax≠0,根據(jù)向量范數(shù)的性質(zhì)Ax>0,所以>0x≠0,使Ax=0,則=0當(dāng)A=0時,第七十六頁，共一百零七頁，2022年，8月28日矩陣范數(shù)的性質(zhì)可由向量范數(shù)定義直接驗證∴(2)根據(jù)向量范數(shù)的性質(zhì)第七十七頁，共一百零七頁，2022年，8月28日矩陣范數(shù)的性質(zhì)可由向量范數(shù)定義直接驗證(3)第七十八頁，共一百零七頁，2022年，8月28日矩陣范數(shù)定義的另一種方法是這是由于同樣，矩陣范數(shù)和向量范數(shù)密切相關(guān)，向量范數(shù)有相應(yīng)的矩陣范數(shù)，即第七十九頁，共一百零七頁，2022年，8月28日第八十頁，共一百零七頁，2022年，8月28日定義5.7（矩陣的譜半徑）設(shè)的特征值為,稱為A的譜半徑。例5.12計算方陣

的三種常用范數(shù)第八十一頁，共一百零七頁，2022年，8月28日例5.12計算方陣

的三種范數(shù)

解先計算

所以

,從而

第八十二頁，共一百零七頁，2022年，8月28日定理5.8.1設(shè)A為n階方陣,則對任意矩陣范數(shù)都有證:設(shè)為A的特征值，x是對應(yīng)于的特征向量,則x=Ax。兩端取范數(shù)并依據(jù)其性質(zhì)得由于x≠0，故，所以第八十三頁，共一百零七頁，2022年，8月28日第八十四頁，共一百零七頁，2022年，8月28日5.8誤差分析5.8.1方程組的性態(tài)

在建立方程組時，其系數(shù)往往含有誤差（如觀測誤差或計算誤差），就是說，所要求解的運算是有擾動的方程組，因此需要研究擾動對解的影響。

第八十五頁，共一百零七頁，2022年，8月28日例5.13考察方程組

和

上述兩個方程組盡管只是右端項有微小擾動,但解大不相同,第1個方程組的解是第2個方程組的解是。這類方程組稱為病態(tài)的。第八十六頁，共一百零七頁，2022年，8月28日定義5.8A或b的微小變化(又稱擾動或攝動)引起方程組Ax=b解的巨大變化，則稱方程組為病態(tài)方程組，矩陣A稱為病態(tài)矩陣。否則方程組是良態(tài)方程組，矩陣A也是良態(tài)矩陣

為了定量地刻畫方程組“病態(tài)”的程度，要對方程組Ax=b進(jìn)行討論，考察A（或b）微小誤差對解的影響。為此先引入矩陣條件數(shù)的概念。定義5.9（矩陣條件數(shù)）設(shè)A為非奇異矩陣，稱為矩陣A條件數(shù)。第八十七頁，共一百零七頁，2022年，8月28日第八十八頁，共一百零七頁，2022年，8月28日第八十九頁，共一百零七頁，2022年，8月28日

我們先來考察常數(shù)項b的微小誤差對解的影響。設(shè)A是精確的,b有誤差(或擾動)δb,顯然,方程組的解與x有差別,記為即有即（由設(shè)Ax=b≠0）于是（6.18）又∵Ax=b≠0，則有由（6.18）式及（6.19）式即得如下定理

（6.19）或第九十頁，共一百零七頁，2022年，8月28日定理

5.12(b的擾動對解的影響)設(shè)A非奇異，

Ax=b≠0，且則有

證:設(shè)A精確且非奇異,b有擾動δb,使解x有擾動δx,則

消去Ax=b，有又相比較可得

第九十一頁，共一百零七頁，2022年，8月28日定理5.13(A的擾動對解的影響)設(shè)A非奇異，Ax=b≠0，且若

,則

證：略第九十二頁，共一百零七頁，2022年，8月28日我們還可證明更為一般的結(jié)論：當(dāng)方程組的系數(shù)矩陣A非奇異和常數(shù)項b為非零向量時，且同時有擾動δA，δb，滿足，若x和x+δx分別是方程組Ax=b及的解則第九十三頁，共一百零七頁，2022年，8月28日例6.13線性方程組的系數(shù)矩陣帶誤差，成為如下方程組求方程組系數(shù)矩陣的條件數(shù),并說明方程組的性態(tài)

解因為

所以

因此方程組是良態(tài)的第九十四頁，共一百零七頁，2022年，8月28日5.7.2精度分析求得方程組Ax=b的一個近似解以后,希望判斷其精度，檢驗精度的一個簡單辦法是將近似解再回代到原方程組去求出余量r.

r=b-A如果r很小，就認(rèn)為解是相當(dāng)精確的。定理6.14設(shè)是方程組Ax=b的一個近似解,其精確解記為,r為的余量。則有

證明見P172第九十五頁，共一百零七頁，2022年，8月28日例5.14設(shè)A為正交矩陣，證明：cond2(A)=1分析：由正交矩陣和條件數(shù)的定義便可推得解：因為A是正交矩陣，故ATA=AAT=I，A-1=AT，從而第九十六頁，共一百零七頁，2022年，8月28日例5.15設(shè)A，B為