高斯消元法&高斯-约旦消元法

高斯消元法和高斯-约旦消元法都是用来解形如

[left{egin{matrix} a_{1,1} x_1 & + & a_{1,2} x_2 & + & cdots & + & a_{1,n} x_n & = & b_1 \ a_{2,1} x_1 & + & a_{2,2} x_2 & + & cdots & + & a_{2,n} x_n & = & b_2 \ vdots & & vdots & & ddots & & vdots & = & vdots \ a_{n,1} x_1 & + & a_{n,2} x_2 & + & cdots & + & a_{n,n} x_n & = & b_n \ end{matrix} ight.]

的方程的解的。

两个算法的比较

高斯消元法 高斯-约旦消元法
有无回代
可否判无解和无穷解 不可

也就是说,普通的高斯消元法需要回代,代码比较繁琐,但可以分辨无解和无穷解;而高斯-约旦消元法则不需要回代,代码较简洁 (其实都挺简洁的) 但在它眼里无解和无穷解莫得区别。

前置芝士

都是七下数学书里的东西~

代入消元法

简称代入法
比如说,我们有方程组(left{egin{matrix} ax+by=c \ y=dx+e \ end{matrix} ight.),其中 (a,b,c,d,e) 都是常数。那么,我们就可以把 (dx+e) 代入到第一个方程,得到方程 (ax+b(dx+e)=c),然后求解。
多元一次方程组同理

加减消元法

简称加减法
又比如说,我们有另一个方程组(left{egin{matrix} ax+by=c \ ax+dy=e \ end{matrix} ight.)(a,b,c,d,e)依然都是常数。那么,我们就可以把上式减下式(或下式减上式)得到方程 (by-dy=c-e),然后求解。
又或者,再拿出来一个方程组(left{egin{matrix} ax+by=c \ -ax+dy=e end{matrix} ight.)(a,b,c,d,e)都是常数,那么,我们就可以把上式加下式,得到方程 (by+dy=c+e),然后求解。
多元一次方程组同理

普通高斯消元法

原理

以一个三元一次方程组为例。

[left{egin{matrix} 3x+2y+z=10 \ 5x+y+6z=25 \ 2x+3y+4z=20 \ end{matrix} ight.]

我们以 (x,y,z) 的顺序一个个消,先消 (x)
首先我们随便拎一个方程出(一般拎要消的元的系数的绝对值最大的那个方程,这样可以减小精度损失(然鹅我并不知道为什么QwQ)):

[5x+y+6z=25 ]

我们要保留 (5x),然后把另外的方程中的 (x) 的系数变为 (0)
使用加减法。
先拿①式减②式(我们拎出来的那个) ( imes frac{3}{5})(这样才能消去 (x)):

[(3-frac{3}{5} imes 5)x + (2-frac{3}{5} imes 1)y + (1-frac{3}{5} imes 6)z = 10 - frac{3}{5} imes 25 ]

得到

[0x+frac{7}{5}y+(-frac{13}{5})z=-5 ]

再把这个方程作为新的①式。
然后再以同样的方法消③式,得

[left{egin{matrix} 0x+frac{7}{5}y+(-frac{13}{5})z=-5 \ 5x+y+6z=25 \ 0x+frac{13}{5}y+frac{8}{5}z=10 \ end{matrix} ight.]


接着,再消 (y),拎出③式,然后减一减(②式不用减),得

[left{egin{matrix} 0x+0y+(-frac{225}{65})z=-frac{135}{13} \ 5x+y+6z=25 \ 0x+frac{13}{5}y+frac{8}{5}z=10 \ end{matrix} ight.]


这时,我们发现①式只剩下 (z) 了,于是我们可以解出

[z=3 ]

然后代入③式,就可以解得

[y=2 ]

再把它们代入②式,解得

[x=1 ]

形式化过程

上面的过程是不是显得杂乱无章?
那么让我们把他形式化。
先找到 (x) 的系数的绝对值最大的方程,放到最前面

[left{egin{matrix} 5x+y+6z=25 \ 3x+2y+z=10 \ 2x+3y+4z=20 \ end{matrix} ight.]

用它消掉下面的式子的 (x)

[left{egin{matrix} 5x+y+6z=25 \ 0x+frac{7}{5}y+(-frac{13}{5})z=-5 \ 0x+frac{13}{5}y+frac{8}{5}z=10 \ end{matrix} ight.]


解的过程中如果拎出来的式子要消的元为 (0),则无解或有无穷解(因为拎出来的方程的元的系数的绝对值已经最大了还是 (0),所以其他的也就都是 (0) 了(感性理解下QwQ?))


然后再找到剩下的方程中 (y) 的系数的绝对值最大的那个,提上来

[left{egin{matrix} 5x+y+6z=25 \ 0x+frac{13}{5}y+frac{8}{5}z=10 \ 0x+frac{7}{5}y+(-frac{13}{5})z=-5 \ end{matrix} ight.]

然后消掉它下面的式子的 (y)

[left{egin{matrix} 5x+y+6z=25 \ 0x+frac{13}{5}y+frac{8}{5}z=10 \ 0x+0y+(-frac{225}{65})z=-frac{135}{13} \ end{matrix} ight.]


然后一步步代入,解方程。
最后这一步我们把它叫做回代

代码实现

代码实现又有些不同。
上面的介绍中是在最后才把系数化为 (1) 的,但实际上,我们在选好方程的时候,就可以把系数化为 (1) 了,这样还可以减少码量。

//n表示未知数的数量
//a[i][j]代表第i个方程中第j个未知数的系数(其实和开头给出的格式一样啦~),特殊的,a[i][n+1]表示等式的右边
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		int res=i;
		for(int k=i+1;k<=n;k++)
			if(Abs(a[k][i])>Abs(a[res][i])) res=k;
		for(int j=1;j<=n+1;j++) swap(a[i][j],a[res][j]);
		if(a[i][i]==0){puts("No Solution");return 0;}
		for(int j=i+1;j<=n+1;j++) a[i][j]/=a[i][i];
		a[i][i]=1;
		for(int k=i+1;k<=n;k++)
		{
			for(int j=i+1;j<=n+1;j++) a[k][j]-=a[k][i]*a[i][j];
			a[k][i]=0;
		}
	}
	for(int i=n-1;i>=1;i--)
		for(int k=i+1;k<=n;k++)
			a[i][n+1]-=a[i][k]*a[k][n+1];

判无解还是无穷解

在回代完后扫一遍,如果遇到 (a_{i,i}=0)(a_{i,n+1}=0) 则有无穷解,如果遇到 (a_{i,i}=0)(a_{i,n+1} ot= 0) 则无解。
注意,如果一个方程无解则整个方程组都无解,所以要先判无解再判无穷解。
不过好像还是会被某些毒瘤数据卡掉的说
所以要打压这种毒瘤题!

高斯-约旦消元法

原理

[left{egin{matrix} 3x+2y+z=10 \ 5x+y+6z=25 \ 2x+3y+4z=20 \ end{matrix} ight.]

还是这个方程组为例。
我们也保留要消的元的系数绝对值最大的那个方程,然后排下顺序就是

[left{egin{matrix} 5x+y+6z=25 \ 2x+3y+4z=20 \ 3x+2y+z=10 \ end{matrix} ight.]

(注意本来 (z) 系数最大应该是 (5x+y+6z=25) 的,但是他被 (x) 抢走了)

我们先消 (x)
首先我们把选出的方程 (5x+y+6z=25)(x) 的系数化为 (1)

[x+frac{1}{5}y+frac{6}{5}z=5 ]

然后呢,把所有的方程都与它相减使其 (x) 的系数变为 (1),也是拿一个式子减这个式子乘多少多少,就不细讲了:

[left{egin{matrix} x+frac{1}{5}y+frac{6}{5}z=5 \ 0x+frac{13}{5}y+frac{8}{5}z=10 \ 3x+2y+z=10 \ end{matrix} ight.]

[Downarrow ]

[left{egin{matrix} x+frac{1}{5}y+frac{6}{5}z=5 \ 0x+frac{13}{5}y+frac{8}{5}z=10 \ 0x+frac{7}{5}y+(-frac{13}{5}z)=-5 \ end{matrix} ight.]

然后消 (y)

[left{egin{matrix} x+frac{1}{5}y+frac{6}{5}z=5 \ 0x+y+frac{8}{13}z=frac{50}{13} \ 0x+frac{7}{5}y+(-frac{13}{5}z)=-5 \ end{matrix} ight.]

注意除了选择的那个方程,要把其他所有的方程的 (y) 的系数都变成 (0) 哦。

[left{egin{matrix} x+0y+frac{70}{65}z=frac{275}{65} \ 0x+y+frac{8}{13}z=frac{50}{13} \ 0x+frac{7}{5}y+(-frac{13}{5}z)=-5 \ end{matrix} ight.]

[Downarrow ]

[left{egin{matrix} x+0y+frac{70}{65}z=frac{275}{65} \ 0x+y+frac{8}{13}z=frac{50}{13} \ 0x+0y+(-frac{225}{65}z)=-frac{135}{13} \ end{matrix} ight.]

最后消 (z)

[left{egin{matrix} x+0y+frac{70}{65}z=frac{275}{65} \ 0x+y+frac{8}{13}z=frac{50}{13} \ 0x+0y+z=3 \ end{matrix} ight.]

[Downarrow ]

[left{egin{matrix} x+0y+0z=1 \ 0x+y+0z=2 \ 0x+0y+z=3 \ end{matrix} ight.]

于是就能得到答案:

[x=1,y=2,z=3 ]

所以和普通高斯消元比起来,高斯-约旦消元真的方便好多

代码实现

然鹅实现起来好像差不多(((

//n表示未知数的数量
//a[i][j]代表第i个方程中第j个未知数的系数(其实和开头给出的格式一样啦~),特殊的,a[i][n+1]表示等式的右边
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		int res=i;
		for(int k=i+1;k<=n;k++)
			if(Abs(a[k][i])>Abs(a[res][i])) res=k;
		for(int j=1;j<=n+1;j++) swap(a[i][j],a[res][j]);
		if(a[i][i]==0){puts("No Solution");return 0;}
		for(int j=i+1;j<=n+1;j++) a[i][j]/=a[i][i];
		a[i][i]=1;
		for(int k=1;k<=n;k++)
			if(k!=i)
			{
				for(int j=i+1;j<=n+1;j++) a[k][j]-=a[k][i]*a[i][j];
				a[k][i]=0;
			}
	}
原文地址:https://www.cnblogs.com/mk-oi/p/14290455.html