L'indicatore del sistema Sultonov - pagina 115

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Ciao Yusuf e le sedute! 😊
Yusuf, per favore, fai tacere il tuo segnale robotico.
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Dmitry Fedoseev:

5-ю. E perché fare il saputello con ogni sorta di "sistemi aperti", "sistemi chiusi", "termini composti", "vettori", "matrici" quando tutto è spiegato in concetti da quinta elementare? In quinta elementare si studiano i sistemi di equazioni lineari.

Giusto, giusto... ;)))))))))))) vantarsi del proprio analfabetismo... che altro si può fare...

 
Олег avtomat:

Sì, sì, sì... ;)))))))))))) ti stai vantando del tuo analfabetismo, che altro puoi fare...

Beh, c'è sempre un'opzione - puoi mettere le mani sul calcolo e fingere di essere intelligente mostrando grafici e formule da esso.

[Eliminato]  
Dmitry Fedoseev:

Beh, c'è sempre un'opzione - puoi prendere in mano il calcolo e fingere di essere intelligente, dimostrando grafici e formule da esso.

Prendi un mathcaddy - quanta intelligenza puoi mostrare?

 
Alexander Ivanov:
Ciao Yusuf e le sedute! 😊
Yusuf, per favore congela il segnale del tuo robot.
ha già detto sopra - il sistema non si taglia e ulteriori argomenti sono irrilevanti...
 
Nikolai Semko:

Ecco il tuo famigerato a0 (aka C0)

Il rumore bianco è un rumore bianco in Africa


Ho la sensazione che tu abbia dato vita a SLAU di 5 equazioni per anni. E tu l'hai doppiato con un alone di sensazione mega-scientifica e manie di grandezza. E questa è la matematica del settimo grado delle scuole superiori.

Ma la mia piccola funzione SLAU() risolve facilmente SLAU di 50 equazioni e l'ho fatta e debuggata in meno di 1 giorno. Non so in che modo ho risolto lo SLAU, perché sono sempre troppo pigro per studiare i metodi esistenti, è più facile inventare il mio. Molto probabilmente il mio modo non è ottimale e naturalmente non ho inventato nulla di nuovo, non sono forte in teoria. Ma è il metodo più compatto che abbia mai visto.

Bravo, hai superato Gauss e Kramer:

Consideriamo la dipendenza lineare dell'esponente Y da un insieme di variabili x:


Per stimare i coefficienti dell'equazione applichiamo il metodo dei minimi quadrati di Gauss e otteniamo il seguente sistema di k equazioni lineari con almeno n ≥ k+1 gruppi di dati reali Y che dipendono dai valori delle variabili x:


In generale, questo sistema di equazioni viene risolto con il metodo di Gauss (1777- 1855) di eliminazione successiva delle variabili o utilizzando le proprietà delle matrici, noto come metodo di Cramer (1704-1752).

Complessità computazionale

Il metodo di Gauss è un metodo classico per risolveresistemi di equazioni algebriche lineari(SLAE). Questo è un metodo di eliminazione sequenziale dellevariabili, quando usando la trasformazione elementare di un sistema di equazioni si riduce a un sistema equivalente di forma a gradini (o triangolare), da cui coerentemente, a partire dall'ultima (per numero) delle variabili, sono tutte le variabili rimanenti.

L'algoritmo di soluzione diSLAE con il metodo Gauss è diviso in due fasi.

  • Al primo stadio si realizza il cosiddetto corso diretto, quando contrasformazioni elementari su stringhe il sistema si riduce allaforma a gradini otriangolare, o si stabilisce che il sistema è incompatibile. Vale a dire, tra gli elementi della prima colonna della matrice se ne sceglie uno non nullo, lo si sposta nella posizione estrema superiore per permutazione di righe e si sottrae la prima riga ottenuta dopo la permutazione dalle altre righe, dopo averla moltiplicata per il valore uguale al rapporto tra il primo elemento di ciascuna di queste righe e il primo elemento della prima riga, azzerando così la colonna sottostante. Dopo aver effettuato le trasformazioni di cui sopra, si cancella mentalmente la prima riga e la prima colonna e si continua fino a quando rimane una matrice di dimensione zero. Se in qualsiasi iterazione non si trova nessun elemento non nullo tra gli elementi della prima colonna, si passa alla colonna successiva e si esegue la stessa operazione.
  • Nella seconda fase si esegue la cosiddetta procedura a ritroso la cui essenza consiste nell'esprimere tutte le variabili di base ottenute attraverso quelle non di base e costruire unsistema fondamentaledi soluzioni o, se tutte le variabili sono di base, esprimere in forma numerica un'unica soluzione del sistema di equazioni lineari. Questa procedura inizia con l'ultima equazione, dalla quale si esprime la variabile di base corrispondente (e ce n'è solo una) e la si sostituisce nelle equazioni precedenti, e così via, salendo per "passi". Ogni linea corrisponde esattamente ad una variabile di base, quindi ad ogni passo tranne l'ultimo (il più alto), la situazione ripete esattamente il caso dell'ultima linea.

Ilmetodo di Cramerrichiede il calcolo dideterminanti di dimensione appropriata. Quando si usa ilmetodo ga ussianoper calcolare i determinanti, il metodo ha una complessità temporale di ordine4, che è peggio che seil metodo gaussianofosse usato direttamente per risolvere un sistema di equazioni.

 
Renat Akhtyamov:
ha già detto sopra - il sistema non si taglia e ulteriori argomenti sono irrilevanti...
Peccato...
Quindi non è redditizio?
 
Renat Akhtyamov:
ha già detto sopra - il sistema non si taglia e ulteriori argomenti sono irrilevanti...

Renat, non ho mai detto questo. Ho detto che non avrei giudicato finché non avessi testato tutto su un conto reale. Sto aspettando che il consigliere venga trasferito dal codice MKL5 al 4.

 
Alexander Ivanov:
Peccato...
Quindi non stai guadagnando?

È troppo presto per dirlo.

[Eliminato]  
Yousufkhodja Sultonov:

È troppo presto per dirlo.

Non è troppo presto, è definitivamente chiaro dopo il lavoro di N. Semko. Non ne hai fatto nemmeno un decimo. L'ha formulato, ha fatto un indicatore e l'ha pubblicato. E stai ancora aggiungendo le X e le Y.
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