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Numerical methods

Reminders on matrices

A ∈ Rn×n:

  • A simmetrica se A=AT.
  • Matrice A definita positiva se xTAx > 0 ∀x ∈ Rn con x≠∅.
  • A non singolare = ATA simmetrica e positiva definita.

Natural norm

|||A||| = supy≠∅ ||Ay|| / ||y|| verifica → ||Ay|| ≤ ||A|| ||y|| ||A + B|| ≤ ||A|| + ||B||

Solving linear systems

The problem: given b ∈ C bn, A ∈ Cn×n, R ∈ R, we look X ∈ Cn solution of AX = b soli: X = A-1b.

soluzione unica se e solo se A e’ non singolare (o invertible) condizione abastanza e sufficiente e’che a abbia det(A)≠0

Simplest systems are diagonal systems

Dχ=b con D = d11 0 0 d22

xi = bi / djj i=1,2,...,n

n operations

Lower triangular matrices

L = [ l11 0 l21 l22 ln1 ln2 lnn]

System can be solved "forward"

x1 = b1 / l11 x2 = b2 - l21x1 / l22 xn = bn - ∑ lnjxj / lnn j=1

n2 operations

A special lower triangular matrix

(L has only 1 on the diagonal) -> L = [ 1 0 l21 1 ln1 ln2 1]

Two equivalent algorithms:

for i = 2, ..., n   for j = i - 1, ..., 1     bi; b - Ii,j; bj;   endend

for k = 1, ..., n - 1   for i = k + 1, ..., n     bi; bi + Ii,k; bk;   endend

Upper triangular matrices

U = [ u11 u12 u1n 0 u22 u2n 0 0 u33]

xn = bn / unnxn-1 = bn-1 - un-1,n xn / un-1,n-1x1 = b1 - ∑ u1,jxj / u11j=2

n2 operations

Execution time

t = # operations / # flops

Numerical methods

Reminders on matrices A ∈ Rn×n:

  • A simmetrica se A = AT. Autovalori di una simmetrica sono reali.
  • Matrice A definita positiva se:
    • xTAx > 0 ∀ x ∈ Rn con x ≠
    • xTAx = 0 se x =
  • A non singolare = ATA simmetrica e positiva definita.

Natural norm:

‖A‖ = sup ‖A‖ / ‖‖ ≠

Verifica → ‖A‖ ≤ ‖A‖ ‖‖

‖A + B‖ ≤ ‖A‖ + ‖B‖

Solving linear systems:

The problem → given b ∈ Rn, A: Rn x Rn we look X ∈ Rn solution of AX = b soli: x = A-1b

Simplest systems are diagonal systems

Dx = b con D = d11 d22 n operations

xi = bi/dii i = 1,2,...,n

Lower triangular matrices →

L = [I11 I21 I22 In1 In2 Inn]

System can be solved “forward”

{x1 = b1/I11x2 = b2 - I21x1

xn = bn - Σj=1n-1 Injxj}Inn

n2 operations

A special lower triangular matrix

(L has only 1 on the diagonal) → L = [1 In1 1 In1 In2 1]

{x1 = b1

x2 = b2 - I21x1

xn = bn - Σj=1n-1 Injxj}

Two equivalent algorithms:

for i = 2,...,nfor j = 1,..,i-1bi = bi - Ii,jbjendend

for k = 1,...,n - 1for i = k+1,...,nbi = bi - Ii,kbkendend

Upper triangular matrices → U =

[U11 U22 U21 U33 Un2 ... ]

{xn = bn/Unn}

xn-1 = bn-1 - Un-1,n/Un-1,n-1

x1 = b1 - Σj=2n Ui,jxj

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Scienze matematiche e informatiche MAT/08 Analisi numerica

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher M1000 di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Numerical methods in engineering sciences e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Università degli Studi di Pavia o del prof Sangalli Giancarlo.
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