Метод Гаусса — Жордана

Метод Гаусса — Жордана (метод полного исключения неизвестных) — метод, который используется для решения квадратных систем линейных алгебраических уравнений, нахождения обратной матрицы, нахождения координат вектора в заданном базисе или отыскания ранга матрицы. Метод является модификацией метода Гаусса. Назван в честь К. Ф. Гаусса и немецкого геодезиста и математика Вильгельма Йордана.

Алгоритм

1. Выбирают первый слева столбец матрицы, в котором есть хоть одно отличное от нуля значение.
2. Если самое верхнее число в этом столбце есть ноль, то меняют всю первую строку матрицы с другой строкой матрицы, где в этой колонке нет нуля.
3. Все элементы первой строки делят на верхний элемент выбранного столбца.
4. Из оставшихся строк вычитают первую строку, умноженную на первый элемент соответствующей строки, с целью получить первым элементом каждой строки (кроме первой) ноль.
5. Далее проводят такую же процедуру с матрицей, получающейся из исходной матрицы после вычёркивания первой строки и первого столбца.
6. После повторения этой процедуры $n-1$ раз получают верхнюю треугольную матрицу
7. Вычитаем из предпоследней строки последнюю строку, умноженную на соответствующий коэффициент, с тем, чтобы в предпоследней строке осталась только 1 на главной диагонали.
8. Повторяют предыдущий шаг для последующих строк. В итоге получают единичную матрицу и решение на месте свободного вектора (с ним необходимо проводить все те же преобразования).
9. Чтобы получить обратную матрицу, нужно применить все операции в том же порядке к единичной матрице.

Пример

Для решения следующей системы уравнений:

$\left\{\begin{array}{ccccccl} a &+& b &+& c &=& 0\\ 4a &+& 2b &+& c &=& 1\\ 9a &+& 3b &+& c &=& 3 \end{array}\right.$

Запишем её в виде матрицы 3×4, где последний столбец является свободным членом:

$\begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 \!& \vline &\! 0 \\ 4 & 2 & 1 \!& \vline &\! 1 \\ 9 & 3 & 1 \!& \vline &\! 3 \end{pmatrix}$

Проведём следующие действия:

• К строке 2 добавим: −4 × Строку 1.
• К строке 3 добавим: −9 × Строку 1.

Получим:

$\begin{pmatrix} 1 &\ 1 &\ 1 \!& \vline &\! 0 \\ 0 & -2 & -3 \!& \vline &\! 1 \\ 0 & -6 & -8 \!& \vline &\! 3 \end{pmatrix}$

• К строке 3 добавим: −3 × Строку 2.
• Строку 2 делим на −2

$\begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 \!& \vline &\!\ 0 \\ 0 & 1 & {3 \over 2} \!& \vline &\! -{1 \over 2} \\ 0 & 0 & 1 \!& \vline &\!\ 0 \end{pmatrix}$

• К строке 1 добавим: −1 × Строку 3.
• К строке 2 добавим: −3/2 × Строку 3.

$\begin{pmatrix} 1 & 1 & 0 \!& \vline &\!\ 0 \\ 0 & 1 & 0 \!& \vline &\! -{1 \over 2} \\ 0 & 0 & 1 \!& \vline &\!\ 0 \end{pmatrix}$

• К строке 1 добавим: −1 × Строку 2.

$\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \!& \vline &\!\ {1 \over 2} \\ 0 & 1 & 0 \!& \vline &\! -{1 \over 2} \\ 0 & 0 & 1 \!& \vline &\!\ 0 \end{pmatrix}$

В правом столбце получаем решение:

$a = \frac{1}{2} \; ; \ b = -\frac{1}{2} \; ; \ c = 0$ .

Литература

• Lipschutz, Seymour, and Lipson, Mark. «Schaum’s Outlines: Linear Algebra». Tata McGraw-hill edition. Delhi 2001. pp. 69-80.

Ссылки

Примеры реализации алгоритма:

• Algorithm for Gauss-Jordan elimination in Matlab
• Algorithm for Gauss-Jordan elimination in Python