şükela:  tümü | bugün
  • bircok kitapta gauss jordan medodu olarak da gecer
  • gaussian elimination method der ingiliz buna.
  • kısaca "elimination method" da denir.
  • matris içindeki güzelim polinom sisteminizi bir güzel alt üçgen matrise çevirir. ardından back substitution uygularsınız tüm matrise ve sonuçta elinize çözülmüş güzelim bir polinom sistemi geçer.
  • ulan kafayı mı yedim bilmiyorum, habire bununla uğraşıyorum ben birkaç haftadır bulmaca gibin. kafamdan denklem uydurup uydurup boş zamanım olsun olmasın allahın belası gauss-jordan ile bireyler karalayıp durıyorum boş kağıtlara. sıcaktan beynim sulandı herhalde, çünkü nefret ediyorum bundan.. yeter! karnım aç, yemek yicem artıkın lan!
  • bir matrisin rank'ını bulmak, tersini hesaplamak için kullanılan bir yöntem.
    boğa burcu alman matematikçi carl friedrich gauss'tan adını alan yöntem sayesinde matrisler row echelon form denen $ekle dönü$ür.
  • pyhton kullananlar icin code

    import numpy as np

    def forward_elimination(a, b, n,):
    """
    calculates the forward part of gaussian elimination.
    """
    for row in range(0, n-1):
    for i in range(row+1, n):
    factor = a[i,row] / a[row,row]
    for j in range(row, n):
    a[i,j] = a[i,j] - factor * a[row,j]

    b[i] = b[i] - factor * b[row]

    print('a = \n%s and b = %s' % (a,b))
    return a, b

    def back_substitution(a, b, n):
    """"
    does back substitution, returns the gauss result.
    """
    x = np.zeros((n,1))
    x[n-1] = b[n-1] / a[n-1, n-1]
    for row in range(n-2, -1, -1):
    sums = b[row]
    for j in range(row+1, n):
    sums = sums - a[row,j] * x[j]
    x[row] = sums / a[row,row]
    return x

    def gauss(a, b):
    """
    this function performs gauss elimination without pivoting.
    """
    n = a.shape[0]

    # check for zero diagonal elements
    if any(np.diag(a)==0):
    raise zerodivisionerror(('division by zero will occur; '
    'pivoting currently not supported'))

    a, b = forward_elimination(a, b, n)
    return back_substitution(a, b, n)

    # main program starts here
    if __name__ == '__main__':
    a = np.array([[7.0, 3.1, 4.1],
    [0.0, 3.81, 8.55],
    [0.0, 0.0, -12.21]])
    b = np.array([17.0, 29.0, -10.0])
    x = gauss(a, b)
    print('gauss result is x = \n %s' % x)