Вопрос пользователя:
Ответ нейросети:
Конечно, вот пример простой программы на Python для решения СЛАУ методом Гаусса:
def forward_elimination(matrix, n):
for i in range(n):
for j in range(i+1, n):
factor = matrix[j][i] / matrix[i][i]
for k in range(n+1):
matrix[j][k] -= factor * matrix[i][k]
def back_substitution(matrix, n):
x = [0] * n
for i in range(n-1, -1, -1):
x[i] = matrix[i][n] / matrix[i][i]
for j in range(i):
matrix[j][n] -= matrix[j][i] * x[i]
return x
def check_accuracy(matrix, x, n):
for i in range(n):
res = 0
for j in range(n):
res += matrix[i][j] * x[j]
if abs(res - matrix[i][n]) > 1e-9:
return False
return True
def gauss_elimination(matrix):
n = len(matrix)
forward_elimination(matrix, n)
x = back_substitution(matrix, n)
if check_accuracy(matrix, x, n):
return x
else:
return "No solution or infinite solutions"
# Пример входных данных
matrix = [[2, 1, -1, 8],
[-3, -1, 2, -11],
[-2, 1, 2, -3]]
result = gauss_elimination(matrix)
print(result)
Этот код реализует метод Гаусса для решения СЛАУ. В функции gauss_elimination
сначала выполняется прямой ход (forward_elimination), затем обратный ход (back_substitution) и в конце проверяется точность решения (check_accuracy).
Программа принимает матрицу коэффициентов и свободных членов в виде списка списков matrix
, где последний элемент каждого вложенного списка - это свободный член.
Надеюсь, это поможет вам в написании программы для решения СЛАУ на Python.
Напишите нам, если в вопросе есть ваши персональные данные ([email protected])
Обратите внимание: ответы, предоставляемые искусственным интеллектом, могут не всегда быть точными. Не рассчитывайте на них в критически важных областях, таких как медицина, юриспруденция, финансы или в вопросах, связанных с безопасностью. Для важных решений всегда обращайтесь к квалифицированным специалистам. Администрация сайта не несет ответственности за контент, сгенерированный автоматически.