Системный индикатор Султонова - страница 115

 
Привет Юсуф и заседатели!😊
Юсуф, пожалуйста замониторь сигнал робота твоего.
 
Dmitry Fedoseev:

5-ю. А зачем корежить из себя умника всякими "открытыми системами", "закрытыми система", "сводными членами", "векторами", "матрицами", если все объясняется в понятиях 5-го класса? В 5-м классе изучают системы линейных уравнений. 

ну да, ну да... ;))))))))))))   бравируешь своей безграмотностью -- а что ж тебе остаётся...

 
Олег avtomat:

ну да, ну да... ;))))))))))))   бравируешь своей безграмотностью -- а что ж тебе остаётся...

Ну как же, вариант всегда есть - можно обзавестись маткадом и сойти за умного, демонстрируя из него графики и формулы.

 
Dmitry Fedoseev:

Ну как же, вариант всегда есть - можно обзавестись маткадом и сойти за умного, демонстрируя из него графики и формулы.

обзаведись маткадом -- много умного продемонстрируешь?

 
Alexander Ivanov:
Привет Юсуф и заседатели!😊
Юсуф, пожалуйста замониторь сигнал робота твоего.
он же уже сказал выше - система не рубит и дальнейшие споры неуместны...
 
Nikolai Semko:

Вот Ваш пресловутый a0 (он же Ц0) 

Белый шум - он и в Африке белый шум


Такое ощущение, что СЛАУ из 5 уравнений Вы рожали годами. И овеяли это ореолом меганаучной сенсации и бредом величия. А это математика 7 класса средней школы.

Моя же коротенькая функция SLAU() легко решает СЛАУ из 50 уравнений и родил я ее и отладил меньше, чем за 1 день. Я не знаю, каким способом я решил СЛАУ, т.к. мне всегда лень изучать чужие существующие методы, а проще придумать свой. Скорей всего мой способ не является оптимальным и, конечно же, я не придумал ничего нового, я в теории не силен. Но компактнее я не встречал. 

Браво, Вы переплюнули Гаусса и Крамера:

Рассмотрим линейную зависимость показателя Y от множества переменных x:


Для оценки коэффициентов уравнения применим метод наименьших квадратов Гаусса и получим следующую систему из k линейных уравнений при наличии не менее n ≥ k+1 групп фактических данных Y в зависимости от значений переменных x:


В общем случае, данная система уравнений решается методом последовательного исключения переменных Гаусса (1777- 1855)  или с использованием свойств матриц, известный как метод Крамера (1704-1752).

Вычислительная сложность

Ме́тод Га́усса— классический метод решения системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ). Это метод последовательного исключения переменных, когда с помощью элементарных преобразований система уравнений приводится к равносильной системе ступенчатого (или треугольного) вида, из которой последовательно, начиная с последних (по номеру) переменных, находятся все остальные переменные.

Алгоритм решения СЛАУ методом Гаусса подразделяется на два этапа.

  • На первом этапе осуществляется так называемый прямой ход, когда путём элементарных преобразований над строками систему приводят к ступенчатой или треугольной форме, либо устанавливают, что система несовместна. А именно, среди элементов первого столбца матрицы выбирают ненулевой, перемещают его на крайнее верхнее положение перестановкой строк и вычитают получившуюся после перестановки первую строку из остальных строк, домножив её на величину, равную отношению первого элемента каждой из этих строк к первому элементу первой строки, обнуляя тем самым столбец под ним. После того, как указанные преобразования были совершены, первую строку и первый столбец мысленно вычёркивают и продолжают пока не останется матрица нулевого размера. Если на какой-то из итераций среди элементов первого столбца не нашёлся ненулевой, то переходят к следующему столбцу и проделывают аналогичную операцию.
  • На втором этапе осуществляется так называемый обратный ход, суть которого заключается в том, чтобы выразить все получившиеся базисные переменные через небазисные и построитьфундаментальную систему решений, либо, если все переменные являются базисными, то выразить в численном виде единственное решение системы линейных уравнений. Эта процедура начинается с последнего уравнения, из которого выражают соответствующую базисную переменную (а она там всего одна) и подставляют в предыдущие уравнения, и так далее, поднимаясь по «ступенькам» наверх. Каждой строчке соответствует ровно одна базисная переменная, поэтому на каждом шаге, кроме последнего (самого верхнего), ситуация в точности повторяет случай последней строки.

Метод Крамера требует вычисления определителей соответствующей размерности . При использовании метода Гаусса для вычисления определителей, метод имеет временную сложность 4-ого порядка , что хуже, чем если бы метод Гаусса напрямую использовался для решения системы уравнений. 

 
Renat Akhtyamov:
он же уже сказал выше - система не рубит и дальнейшие споры неуместны...
Очень жаль...
Значит не приносит профита?
 
Renat Akhtyamov:
он же уже сказал выше - система не рубит и дальнейшие споры неуместны...

Ренат, я так никогда не говорил. Говорил, что, не буду судить, пока не проверю всё на реальном счете. Жду перевода советника с кода МКЛ5 на 4-ку.

 
Alexander Ivanov:
Очень жаль...
Значит не приносит профита?

Рано об этом ещё говорить.

 
Yousufkhodja Sultonov:

Рано об этом ещё говорить.

Не рано, а окончательно понятно , после работы Н. Семко . Вы даже десятой части не сделали. Он сформулировал, сделал индикатор, опубликовал. А вы все Х с У складываете