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1. Was ist eine Matrix und was eine Matrix.
2. Wo ist der große Vorteil bei Tridiagonalmatrizen bzg. LR-Zerlegung oder Householder, Gauß etc. 3. Zur genauen Fragestellung: finite Differenzenverfahren für ein lineares RWP 2.Ordnung: Überlege effiziente Lsg. von linearen Gleichungssystem mit Tridiagonalmatrizen! Zu diesem Beitrag wurde eine digitale Zeichnung hinzugefügt: Für alle, die mir helfen möchten (automatisch von OnlineMathe generiert): "Ich möchte die Lösung in Zusammenarbeit mit anderen erstellen." |
Hierzu passend bei OnlineMathe: Online-Übungen (Übungsaufgaben) bei unterricht.de: |
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Also, hab mal folgende Ansätze gefunden: 1. Zu M-Matrix: Vorab kurz Definition Matrix: Matrix A heißt Matrix, falls für die Elemente gilt: für Jetzt M-Matrix: falls A eine reguläre L(0)-Matrix ist, mit der Inversen und (dh seien die Einträge der Matrix dann gilt für alle (immer vorausgesetzt, dass, wenn A aus R(nxn)ist, im Bereich liegen) 2. Ist eine Matrix A eine oder Tridiagonalmatrix, mit und so folgt, dass A eine Diagonalmatrix (und damit invertierbar, falls für alle ist. Für Tridiagonalmatrizen: Ist so ist A ebenfalls diagonalisierbar und invertierbar IN der Praxis heißt das doch (?), dass ich implizite Verfahren für ein AWP der Form umformen kann in (Id aber kann ich das nicht immer? Und es bleibt immer noch eine weitere Frage, woher ich wissen soll, dass gilt, bzw. dass alle Eigenwerte sind. (Meine Idee ist, dass das am Verfahren liegen könnte, also die Tridiagonalmatrix stammt ja aus der multiplikation mit für also dem jeweilig vorhergehenden Ergebnis dem nachfolgendem Ergebnis und dem aktuellen Ergebnis . Sind dabei alle drei gleich 0 entsteht ein Widerspruch zur Eindeutigkeit des gegebenen AWP ->vgl. AWP durch sqtr(|x|)) mit |
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