Метод потенциирования пример

Алина Халитова

⭐⭐⭐⭐⭐
РЕШЕНИЕ ЕСТЬ


100% РЕЗУЛЬТАТ! ✅

Дорогие друзья, если вы хотите стать настоящим ловеласом, то вам обязательно нужно познакомиться с методом потенциирования.

Этот метод позволит вам получать удовольствие в любых ситуациях и быть уверенным в своих силах.

Но не думайте, что это какой-то сложный научный подход, который требует особого образования.

Нет, это простой и эффективный способ, который поможет вам стать лучше в сексе и научиться удовлетворять свою партнершу до конца.

Если вы хотите узнать больше о методе потенциирования и примерах его использования, то продолжайте читать эту статью.

Я уверен, что вы не пожалеете!

🔥 >>> ПОДРОБНЕЕ ...

Опубликовано: Сегодня
👀
Просмотров: 429
Автор: Администратор
🌟
Рейтинг: ⭐⭐⭐⭐⭐

­

­


­


­


­


­


­


­



­


­


­


­


­


­


­



­


­


­


­


­


­


­



­


­


­


­


­


­


­



­


­


­


­


­


­


­



­


­


­


­


­


­


­



­


­


­


­


­


­


­



­


­


­


­


­


­


­


­


­


­


­


­


­


­


­


­


­


­


­


­


­


­



­



­



­



­




­




­




­




­





­





­





­





­






­






­







­







­







­







­








­






­








­






МЕТОД ПОТЕНЦИИРОВАНИЯ ПРИМЕР. Я знаю! Смотри что делать

Метод потенциирования пример

Метод потенциирования является одним из методов, используемых в линейной алгебре для нахождения собственных значений и собственных векторов матрицы. Этот метод основан на итерационном процессе, при котором последовательно умножается вектор-приближение на матрицу, пока не будет достигнута требуемая точность.

Пример решения СЛАУ с помощью метода потенциирования

Рассмотрим пример решения системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) с помощью метода потенциирования.

Дана СЛАУ:

x + 2y + 3z = 6

2x + y + 2z = 5

3x + 2y + z = 3

Приведем ее к матричному виду:

Ax = b

где

A =

1 2 3

2 1 2

3 2 1

x =

x

y

z

b =

6

5

3

Для нахождения собственных значений и собственных векторов матрицы A воспользуемся методом потенциирования.

Шаг 1. Выбираем начальный вектор-приближение. Для этого можно взять единичный вектор или любой другой произвольный вектор.

В нашем случае выберем начальный вектор-приближение:

v0 =

1

1

1

Шаг 2. Нормируем вектор-приближение, чтобы его длина была равна 1.

v1 = v0 / ||v0|| =

1 / sqrt(3)

1 / sqrt(3)

1 / sqrt(3)

Шаг 3. Умножаем вектор-приближение на матрицу A.

v2 = A * v1 =

1.8887

1.6667

1.8887

Шаг 4. Нормируем полученный вектор и сравниваем его с предыдущим.

||v2|| = 3.0615

v3 = v2 / ||v2|| =

0.6173

0.5434

0.5691

||v3 - v2|| = 0.0100

Шаг 5. Повторяем шаги 3 и 4 до тех пор, пока не будет достигнута требуемая точность.

v4 = A * v3 =

1.9466

1.7739

1.9466

||v4|| = 3.2188

v5 = v4 / ||v4|| =

0.6057

0.5511

0.5736

||v5 - v4|| = 0.0027

v6 = A * v5 =

1.9822

1.8146

1.9822

||v6|| = 3.2796

v7 = v6 / ||v6|| =

0.6060

0.5547

0.5709

||v7 - v6|| = 0.0002

Таким образом, мы получили собственный вектор матрицы A, соответствующий ее максимальному собственному значению λ1 = 6.2982.

Заключение

Метод потенциирования является эффективным итерационным методом для нахождения собственных значений и собственных векторов матрицы. Он может быть применен для решения широкого класса задач в линейной алгебре и математической физике.

Статьи по теме:

© 2010-2023 - Алина Халитова
Карта сайта