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Vídeo: Como você resolve uma equação linear usando a eliminação de Gauss?
2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:39
Como usar a eliminação de Gauss para resolver sistemas de equações
- Você pode multiplicar qualquer linha por uma constante (diferente de zero). multiplica a linha três por -2 para dar a você uma nova linha três.
- Você pode alternar quaisquer duas linhas. troca as linhas um e dois.
- Você pode adicionar duas linhas juntas. adiciona as linhas um e dois e escreve no linha dois.
Então, como funciona a eliminação de Gauss?
Falando livremente, Eliminação gaussiana funciona de cima para baixo, para produzir uma matriz em forma escalonada, enquanto Gauss -Jordânia eliminação continua onde Gaussiana interrompido então trabalhando de baixo para cima para produzir uma matriz em forma de escalão reduzido. A técnica será ilustrada no exemplo a seguir.
Além disso, quais são as matrizes de regras de Cramer? Regra de Cramer para um sistema 2 × 2 (com duas variáveis) Regra de Cramer é outro método que pode resolver sistemas de equações lineares usando determinantes. Em termos de notações, um matriz é uma matriz de números entre colchetes enquanto determinante é uma matriz de números delimitada por duas barras verticais.
Em segundo lugar, qual é o propósito da eliminação gaussiana?
Eliminação gaussiana . Da Wikipédia, a enciclopédia livre. Eliminação gaussiana , também conhecido como redução de linha, é um algoritmo em álgebra linear para resolver um sistema de equações lineares. Geralmente é entendido como uma seqüência de operações realizadas na matriz de coeficientes correspondente.
Qual é a diferença entre a eliminação de Gaussian e Gauss Jordan?
3 respostas. Eliminação gaussiana ajuda a colocar uma matriz na forma escalonada de linha, enquanto Gauss - Eliminação Jordan coloca uma matriz na forma escalonada de linha reduzida. Para sistemas pequenos (ou manuais), geralmente é mais conveniente usar Gauss - Eliminação de Jordan e resolver explicitamente para cada variável representada no sistema matricial.
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