Очень полезное видео, по этой теме практически нет видео на русском сегменте ютуба, спасибо за видео
@learningmeansdoing2 жыл бұрын
Рад помочь. Спасибо за отзыв!
@OUR_RED_ARMY2 ай бұрын
Из недостатков можно назвать лишь отсутствие ссылки на гитхаб или диск с кодом и листами экселя) Урок очень хороший, всё понятно, спасибо за труд!
@lizochka_polenok Жыл бұрын
спасибо вам!! через 7 часов экзамен по численным методам как раз :)
@ЕгорСоколов-в8ъ6 ай бұрын
Большое спасибо! Очень наглядные объяснения, и, что радует, живые и практические.
@learningmeansdoing6 ай бұрын
Благодарю!
@kannykl75752 жыл бұрын
Подача 10/10 В шоке от того что можно делать в Excel Можете выложить в описание файлик с кодом? Буду очень благодарен)
@darr118 ай бұрын
большущее спасибо за видео, понятнее в разы чем в учебнике
@learningmeansdoing8 ай бұрын
Рад помочь!
@ЕвгенийЕлпатов5 ай бұрын
Спасибо, видео крутое!!! Вообще все понятно стало!!! Автор красавчик!!!
@learningmeansdoing5 ай бұрын
Благодарю!
@ИванРаспопов-г6б Жыл бұрын
Спасибо за урок. Здоровья вам и вашим близким
@ИванНовожилов-э9з Жыл бұрын
спасибо за видео - очень четко объясняете.
@learningmeansdoing Жыл бұрын
Спасибо за отзыв!
@Lenchka-bt4ph2 жыл бұрын
спасибо большое за информацию, за исходник был бы очень благодарен
@chuuhan1 Жыл бұрын
Спасибо большое!
@the_kurbanoff5 ай бұрын
если б скинули файл, вообще было бы супер
@ВасилийНельков9 ай бұрын
Спасибо большое за урок! Не могли бы вы показать полностью код? Не до конца понимаю некоторые функции((
@ДавидМомо5 ай бұрын
Здравствуйте! В моем университете просят сделать небольшой проект в среде питон и эксель по методам решений СЛАУ ( конкретно метод Якоби, Гаусса - Зейделя). Можно ли повзаимствовать у Вас данный файл в экселе и питоне?🙏🙏 Буду Вам безмерно признателен!!
@Олег-ж7ь2 жыл бұрын
В формуле смещения переменных(релаксации) ошибка: в строке с x2^(к+1) должна быть зависимость от x2^(к+1) и x2^(к)
@learningmeansdoing2 жыл бұрын
Посмотрел еще раз и не обнаружил ошибки. В ячейке, где считается x2(k+1) написана формула =$K$42*K47+(1-$K$42)*N46. В этой формуле ячейка K47 - это x2(k+1), найденное по методу Зейделя, а ячейка N46 - это значение x2(k) с прошлого шага расчета, $K$42 - это коэффициент омега. Вроде бы все именно так, как и планировалось.
@АлексейКузнецов-н6ж Жыл бұрын
Спасибо за видео. Возник вопрос. Почему не используем текущую итерацию в методе релаксации. Зачем допустим Зейделевское X1 при вычислении X2 если мы уже получили текущие приближение X1 по релаксации?
@learningmeansdoing Жыл бұрын
В принципе можно использовать и новое значение х1 для вычисления приближения х2. Попробовал так сделать для моего примера, получилось, что количество итераций или не изменилось или увеличилось на одну. Не буду утверждать, что это будет так для всех систем уравнений. Просто попробовал на одном примере из видео. В целом ваше предложение вполне логичное, может для каких-то систем уравнений это дало бы эффект.
@Ihor_Semenenko10 ай бұрын
Не стоит ли перед расчетом, проверить матрицу А? Найти ее определитель или ранг? Может там решения и нет. По поводу условия отстановки расчетов. Максимальаня ошщибка по Х это понятно, но ведь задачи найти решение системы, а не повторяемость Х, не важнее ли рассмотреть именно отклонение В исходных и расчитнаых с помощью полученных Х?
@learningmeansdoing10 ай бұрын
По вашим вопросам. Проверить матрицу А перед решением вполне можно, почему бы и нет. По второму вопросу - в целом да, согласен. Наверное критерий близости левой и правой частей уравнений был бы более правильный с точки зрения точности полученного решения.
@ИванЕвдокимов-л6ь Жыл бұрын
Здравствуйте. Спасибо за лекцию. А результаты в конце видео по поводу сходимости методов +- одинаковые как для уравнений из 3-ех переменных, так и для уравнений из 1млн переменных?
@learningmeansdoing Жыл бұрын
Здравствуйте. На этот счёт не могу точно сказать. Не проводил исследований для большого числа переменных. Понятно одно, чем ближе выполняется условие сходимости, тем лучше будет система сходиться. Если мы берём систему со случайными коэффициентами, то думаю, что система на 1 млн уравнений вряд ли сойдется этими методами.
@СергейКарпов-б5ф2 жыл бұрын
Спасибо большое за объяснение, всё очень понятно и доходчиво. Можно ли получить данный excel документ для проверки своих решений?
@maraltanirbergen19372 жыл бұрын
Кырта берме
@maraltanirbergen19372 жыл бұрын
Мен ештене туснбедм
@ЕгорШарапов-и4з10 ай бұрын
капец мужик умный
@milanaalone5609 Жыл бұрын
Здравствуйте! Можете пожалуйста подсказать, как можно реализовать метод Ньютона (метод касательных) для решения нелинейных уравнений в Python? Буду очень благодарна Вам!
@learningmeansdoing Жыл бұрын
Здравствуйте. Метод Ньютона - это цикл while. В цикле выполняется вычисление очередного приближения корня и проверяется условие останова. Нужно предусмотреть ситуацию, когда вычисления расходятся, в методе Ньютона это возможно. Кстати, у меня есть видеоурок по этим методам, посмотрите.
@milanaalone5609 Жыл бұрын
@@learningmeansdoing Возможно прозвучит немного нагло с моей стороны, но мне код для Питона нужен))
@ДмитрийБ-я4у2 жыл бұрын
еще раз пересмотрел ваше видео и возник вопрос по поводу схождения различных методов. Разве преобладание главной диагонали не является достаточным условием для схождения ряда? Если так, то почему даже с достаточным условием, процент сходимости не приближен к 100? (в методах Якоби и Зейделя). Недостаточно оптимизированный код или я что-то упустил?
@learningmeansdoing2 жыл бұрын
Преобладание главной диагонали - это достаточное условие сходимости для этих методов, все верно. Чтобы определить процент сходимости, я в программе задавал разные системы уравнений со случайными коэффициентами. Попадались разные системы уравнений: с диагональным преобладанием и без него. Поэтому сходились не все системы уравнений даже, когда пробовал переставлять уравнения местами.
@ДмитрийБ-я4у2 жыл бұрын
@@learningmeansdoing понял, спасибо
@Ihor_Semenenko10 ай бұрын
Могли получится матрицы не имеющие решения, забыл ка кони называются - но ранг матрицы свободных коэффециентов у таких систем ниже чем размер матрицы (определитель будет равен нулю).
@yVq1WVav942 жыл бұрын
Большое спасибо за видео! А возможно где-то скачать эту эксель таблицу, самому в ней покопаться?
@learningmeansdoing2 жыл бұрын
Благодарю за положительный отзыв! Поймите меня правильно. Это преподавательский контент, и студентам дано подобное задание. В данном случае я не размещаю файл с решением, чтобы слишком не облегчать задачу студентам.
@yVq1WVav942 жыл бұрын
@@learningmeansdoing Понимаю, все равно спасибо
@ььъьъъь5 ай бұрын
2:45
@relax_FM_1 Жыл бұрын
Не должно ли быть Ах-b=0?
@learningmeansdoing Жыл бұрын
Вроде Ax=b то же самое
@relax_FM_1 Жыл бұрын
@@learningmeansdoing да, то же самое Но у вас в начале видео В одном из методов написано Ax+b=0
@learningmeansdoing Жыл бұрын
Да, возможно есть некоторые неточности
@stenty8464 Жыл бұрын
Скажите пожалуйста, а можно как-то узнать что находится в функции error_calc() ? А то без нее невозможно запустить программу
@learningmeansdoing Жыл бұрын
Вот эта функция: def error_calc(x, xn): max_err = 0 for j in range(len(x)): err = abs(x[j] - xn[j]) if err > max_err: max_err = err return max_err
@stenty8464 Жыл бұрын
@@learningmeansdoing Благодарю!
@timyrasegty7857 Жыл бұрын
В функции random_permutations() осуществляется только перестановка строк?
@learningmeansdoing Жыл бұрын
Да, все верно. Сначала определяется, какой порядок уравнений будет наилучшим (наибольшее диагональное преобладание), а затем уравнения переставляются местами.
@timyrasegty7857 Жыл бұрын
Но ведь не для всех систем достаточно перестановки только строк для обеспечения диагонального преобладания. В то же время алгоритм приведения любой матрицы к матрице с диагональным преобладанием посредством её тождественных преобразований я найти не могу (есть вариант использовать метод Жордана-Гаусса, но темы наших работ (итерационные методы решения СЛАУ) исключают всякое использование точных методов).
@learningmeansdoing Жыл бұрын
Согласен с вами, что перестановка уравнений в системе подходит не для всех систем уравнений. Кстати, об этом говорят и результаты тестов, где рассмотренные методы не дали 100%-й сходимости. Если перестановка уравнений не дает эффекта, то остается вариант использовать линейные преобразования, то есть по факту это метод Гаусса и его вариации. Может быть есть какие-то алгоритмы для обеспечения диагонального преобладания, но я таких не знаю. Уверен, что есть и другие чисто итерационные методы, у которых сходимость лучше, чем у представленных трех методов.
@shelby_0172 жыл бұрын
Спасибо большое за видео. Никак не получается написать программу, не могу найти функцию L, у вас она вроде в начале написана, где вы не показываете, можно будет как-то посмотреть?
@learningmeansdoing2 жыл бұрын
Функция L выглядит так: def L(A, x, i): L = 0 for k in range(len(A)): L += A[i][k] * x[k] return L
@НеляДанча Жыл бұрын
Пожалуйста, можете скинуть этот файл мне?
@shelby_0172 жыл бұрын
А можете скинуть программу в питон для метода Якоби и Зейделя?