Matemaatikas on Gaussi eliminatsioon (ka rea vähendamine) meetod, mida kasutatakse lineaarsete võrrandite süsteemide lahendamiseks. See on nime saanud Carl Friedrich Gaussi, kuulsa saksa matemaatiku järgi, kes kirjutas sellest meetodist, kuid ei leiutanud seda.
Gaussi kõrvaldamise teostamiseks kasutatakse lineaarsete võrrandite süsteemi tingimuste koefitsiente, et luua teatud tüüpi maatriks, mida nimetatakse täiendatud maatriksiks. Seejärel kasutatakse maatriksi lihtsustamiseks elementaarseid ridaoperatsioone. Kasutatakse kolme tüüpi ridaoperatsioone:
Tüüp 1: ühe rea vahetamine teise reaga.
Tüüp 2: rea korrutamine mittenullarvuga.
Tüüp 3: rea lisamine või lahutamine teisest reast.
Gaussi kõrvaldamise eesmärk on saada maatriks rea-ešeloni kujul. Kui maatriks on rea-ešeloni kujul, tähendab see, et vasakult paremale lugedes algab iga rida vähemalt ühe nulltermiga rohkem kui selle kohal olev rida. Mõned Gaussi eliminatsiooni määratlused ütlevad, et maatriksi tulemus peab olema redutseeritud rida-ešeloni kujul. See tähendab, et maatriks on rea-ešeloni kujul ja ainus mittenullterm igas reas on 1. Gaussi eliminatsiooni, mis tekitab vähendatud rea-ešeloni maatriksi tulemuse, nimetatakse mõnikord Gauss-Jordani eliminatsiooniks.
Kuidas meetod töötab (lühike ülevaade)
- Lahendatav süsteem kirjutatakse täiendatud maatriksina — vasakul on koefitsientide maatriks, paremal vektor vabaliikmetega.
- Rakendatakse järjestikuliselt ridaoperatsioone, et saada vasakul olev maatriks võimalikult palju nullideks allpool peamist diagonaali (rea-ešeloni kujul).
- Kui saavutatakse rea-ešeloni kuju, saab tundmatud leida tagasiasenduse abil (back substitution). Gauss-Jordani puhul lihtsustatakse täiendavalt nii, et iga polaarsõlm (pivot) on 1 ja selle veeru muud elemendid on 0 — siis vastused on otseselt loetavad).
Peamised sammud (algoritm)
- 1) Valige jooksva veeru jaoks pivot-reana rida, millel on mittenull element (vajadusel vahetage ridu) — see on pivotimine.
- 2) Kui soovitakse, korrutage pivot-rida sobiva konstanti abil, et pivot-tegur oleks 1.
- 3) Kasutage pivot-rida, et eemaldada (teisaldada nulliks) kõik elemendid samas veerus nii allpool kui ka (Gauss-Jordani puhul) ülevalpool pivotit, rakendades tüüp 3 ridaoperatsioone.
- Korrake samu samme järgmiste veergude ja ridade jaoks, liikudes diagonaaljoonel paremale ja allapoole.
- Kui ei kasutata täielikku Gauss-Jordani reduktsiooni, tehakse pärast rea-ešeloni saavutamist tagasiasendus, et leida tundmatud ükshaaval vastavalt viimasest reast tõusvas järjekorras.
Näide (lihtne 2×2 süsteem)
Võtame süsteemi:
2x + 3y = 8
x − y = 1
Täiendatud maatriksiks: [ [2, 3 | 8], [1, −1 | 1] ].
Sammud (lühidalt): vaheta 1. ja 2. rida (võib-olla), tee pivot 1 ning saada ruudustik, kust saab tagasiasendusega x ja y väärtused. Tulemus on x = 3, y = 0. (Selle väikese näite täpne ridaoperatsioonide jada saab iga huviline sammu-sammu haaval läbi teha.)
Erandid ja lahenduste tüübid
- Üks lahend — tingimused on sõltumatud ja süsteemis on sama arv sõltumatuid võrrandeid kui tundmatuid ning determinant ≠ 0 (täisarvulise n×n maatriksi puhul).
- Infinites paljud lahendused — kui pärast reduktsiooni jääb vähemalt üks vaba tunnusmuutuja; rea-ešeloni kujul on mingid read nullread, kuid vastuolu puudub.
- Pole lahendust — tekib vastuolu, näiteks rida kujul [0 0 ... 0 | b] kus b ≠ 0 tähistab võrdumatust 0 = b, mis on võimatu.
Numbriline stabiilsus ja pivotimine
Sümboolses või täisarvulises käsitluses pole pivotimise valik alati kriitiline, kuid ujukomaarvutustes võib halb pivotimine viia suure vea kuhjumiseni. Seetõttu kasutatakse sageli osalist pivotimist (ridade vahetamine suurima absoluutväärtusega pivotiga antud veerus) või mõnikord ka täielikku pivotimist (ridade ja veergude vahetamine), et parandada täpsust ja vältida jagamist väga väikeste arvudega.
Arvutuslik keerukus ja rakendused
- Gaussi eliminatsiooni peamine ajakompleksus n×n-süsteemi puhul on tavaliselt O(n^3) elementaarsete operatsioonide mõistes.
- Meetod on laialt kasutusel inseneriteadustes, füüsikas, arvutiteaduses (nt lineaarsete süsteemide lahendamine, maatrikside inversioon, determinandi leidmine, least-squares sobitused jms).
Nõuanded praktiliseks kasutamiseks
- Kontrolli tulemusi vajadusel tagasiasenduse abil.
- Suurema täpsuse jaoks ujukomaarvutustes kasuta osalist pivotimist.
- Kui süsteem on väga suur ja hajus (sparse), on sageli otstarbekas kasutada spetsiaalseid hajusatele maatriksitele mõeldud algoritme, mis on mäluefektiivsemad ja kiiremaks optimeeritud.
Kokkuvõttes on Gaussi eliminatsioon lihtne ja üldine meetod lineaarsete võrrandite süsteemide lahendamiseks, mille variatsioonid (näiteks Gauss-Jordan, pivotimine) võimaldavad seda kohandada nii sümboolseks analüüsiks kui ka numbriliseks arvutamiseks.