Gauß-Jordan-Verfahren

Die Idee des Gaußschen Algorithmus, nacheinander jede Gleichung als Eliminationsgleichung zu benutzen, um in allen nachfolgenden Gleichungen Nullen unterhalb des Hauptdiagonalelements zu erzeugen, führt auf das so genannte gestaffelte System. Durch Rückwärtseinsetzen Gestaffeltes System

 (beginnend mit der letzten Gleichung) können dann nacheinander alle Unbekannten berechnet werden.

Eine geringfügige Modifikation erspart das Rückwärtseinsetzen: Wenn der Eliminationsprozess nicht nur auf die nachfolgenden, sondern auf alle Gleichungen mit Ausnahme der Eliminationsgleichung ausgedehnt wird, bleibt in jeder Gleichung nur eine Unbekannte. Wenn diese Gleichung noch durch den Koeffizienten der verbliebenen Unbekannten dividiert wird, ist die Lösung des linearen Gleichungssystems erreicht.

Diese Gauß-Jordan-Verfahren genannte Strategie soll an dem gleichen kleinen Beispiel, das für den Gauß-Algorithmus als Einstiegs-Beispiel diente, demonstriert werden.

Einfaches Beispiel

Das lineare Gleichungssystem

Einfaches Beispiel für Gauß-Jordan-verfahren

wird schrittweise nach dem Gauß-Jordan-Algorithmus gelöst.

1. Eliminationsschritt:

2. Eliminationsschritt:

3. Eliminationsschritt:

Dritter Eliminationsschritt des Gauß-Jordan-Verfahrens erzeugt Diagonalmatrix

In jeder Gleichung ist nur eine Unbekannte verblieben. Nach Division durch den jeweiligen Koeffizienten ergibt sich die Lösung x1 = 4/2 = 2 ; x2 = -36/(-12) = 3 ; x3 = 44/11 = 4 .

Zeilentausch, Singularität, Pivotisierung, Effektivität

Wenn auf der Hauptdiagonalen ein Null-Element entsteht (durch dieses Element muss dividiert werden), ist ein Zeilentausch erforderlich. Noch besser ist die Strategie der Pivotisierung, die gegebenenfalls auch die Singularität der Koeffizientenmatrix anzeigt. Dafür gelten die gleichen Aussagen wie für den klassischen Gauß-Algorithmus.

Die besonders elegante Strategie des Gauß-Jordan-Algorithmus erfordert allerdings für die Lösung linearer Gleichungssysteme mehr Operationen (etwa die 1,5-fache Anzahl an Multiplikationen) als der klassische Gauß-Algorithmus (mit Triangularisierung und Rückwärtseinsetzen), ist also für diese Aufgabe nicht konkurrenzfähig.

Matrixinversion

Der für die Lösung linearer Gleichungssysteme nicht konkurrenzfähige Gauß-Jordan-Algorithmus ist für die Matrixinversion das etwas einfachere Verfahren mit etwa gleichem Aufwand wie für den klassischen Gauß-Algorithmus oder den verketteten Algorithmus für diese Aufgabe. Die Idee für alle diese Verfahren ist, ein lineares Gleichungssystem mit n Gleichungen mit mehreren rechten Seiten zu lösen, und zwar n Spalten, die eine Einheitsmatrix bilden.

Eine Matrizengleichung der Form

Matrrizengleichung mit Einheitsmatrix E: X muss die Inverse von A sein

mit der Einheitsmatrix E als rechter Seite hat als Lösung X natürlich die Inverse von A, weil

Ergebnis des Gauß-Jordan-Verfahrens

gilt. Nach dem oben beschriebenen und am Beispiel demonstrierten Gauß-Jordan-Algortihmus, der die Matrix A zur Einheitsmatrix macht, ist das Vorgehen für das Berechnen der Inversen der Matrix A klar:

Man muss an einer Einheitsmatrix die gleichen Operationen vornehmen, die die Matrix A zur Einheitsmatrix machen, und die Einheitsmatrix wird zur Inversen von A.

Matrixinversion, einfaches Beispiel

Für die Matrix A des oben gelösten linearen Gleichungssystems soll die Inverse berechnet werden. Es ist also die Matrizengleichung

Einfaches Beispiel für die Inversion einer Matrix mit dem Gauß-Jordan-Verfahren

zu lösen. Die einzelnen Gauß-Jordan-Schritte entsprechen denen, die oben für die Lösung des Gleichungssystem ausgeführt wurden.

1. Eliminationsschritt:

2. Eliminationsschritt:

3. Eliminationsschritt:

Beispiel: Inversion einer Matrix mit MatlabAbschließend wird jede Zeile durch das jeweilige Hauptdiagonalelement diviert. Auf der linken Seite entsteht die Einheitsmatrix, auf der rechten Seite A−1, die Inverse von A:

Abschließender Schritt zur Erzeugung der Inversen nach dem Gauß-Jordan-Verfahren (Division durch Hauptdiagonalelemente)

Der Bildschirm-Schnappschuss rechts zeigt die Kontrollrechnung mit der inv-Function von Matlab.

Zeilentausch, Singularität, Pivotisierung