jueves, 24 de agosto de 2017

METODO DE GAUSS CON PIVOTEO PARCIAL Y ELIMINACION HACIA ATRAS

METODO DE GAUSS CON PIVOTEO PARCIAL Y ELIMINACION HACIA ATRAS

ANALISIS DE COMPLEJIDAD COMPUTACIONAL

La complejidad computacional de la eliminación gaussiana simple es Θ(n3), es decir, T(n) = Θ(n3). El cálculo de esta complejidad, supone que la matriz ingresada permite computar el algoritmo sin necesidad de realizar pivoteo, es decir, intercambios de filas, ni tampoco tiene en cuenta la complejidad del llamado a la función de retrosustitución. Además determina una cota asintótica ajustada, puesto que para éste método no existe ni mejor ni peor caso, dada la anterior condición; sin embargo, si se tuviese en cuenta las operaciones adicionadas por la ejecución del bucle interno de pivoteo y la función de retrosustitución a los sumo tendríamos un pequeño aumento en la complejidad, que podríamos obviar, puesto que los términos adicionales serian de orden dos y nuestro análisis es asintótico. Una manera rápida de entender la complejidad de este algoritmo, consistiría en centrar nuestro interés sobre la instrucción dentro del cuerpo del bucle más interno, ya que es la porción de código que mas se ejecuta, dicha instrucción conllevaría un cantidad de operaciones igual a :
Donde los dos términos (N-q) surgen del paso por el bucle más interior y el intermedio, y los límites de la sumatoria están dados por los límites del bucle for más externo.

EJEMPLO DE USO:

Se tiene la matriz A, y el vector B

Paso 1: Volver matriz aumentada

Paso 2: eliminación columnas

Paso 3: Retrosustitucion

METODO DE GAUSS-JORDAN CON PIVOTEO PARCIAL

PSEUDOCODIGO DEL ALGORITMO DE GAUS-JORDAN CON PIVOTEO PARCIAL

  ANALISIS DE COMPLEJIDAD COMPUTACIONAL
Al igual que la eliminación gaussiana, el método de Gauss-Jordan tiene una complejidad Θ(n3). La razon de esto es que Gauss-Jordan se basa en la eliminación gaussiana, solo que para cada eliminación se eliminan tanto los elementos por debajo como aquellos que se encuentran sobre el pivote, de forma que al final lo que resta es normalizar la matriz aumentada, este ultimo procedimiento seguramente suma un termino lineal a la complejidad, que, por ende, puede ser obviado para el calculo de la complejidad.

METODO DE FACTORIZACION LU

ANALISIS DE COMPLEJIDAD COMPUTACIONAL

El método de factorización LU, es una extensión o mas bien una generalización del método de eliminación gaussiana, puesto que usando el mismo proceso, obtiene una factorización que resulta mucho mas aplicable a diferentes sistemas de ecuaciones lineales. De lo anterior se deduce que la complejidad de la factorización LU sea, al igual que la de la del método de Gauss, Θ(n3) puesto que requiere la misma cantidad de operaciones, con la leve diferencia de que luego del calculo de los multiplicadores, estos se deben almacenar; además de que se debe efectuar una sustitución hacia delante y otra hacia atrás para resolver los sistemas de ecuaciones complementarios necesarios para llegar a la solución, esto ultimo suma dos términos lineales al calculo de la complejidad computacional, los cuales pueden ser despreciados debido a la naturaleza asintótica de la búsqueda de la complejidad.


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