Bonjour à tous,


Voila je dois coder la méthode de gauss et de jordan pour la résolution de systéme linéaire Ax=B. Pour rappel, le but de ces deux méthodes est de réduire la matrice A (initialement aléatoire) à une matrice plus facile à résoudre. Pour gauss, la matrice devra être supérieure (= uniquement des zéros dans la partie inférieure) tandis que pour Jordan , elle devra être diagonale (= des zéros dans la partie inférieure et supérieure). Ce qui me pose un probléme, c'est plus la réduction des matrices que la résolution . J'ai réussi à faire la méthode de Gauss, enfin je pense que ça marche mais par contre pour Jordan j'ai plus de mal, soit j'ai une matrice inférieure, soit supérieur mais j'arrive pas à avoir les deux. Je pense qu'à partir de Gauss, on devrait pouvoir arriver à jordan.
Voici l'algo de Gauss :

Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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void gauss(double **A,double **V,int n) {
  double **X;
  double x[19],p,s;int i,j,k;
  double tmp;
  double c;
  int y;
 
	for(i=0;i<n;i++){
		if(i<n-1){  //  permet d'éviter de sortir du tableau  lor d'une eventuelle permutation 
		if (A[i][i]==0){  
		//permutation de deux lignes pour éviter un pivot nul
				 for(y=0;y<n;y++){
						tmp = A[i][y];
						A[i][y] =A[i+1][y];
						A[i+1][y] =tmp;
 
						tmp = V[i][0];
						V[i][0] = V[i+1][0];
						V[i+1][0] = tmp;
					}
				}
			}
 
			p= A[i][i];
			for(j=i+1;j<n;j++){ 
				  if (p !=0){		 // évite un pivot nul et donc la division par zéro	
					 c=A[j][i]/p;
				  }else{ 
			  	     c=0;
			 	  }
				for(k=i;k<n;k++){
					A[j][k]=A[j][k] - c * A[i][k];
				}
				V[j][0]=V[j][0] - c * V[i][0];
			}
		}
 
    affiche_matrice(A,n);
 
}



merci d'avance

Flo62