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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43 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
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