Ищу двенадцать хорошо обусловленных матриц

Незнание математики в совокупности с гугльбаном смертельно

По гуглю искали вдвоем - примеров, увы, не нашли.

>Ищу двенадцать хорошо обусловленных матриц

...в одной из матриц сокровище?

И правда, гугль по запросу "двенадцать хорошо обусловленных матриц" фигню всякую выдаёт.

>И правда, гугль по запросу "двенадцать хорошо обусловленных матриц" фигню всякую выдаёт.

ну дык, это потому что искать надо "двенадцать хорошо обработанных школьниц"

> Ищу двенадцать хорошо обусловленных трехдиагональных матриц с преобладанием главного элемента.

оплата, по окончанию загрузки,

Подпись: Нео.

> ну дык, это потому что искать надо "двенадцать хорошо обработанных школьниц"

Фигня, выдаёт статью "Педагогика, которой нет" :)

Можно тринадцать.

http://www.radiomaster.ru/cad/mc12/glava_08/index13.php

http://www.google.co.uz/search?hl=uz&client=firefox-a&rls=org.debian%...

Оно ?

> Можно тринадцать.

Тринити беременна ?

> Оно ?

Да не, быдлоподелия типа MathCAD некошерны.
Студенты будут писать программу на Си (C Builder) - решение СЛАУ методом прогонки для трехдиагональных матриц.

О, какая удача! А я как раз продаю двенадцать хорошо обусловленных матриц. Почти не поюзанные, в отличном состоянии! Бери, не пожалеешь, дешево отдам. По 10 баксов за каждую!

:)

Ну так пусть студенты и найдут себе матрицы и программу напишут
старший по званию перекладывает headache на младших гы-гы-гы

А почитать учебник по метвычам не судьба?

Понятие "плохо обусловленная матрица" -- оносительное. Есть точное понятие -- число обусловленности. Кому то и 10^5 много, для котого то это стнадртный тест.

Вам какое нужно? Можно сделать любое. Посмотрите, например, книжку Прасолова "Теоремы и задачи линейной алгебры". Там есть раздел что то типа "Матрицы с наперед заданными собственными числами".

А так возьмите, например, матрицу Гильберта с элементами a_{ij} = 1/(i+j).

А еще лучше, найдите что-нибудь подходящее к вашему приложению, например, на

http://www.cise.ufl.edu/research/sparse/matrices/index.html

Куча матриц любой размерности на любой вкус.

Прошу прощения, прочитал пост через строчку :) На счет относительности все остается в силе.

Если для студентов -- возьмите аппроксимацию оператора Лапласа для одномерного случая.

Если возьмете разные отрезки, и разные шаги, то получатся разные матрицы.

Число обусловленности будет расти с увеличением порядка системы, правда, но это все равно, в некотором, "идеальные" матрицы.