ForHosting KIT · Matematica

Eliminazione di Gauss

Risolva n equazioni lineari in n incognite per riduzione delle righe: l’esempio con tre equazioni dà 2, 3 e −1 come incognite, con i pivot e i 2 scambi di righe in vista. Gratis nel suo browser.

  • Gratis
  • Funziona nel suo browser
  • Senza registrazione
  • I suoi dati restano sul dispositivo
Usalo da WebAPIEmailTelegramApp presto

Funziona nel tuo browser: gratis, senza registrazione, i file non escono dal tuo dispositivo.

L'eliminazione di Gauss è l'algoritmo classico per risolvere un sistema lineare quadrato A x uguale a b: si costruisce la matrice aumentata, si annullano le voci sotto ogni pivot e poi si applica la sostituzione all'indietro per recuperare ogni incognita. Le esecuzioni riuscite restituiscono il vettore soluzione x, l'ordine n, i valori di pivot usati, quante righe sono state scambiate e un indicatore unique.

Cosa fa l'eliminazione di Gauss e quando esiste una soluzione unica

Formuli il problema come A moltiplicato per il vettore colonna delle incognite uguale al vettore colonna delle costanti. La matrice dei coefficienti A deve essere quadrata di ordine n, così da avere n equazioni lineari indipendenti in n incognite. L'eliminazione di Gauss forma la matrice aumentata con A a sinistra e b a destra, poi introduce sistematicamente zeri sotto la diagonale principale.

Allo stadio k l'algoritmo seleziona il massimo valore assoluto nella colonna k dalla riga k in giù (pivoting parziale), scambia quella riga in posizione k se necessario e usa multipli di riga per annullare ogni voce sotto il pivot. Geometria e algebra concordano: esiste una soluzione unica precisamente quando A è invertibile, il che in questa procedura significa che ogni pivot resta lontano da zero.

Ciò corrisponde alle aspettative di aula e di produzione: Lei ottiene un x stabile o un errore di singolarità esplicito, mai una stima silenziosa ai minimi quadrati.

Uso pratico, prezzi, limiti e consegna

Usi lo strumento del browser quando desidera una risoluzione esatta immediata controllando compiti, preparando una lezione sulla riduzione per righe o debuggando un piccolo circuito, un bilancio o un modello a vincoli leggeri senza installare un sistema di algebra computazionale. Non c'è modello linguistico, né servizio esterno di algebra lineare né casualità, quindi la capacità è sicura da ancorare in controlli di integrazione continua e materiali di lezione riproducibili.

Preferisca questo percorso gaussiano generale n×n quando il Suo sistema ha più di due equazioni; un ausilio Cramer 2×2 dedicato resta disponibile per insegnare i determinanti a due righe, ma chi cerca l'eliminazione di Gauss si aspetta l'algoritmo del titolo. Mantenga n modesto e i coefficienti entro magnitudini flottanti ordinarie affinché la cancellazione non domini; con interi da aula e scale ingegneristiche tipiche il solutore è esatto entro la doppia precisione.

Ingressi e uscite seguono le stesse regole di conservazione degli altri item parse KIT, e un task fallito non viene mai addebitato dopo la validazione.

Verifica di compiti e tutoraggio

Studenti e correttori confermano il vettore soluzione di sistemi quadrati, inclusi i casi singolari che falliscono correttamente, senza installare un CAS locale.

Piccoli modelli di ingegneria e circuiti

Script che bilanciano tensioni nodali, flussi di massa o vincoli lineari da due a n parametri invocano un oracolo Ax=b deterministico invece di imbarcare una pila numerica pesante.

Il solutore usa il pivoting parziale?

Sì. A ogni stadio seleziona il massimo valore assoluto nella colonna attiva sotto la diagonale, scambia le righe se necessario e poi elimina. Ciò migliora la stabilità numerica rispetto all'eliminazione ingenua.

Il solutore di eliminazione di Gauss è gratuito?

Lo strumento browser gira gratis sul Suo dispositivo.

Qual è la dimensione massima del sistema?

n è limitato a 32 affinché il costo resti nell'inviluppo analitico tier-A. Sistemi densi più grandi richiedono una libreria numerica dedicata o un'altra capacità.

Quando un sistema lineare ha una soluzione unica?

Quando la matrice dei coefficienti è invertibile, il che durante l’eliminazione significa che nessun pivot si annulla. Il risultato le dice se la soluzione trovata è unica.

Cosa mostra il risultato oltre alla soluzione?

I pivot usati in ogni fase e quante righe sono state scambiate. Nell’esempio con tre equazioni il primo pivot è −3 e servono 2 scambi di righe.

Tutto quello che vedi in questa pagina è disponibile anche via API. Questa sezione è per i team che vogliono integrarlo nei propri sistemi; chi non ne ha bisogno può semplicemente usare lo strumento qui sopra.

POSThttps://api.kit.forhosting.com/algebra/gaussian-elimination

Autenticazione con Bearer token: un POST mette in coda l'attività e il risultato arriva via webhook o link firmato.

curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/algebra/gaussian-elimination \
  -H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"A":[[2,1,-1],[-3,-1,2],[-2,1,2]],"b":[8,-11,-3]}'
{
  "A": [
    [
      2,
      1,
      -1
    ],
    [
      -3,
      -1,
      2
    ],
    [
      -2,
      1,
      2
    ]
  ],
  "b": [
    8,
    -11,
    -3
  ]
}
{
  "task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
  "type": "algebra.gaussian_elimination",
  "status": "queued",
  "_links": {
    "result": "/tasks/tsk_…/result"
  }
}

L'API è asincrona: ricevi subito un task_id e puoi fare polling fino a 1 richiesta al secondo.

per richiesta$0.002

Prezzo pubblicato, senza token né crediti. Se l'attività fallisce, non paghi.

HTTPCodiceSignificato
401unauthorizedChiave API mancante o non valida: controlla l'header Authorization.
402insufficient_balanceCredito esaurito: ricarica per continuare a eseguire attività.
404unknown_typeTipo di attività sconosciuto: controlla il campo type della richiesta.
429rate_limitedTroppe richieste in poco tempo: rallenta e riprova tra qualche secondo.

Questa capacità esegue tale procedura con pivoting parziale su una matrice dei coefficienti che Lei fornisce come array JSON di righe e un vettore del termine noto di lunghezza corrispondente. Quando un pivot è zero o prossimo allo zero entro una tolleranza stretta, la matrice dei coefficienti è trattata come singolare e la richiesta fallisce con invalid_input invece di inventare una falsa soluzione unica.

Cosa fa l'eliminazione di Gauss e quando esiste una soluzione unica

Dopo il passo in avanti il sistema è triangolare superiore: ogni voce diagonale è un pivot e l'ultima equazione coinvolge solo x_n. La sostituzione all'indietro risolve quindi x_n, lo sostituisce nella riga precedente per x_{n-1} e prosegue fino a x_1. Se una colonna non offre un pivot utilizzabile, le righe di A sono linearmente dipendenti — vincoli paralleli, un sottosistema sottodeterminato o un sovravincolo inconsistente — e questa API rifiuta di inventare un vettore unico.

Come chiamare il solutore e leggere la risposta

Durante l'eliminazione, se il miglior pivot assoluto di una colonna scende sotto un epsilon stretto vicino a 1e-12, la richiesta fallisce con un messaggio che la matrice dei coefficienti è singolare e non esiste soluzione unica. La polvere numerica prossima allo zero viene ripulita affinché goldens e demo leggibili restino stabili, mentre i reali non interi ordinari mantengono la piena doppia precisione. Il pivoting parziale migliora l'affidabilità numerica rispetto all'eliminazione ingenua da sinistra a destra senza scambi di righe; non cambia la soluzione matematica quando A è ben condizionata, ma riduce la cancellazione catastrofica quando una piccola voce di testa diventerebbe il pivot. Invii un corpo JSON con il campo obbligatorio A, un array non vuoto di n righe ciascuna di lunghezza n di numeri finiti, e il campo obbligatorio b, un array di n numeri finiti. Sono accettati gli alias matrix, a e coeff per A; rhs, right_hand_side e constants per b. L'ordine n deve essere compreso tra 1 e 32 inclusi affinché gli isolate del Worker restino entro un inviluppo di costo analitico conservativo. Il motore convalida la forma rettangolare, le lunghezze coincidenti e le celle numeriche finite; campi mancanti, righe irregolari, stringhe non numeriche, NaN e Infinity falliscono subito con invalid_input e non vengono addebitati. In caso di successo la risposta include sempre x (il vettore soluzione di lunghezza n), n, method impostato a gaussian_elimination, pivots (i pivot diagonali dopo selezione e scambi opzionali di righe), row_swaps (quante volte due righe sono state scambiate) e unique impostato a true. Colleghi l'endpoint a script che già parlano JSON e necessitano di un contratto stabile piuttosto che reimplementare la logica dei pivot in ogni linguaggio.

Uso pratico, prezzi, limiti e consegna

Usi l'API quando una piattaforma di tutoraggio, un sandbox di colloqui di codice, un taccuino di laboratorio di fisica o una pipeline di fogli di calcolo necessitano di JSON stabile per molti insiemi di coefficienti sotto un unico contratto. Ogni richiesta riuscita è una voce fatturabile a $0.002; le validazioni fallite e le matrici singolari non consumano saldo. I risultati sono pienamente deterministici: gli stessi A e b producono sempre lo stesso x, pivots e row_swaps per un dato ambiente in virgola mobile.

Insegnare la riduzione per righe e il pivoting

Le pagine di lezione mostrano pivots e row_swaps così gli apprendisti collegano pivoting parziale e sostituzione all'indietro allo stesso vettore soluzione unico.

Come risolvo Ax uguale a b con l'eliminazione di Gauss usando questa API?

Invii JSON con la matrice quadrata A (array di n righe di lunghezza n) e il vettore b di lunghezza n. La risposta restituisce x, n, pivots, row_swaps e unique quando esiste una soluzione unica.

Cosa succede se la matrice dei coefficienti è singolare?

Quando durante l'eliminazione compare un pivot zero o quasi zero (entro un epsilon stretto), la richiesta fallisce con invalid_input e non viene addebitata: non c'è soluzione unica.

Leggi la documentazione completa del KIT →