Numerical Method & Algebla
Simultaneous Equations-4

■その1: Tri-Diagonal Matrix■
有限要素法では、出来上がった連立方程式のマトリックスがBanded Matrixになることが多い。つまり、マトリックスの対角要素付近に数値が現われ、対角要素から遠い部分はゼロに成っています。まず、Tri-Diagonal Matrix について説明します。下に典型的なTri-Diagonal Matrixを持つ連立方程式を示します。


対角要素の両隣に1本づつ筋が走っているように値がつまっていて、その他はゼロになっています。この様にゼロの為にをメモリー確保するのは無駄になってしまいます。そこでマトリックスを次のように立てます。

マトリックスを、この様にコンパクトにすると、計算に必要なメモリーを大幅に削減できます。 前に紹介したGaussの消去法では、nxn であるのに対し、この場合、nx3で解析が可能になります。
下に、上図のように、コンパクト化したTri-Diagonal Matrixの連立方程式を、Gaussの消去法で解くSub Programを紹介します。Program名をクリックするとソースが表示されます。

Sub Programの名称TRIDIA
変数:MXNメモリー確保のためのマトリックスサイズの最大値
変数:NNODE計算に用いるマトリックスのスサイズ
変数:Aマトリック [A]=[aij]
変数:B連立方程式の右辺。説明の{B}と同じ。

マトリックスのサイズが、A(MXN,3)であることに注意して下さい。

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