Add solutions to a SLAE

task2/main.go

@@ -26,6 +26,7 @@ func printTable(A, L, LT mat.Dense) {
 
 func main() {
 	A := mat.NewDense(4, 4, []float64{5, 2, 3, 4, 2, 4, 2, 2, 3, 2, 8, 2, 4, 2, 2, 9})
+	B := mat.NewDense(4, 1, []float64{4, 2, 0, 5})
 	L := calculateL(A)
 	fmt.Println("Матрица L:")
 	matPrint(L)
@@ -41,7 +42,17 @@ func main() {
 	if ok {
 		fmt.Println("A = L*L^T!")
 	} else {
-		fmt.Println(":(")
+		fmt.Println("A != L*L^T :(")
 	}
 	printTable(*A, *L, *TDense(*L))
+	fmt.Println("Решение системы с помощью библиотеки:")
+	x, xH, eps := matSolve(A, B), sqrtSolve(*L, *B), 1e-12
+	matPrint(&x)
+	fmt.Println("\nРешение системы c помощью разложения Холецкого")
+	matPrint(&xH)
+	if mat.EqualApprox(&x, &xH, eps) {
+		fmt.Printf("\nОтветы совпадают с точностью %s", fmt.Sprint(eps))
+	} else {
+		fmt.Println("Ответы не совпадают")
+	}
 }

task2/square_method.go

@@ -47,6 +47,13 @@ func check(A, L mat.Dense) (ok bool, res *mat.Dense) {
 	return mat.EqualApprox(&A, res, 1e-12), res
 }
 
+// решение системы методом Холецкого
+func sqrtSolve(L, B mat.Dense) (x mat.Dense) {
+	y := matSolve(&L, &B)
+	x = matSolve(L.T(), &y)
+	return x
+}
+
 // ____________________________________________________
 // вычисление спектрального критерия по матрице
 func spectralCriterion(A mat.Dense) (res float64) {
@@ -103,3 +110,13 @@ func TDense(A mat.Dense) (res *mat.Dense) {
 	}
 	return re
 }
+
+// нахождение решения СЛАУ вида Ax=b, возвращает вектор X
+func matSolve(A mat.Matrix, b mat.Matrix) (X mat.Dense) {
+	err := X.Solve(A, b)
+	if err != nil {
+		fmt.Printf("Ошибка при решении СЛАУ: %v", err)
+		return
+	}
+	return X
+}

task2/square_test.go

@@ -8,32 +8,45 @@ import (
 	"gonum.org/v1/gonum/mat"
 )
 
-func TestIllConditionedMatrix(t *testing.T) {
+func TestDifferentConditionedMatrix(t *testing.T) {
 	cases := []struct {
-		in   []float64
+		inA  []float64
+		inB  []float64
 		want bool
 	}{
-		{[]float64{1.0001, 0.9999, 0.9998, 0.9999, 1.0002, 0.9997, 0.9998, 0.9997, 1.0003}, true},
-		{[]float64{2.001, 0.999, 0.998, 0.999, 3.002, 0.997, 0.998, 0.997, 4.003}, true},
-		{[]float64{10}, true},
-		{[]float64{2, 0, 0, 0, 0, 9, 0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 0, 0, 4}, true},
-		{[]float64{10, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 20, 6, 7, 8, 9, 2, 6, 30, 10, 11, 12, 3, 7, 10, 40, 13, 14, 4, 8, 11, 13, 50, 15, 5, 9, 12, 14, 15, 60}, true},
+		{[]float64{1.0001, 0.9999, 0.9998, 0.9999, 1.0002, 0.9997, 0.9998, 0.9997, 1.0003}, []float64{1, 2, 3}, true},
+		{[]float64{2.001, 0.999, 0.998, 0.999, 3.002, 0.997, 0.998, 0.997, 4.003}, []float64{4.1, 0.5, 2.6}, true},
+		{[]float64{10}, []float64{2}, true},
+		{[]float64{2, 0, 0, 0, 0, 9, 0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 0, 0, 4}, []float64{4, 4.5, 5, 1}, true},
+		{[]float64{10, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 20, 6, 7, 8, 9, 2, 6, 30, 10, 11, 12, 3, 7, 10, 40, 13, 14, 4, 8, 11, 13, 50, 15, 5, 9, 12, 14, 15, 60}, []float64{9, 1, 3, 8, 12, 6}, true},
 	}
 	for _, c := range cases {
-		n := math.Sqrt(float64(len(c.in)))
-		A := mat.NewDense(int(n), int(n), c.in)
+		n := math.Sqrt(float64(len(c.inA)))
+		A := mat.NewDense(int(n), int(n), c.inA)
+		B := mat.NewDense(int(n), 1, c.inB)
 		fmt.Println("Матрица:")
 		matPrint(A)
 		fmt.Println("")
 		fmt.Printf("Спектральный критерий обусловленности матрицы: %f\n\n", spectralCriterion(*A))
 		L := calculateL(A)
 		got, LLT := check(*A, *L)
 		if got != c.want {
-			t.Errorf("get %q, want %q", fmt.Sprint(c.in), fmt.Sprint(c.want))
+			t.Errorf("Полученные матрицы не равны")
 		} else {
 			fmt.Println("L*L^T =")
 			matPrint(LLT)
 		}
+		fmt.Println("\nРешение системы с помощью библиотеки:")
+		x, xH, eps := matSolve(A, B), sqrtSolve(*L, *B), 1e-10
+		matPrint(&x)
+		fmt.Println("\nРешение системы c помощью разложения Холецкого")
+		matPrint(&xH)
+		if mat.EqualApprox(&x, &xH, eps) {
+			fmt.Printf("\nОтветы совпадают с точностью %s\n", fmt.Sprint(eps))
+		} else {
+			fmt.Println("Ответы не совпадают")
+			t.Errorf("Ответы не совпадают")
+		}
 		fmt.Println("_______________________________________________")
 	}
 }