高斯约当消元法例题 急求高斯消去法的使用步骤，最好举个例题加具体解题过程？

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高斯消元法又称高斯消元法，俗称加减消元法。

在数学上，高斯消去法或高斯-乔丹消去法是以高斯和乔丹命名的（许多人认为高斯消去法是完全高斯-乔丹消去法的前半部分）。它是线性代数中的一种算法，用于确定线性方程组的解，确定矩阵的秩，确定可逆方阵的逆。当应用于矩阵时，高斯消去法产生“行消去梯形形式”。由两个变量组成的二次方程组，试图使每个方程变形，使两个方程中相同未知数的系数相等。将这两个方程相减，得到一个新的方程。在这个新的方程中，具有相等系数的未知数被去除（系数为0）。它也适用于多重方程。高斯消元法是求解线性方程组的一种重要方法，在OI中有着广泛的应用。本文讨论了这种方法。什么是线性方程组？由m个方程和n个未知数组成的方程组定义为a（11）x（1）a（12）x（2）。。。A（1n）x（n）=B（1）A（21）x（1）A（22）x（2）。。。A（2n）x（n）=B（2）。。。A（M1）x（1）A（M2）x（2）。。。A（MN）x（n）=B（m）。这个方程组称为M*n线性方程组，其中a（ij）和B（I）是实数，下标在方括号中。有很多方法可以表达这个方程组。例如，我们知道m×n矩阵（用大写字母表示）是m行n列的数字矩阵，n维向量（用粗体小写字母表示）是n个数字的数组，即n×1矩阵（列向量）。我们不考虑行向量。另外，我们都知道矩阵乘法。因此，M*n线性方程组可以表示为AX=B，其中a是由系数AIJ组成的M*n矩阵，即系数矩阵，X是n维未知向量，B是M维结果向量。如果向量B写在a的右边，则得到M*（n1）的矩阵，新矩阵称为方程组的增广矩阵。每个方程组对应一个增广矩阵。

列主元Gauss消去法的优缺点是什么？

高斯消元法：高斯消元法的优点|：高斯消元法的算法复杂度为O（N3），即系数矩阵为n×n时，高斯消元法的计算量与N3成正比。高斯消去法可以应用于任何领域。缺点：高斯消去法对某些矩阵是稳定的。对于一般矩阵，高斯消去法在应用中通常是稳定的，但也有一些例外。高斯消去法是线性代数中的一种算法，可以用来求解线性方程组，求矩阵的秩，求可逆方阵的逆矩阵。当应用于矩阵时，高斯消去法产生一个“行阶梯”。高斯消元法可以在计算机上求解成千上万的方程和未知数。这种方法以数学家高斯的名字命名，但它最早出现在中国古籍《九章算术》中，大约完成于公元前150年

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