В работе описано использование троичной сбалансированной системы счисления для вычисления элементов обратной матрицы для плохо обусловленных матриц. Обусловленность матрицы характеризует, насколько сильно решение системы линейных уравнений может изменяться в зависимости от малых возмущений в данных. Чем больше значение обусловленности, тем чувствительнее матрица к малым изменениям в данных. В качестве примера плохо обусловленной матрицы приводится матрица Гильберта размерностью три на три, для которой на основе известного выражения вычислены истинные значения элементов обратной матрицы. Приводится оценка погрешностей вычисления элементов обратной матрицы Гильберта, полученных с различной степенью точности вычислений в двоичной системе счисления (с помощью компьютера, программная реализация на языке Си) и в троичной сбалансированной системе счисления (вычисления проводились вручную). Сравнение результатов вычислений производится в десятичной системе счисления. Показано, что использование троичной сбалансированной системы счисления позволяет снизить погрешность вычислений элементов плохо обусловленной матрицы в несколько раз (в 3 и более раза на данных низкой точности и в 1,5 и более раз на более точных данных).
The paper describes the use of a ternary balanced number system for calculating the elements of the inverse matrix for ill-conditioned matrices. The conditionality of a matrix characterizes how strongly the solution of a linear equations system can change depending on small perturbations in the data. The higher the conditionality value, the more sensitive the matrix is to small changes in the data. As an example of an ill-conditioned matrix in this paper the three-by-three Hilbert matrix is considered. Based on the known expression, the true values of the elements of the inverse Hilbert matrix are calculated. An assessment of the errors in calculating the elements of the inverse Hilbert matrix, obtained with varying degrees of calculation accuracy in the binary number system (using a computer, software implementation in C language) and in the ternary balanced number system (calculations were performed manually), is given. Comparison of calculation results is performed in the decimal number system. It is shown that the use of a ternary balanced number system allows to reduce the calculation error of ill-conditioned matrices elements by several times (by 3 or more times for low-precision data and by 1,5 or more times for more precise data).
The authors declare that there are no conflicts of interest present.