大体介绍一下顺序高斯消元法和列主元高斯消元法，不要步骤过程

顺序高斯消元法和列主元高斯消元法都是用于求解线性方程组的方法。

顺序高斯消元法是一种基本的消元方法，其基本思想是通过逐步消去未知量，将线性方程组转化为阶梯形矩阵，然后通过回代求解出未知量。这种方法的缺点是容易出现舍入误差，并且在某些情况下可能会出现除以零的情况。

列主元高斯消元法则是在顺序高斯消元法的基础上对每一列进行选主元，以减小舍入误差和避免除以零的情况。在每一列中选取系数绝对值最大的元素作为主元，然后通过交换行将主元移到矩阵的对角线上，再进行消元操作。这种方法可以减小误差，提高计算精度，但是需要更多的计算量。

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介绍一下顺序高斯消元法和列主元高斯消元法

顺序高斯消元法和列主元高斯消元法都是解线性方程组的经典方法。

顺序高斯消元法是通过基本的加减乘除运算，将线性方程组转化为三角形式（上三角或下三角），从而求解未知数。具体步骤如下：

1. 将线性方程组的系数矩阵化为上三角矩阵。

2. 从第一个方程开始，将该方程的常数项除以该方程的系数矩阵中的第一个非零元素，使得该元素变为1。

3. 将第二个方程中，第一个未知数的系数消为0，即将第二个方程乘以第一个方程的第一个未知数系数的相反数，然后加到第一个方程上。

4. 继续对第三个方程进行类似的操作，直到得到一个上三角的系数矩阵。

5. 从最后一个方程开始，依次求解未知数。

列主元高斯消元法是在顺序高斯消元法的基础上，增加了选主元的步骤，以避免出现系数矩阵中的某些元素为0或接近0的情况，从而提高解的精度。具体步骤如下：

1. 找出系数矩阵中第一列中绝对值最大的元素，将其所在的行交换到第一行。

2. 从第一个方程开始，将该方程的常数项除以该方程的系数矩阵中的第一个非零元素，使得该元素变为1。

3. 将第二个方程中，第一个未知数的系数消为0，即将第二个方程乘以第一个方程的第一个未知数系数的相反数，然后加到第一个方程上。

4. 对每一列都进行类似的操作，直到得到一个上三角的系数矩阵。

5. 从最后一个方程开始，依次求解未知数。

高斯消元法和列主元高斯消元法的python代码

高斯消元法是一种线性代数中求解线性方程组的方法，其基本思想是通过初等变换将系数矩阵化为上三角矩阵，然后通过回代求解方程组的解。下面是高斯消元法的Python代码：

import numpy as np

def Gauss_elimination(A):
    # 消元,化为上三角
    for k in range(len(A[0])):
        for i in range(k+1,len(A)):
            m=A[i][k]/A[k][k]
            for j in range(k,len(A[0])):
                A[i][j]-=m*A[k][j]
            A[i][k]=0
    #回代
    X=[]
    X.append(A[len(A)-1][len(A)]/A[len(A)-1][len(A)-1])
    for i in range(len(A)-2,-1,-1):
        s=A[i][len(A)]
        for j in range(i+1,len(A)):
            s = s - A[i][j] * X[len(A)-1-j]
        X.append(s/A[i][i])
    X.reverse()
    return X

A = np.array([[3,1,-1,4],[4,0,4,8],[12,-3,3,9]])
print(Gauss_elimination(A))

列主元高斯消元法是高斯消元法的一种改进方法，其在消元过程中每次选择系数矩阵中绝对值最大的元素作为主元素，以提高计算精度。下面是列主元高斯消元法的Python代码：

import numpy as np

def Gauss_Lelimination(A):
    # 列主元高斯消去法求解
    for k in range(len(A[0])-1):
        # 在整个系数矩阵中选择列主元
        max=A[k][k]
        for i in range(k+1,len(A)):
            # 选主元
            if (abs(max)<abs(A[i][k])):
                max=A[i][k]
                x=i #记录选择交换的行数
        A[[k,x],:]=A[[x,k],:]
    return Gauss_elimination(A)

def Gauss_elimination(A):
    # 消元,化为上三角
    for k in range(len(A[0])):
        for i in range(k+1,len(A)):
            m=A[i][k]/A[k][k]
            for j in range(k,len(A[0])):
                A[i][j]-=m*A[k][j]
            A[i][k]=0
    #回代
    X=[]
    X.append(A[len(A)-1][len(A)]/A[len(A)-1][len(A)-1])
    for i in range(len(A)-2,-1,-1):
        s=A[i][len(A)]
        for j in range(i+1,len(A)):
            s = s - A[i][j] * X[len(A)-1-j]
        X.append(s/A[i][i])
    X.reverse()
    return X

A = np.array([[3,1,-1,4],[4,0,4,8],[12,-3,3,9]])
print(Gauss_Lelimination(A))