數值線性代數:直接法

回代

想像和前代一樣的階梯,但這次容易的方程式在最底下:最後一條只含最後一個未知數,倒數第二條含最後兩個,依此類推。回代就是往上爬這條階梯:從最底下解出 x_n,往上代入下一條得 x_{n-1},一路走到 x_1。這正是完成高斯消去法的「反向求解」步驟。

形式上它解一個上三角系統 U x = y,其中 U 只有對角線及以上為非零。最後一列為 u_nn x_n = y_n,故 x_n = y_n / u_nn。第 i 列為 u_ii x_i + ... + u_in x_n = y_i,由於 x_{i+1}, ..., x_n 已知,可整理成 x_i = (y_i - sum_{j>i} u_ij x_j) / u_ii。i 由 n 掃到 1,由下而上。與前代相同,成本約 n^2 次浮點運算。

回代是 LU 求解的後半段:用前代解完 L y = b 後,在此用 U x = y 收尾。它也是純高斯消去法的最後階段,所以人們會說「先消去、再回代」。除以 u_ii 的可靠性正是樞紐選擇所保護的:若某個樞紐最終變得極小,回代會放大誤差,因此部分樞紐選擇會在合理範圍內把 U 的對角元保持得盡量大。

解 U x = y,其中 U 的列為 (1, 2) 與 (0, 3)、y = (5, 6):x_2 = 6/3 = 2;x_1 = (5 - 2*2)/1 = 1。

由下而上:先得 x_n,再用其下方的未知數逐一求出較前的未知數。

回代要除以每個對角樞紐 u_ii,所以極小的樞紐會毀掉精度——這(而非只是「避免零樞紐」)才是樞紐選擇更深層的理由。它只能用在上三角系統。

又称
backward substitutionback solve回代法後向代入