@@ -1,4 +1,4 @@
-- LU-разложение
+= LU-разложение
 
 ----
 
@@ -6,7 +6,7 @@
 
 ----
 
--- Определение
+- Определение
 
 LU-разложением матрицы $$A$$ называется её представление в виде произведения матриц $$LU$$:
 
@@ -72,14 +72,14 @@
 
 Нужно отметить, что в данном примере матрица $$B sub {(3 times 3)}$$ должна быть невырожденной.
 
--- Использование LU-разложения
+- Использование LU-разложения
 
 LU-разложение позволяет эффективно выполнять следующие действия:
 	1 Решение систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) вида $$A bold x = bold b$$.
 	1 Вычисление определителя матрицы $$A$$ : $$roman det (A)$$.
 	1 Обращение матрицы $$A$$ : $$A \(-> A sup -1$$.
 
---- Решение матричных уравнений 
+-- Решение матричных уравнений 
 
 Решение СЛАУ вида $$A bold x = bold b$$.
 
@@ -103,7 +103,7 @@
 
 В итоге получив искомый вектор $$bold x$$.
 
---- Вычисление определителя 
+-- Вычисление определителя 
 
 Вычисление определителя матрицы $$A$$ : $$roman  det (A)$$.
 
@@ -116,7 +116,7 @@
 ( size +4 Pi from i=1 to n l sub ii ) ~ ( size +4 Pi from i=1 to n u sub ii )
 %EN
 
---- Получение обратной матрицы
+-- Получение обратной матрицы
 
 Обращение матрицы $$A$$ : $$A \(-> A sup -1$$.
 
@@ -130,9 +130,9 @@
 
 и решить это СЛАУ тем же способом, что и описанный выше способ решения СЛАУ через LU-разложение.
 
--- Реализация метода
+- Реализация метода
 
---- Алгоритмическая реализация метода
+-- Алгоритмическая реализация метода
 
 ----
 
@@ -140,7 +140,7 @@
 
 ----
 
---- Программная реализация метода
+-- Программная реализация метода
 
 ----
 
@@ -148,13 +148,13 @@
 
 ----
 
--- Эффективность метода
+- Эффективность метода
 
 Данное разложение является более вычислительно эффективным: как в аспекте алгоритмической сложности, так и в вопросе программной реализации, — чем стандартные методы решения СЛАУ (метод Крамера), вычисления определителей (разложением по строке или по столбцу или рекурсивное вычисление) и обращения матриц (через МетодГаусса или матрицу алгебраических дополнений).
 
 Необходимо отметить, что LU-разложение может применяться не к любой невырожденной матрице $$A$$. Если LU-разложение неприменимо, то необходимо использовать РазложениеLUP.
 
--- Ограниченность метода
+- Ограниченность метода
 
 Не всякая невырожденная квадратная матрица может быть разложена с помощью LU-разложения.
 
@@ -164,7 +164,7 @@
 
 ----
 
--- Важные частные случаи
+- Важные частные случаи
 
 Если матрица $$A$$ является симметрической (т. е. её элементы симметричны относительно главной диагонали) и положительно определенной, то этот частный случай LU-разложения называют РазложениеХолецкого.