Категории: ДомЗдоровьеЗоологияИнформатикаИскусствоИскусствоКомпьютерыКулинарияМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОбразованиеПедагогикаПитомцыПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРазноеРелигияСоциологияСпортСтатистикаТранспортФизикаФилософияФинансыХимияХоббиЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Решение систем линейных алгебраических уравнений методом итераций
Рассмотрим систему линейных алгебраических уравнений (2.9) . (2.9) Если все диагональные элементы (i=1,2,…,n), то систему (2.1) можно представить в приведенном виде (2.10): , (2.10) где (i=1,2,…,n) .
Введем обозначения . Тогда систему (2.2) можно представить так: . (2.11)
В качестве начального приближения возьмем вектор b и подставим его в уравнение (2.11). Получим . Продолжая процесс, получим последовательности приближений: – первое приближение; – второе приближение; (2.12) . . . . . . . . . . . . . – (k+1)-е приближение. Если существует предел x последовательности векторов то, переходя к пределу в равенстве при , убеждаемся, что x является решением уравнения (2.11): . Достаточное условие сходимости итерационного процесса представлено ниже. Теорема. Если какая-нибудь норма матрицы А меньше единицы: , то уравнение (2.11) имеет единственное решение x, к которому стремится последовательность итераций (2.12) при любом выборе начального приближения. Под нормойматрицы понимают следующие выражения:
– (m-норма) сумма модулей элементов строки; – (l-норма) сумма модулей элементов столбца; – (k-норма). Например, для матрицы . В расчетах полагают . Погрешности приближенного решения уравнения (2.11) на k-м шаге оценивают неравенством , (2.13) где – норма вектора X. – m-норма или кубическая норма; – l-норма или октаэдрическая норма. Введем обозначения . Тогда система (2.2) запишется в виде . (2.14) В качестве начального приближения возьмем вектор b и подставим его в уравнение (2.14). Получим . Продолжая процесс, получим последовательности приближений: – (k+1)-е приближение. (2.15) Если существует предел x последовательности векторов то, переходя к пределу в равенстве при , убеждаемся, что x является решением уравнения (2.14): Достаточное условие сходимости итерационного процесса: Теорема. Если какая-нибудь норма матрицы А меньше единицы: ( ), то уравнение (2.14) имеет единственное решение x, к которому стремится последовательность итераций (2.15) при любом выборе начального приближения. Блок-схема решения системы линейных алгебраических уравнений методом Гаусса с выбором главного элемента (по столбцу) приведена на рис. 2.1а, 2.1б.
Рис.2.1 а
Под нормойматрицы понимают следующие выражения: – (m-норма) сумма модулей элементов строки; – (l-норма) сумма модулей элементов столбца; – (k-норма). Например, для матрицы . . . . В расчетах полагают . Погрешности приближенного решения уравнения (2.14) на k-м шаге оценивают неравенством , (2.16) где – норма вектора X. – m-норма, кубическая норма; – l-норма или октаэдрическая норма; – k-норма или сферическая норма. Из неравенства (2.16) можно получить оценку числа итераций k, необходимых для обеспечения заданной точности e. Отклонение приближения от решения x по норме не будет превышать e, если . (2.17) Для вывода (2.17) достаточно рассмотреть равенства:
; ; ; ; ; и т.д. . Далее . Учитывая, что , так как норма . В неравенствах (2.16) и (2.17) используются согласованные нормы для матриц и векторов, то есть m и l-нормы. Неравенство (2.17) дает завышенную оценку числа итераций k. Из формулы (2.17) можно получить удобное условие, позволяющее принять приближение в качестве решения с точностью e: . (2.18)Пример:Найти решение системы уравнений
методом итераций с точностью 10-2. Решение:Приведем систему к виду (2.10)
. Запишем последовательность итераций
. (2.19) Для приведенной матрицы достаточное условие ходимости выполняется по m-норме:
В качестве начального приближения возьмем вектор-столбец свободных членов приведенной системы . Число итераций для достижения заданной точности определяем из неравенства (2.13) , которое запишем так: , действительно: . ; , так как
то ; .
Вычислим теперь три последовательных приближения по формулам (2.19) и оценим погрешность каждого результата, используя неравенство (2.18) в виде: . . Первое приближение:
. . Следовательно, дает значение корня ξ с погрешностью, не превышающей величины .
Далее последовательно находим:
; .
Третья итерация:
;
. Заданная точность достигается за пять шагов. Точное решение . Ниже приведена блок-схема алгоритма решения системы линейных алгебраических уравнений методом итераций.
Рис. 2.2 а
Блок-схема алгоритма решения системы линейных уравнений алгебраических уравнений приведена на рис. 2.2 а, рис. 2.2 б.
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-06-10 lectmania.ru. Все права принадлежат авторам данных материалов. В случае нарушения авторского права напишите нам сюда... |