КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Метод итерацийЛЕКЦИЯ 4
Рассмотрим систему линейных алгебраических уравнений (1) Если все диагональные элементы , то систему (1) можно представить в приведенном виде (2) где Введем обозначения
Тогда система (2) запишется в виде (3) В качестве начального приближения возьмем вектор b и подставим его в уравнение (3). Получим .Продолжая процесс, получим последовательности приближений: - первое приближение -второе приближение (4) ......... - (k+1)-ое приближение. Если существует предел x последовательности векторов то, переходя к пределу в равенстве при , убеждаемся, что x является решением уравнения (3), т.е.
Достаточное условие сходимости итерационного процесса: Теорема. Если какая-нибудь норма матрицы А меньше единицы: , то уравнение (3) имеет единственное решение x, к которому стремится последовательность итераций (4) при любом выборе начального приближения. Под нормой матрицы понимают следующие выражения: (m – норма - максимальное значение суммы модулей элементов строки) (l – норма - максимальное значение суммы модулей элементов столбца) (k - норма)
Пример: для матрицы
В расчетах полагают . Погрешности приближенного решения уравнения (3) на k-м шаге оценивают неравенством , (5) где - норма вектора X
m-норма или кубическая норма l-норма или октаэдрическая норма k-норма или сферическая норма. Из неравенства (5) можно получить оценку числа итераций k, необходимых для обеспечения заданной точности e. Отклонение приближения от решения x по норме не будет превышать e, если (6)
Для вывода (6) достаточно рассмотреть равенства: ; ; ; ; ; и т.д. Далее . И, учитывая, что , т.к. норма . В неравенствах (5) и (6) используются согласованные нормы для матриц и векторов, т.е. m и l-нормы. Неравенство (6) дает завышенную оценку числа итераций k. Из (6) можно получить удобное условие, позволяющее принять приближение в качестве решения с точностью e. (7) Пример: Найти решение системы уравнений
методом итераций с точностью 10-2. Решение: Приведем систему к виду (2) Запишем последовательность итераций (8) Для приведенной матрицы достаточное условие сходимости выполняется по m-норме: В качестве начального приближения возьмем вектор-столбец свободных членов приведенной системы . Число итераций для достижения заданной точности определяем из неравенства (6) , которое запишем так: , действительно: . ; т.к. то ; . Вычислим теперь три последовательных приближения по формулам (8) и оценим погрешность каждого результата, используя неравенство (6) в виде:
. Первое приближение: Следовательно, дает значение корня ξ с погрешностью, не превышающей величины . Далее последовательно находим: ; . Третья итерация: ; . Заданная точность достигается за 5 шагов. Точное решение .
Дата добавления: 2014-01-04; Просмотров: 254; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |