ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 20.09.2025
Просмотров: 1174
Скачиваний: 0
СОДЕРЖАНИЕ
Л.В. Маркова, е.А. Корчевская,
Глава 1 Элементы теории погрешностей п 1.1 Источники погрешностей
П 1.2 Вычисление абсолютной и относительной погрешностей
П 1.4 Вычисление погрешностей арифметических операций
П 1.5 Оценка погрешности по способу границ
Глава 2 объектно-ориентированный подход к программированию методов линейной алгебры
П 2.1 Создание матричной иерархии классов
П 2.2 Создание иерархии классов вычислительных методов алгебры
Глава 3 решение систем линейных алгебраических уравнений
П 3.1 Метод Гаусса решения систем линейных алгебраических уравнений
П 3.2 Метод Гаусса с выбором главного элемента для решения систем линейных алгебраических уравнений
П 3.3 Решение системы линейных алгебраических уравнений методом Жордана-Гаусса
П 3.4 Метод квадратного корня для решения систем линейных алгебраических уравнений
П 3.5 Вычисления определителя и нахождения обратной матрицы
П 3.6 Решение системы линейных алгебраических уравнений методом прогонки
П 3.7 Метод простых итераций решения систем линейных алгебраических уравнений
П 3.8 Метод Зейделя решения систем линейных алгебраических уравнений
П 3.9 Итерационные методы вариационного типа решения систем линейных алгебраических уравнений
Глава 4 вычисление собственных значений и собственных векторов матриц
П 4.1 Метод Данилевского для нахождения собственных значений и собственных векторов
П 4.3 qr-алгоритм для нахождения собственных значений матрицы
П 4.4 Метод Якоби для нахождения собственных значений и собственных векторов
П р и л о ж е н и я Приложение 1 Основные сведения о матрицах
П 3.8 Метод Зейделя решения систем линейных алгебраических уравнений
Рассмотрим метод Зейделя [20]. Этот метод является модификацией метода простых итераций и приводит к более быстрой сходимости, т.е. для получения решения с заданной точностью требуется выполнить меньшее количество итераций, а следовательно потребуется меньше затрат машинного времени.
Имеем систему линейных алгебраических уравнений
.
(1)
Приведем систему (1) к эквивалентному виду
.(2)
В методе Зейделя последовательность итерационных приближений строится по правилу
(3)
или в развернутом виде
(4)
Суть метода состоит
в следующем: для вычисления первой
компоненты
вектора
необходимо знать компоненты
вектора
.
При нахождении второй компоненты
вектора
используются только что найденное
значение
и известные значения компонент
вектора
и т.д. Таким образом, при вычислении
компоненты
вектора неизвестных на (k+1)-й
итерации используются
,
уже вычисленные на (k+1)-й
итерации. Значения остальных компонент
берутся из предыдущей итерации.
Вектор начального
приближения
можно выбирать произвольно. Возьмем
в качестве начального приближения
вектора неизвестных
вектор правых частей, т.е.
,
тогда метод Зейделя можно записать
следующим образом
,(5)
где P=G-D, Q=B-P.
Метод Зейделя (5) можно трактовать как разновидность общего итерационного процесса:
(6)
где
.
Критерием сходимости метода Зейделя служит следующее утверждение [20]:
Для того чтобы
метод Зейделя сходился при любом
,
необходимо и достаточно, чтобы
,
где
все собственные значения матрицы F.
Применять данный критерий на практике неудобно, поэтому используют достаточные признаки сходимости:
1. Метод Зейделя
сходится, если выполняется неравенство
,
где
первая или вторая норма матрицы.
2. Для сходимости
метода Зейделя достаточно чтобы
,
но хотя бы при одном i
выполнялось
условие
.
Условие прерывания итерационного процесса имеет вид
,
(7)
где
заданная точность.
Если для одной и той же системы метод простой итерации и метод Зейделя сходятся, то последний предпочтительнее.
Области сходимости этих двух методов различны, т.е. существуют системы, для которых метод простой итерации сходится, а метод Зейделя – нет, и наоборот.
Пример
1. Методом
Зейделя решить систему линейных уравнений
с точностью
.
Решение:
Приведение СЛАУ к эквивалентному виду аналогично приведению в методе простых итераций
Заметим,
что
,
следовательно,
условие сходимости метода (2) выполнено.
Зададим
вектор начального приближения
.
Выполним расчеты по формуле (4)
На первой итерации имеем систему
.
Условие
окончания итерационного процесса
не выполняется, значит продолжаем
процесс. На второй итерации получаем

.
Условие
окончания итерационного процесса
не выполняется. Продолжаем итерировать.
На третьей итерации
требуемая точность достигнута
.
Лабораторная работа № 11
Цель: изучить метод Зейделя решения систем линейных алгебраических уравнений.
Задание
1. В классе «Итерационные методы решения СЛАУ» («IterationMethods») реализуйте метод Зейделя («zeidelMethod»). Для реализации методов используйте объекты и методы матричных классов «SquareMatrix», «Vector».
2. Решите систему
линейных алгебраических уравнений
методом Зейделя (
)
в соответствии с вариантом.
3. Решите те же задачи, используя пакет для математических вычислений.
4. Сравните результат выполнения п. 2 с решением, полученным в п. 3.
Варианты заданий
|
№ 1 |
№ 2 |
|
№ 3 |
№ 4 |
|
№ 5 |
№ 6 |
|
№ 7 |
№ 8 |
|
№ 9 |
№ 10 |
|
№ 11 |
№ 12 |
|
№ 13
|
№ 14
|
|
№ 15
|
№ 16 |
П 3.9 Итерационные методы вариационного типа решения систем линейных алгебраических уравнений
Имеем систему линейных алгебраических уравнений
AX = f . (1)
Канонической формой итерационного метода решения системы (1) называется его запись в виде [19]
(2)
где
–
вещественная невырожденная матрица
порядка
,
задающая тот или иной итерационный
метод,
итерационный параметр.
Если Bк+1=E, где Е – единичная матрица, то итерационный метод (2) называется явным, в противном случае неявным.
Если
и
не зависят от номера итераций, то
итерационный метод (2) называется
стационарным, и нестационарным
в противном случае.
Рассмотрим метод скорейшего спуска.
Пусть имеем систему (1) с симметричной положительно определенной матрицей А.
Обозначим через
(3)
невязку, которая получается при подстановке приближенного значения X(k), полученного на k-й итерации, в уравнение (1).
Рассмотрим явный нестационарный итерационный метод [20]
.(4)
Перепишем метод (4) с учетом равенства (3), имеем
.
(5)
Выберем итерационный
параметр
из условия минимума
при заданном векторе
,
где
,
точное решение.
Поскольку погрешность
удовлетворяет уравнению
,
получим [19]