ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 27.12.2025
Просмотров: 41
Скачиваний: 0
Билет 24
1). Метод Зейделя, метод верхней релаксации, методы факторизации, доказательство их сходимости для стационарных двухслойных схем.
Метод Зейделя
Пусть решается система уравнений Ax =b , все диагональные элементы которой ненулевые. В итерационном методе Зейделя последовательно уточняются компоненты решения, причем k-я компонента находится из k –го уравнения. Именно, если xn = (xn1,......,xnm)T,то следующее приближение определяется из системы сообношений
a11 xn+11 + a12 xn2 +.........+ a1m xnm = b1 ,
a21 xn+11 + a22 xn+12 + a23 xn3.........+ a2m xnm = b2,
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
am1 xn+11 + am2 xn+12+.........+ amm xn+1m = bm.
Эту систему можно представить в виде
Bxn+1 + Cxn = b,
г
де

a11
0
0 . . . 0 0 a12
a13
. . .
a1m
B= a21 a22 0 . . . 0 , C= 0 0 a23 . . . a2m
. . . . . . . . . . . . . .
am1 am2 am3 . . .amm 0 0 0 . . . 0
Отсюда получаем xn+1 = -B-1 Cxn + B-1b
Таким образом, метод Зейделя эквивалентен некоторому методу простой итерации; поэтому для его сходимости при любом начальном приближении необходимо и достаточно, чтобы все собственные значения матрицы B-1C по модулю были меньше 1.
Метод верхней релаксации
Модифицируем метод
Зейделя. С этой целью введем параметр
и запишем
. (1)
В данном случае
,
. (2)
При
мы возвращаемся к методу Зейделя.
Соотношению (1) можно придать вид
. (3)
Такая
форма записи показывает, что параметр
влияет на диагональ матрицы
.
Для построения
алгоритма вычисления очередной итерации
нужно разделить в левой части рекуррентной
формулы (2) члены, содержащие
и
, и придать ей форму:
. (4)
Если
перейти от векторной записи к записи в
виде отдельных уравнений, то можно
получить для компонент
очередной итерации формулы:
,
. (5)
Исследуем условия
сходимости метода верхней релаксации
при дополнительном предположении, что
матрица
удовлетворяет условиям теоремы
Самарского(А=Ат>0
–самосопряженная положительно
определенная). Самосопряженность матрицы
означает, что
,
.
Отсюда следует![]()
. (6)
Составим для
рассматриваемого случая матрицу
.
Согласно (2)
. (7)
Запишем условие ее положительной определенности
. (8)
Второе слагаемое в выражении (7) не дает вклада в квадратичную форму (8) в силу соотношения(6).
Матрица
является, по предположению, положительно
определенной. Следовательно, все ее
диагональные элементы строго положительны:
,
.
Это означает положительную определенность
матрицы
:
.
В результате знак выражения (8) определяется
знаком первого множителя, так что
достаточное условие для сходимости
итерационной последовательности метода
верхней релаксации принимает вид:
Метод
Зейделя, соответствующий случаю
,
удовлетворяет этому условию.
Методы факторизации
Факторизованное представление матрицы - представление матрицы в виде произведения матриц, они более простые, чем исходная.
B(x1 - x0)/τ + Ax0 = Y; (1)
B
=
τA τA(x1
-
x0)
/τ + A x0
=Y;
Ax1 - Ax0 + Ax0 = Y;
Ax1 = Y;
Требования к матрице В:
-
матрица В должна быть как можно ближе к матрице А, если они будут совпадать, то итерационный процесс сойдется за одну итерацию
-
должна быть легко обратимой
факторизованное представление:
A=A1 + A2 ; A1 = A2T;
A

1
=
A1
+
1/2D;
=
0 + +
A
2=
A2+
1/2D;
0
A A1 D A2
рассмотрим матрицу В:



B
=(E-
τ/2 A1
) (E+
τ/2 A2
);
утверждение:
схема (1) сходится из любого начального приближения при такой матрице В,для любх значений τ
2). Решение дифференциального уравнения явным методом Эйлера.
Метод Эйлера
Пусть требуется найти приближенное решение дифференциального уравнения y' = f(x,y), удовлетворяющее начальному условию y(x0) = y0. При решении задачи методом Эйлера приближенное значение y1 решения y(x) в точке x вычисляется по формуле y1 = y0 + (x-x0)f(x0,y0). Приближенные значения yi решения уравнения y(x) в точках xi = x0 +ih, i=1,2,...,n вычисляются по формулам yi+1 = yi + hf(xi,yi). Метод Эйлера является одношаговым методом первого порядка. Локальная погрешность метода Эйлера равна O(h2)