На Главную

ГДЗ: Английский язык       Алгебра       Геометрия       Физика       Химия       Русский язык       Немецкий язык

Подготовка к экзаменам (ЕГЭ)       Программы и пособия       Краткое содержание       Онлайн учебники
Шпаргалки       Рефераты       Сочинения       Энциклопедии       Топики с переводами

Канал о жизни дикой лисы в 

домашних условиях.

Все темы:"Рефераты по Математике"


Численные методы .

        ІТЕРАЦІЙНІ   МЕТОДИ   РОЗВ’ЯЗАННЯ  СИСТЕМ  ЛІНІЙНИХ

 АЛГЕБРАЇЧНИХ  РІВНЯНЬ.

      Розглядається система лінійних алгебраїчних рівнянь
                                                                (1)
де     - квадратна матриця вимірності  
       - вектор - стовпець правих частин системи;
         - вектор - стовпець невідомих.
      Ідея найпростіших ітераційних методів розв’язання системи (1) полягає
у наступному. За допомогою еквівалентних перетво-рень система  (1)
зводиться до системи вигляду
                                                             (2)
де    -квадратна матріця    
         -відомий вектор.
      А потім задається деяке початкове наближення (наприклад, у
якості  береться вектор  , або  деякий розв’язок системи  (1),
який одержується іншим методом з  деякою похибкою). Інші наближення послі-
довно знаходяться за рекурентною формулою
                                       (3)
доки на деякому кроці не буде досягнута задана точність 
обчислення значення невідомого вектору  .
      Виникає питання, за яких умов на  послідовність
збігається (у певному розумінні) до точного розв’язку .
      Не зупиняючись на подробицях (дивись  спецкурс ‘Додат-кові розділи
чисельного аналізу’), дамо деякі достатні умови, за яких 
       
або
        
або
         
      Швидкість збіжності оцінюється нерівністю
        
де - відстань між векторами  та , що може бути заданою:
            коли виконується умова (4);
            коли виконується умова (5);
            коли виконується умова (6).
Задаючи потрібну точність  можна з рівності
         
одержати необхідну кількість ітерацій , щоб досягти задане .
       Наведені умови є достатніми для збіжності методу ітерацій, але аж
ніяк не необхідними. Необхідні і достатні умови збіжності методу ітерацій
дає наступна теорема, яку сформулюємо без доведення.
      ТЕОРЕМА:  Нехай система (2) має єдиний розв’язок. Послідовні
наближення (3) збігаються до розв’язку системи (2) за довільного
початкового наближення    тоді та й тільки тоді, коли усі власні
значення матриці  за модулем менше одиниці.
      Повернемось зараз до способів приведення (1) до форми (2). Запишемо
(1) у розгорнутій формі
                  Якщо   для усіх  , то можна (7) зобразити
у вигляді
          
      Звідси два найпростіших ітераційних метода.
      Метод Якобі, який задається рекурентним співвідношенням:
       
      Метод Зейделя, де вже знайдені компоненти беруться у правій частині
співвідношення з (n+1)-го наближення, а інші- з n-го   наближення:
   
       Можна дати матричну форму методів Якобі і Зейделя.
      Нехай матрицю А наведено у вигляді:
       
де    -нижня трикутна матриця з нульовою головною діагонал-лю;
      D - діагональна матриця з  на головній діагоналі;
       -верхня трикутна матриця з нульовою головною діагоналлю.
      За припущенням       існує 
Тоді зображенню у формі (8) відповідає
       
або
       
      Таким чином, методу Якобі відповідає ітераційна процедура
       
      Методу Зейделя відповідає
       
      Використовуючи сформульовані раніш достатні умови збіжності  ,
самостійно переконайтесь, що достатніми умовами збіжності методу Якобі є
         
або
         
тобто діагональне переваження матриці А.
      Можна довести, що за вказаних умов збігається і метод Зейделя.
      Покажемо, що до форми (2), що задовольняє умовам збіжності, може бути
зведена довільна система (1) з 
       Дійсно,візьмемо матрицю     де -матриця з достатньо малими
за модулем елементами. Множачи (1) зліва на С маємо
        
тобто одержали форму (2) з 
За рахунок вибору достатньо малих    можна задовольнити умовам
збіжності.
      Процес ітерації, що збігається, володіє властивістю стій-кості, тобто
окрема похибка у обчисленнях не позначається на кінцевому результаті, тому
що хибне наближення можна роз-глядати як новий початковий вектор.



1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14