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第一节 迭代公式的建立. 在介绍方程组的直接解法之前,虽然对于变量个数不多的方程组直接法是很有效的求解方法,但由于采用直接方法在多次消元、回代的过程中,四则运算的误差积累与传播无法控制,致使计算结果精度也就无法保证。对此这里先将介绍另一种数值解法: 迭代法 。. 迭代法的基本思想. 根据所给的方程组 AX = B ,设计出一个迭代公式,然后将任意选取的一个初始向量 ,按照一定的迭代公式产生一个向量序列 ,当收敛时,其 极限即为原方程组的解 。. 一、线性方程组的迭代(解)法. 基本思想:设有方程组: Ax = b ,其中 A 为非奇异矩阵。.
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第一节 迭代公式的建立 在介绍方程组的直接解法之前,虽然对于变量个数不多的方程组直接法是很有效的求解方法,但由于采用直接方法在多次消元、回代的过程中,四则运算的误差积累与传播无法控制,致使计算结果精度也就无法保证。对此这里先将介绍另一种数值解法:迭代法。
迭代法的基本思想 根据所给的方程组AX=B ,设计出一个迭代公式,然后将任意选取的一个初始向量 ,按照一定的迭代公式产生一个向量序列 ,当收敛时,其极限即为原方程组的解。
一、线性方程组的迭代(解)法 • 基本思想:设有方程组:Ax=b,其中A为非奇异矩阵。 方程组的等价变换: 初始向量的选取: 迭代方法求解方程的根 迭代向量的构造 : 迭代序列的收敛性: 主要方法:雅可比迭代法、 高斯-塞德尔迭代法以及超松弛迭代法
例1 求解线性方程组 矩阵形式: 解:有精确解
首先将Ax=b转化为等价方程组 分析有什么特点?
如果取初始向量 迭代公式
数值解 精确解
迭代结果分析 并不是每一个迭代公式所构造的迭代序列都收敛。于是,计算方法的目的就是要寻求一个使得构造收敛序列的方法。因此,产生了各种各样的迭代方法,根据迭代矩阵的不同构造方法,形成了不同的迭代方法。这里介绍两种迭代方法: 雅可比迭代方法、高斯-塞德尔迭代方法以及超松弛迭代方法。
1、雅可比迭代公式 上述迭代公式,就称为雅可比迭代公式,即为:
例2 用迭代法求解下列线性方程组 求解一组线性表达式,从而使得问题简化 分析:有精确解
2、高斯-塞德尔迭代公式(G-S) 如果取M=D-L(下三角矩阵),于是:N=M-A=U, 上述迭代公式,就称为高斯-塞德尔迭代公式(G-S),并分量形式: 或 或
特点:一旦求出变元 的某个新值 后,就改用新值代替旧值 进行这一步剩余的计算。 例2的高斯-塞德尔迭代迭代公式为 注意上标的变化!
例1的高斯-塞德尔迭代公式(G-S) 注意:分析其特点!
3、超松弛迭代公式(逐次超松弛) G-S方法的改进(Successive Over-Relaxation) 通过G-S迭代公式,迭代到k和k+1次近似: 引进辅助计算量: 改进后的迭代公式(SOR):
Ax=b 线性方程组: A=L+D+U 或A=M-N 记 Mx=Nx+b 等价线性方程组: 迭代序列:
雅可比迭代公式(Jacobi) 或 高斯-塞德尔迭代公式(G-S)的矩阵表示 或 一般形式的 迭代公式。这类迭代公式的收敛性与矩阵G的性态有关。今后称矩阵G为迭代矩阵。
小结 迭代序列 是否收敛的关键取决于迭代矩阵 G 的性态有着密切的关系?而矩阵序列的收敛性将由矩阵的范数来决定。 迭代法求解线性方程组的关键: 迭代公式的构造:雅可比迭代和高斯-塞德尔迭代 迭代公式的收敛性判定? 作业 P170:1,5