【数值分析】解线性方程组的迭代法

解线性方程组的迭代法

Ax=bx=Bx+f

建立迭代

x(k+1)=Bx(k)+f

B称为迭代矩阵

Jacobi迭代的矩阵形式

Ax=b(D+L+U)x=bDx=(L+U)x+bx=D1(L+U)x+D1b

则Jacobi迭代矩阵 B=D1(L+U)f=D1b

其中,D为A矩阵的对角元构成的矩阵,L为A的下三角元素(不包含对角元素)构成的矩阵,U为A的上三角元素(不包含对角元素)构成的矩阵。

迭代公式:

x(k+1)=D1(L+U)x(k)+D1b

Guass-Seidel迭代的矩阵形式

x(k+1)=D1(Lx(k+1)+Ux(k))+D1b(D+L)x(k+1)=Ux(k)+bx(k+1)=(D+L)1Ux(k)+(D+L)1b

则Guass-Seidel迭代矩阵 B=(D+L)1Uf=(D+L)1b

迭代法的收敛性

参考视频数值分析26-线性方程组迭代法:收敛性判断(J、GS)(例题)

Jacobi迭代收敛时,Guass-Seidel有可能不收敛。
Guass-Seidel迭代收敛时,Jacobi迭代有可能不收敛。

收敛的充要条件

x=Bx+fx(0)x(k+1)=Bx(k)+fBk0ρ(B)<1

收敛速度R(B)

R(B)=lnρ(B)

收敛的充分条件

若存在一个矩阵范数使得 ||B||=q<1 ,则迭代收敛,且有下列误差估计:

1.||xq1q||x(k)x(k1)||2.||xqk1q||x(1)x(0)||

因为 ρ(B)||B||<1 ,故收敛性得证。

posted @   码鸽  阅读(70)  评论(0编辑  收藏  举报
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