计算方法3线性方程组迭代解法

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1、第3章线性方程组迭代解法Iterative11TechniquesforSolvingLinearSystemsEvaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.(2.1)直接法是通过有限步运算后得到线性方程组的解,解线性方程组还有另一种解法,称为迭代法迭代法:不是用有限步运算求精确解,通过迭代产生近似解逼近精确解基本思想是将线性方程组AX=B化为X=BX+F,再由此构造一个向量序列{X

2、(k)}X(k+1)=BX(k)+F若{X(k)}收敛在某个极限向量X*,则可得X*就是(2.1)式的准确解Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.线性方程组的迭代法主要有Jocobi迭代法、GaussSeidel迭代法和超松弛(SOR)迭代法Jacobi迭代和Seidel迭代由于收敛速度较慢,已经越来越不适应当前信息时代人们对计算速度和精度的要求,所以在实际应用中使用的并不多

3、。但是,他们体现了迭代法的最基本的思想,是学习其它迭代法的基础如何构造迭代序列{X(n)}?{X(n)}在什么条件下收敛?收敛速率如何?误差估计.Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.若在求解过程中X(k)X*(k),由X(k+1)=(X(k))产生的迭代X(k)向X*的逼近,在数次迭代求解之后,由于机器跳动产生的X(k)值误差或是有效数字产生的舍入误差,都会在第k+

4、1次迭代计算中自动弥补过来或逐步纠正过来。因此,在迭代求解过程中产生的各种误差是可以忽略的,即迭代求解无累积误差,实际上,X(k)只是解的一个近似,机器的舍入误差并不改变它的性质。迭代过程中经常要遇到向量范数,矩阵范数以及序列极限的概念。Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.3.1向量和矩阵的范数NormsofVectorsandMatrices数值分析中,经常要用向量和矩阵

5、,为了应用的需要(误差分析),引入衡量向量和矩阵大小的度量——范数.对于实数x∈R,我们定义了绝对值,满足

6、x

7、≥0非负性

8、αx

9、=

10、α

11、·

12、x

13、齐次性

14、x+y

15、≤

16、x

17、+

18、y

19、三角不等式类似地,定义向量范数Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.Def3.1在实n维线性空间Rn中定义一个映射,它使任意X∈Rn有一个非负实数与之对应,记为

20、

21、X

22、

23、,且该映射满足:正定性任意X∈

24、Rn,

25、

26、X

27、

28、≥0,ifandonlyifX=0时,

29、

30、X

31、

32、=0齐次性任意X∈Rn,λ∈R,有

33、

34、λX

35、

36、=

37、λ

38、·

39、

40、X

41、

42、三角不等式任意X,Y∈Rn,有

43、

44、X+Y

45、

46、≤

47、

48、X

49、

50、+

51、

52、Y

53、

54、则称该映射在Rn中定义了一个向量范数.注:Rn中的范数不唯一.Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.常用的向量范数有三种:设X=(x1,x2,…,xn)T∈Rn.则Evaluati

55、ononly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.注:(1)用范数的定义可验证上述皆为向量范数(2)p=1,2,

56、

57、X

58、

59、p即为

60、

61、X

62、

63、1,

64、

65、X

66、

67、2.(3)任意x∈Rn:Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.定理3.2设

68、

69、•

70、

71、α和

72、

73、

74、•

75、

76、β是Rn上任意两种范数,则存在正常数C1和C2,使得对一切X∈Rn有C1

77、

78、X

79、

80、α

81、

82、X

83、

84、βC2

85、

86、X

87、

88、α注:Rn中范数的等价性表明,虽范数值不同,但考虑到向量序列收敛性时,却有明显的一致

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