陳麗紅,周志剛,萬 立
求解線性方程組的一種迭代法的改進
陳麗紅,周志剛,萬 立★
(武漢紡織大學 理學院,湖北 武漢430073)
對系數(shù)為對稱正定矩陣的線性方程組,將文獻[1]中構造的收斂迭代格式進行了改進,并給出了數(shù)值仿真結果。
線性方程組;對稱正定矩陣;收斂迭代;漸進收斂速度
在科學技術、工程和經濟領域中都會遇到解線性方程組的問題。求解線性方程組AX=b是科學計算的中心問題。解線性方程組主要有直接法和迭代法。對于大規(guī)模線性方程組的求解問題,特別是大規(guī)模稀疏線性方程組,迭代法是求解線性方程組的一種有效方法,它有存儲空間小,程序簡單等特點。線性方程組:的迭代格式一般按如下方式構造,首先將矩陣A分裂:A=A1+A2,其中A1是非奇異的且易于求逆,則方程組(1)可等價地寫成:
于是方程組(1)的迭代格式可構造為:
一些經典的求解線性方程組的方法如Jacobi,Gauss—seidel都是定常迭代法。不同的分裂方法可以構造多種不同的迭代算法,在多種有關文獻中都有介紹。
文獻[1]給出如下定理:
定理[1]:如果A是對稱正定n×n矩陣,則線性方程組(1)的迭代格式:
是收斂的。(證明參看文獻[1])
定 義 : 迭 代 格 式 Xk+1= BXk+ F中 ,R (B)=? ln ρ( B)稱為迭代格式(2)的漸近收斂速度,其中ρ(B)為B的譜半徑。
定理[2]:如果A是對稱正定n×n矩陣,則線性方程組(1)的迭代格式:
是收斂的,且漸近收斂速度比格式(3)的漸近收斂速度快, 其中,最大特征值。
證明:設 λi(i=1,2,…,n)為A的n個特征值,因A對稱正定,故 λi>0(i=1,2,…,n), λ1+λ2+…+λn= a11+ a22+…+ ann, 且 存 在 可 逆 P, 使 得P?1AP = diag( λ, λ,…,λ )。于是
12n又的特征多
項式為:
即迭代格式(4)的漸近收斂速度比格式(3)的漸近收斂速度快。證畢。
對于線性方程組(1),若A為可逆非正定矩陣,通過預處理: A:=AAT, b:=ATb,即可轉化為對稱正定矩陣,故上面僅討論了對稱正定矩陣。此外在定理[2]中只給出α的取值范圍,而且知道在給出的范圍中,α越大,迭代格式(4)的漸近收斂速度越快。在Pentium(R)4 PC、MATLAB(6.5.1版本)平臺下進行數(shù)值仿真時,我們取為MATLAB軟件數(shù)與數(shù)之間的最小分辨率)。
下面用迭代格式(4)求解線性方程組,并與迭代格式(3)作比較。
例1 求解AX=b,其中,A=
不難知道A正定,方程組的解為:(1,2,3)。文[1]已指出用Jacobi迭代格式來解此方程組時,由于迭代矩陣譜半徑>1,故此格式不可取。分別用迭代格式(3)和(4)結果對比如表1。
當dig=0.000001時,格式(3)、(4)都收斂到精確解。
下面取A分別為4階和5階Pascal矩陣來做數(shù)值實驗。Pascal矩陣為對稱正定矩陣,隨著階數(shù)的增加,病態(tài)程度越嚴重,6階Pascal矩陣的條件數(shù)為:1.1079e+005。
例2 求解AX=b,其中A分別為4階和5階Pascal
迭代格式(3)和(4)的計算結果對比見表2。在例1中,迭代格式(4)迭代次數(shù)顯然比迭代格式(3)少,但多花銷了點時間,隨著系數(shù)矩陣 A階數(shù)的增加,如在例2中,迭代格式(4)比格式(3)不僅迭代次數(shù)減少,而且時間花銷也少,而且A階數(shù)增加后,格式(4)比格式(3)迭代次數(shù)減少的更多,時間也花銷的更少。在表2中,A為4階Pascal矩陣時,格式(4)比格式(3)迭代次數(shù)減少了988次,時間減少了0.02s,;A為5階Pascal 矩陣時,格式(4)比格式(3)迭代次數(shù)減少了10098次,時間減少了0.18s。因此格式(4)從整體來說比格式(3)優(yōu)越。
在格式(4)中α的取值與系數(shù)矩陣A的最大特征值有關,因此對A的特征值的擾動必須作分析。Bauer-Fike定理 設μ是的一個特征值,且則有:其中為矩陣的p范數(shù),p=1, 2,∞。(證明參閱文獻[4])
在迭代格式(4)中由于要計算A的特征值,我們能否利用定理:設則A的任一特征值λ滿足,從A本身出發(fā),避免計算它的特征值來對格式(4)改進,以得到更好的收斂格式是值得進一步研究的問題。
[1] 常雙領, 張傳林. 求解線性方程組的一種迭代解法[J]. 暨南大學學報, 2004(3): 06.
[2] 李慶揚. 數(shù)值計算原理[M]. 北京: 清華大學出版社, 2000: 307-308.
[3] Mathias R. Accurate eigensystem computations by jaccobi methods[J]. SIAMJ Matrix Anal Appl, 1995(15): 215-218.
[4] 戈盧布 G H, 范洛恩C F. 矩陣計算[M]. 袁亞湘, 譯, 北京:科學出版社, 2001: 370-378.
[5] Zhang J L, Zhang X S. Neural network for linear inequalities[J]. OR Transations, 2002, 6(1): 9-18.
[6] Martin T H, Howard B D, Mark H B. Neural Network Design[M]. Beijing: K.Dai Trans.Industry Press, 2002.
[7] Zhao H M, Chen K Z. Neural network for solving systems of nonlinear equations[J]. Journal of Xidian University, 2001(2): 35-38.
[8] Burden Richard L, Faires J Douglas. Numerical analysis[M]. 7th ed. Beijing: Higher Education Press, 2001.
[9] Lou F L, Unbehauen R. Applied neural networks for signal processing[M]. London: Cambridge University Press, 1997.
[10] Abbasbandy S, Asady B. Newton’s method for solving fuzzy nonlinear equations[J]. Applied Mathematics and Computation. 2004(2): 349-356.
[11] Abbasbandy S. Extended Newton’s method for a system of nonlinear equations by modified adomian decomposition method[J].Applied Mathematics and Computation, 2005, 170: 648-656.
[12] Feiwu Chen, Daniel M Chipman. Boundary element method for dielectric cavity construction and integration[J]. J Chem Phys 2009, 119: 10289-10297.
[13] ZHOU Z G, CHEN L H Wan L. Neural Network Algorithm for Solving System of Linear Equations[J]. Proceedings of 2009 International Conference on Computational Intelligence and Natural Computing, 2009(1): 7-9.
[14] Saad Y. Numerical methods for large eigenvalue problems[M]. New York: Halstead Press NY,1992.
[15] Li Chuanguang. CGNR is an error reducing algorithm[J] . SIAM J Sci Comput, 2001, 22: 2109-2112.
[16] 張藝. 線性方程組求解的一個迭代算法[J]. 寧波大學學報: 理工版, 2001, 14 (1) : 51- 55.
Improvement of an Iterative Algorithm for Linear Equation
CHEN Li-hong, ZHOU Zhi-gang, WAN Li
(Wuhan Textile University, College of Science, Wuhan 430073, China)
A convergent iterative scheme for symmetric positive definite linear equations given by paper [1] is improved and the simulative result of numerical value is put forward.
linear equation; symmetric positive definite matrix; convergent iterative; gradual convergence rate
O241.6
A
1009-5160(2010)02-0033-03
*通訊作者:萬立(1978-),男,博士,研究方向:動力系統(tǒng)及其穩(wěn)定性理論等.
武漢科技學院校基金(093877);湖北省教育廳項目(Q20091705,2009b248);湖北省統(tǒng)計局項目(HB092-28).