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        Jacobi迭代法與Gauss-Seidel迭代法

        2017-12-02 03:14:33郝艷花
        關(guān)鍵詞:山西大同迭代法線性方程組

        郝艷花

        (山西大同大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,山西大同037009)

        Jacobi迭代法與Gauss-Seidel迭代法

        郝艷花

        (山西大同大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,山西大同037009)

        迭代法是解線性方程組的一個(gè)很重要的方法,特別是在系數(shù)矩陣為稀疏矩陣的大型線性方程組中尤為重要。主要討論解線性方程組的雅可比迭代法與高斯-塞德?tīng)柕ㄟ@兩種方法,針對(duì)這兩種迭代法的定義,收斂性,以及收斂速度展開(kāi)討論。

        線性方程組;雅可比迭代法;高斯-塞德?tīng)柕?;收斂?/p>

        目前在工程技術(shù)、物理學(xué)、生物學(xué)以及自然科學(xué)中很多問(wèn)題的解決經(jīng)常歸結(jié)為解線性代數(shù)方程組,例如用有限元或者差分法解常微分方程,偏微分方程邊值問(wèn)題,用最小二乘法求實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的曲線擬合,經(jīng)濟(jì)學(xué)中的投入-產(chǎn)出分析以及增長(zhǎng)模型等問(wèn)題都導(dǎo)致求解線性代數(shù)方程組,而這些方程組中的未知量往往多達(dá)幾百個(gè),用傳統(tǒng)方法求解顯然很復(fù)雜,只能借助計(jì)算機(jī)。

        目前關(guān)于線性方程組的數(shù)值解法一般有兩類:迭代法和直接法。直接法是經(jīng)過(guò)有限布算術(shù)運(yùn)算,可求得線性方程組精確解的方法,但是在實(shí)際問(wèn)題中存在舍入誤差以及它的影響,這種方法只能求得線性方程組的近似解。而相對(duì)于直接法,迭代法是用某種極限過(guò)程逐步逼近線性方程組精確解的方法,它具有需要程序設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單,計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)單元較少,原始系數(shù)矩陣在計(jì)算過(guò)程中一直不變等優(yōu)點(diǎn),但存在收斂性和收斂速度等問(wèn)題。[1-2]本文主要討論解線性方程組的雅可比迭代法與高斯-塞德?tīng)柕ǖ氖諗啃浴3-4]

        1 迭代法的基本概念

        1.1 迭代法的定義

        定義1對(duì)于給定的線性方程組x=Ax+f,設(shè)有唯一解x*,則x*=Ax+f,又設(shè)x(0)為認(rèn)取的初始向量,按以下公式構(gòu)造向量序列x(k+1)=Ax(k)+f,k=0,1,2,…,其中k表示迭代次數(shù)。

        定義2對(duì)于給定的線性方程組x=Ax+f,用逐步代入求近似解的方法稱為迭代法。

        2 迭代法的收斂性

        設(shè)有線性方程組,Ax=b,其中A=aij∈Rn×n為非奇異矩陣,下面研究建立解Ax=b的迭代法。

        將A分裂為A=E-F,其中E為可選擇的非奇異矩陣,且Ex=b容易求解,稱E為分裂矩陣。于是,求解Ax=b轉(zhuǎn)化為求解Ex=Fx+b,即求解

        即解線性方程組

        從而可構(gòu)造一階定常迭代法:

        其中B=E-1F=E-1(E-A)=I-E-1A,f=E-1b,稱B為迭代法的迭代矩陣,選取E矩陣,就得到解Ax=b的各種迭代法。

        定理1(迭代法收斂的充分條件)設(shè)有線性方程組x=Bx+f及一階定常x(k+1)=Bx(k)+f,如果有B的某種算子范數(shù)‖B‖=q<1,則

        (1)迭代法收斂,即對(duì)任意的x(0)有且x*=Bx(k)+f;

        定理2(迭代法收斂的充要條件)給定線性方程組(1)以及一階定常迭代法,對(duì)任意選取的初始向量x(0),迭代法(2)式收斂的充要條件是矩陣B的譜半徑ρ(B)<1。

        證明必要性:設(shè)對(duì)任意選取的x(0),有其中x(k+1)=Bx(k)+f。

        顯然,極限x*是線性方程組(1)的解,且誤差向量ε(k)=x(k)-x*=Bε(k-1)=…=Bkε(0)→0(k→∞),

        充分性:設(shè)ρ(B)<1,易知Ax=f(A=I-B)唯一解,記為x*,則x*=Bx*+f,誤差向量ε(k)=x(k)-x*=Bkε(0),ε(0)=x(0)-x*。設(shè)ρ(B)<1 ,所以有0,于是對(duì)任意x(0),有即

        3 迭代法的收斂速度

        定義4一階定常迭代法

        解:先求迭代矩陣B0的特征值,由特征方程

        解得λ1,λ2,λ3,所以ρ(B0)<1,所以用該迭代法解此線性方程組是收斂的。

        例2考察用迭代法解線性方程組x(k+1)=Bx(k)+f的收斂性,其中

        解:特征方程為 det(λI-B)=λ2-5λ+4=0,所以λ1=1,λ2=4,即ρ(B)≥ 1,所以由迭代法收斂的充要條件,得用此迭代法解該線性方程組不收斂。

        4 雅可比迭代法與高斯-塞德?tīng)柕捌涫諗啃?/h2>

        4.1 高斯-塞德?tīng)柕?/h3>

        將線性方程組Ax=b中的系數(shù)矩陣A=aij∈Rn×n分成三部分,

        選取分裂矩陣E=D-L(下三角矩陣),A=E-F,于是由一階定常迭代法可以得到解Ax=b的高斯-塞德?tīng)柕ǎ?/p>

        其中,稱G為Ax=b的高斯-塞德?tīng)柕ǖ牡仃嚒?/p>

        下面給出高斯-塞德?tīng)柕ǖ姆至坑?jì)算公式。

        于是解Ax=b的高斯-塞德?tīng)柕ǖ挠?jì)算公式為

        4.2 雅可比迭代法

        選取分裂矩陣E=D(對(duì)角矩陣)A=D-F,同樣由一階定常迭代法得到解Ax=b的雅可比迭代法

        其中B=1-D-1A=D-1(L+U)=J,f=D-1b稱J為解Ax=b的雅可比迭代法的迭代矩陣。

        由雅可比迭代公式有

        于是得到解Ax=b的雅可比迭代法的計(jì)算公式為

        例3設(shè)線性方程組

        分別寫出雅可比迭代法與高斯-塞德?tīng)柕ā?/p>

        解:雅可比迭代為

        高斯-塞德?tīng)柕?/p>

        4.3 雅可比迭代法與高斯-塞德?tīng)柕ㄊ諗啃?/h3>

        由定理1得,高斯-塞德?tīng)柕ㄅc雅可比迭代法收斂的充要條件分別是ρ(BG)<1,其中G=(D-L)-1U,和ρ(BJ)<1,其中J=D-1(L+U)。

        由定理2得,高斯-塞德?tīng)柕ㄅc雅可比迭代法收斂的充分條件是‖G‖<1,其中G=(DL)-1U,和‖J‖<1,其中J=D-1(L+U)。

        另外,在實(shí)際問(wèn)題的求解過(guò)程中,線性方程組Ax=b,其矩陣A經(jīng)常具有某些特征。例如A為對(duì)稱正定矩陣,或?yàn)椴豢杉s矩陣,或者A具有對(duì)角占優(yōu)性質(zhì)等。下面討論當(dāng)A具有這些性質(zhì)時(shí)解線性方程組Ax=b的收斂性。

        [1]李慶揚(yáng),王能超,易大義.數(shù)值分析[M].5版.北京:清華大學(xué)出版社.

        [2]張傳林.數(shù)值方法[M].北京:中國(guó)科學(xué)文化出版社,2001:80-150.

        [3]馬云.數(shù)值分析中的迭代法解線性方程組[J].考試周刊,2010(50):71-72.

        [4]趙丹.雅可比迭代法與高斯-塞德?tīng)柕ㄑ芯縖J].興義民族師范學(xué)院學(xué)報(bào),2012(2):108-112.

        〔責(zé)任編輯 高?!?/p>

        Jacobi Iteration Method and Gauss-Seidel Iteration Method

        HAO Yan-Hua
        (School of Mathematics and Computer Science,Shanxi Datong University,Datong Shanxi,037009)

        Iteration method is a very important method for solving linear equations,especially in large linear equations with coeffi?cient matrices as sparse matrices.In this paper,we mainly discuss on the Jacobi iteration method and the Gauss-Seidel iteration meth?od for solving the linear equations.We mainly study the definition,convergence and convergence speed of these two iteration methods.

        linear equations;Jacobi iteration;Gauss-Seidel iteration;astringency

        TP273

        A

        1674-0874(2017)05-0003-03

        2017-06-26

        郝艷花(1974-),女,山西廣靈人,碩士,副教授,研究方向:計(jì)算數(shù)學(xué)。

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