Пусть 
– приближенное решение СЛАУ (1). Подставим 
в (1):
(9)
Если компоненты 
существенно отличаются от 
, то 
– не является достаточно хорошим приближением к решению СЛАУ (1). С другой стороны, даже если 
и 
близки, то 
всё равно может быть плохим приближением к решению СЛАУ.
Вычтем каждое уравнение (9) из каждого уравнения (1) и обозначим:
(10)
(11)
Тогда можно записать:
(12)
легко вычисляется, после чего СЛАУ (12) может быть решена относительно 
методом исключения Гаусса.
Новое приближение к решению СЛАУ (1):
(13)
Далее, 
снова можно подставить в (1):
(14)
Вычтем каждое уравнение (14) из (1) и обозначим
Получим СЛАУ:
которая также решается методом исключения Гаусса.
И так далее. Процесс можно повторять до тех пор, пока все 
не станут достаточно малыми.
Пример. Рассмотрим СЛАУ:
(1*)
Точное решение данной СЛАУ:
Решим эту СЛАУ методом исключения Гаусса со стратегией тривиального выбора главного элемента и арифметикой с четырьмя знаками точности:
(2*)
Подставим (2*) в (1*). Получим:
Решим СЛАУ:
(3*)
Применяя метод Гаусса без перестановок уравнений получим:
Поэтому новое приближение:
Подставим эти значения в (1*) и получим:
Решаем СЛАУ и получаем:
Далее:
(4*)
Таким образом удалось получить точное решение (4*) СЛАУ (1*) с помощью трёх итераций.
Замечание: Если бы сразу выбрали стратегию максимального главного элемента, то точное решение было бы получено за одну итерацию.
Пример 2. Решить систему уравнений методом Гаусса на шестиразрядной десятичной ЭВМ.
(*)
Примечание: Точное решение СЛАУ:
После решения методом Гаусса получаем:
– плохо!
Причина: использование на втором шаге малого ведущего элемента 
. Следовательно появился большой множитель 
и имеет место существенное вырастание коэффициента в последнем уравнении.
Решение.
Прямой ход.
Шаг 1. 
; 
Расширенная матрица преобразуется к виду:
Шаг 2. 
Расширенная матрица преобразуется к виду:
Действительно,
Однако, для шестиразрядной сетки будет получено 
.
Обратный ход.
Для шестиразрядной сетки получим 
Таким образом:
– плохо!
Пример 2*.
Решить систему (*) методом Гаусса с выбором главного элемента по столбцу на шестиразрядной десятичной ЭВМ.
Получаем:
– решение получилось точным.
Решение.
Прямой ход.
Шаг 1. В первом столбце максимальный элемент находится на диагонали, поэтому перестановка уравнений не требуется, и шаг 1 осуществляется так же, как и в предыдущем примере.
Шаг 2. Во втором столбце
,
поэтому необходимо поменять местами второе и третье уравнения. Получаем:
Тогда
Метод Гаусса-Зейделя
Метод Гаусса-Зейделя является итерационным методом.
Рассмотрим самое обычное СЛАУ:
(1)
Выполним следующие преобразования.
Умножим обе части уравнения на транспонированную матрицу 
слева (напомним, что умножение матриц некоммутативно!):
(2)
Введём следующие обозначения:
После этого будем заниматься решением следующей СЛАУ, которая эквивалентна исходной:
(3)
Такая СЛАУ называется нормальной, так как матрица C в данном случае будет симметрична относительно главной диагонали. Это свойство нормальности позволяет привести СЛАУ к следующему виду:
(4)
где 
(5)
и 
(6)
Вот эти соотношения и являются теоретической базой метода Гаусса-Зейделя. Теперь организуем итерационный процесс на основе этих соотношений.
Обозначим 
начальное приближение для решения СЛАУ вида 
.
Вычислим новое приближение по следующим формулам в соответствии с вышеописанной теоретической базой:
(7.1)
(7.2)
(7.3)
Обратите внимание, что в формировании первого соотношения участвует только первое уравнение, в формировании второго – два первых уравнения и так далее. Поэтому этот метод является достаточно экономичным. Соотношение в общем виде выглядит так:
(7.i)
А последнее вычисление имеет вид:
(7.n)
После реализации этих n соотношений у нас оказывается вычисленным очередное приближение 
. Чтобы вычислить следующее приближение 
, нужно повторить вычисления.
Существуют два критерия останова итерационного процесса метода Гаусса-Зейделя – максимальное количество итераций и заданная точность 
.
Справедливо также то, что итерационный процесс Гаусса-Зейделя для приведённой СЛАУ, эквивалентной нормальной, всегда сходится к единственному решению этой системы при любом выборе 
.
Теперь в полной мере запишем алгоритм:
ШАГ 1.
Задать 
– точность вычислений.
ШАГ 2.
Вычислить 
; 
; 
нормальной системы (3).
ШАГ 3.
Приведение (3) к виду (4)-(6).
ШАГ 4.
Осуществления итерационного процесса по формулам (7).
ШАГ 5.
Вычисление
ШАГ 6.
Если 
,
то 
, Stop
иначе переход к шагу 4.
Задача 4.2.
Решение.
Теперь приведём СЛАУ к нормальному виду:
Расставляем индексы:
Возьмём начальное приближение 
:
Ответ: 
Нормы векторов и матриц
Рассмотрим СЛАУ в матричном виде
(1)
где 
; 
; 
.
Пусть 
– точное решение (1),
– приблизительное решение (1): 
.
Погрешность: 
.
, 
, 
, т.е. являются элементами векторного пространства.
Для оценки величин векторов 
, 
, 
используется понятие нормы вектора.
Норма вектора
Говорят, что в пространстве 
задана норма, если каждому 
сопоставлено число 
(читается – «норма икс»), обладающее свойствами:
1. 
всегда,
тогда и только тогда, когда 
2. 
3. 
Наиболее распространена норма следующего вида:
(2)
Но на практике чаще всего используются следующие частные случаи:
1. 
(3)
2. 
(4)
3. 
(5)
Примечания:
1. Норма 
- обычная евклидова норма.
2. Формула для 
получена из формулы для 
с помощью предельного перехода при 
.
3. Верно следующее неравенство:
Доказательство:
, 
В то же время:
|
Приведём пример. Дан вектор 
.
Найти: 
, 
, 
.
Проверим отношения норм:
Задача 6.1.
Дан вектор в трёхмерном пространстве 
.
Найти его нормы 
.
Решение.
Дата: 2019-05-28, просмотров: 304.
