Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Оптимизация скорости сходимости метода простой итерацииСтр 1 из 2Следующая ⇒
Лекция 15. Оптимизация скорости сходимости итерационных процессов План Возможность обеспечения сходимости метода простой итерации для произвольной матрицы Процесс симметризации системы Оптимизация скорости сходимости метода простой итерации
Рассматривается СЛАУ
, (1)
где - матрица системы, - векторы длины неизвестных и правой части соответственно. Проведем ряд эквивалентных преобразований с СЛАУ (1):
, (5)
где - матрица. По (5) построим итерационный процесс:
. (10)
Преобразуем формулу (10), раскрыв скобки в правой части и вынося за скобки :
, (15)
где - единичная матрица. Соотношение (15) отвечает итерационной формуле МПИ: (см.лекц.14), в которой матрица , а вектор . Рассмотрим случай, когда , где . Тогда (15) примет вид:
. (20)
Сходимость и скорость сходимости итерационного процесса (20) МПИ зависит от величины максимального по модулю собственного значения матрицы (см.лекц.14). Пусть , - это собственные значения матрицы , тогда собственные значения матрицы будут вычисляться по формуле:
, (25)
а собственные векторы матриц и будут одинаковыми. Проверим соотношение (25). Пусть - какая-то собственная пара матрицы . По определению собственной пары это означает, что: (30)
Рассмотрим (35)
Соотношение (35) подтверждает, что является собственным вектором матрицы , отвечающим собственному значению . Таким образом, для сходимости итерационного процесса (15), (20) необходимо и достаточно, чтобы
. (40)
Для произвольной матрицы ее собственные значения могут быть разных знаков, в этом случае , определяемый в соответствии с (40), будет больше 1, и итерационный процесс (15), (20) будет расходиться. Рассмотрим частный случай, когда все . Это соответствует симметричной и положительно определенной матрице. На первый взгляд кажется, что мы значительно сузили область рассматриваемых СЛАУ, однако это не так.
Любую СЛАУ можно свести к СЛАУ с симметричной и положительно определенной матрицей. Это можно сделать путем умноженя левой и правой частей СЛАУ (1) слева на матрицу : . (45)
Процесс (45) называется симметризацией СЛАУ. Полученная система – это СЛАУ с матрицей . Проверим, что матрица является симметричной и положительно определенной. Действительно, из того, что
вытекает симметричность . Для доказательства положительной определенности рассмотрим произведение
,
что, в силу произвольности ненулевого вектора , и говорит о положительной определенности матрицы . После симметризации все собственные значения матрицы СЛАУ положительны, а значит только теперь принципиально возможно говорить о построении сходящегося итерационного процесса (15), (20) для СЛАУ (45), эквивалентной СЛАУ (1). Замечание. Вычислительная сложность процесса симметризации СЛАУ размера , определяемая количеством операций, производимых при умножении двух матриц, равна . В силу этого, хотя потенциальная возможность приведения любой СЛАУ вида (1) к системе с симметричной и положительно определенной матрицей существует, такой процесс не всегда оказывается желательным.
|