Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Элементы теории. Рассмотрим систему линейных алгебраических уравнений:
Рассмотрим систему линейных алгебраических уравнений: . (1) Если все диагональные элементы aii ¹ 0, i = 1, 2, …, n, то систему можно представить в приведенном виде: (2) где (3) Введем обозначения: , , (4) и перепишем приведенную систему в матричной форме: . (5) Итерационный алгоритм реализуется следующим образом: (6) Если существует предел последовательности векторов , то переходя к пределу в равенстве при k ® ¥, получим , то есть является корнем приведенного матричного уравнения. Достаточные условия сходимости итераций приведены в теореме. Теорема. Если норма матрицы , то уравнение имеет единственное решение , к которому стремится последовательность итераций при любом выборе начального приближения В расчетах полагают, что . Погрешность приближенного решения уравнения на k -ом шаге оценивается неравенством: . (7) Отклонение приближения от решения по норме не будет превышать e, если: (8) Последнее неравенство позволяет оценить количество итераций, необходимых для достижения заданной точности: (9) Условие, позволяющее принять приближение в качестве решения с точностью e, можно представлять в следующей, удобной для вычислительного процесса форме: . Для оценки погрешности текущего приближения используется неравенство (8) в виде: (10) Данные неравенства обычно дают завышенную оценку числа итераций и достигнутой точности. В данных оценках необходимо использовать согласованные нормы для матриц и векторов. Будем использовать следующие нормы. Для вектора : m -норма , (11) l -норма , (12) k -норма . (13) Для матрицы : m -норма , (14) l -норма , (15) k -норма . (16)
|