- •III семестр. Ммф нгу
- •Конспект лекций1
- •2003 – 2004 Учебный год
- •Содержание
- •Лекция 1. Традиционные задачи линейной алгебры
- •Векторные и матричные нормы
- •Число обусловленности
- •Лекция 2. Прямые методы решения линейных уравнений Метод исключения Гаусса – схема единственного деления
- •Теорема об lu разложении
- •Разложение Холесского
- •Метод квадратного корня
- •Метод вращений решения системы уравнений Элементарная матрица вращения
- •–Ый шаг метода вращений
- •Решение системы с вырожденной матрицей –разложение с перестановками столбцов матрицы
- •Совместность системы с вырожденной матрицей
- •Применение –разложения с перестановками столбцов для решения совместной системы
- •Метод прогонки решения систем с трехдиагональной матрицей –разложение трехдиагональной матрицы :
- •Формулы метода прогонки для системы :
- •Асимптотическая скорость сходимости
- •Метод Зейделя (Гаусса–Зейделя, Некрасова)
- •Необходимое и достаточное условие сходимости метода Зейделя в случае симметричной матрицы с положительной главной диагональю
- •Лекция 7. Функционал ошибки
- •Метод полной релаксации
- •Метод неполной релаксации
- •Метод минимальных невязок
- •Метод простой итерации
- •Оценки сходимости мнс и ммн
- •Лекция 9. Метод Ричардсона с чебышевскими параметрами Задача оптимизации параметров
- •Полином Чебышева и решение задачи оптимизации параметров
- •Циклический метод Ричардсона: формулы и сходимость
- •Об устойчивости метода Ричардсона
- •Трехчленные формулы реализации метода Ричардсона с чебышевскими параметрами
- •Лекция 10. Многошаговые методы. Вариационная оптимизация
- •Метод сопряженных градиентов
- •Переобуславливатель
- •Положительно определенные матрицы
- •Лекция 11. Проблема собственных значений
- •Корректность задачи на собственные значения
- •Степенной метод вычисления максимального собственного значения матрицы
- •Степенной метод вычисления минимального собственного значения матрицы
- •Применение ортогонализации и степенного метода для вычисления очередного собственного значения
- •Лекция 12. Метод деления пополам (бисекций)
- •Идея метода бисекций вычисления
- •Приведение самосопряженной матрицы к трехдиагональному виду ортогональным преобразованием подобия с помощью матриц вращения
- •Якобиевы матрицы
- •О вычислении чпз
- •О вычислении собственного вектора
- •Лекция 13. Метод вращений (Якоби)
- •Выбор вращения
- •Сходимость собственных значений
- •Сходимость собственных векторов
- •Литература
Асимптотическая скорость сходимости
Сколько нужно сделать итераций, чтобы ошибка итерационного процесса
уменьшилась в раз: .
Теорема. |
Если , то . |
Док–во. |
При имеем . |
Средняя скорость за итераций: (Доказать: )
, если .
Асимптотическая скорость сходимости: .
Теорема. |
Если , то . |
Док–во. |
Из док–ва теоремы о необходимом и достаточном условии сходимости Из эквивалентности норм . Т.к. , то .
, т.е. . |
Принято считать, что из двух итерационных процессов лучше тот, у которого асимптотическая скорость сходимости больше.
Но использовать асимптотическую скорость сходимости для оценки числа итераций, необходимых для уменьшения начальной ошибки в раз, можно только в случае .
Лекция 6.
Один из способов построения итерационного метода решения системы линейных алгебраических уравнений состоит из представления матрицы в виде , переписи системы в виде и определении очередного приближения по известному приближению из решения системы .
Доказать: .
Метод Якоби
Если , то итерационный процесс
называется методом Якоби для решения системы .
Сходимость в случае диагонального преобладания по строкам
Теорема. |
Если , то метод Якоби сходится. |
Док–во. |
i–тая строка матрицы : . Из условия теоремы , т.е. выполняется достаточное условие сходимости. |
Сходимость в случае диагонального преобладания по столбцам
Теорема. |
Если , то метод Якоби сходится. |
Док–во. |
j–ый столбец матрицы : . Из условия теоремы , т.е. выполняется необходимое условие сходимости. |
Необходимое и достаточное условие сходимости метода Якоби в случае симметричной матрицы с положительной главной диагональю
Теорема. |
Если , то (т.е. метод Якоби сходится) . |
Док–во. |
1. собственные значения матрицы – вещественные: , – вещественны, т.к. . 2. 2.1. : т.к. и , то ; ; 2.2. :
|
Метод Зейделя (Гаусса–Зейделя, Некрасова)
Если матрицу системы представить в виде суммы , где
то итерационный процесс
называется методом Зейделя для решения системы .
Доказать: .
Необходимое и достаточное условие сходимости метода Зейделя в случае симметричной матрицы с положительной главной диагональю
Теорема. |
Если , то (т.е. метод Зейделя сходится) . |
Док–во. |
Необходимость: Пусть , но , т.е. ( все вещественны, , иначе , ). Зададим и оценим :
, метод не сходится, что противоречит . Достаточность. Докажем, что , т.е. метод сходится.
. если , то : 1. . 2.
Из 1.–2. . Но, более того, т.к.
то , т.е. . |