Практическое занятие № 7

РЕШЕНИЕ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ

УРАВНЕНИЙ

К решению систем линейных уравнений сводятся многочисленные практические задачи. Можно с полным основанием утверждать, что решение линейных систем является одной из самых распространённых и важных задач вычислительной математики.

Запишем систему из n уравнений с n неизвестными:

(1)

здесь и ( ) – числовые коэффициенты, – неизвестные.

Методы решения систем линейных уравнений делятся на две группы – прямые и итерационные. Прямые методы используют конечные соотношения (формулы) для вычисления неизвестных. Они дают решение после выполнения заранее известного числа операций. Итерационные методы – это методы последовательных приближений. В них необходимо задать некоторое приближённое решение – начальное приближение. После этого с помощью некоторого алгоритма проводится один цикл вычислений, называемых итерацией. В результате итерации находят новое приближение. Итерации проводятся до получения решения с требуемой точностью. Одним из самых распространенных итерационных методов является метод Гаусса-Зейделя.

Метод Гауcса–Зейделя

Достаточным условием сходимости метода Гаусса-Зейделя является

при i=1, 2,…, n.

Следующая последовательность шагов представляет метод Гаусса-Зейделя.

Шаг 1. Проверить выполнение условия  0,  0, …,  0. Если оно не выполняется, переставить уравнения так, чтобы оно выполнялось.

Шаг 2. Выразить j-ю переменную из j-го уравнения для каждого j=1,…,n . Получим

…………………………………………

(2)

…………………………………………

Шаг 3. Выбрать произвольным образом начальное приближение .

Шаг 4. Подставить в правую часть системы (2), тогда в левой её части получится первое приближение

…………………………………………

Шаг 5. Вычислить =max| |, 1jn.

Шаг 6. Если меньше заданной точности, то - приближенное решение, в противном случае подставить в правую часть системы (2), тогда в левой части получим второе приближение . Снова вычислить =max| | и поступать таким образом до тех пор, пока станет меньше заданной точности.