
Сходимость метода
Теперь
докажем сходимость процесса итерации,
для этого надо доказать сходимость
.
Выясним
условия сходимости последовательности
Теорема
1. Для того чтобы последовательность
приближений
сходилась достаточно,
чтобы
все собственные значения матрицы B
были по модулю меньше единицы:
. (3)
Доказательство.
Найдем значение любого выражения
через
(4)
Отсюда
и из условия теоремы с учетом свойств
опеделителя матрицы сразу следует что
при
и
,
Откуда
.
Теорема 2.
Если
требовать, чтобы последовательность
сходилась к
при любом начальном приближении
,
то условие (3) является необходимым
Доказательство.
Пусть для всякого начального приближения
будет
.
Имеем
.
При
разность
стремиться к нулю, поэтому последний
член цепи равенства должен стремиться
к нулю, каким бы ни был вектор
.
Отсюда следует, что
,
последнее же будет лишь в том случае,
когда верно неравенство (3)
Применение теорем 1 и 2 требует знания границ собственных значений матрицы В; нахождение их часто является нелегкой задачей. Укажем более простые, но только достаточные признаки сходимости.
Теорема 3.
Для
того чтобы последовательность приближений
в методе простой итерации сходилась,
достаточно, чтобы какая-либо норма
матрицы В была меньше единицы.
Доказательство.
Если
,
то все собственные значения матрицыВ
по
модулю меньше единицы, и по теореме 1
последовательность
сходится.
Непосредственным следствием теоремы (3) и равенств определяющих кубическую и октаэдрическую норму матрицы, является
Теорема
4. Последовательность
в методе простой итерации сходится,
если для матрицы В выполняется одно из
неравенств:
Для
многих приложений важно знать, какой
является скорость сходимости
,
и
уметь оценить Погрешность
замены
точного решения
ситемы приближением
.
Теорема 5.
Если
какая-либо норма матрицы В, согласованная
с рассматриваемой нормой вектора
,
меньше единицы, то верна следующая
оценка погрешности приближения в методе
простой итерации:
. (5)
Доказательство.
Для
выше
дано выражение (4), и так как
,
то
Поэтому
(6)
и, стало быть,
.
Часто
за
принимают векторb.
В этом случае оценка (5) немного упростится;
подставляя
=b
в (6) получим
.
Метод Зейделя
Метод Зейделя применяют в двух видоизменениях. Рассмотрим сначала случай канонической формы системы для метода итерации
(1)
В
методе простой итерации следующее
приближение
находится по предыдущему
путем подстановкиxk
в
правую часть всех уравнений системы
(1). Для нас сейчас удобнее записать
результат подстановки не в векторной
форме, а в развернутом виде по составляющим:
(2)
В этой операции порядок выбора уравнений значения не имеет. Здесь, очевидно; опускаются две возможности улучшения итераций: разумный выбор порядка уравнений для подстановок и немедленный ввод в вычисления каждого из полученных исправленных значений неизвестных.
О
принципах выбора порядка уравнений
будет говориться ниже, а сейчас
предположим, что для перехода от
приближения
к
следующему —
нами
выбран какой-то порядок привлечения
уравнений для подстановок. Изменяя,
если необходимо, нумерацию уравнений
и неизвестных, можно считать, что
уравнения для подстановок берутся в
порядке роста их номеров. Для каждого
шага от приближенияk
до
k+1
порядок
привлечения уравнений может быть своим,
и должны быть выполнены свои изменения
нумерации и перестановки, что влечет
за собой свое изменение матрицы В
системы
и свободного вектора b.
Чтобы
отметить это, обозначим матрицу В
для
рассматриваемого, шага
и
свободный вектор
.
В
этих обозначениях итерация в методе
Зейделя выполняется в следующем порядке:
(3)
После
нахождения вектора
устанавливают
порядок подстановок в уравнения
значений
(i
=
1, ..., п)
и
переходят к вычислению вектора
и т.д.
Приведем
теперь пример принципа, на основании
которого можно устанавливать порядок
привлечения уравнений для подстановок
(i
=
1,...,п).
Можно
пытаться в первую очередь улучшить ту
составляющую решения, которая найдена
наименее точно, чтобы при нахождении
всех других составляющих употреблять
улучшенное ее значение. О точности
можно
было бы судить по вектору погрешности,
,
но так как вектор точного решения
неизвестен,
то
в вычислениях заменяют другим
вектором, по которому можно, хотя бы
неполно, судить о погрешности
.
Чаще всего для этой цели пользуются
вектором поправки на последнем шаге
,
где
.
Величины
поправок составляющих нумеруют в порядке
убывания их абсолютных значений, и в
том же порядке вычисляют составляющие
следующего приближения
:
сначала ту составляющую, которая отвечает
наибольшей по модулю поправке, и т.д.
Пример:
Приведем эту систему к удобному для итерации
В
качестве нулевых приближений корней
возьмем
Применяя последовательно процесс решения методом Зейделя
Результаты вычисления корней приведены в Таблице 1ниже с точностью до 4-х знаков
i |
|
|
|
0 |
1.2000 |
0.0000 |
0.0000 |
1 |
1.2000 |
1.0600 |
0.9480 |
2 |
0.9992 |
1.0054 |
0.9991 |
3 |
0.9996 |
1.0001 |
1.0001 |
4 |
1.0000 |
1.0000 |
1.0000 |
5 |
1.0000 |
1.0000 |
1.0000 |
Таблица 1
Точные
значения:
;
;