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文档简介

数值分析方法面向“四新”人才培养普通高等教育系列教材主编

李冬果李林高磊首都医科大学生物医学工程学院智能医学工程学学系第二章

数值代数基础2.1线性方程组的直接解法2.2向量与矩阵的范数2.3线性方程组的迭代解法2.4矩阵特征值计算2.5

Python程序在数值代数中的应用

目录/Contents

2.3线性方程组的迭代解法2.3.1迭代法的基本思想(2.3.1)(2.3.2)2.3.2迭代法的收敛条件事后估计事前估计对线性方程组构造迭代格式

2.3.3Jacobi迭代法据此建立迭代格式为:即为解方程组的Jacobi迭代公式Jacobi迭代法的基本思想对线性方程组

若(2.3.5)Jacobi迭代法的的矩阵表示

A=L+D+U

据此得到迭代公式为式(2.3.6)称为Jacobi迭代公式,B称为Jacobi迭代矩阵(2.3.6)

用Jacobi迭代法求解方程组解:将原方程组化为等价方程组由迭代公式得Jacobi迭代格式为其对应的Jacobi迭代矩阵为每次迭代充分利用当前最新的迭代值,即在求第k+1次迭代时的第i个分量xi(k+1),用新分量x1(k+1),x2(k+1),...,xi-1(k+1)代替旧分量x1(k),x2(k),...,xi-1(k),在整个迭代过程中只要使用一组单元存放迭代向量,这样建立起来的迭代格式称为Gauss-Seidel迭代.其迭代法格式如下:2.3.4Gauss-Seidel迭代法(2.3.9)

Gauss-Seidel迭代法的矩阵表示Gauss-Seidel迭代法的收敛性定理2.13:解线性方程组的Gauss-Seidel迭代法收敛的充分必要条件为其迭代矩阵的谱半径小于1例

用Gauss-Seidel迭代法求解方程组解

由迭代公式(2.3.9)得Gauss-Seidel迭代格式为:其对应的Gauss-Seidel迭代矩阵为例

给定线性方程组讨论采用Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法求解时的收敛性,该方程组精确解为解

将原方程组化为等价方程组(1)Jacobi迭代法的迭代格式为(2)Gauss-Seidel迭代法的迭代格式为定理2.14:线性方程组Ax=b的系数矩阵A为严格对角占优矩阵,则解此方程组的Jacobi法和Gauss-Seidel迭代法都是收敛的.证明

由于系数矩阵A为严格对角占优矩阵,所以A为非奇异矩阵,Jacobi迭代公式的迭代矩阵为利用对角占优知由定理2.11知Jacobi迭代法收敛.2.3.5超松弛迭代法(SOR方法)超松弛迭代法(SuccessiveOverRelaxationMethod)是Gauss-seidel迭代法的改进,是解大型稀疏矩阵线性方程组的有效方法。

(2.3.15)(2.3.16)将(2.3.15)代入(2.3.16)化简得超松弛迭代公式

SOR迭代法的矩阵表示例

用SOR迭代法解线

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