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文档简介

1、朱立永,北京航空航天大学 数学与系统科学学院,数值分析,Email: numerical_ Password:beihang 答疑时间:星期四下午2:305:30 答疑地点:主216,第四讲病态线性方程组求解,第二章 线性方程组的解法,In Scientific Computing Large Linear Systems Ax=b as sub-problems/ as intermediate steps,Conjugate Gradient method for symmetric systems,perturbation,perturbation,Its funny that such

2、 small perturbations in the coefficients lead to so big change in the solution!,数值算例,提问:求解Axb时,A和b的误差对x有何影响?,由实际问题建立起来的线性方程组Ax=b本身存在模型误差和观测误差,或者是由计算得到的,存在舍入误差等。总之,A,b都会有一定扰动A, b, 因此实际处理的是A+ A或b+ b ,我们需要分析A或b的扰动对解的影响。,矩阵的条件数与病态线性方程组,提问:求解Axb时,A和b的误差对x有何影响?,1:A非奇异,设精确,b有误差b,导致解x有多大误差?,2:设b精确,A有误差A,导致解

3、x有多大误差?设A非奇异,|A| |A-1|1,3:设b,A分别有误差b和A,导致解x有多大误差?设A非奇异,|A| |A-1|1,解的相对误差,A的相对误差,b的相对误差,矩阵的条件数(Condition number ),定义:对非奇异矩阵A,称乘积|A| |A-1|为矩阵A的条件数,记为 cond(A) |A| |A-1|,|A| |A-1|是我们遇到的第二个放大因子; cond(A)的具体大小与|有关,但相对大小一致; cond(A)的大小本质取决于A,与解题的方法无关; cond(A),如果A是奇异的。,常用的矩阵条件数,例:Hilbert 阵,注:现在用Matlab数学软件可以很方

4、便求矩阵的条件数!,矩阵条件数的一些性质,cond(A)1; A非奇异,k0,则cond(kA)cond(A); A非奇异对称矩阵,则cond(A)2|1/n|; A是正交矩阵,则cond(A)21; A可逆,R正交,则cond(RA)2cond(AR)2cond(A)2,病态、良态线性方程组,定义:对线性方程组Axb,若cond(A)相对很大,则称Axb是病态的线性方程组;若cond(A)相对很小,则称Axb是良态的线性方程组。,一个病态线性方程组的例子(见书上P31例5),对于严重的病态线性方程组,即使原始数据A和b都没有误差,但如果在求解过程中有舍入误差,所得到的解也会有很大的相对误差。

5、,什么样的线性方程组可能是病态的?,注:一般判断矩阵是否病态,并不计算A1,而由经验得出。 行列式很大或很小(如某些行、列近似相关); 元素间相差大数量级,且无规则; 主元消去过程中出现小主元; 特征值相差大数量级。,缓和甚至解决线性方程组病态的手段,采用高精度的算法(不是总有效); 通过行或列的平衡来降低矩阵的条件数(平衡法); 残差校正法; 通过矩阵的预条件处理来降低矩阵的条件数。,残差校正法步骤:,求解Axb,得到x的近似解x1; 校正x1,令r1bAx1,解A x1 r1; x2x1 x1 ; 令r2bAx2,解A x2 r2; x3x2 x2 ; 。 令rkbAxk,解A xk rk; Xk1xk xk ;。,预条件技术,80年代提出,纯代数观点 M 近似 A, 求解 (左预条件) M y = c 易解 相当于化学反应中寻找高效、廉价的催化剂,能极大地提高迭代方法的速度。,预条件技术(续),代数预条件技术 ILU、SPAI、SOR、多项式 几何预条件技术 某方向压缩粗化、网格均匀化、区域规则化近似 分析预条件技术 变系数常数化、Green函数稀疏近似、强化椭

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