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文档简介
1、3.3 向量和矩阵的范数,方程组的误差分析,3.3.1向量和矩阵的范数的定义,为了研究线性方程组近似解的误差估计和迭代法的收敛性,我们需要对Rn(n维向量空间)中的向量或Rnxn中矩阵的“大小”引入一种度量,向量和矩阵的范数。,向量和矩阵的范数,在一维数轴上,实轴上任意一点x到原点的距离用|x|表示。而任意两点x1,x2之间距离用| x1-x2 |表示。,向量和矩阵的范数,而在二维平面上,平面上任意一点P(x,y)到原点的距离用 表示。而平面上任意两点P1(x1,y1),P2(x2,y2)的距离用 表示。 推广到n维空间,则称为向量范数。,向量范数,常见的向量范数,向量范数性质,向量范数性质,
2、向量范数性质,向量范数性质,等价性质:,向量的收敛性,矩阵范数,相容范数,算子范数,算子范数(证略),算子范数,常见的矩阵范数,常见的矩阵范数,对称矩阵范数,例题,3.3.2 矩阵的谱半径和矩阵序列收敛性,例题,谱半径和矩阵序列的收敛性,矩阵序列的收敛性,3.3.3 病态方程组与矩阵的条件数,病态方程组与扰动方程组的误差分析,病态方程组与扰动方程组的误差分析,病态方程组,扰动方程 由于计算机字长限制,在解AX=b时,舍入误差是不可避免的。因此我们只能得出方程的近似解 。 是方程组(A+A)x=b+ b (1),称方程(1)为方程Ax=b的扰动方程。其中A, b为由舍入误差所产生的扰动矩阵和扰动
3、向量。当A, b的微小扰动,解得(1)的解与Ax=b的解x的相对误差不大称为良态方程,否则为病态方程。,在没有舍入误差的解。,扰动方程组的误差界,3.3.4 矩阵的条件数,矩阵的条件数的性质,相对误差的事后估计,定理3.3.6,例题,例题,3.4 解线性方程组的迭代法,3.4.1 解线性方程组迭代法概述,解线性方程组迭代法概述,review,解线性方程组迭代法概述,解线性方程组迭代法概述,迭代法的收敛条件,迭代法的收敛条件,3.4.2 Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法,Jacobi迭代法,Jacobi迭代法,例题1,例题,例题2,例题,Jacobi迭代法的矩阵形式,Jacobi迭代法的算法,Gauss-Seidel迭代法,Gauss-Seidel迭代法,例题3,例题4,Gauss-Seidel迭代法的算法,3.4.3 线性方程组迭代法收敛条件,迭代法的收敛条件,迭代法的收敛条件,迭代法的误差估计,收敛的判别条件,收敛的判别条件,收敛的判别条件,收敛的判别条件,
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