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文檔簡介
數(shù)值分析(4)NumericalAnalysisWenjianYu2第四章線性方程組的迭代解法直接解法的不足對大規(guī)模稀疏矩陣,由于“填入”等原因往往導致巨大的計算時間、空間開銷不適合某些內(nèi)存空間小(要求快速求解)、而對準確度要求不高的場合本章內(nèi)容一階定常迭代法基本理論三種經(jīng)典迭代法(Jacobi,G-S,SOR)及其收斂性非固定格式迭代法—共軛梯度法(簡介)很多概念可與第二章“非線性方程求根”作類比WenjianYu3迭代法基本概念WenjianYu4基本概念
WenjianYu5Jacobi迭代法
以3階方程組為例說明
WenjianYu6Jacobi迭代法
按分量迭代公式推導,算法簡單,易實現(xiàn)WenjianYu7迭代法的有關理論
還需補充一些矩陣有關的知識
WenjianYu8迭代法的有關理論
回憶向量WenjianYu9迭代法的收斂性
的證明,請思考
定理4.6WenjianYu10迭代法的收斂性
最大最小WenjianYu11迭代法的收斂性
WenjianYu12經(jīng)典迭代法及其收斂性
WenjianYu13Gauss-Seidel迭代法
注意計算順序WenjianYu14Gauss-Seidel迭代法算法4.3高斯-賽德爾迭代法
(稠密矩陣方式)每步迭代的計算量相當于一次矩陣與向量相乘;不需保留上一步迭代解,與Jacobi迭代法計算量一樣按從1到n的順序計算解分量.若從n到1更新解分量,則得”逆向G-S算法”;
對稱高斯-賽德爾(SGS)迭代法WenjianYu15SOR迭代法
3階方程的
計算公式
WenjianYu16SOR迭代法
WenjianYu17例子
都收斂!收斂快慢不同(pp.121/124)WenjianYu18三種迭代法的收斂條件
計算迭代矩陣?
思考:Th4.9Th4.8WenjianYu19三種迭代法的收斂條件
(”不可約”很重要)
202020200022Th4.10Th4.11怎么證明?WenjianYu20三種迭代法的收斂條件
收斂
G-S與SOR比Jacobi適用范圍大Th4.11證明hint:
迭代矩陣,反證法WenjianYu21共軛梯度法簡介WenjianYu22最速下降法構造迭代法的新思路一階定常迭代法(SOR),對大規(guī)模矩陣(n>>2)收斂慢“變分原理”:解線性方程組在n維線性空間搜索
反之亦成立WenjianYu23最速下降法
記號的變化
殘差WenjianYu24最速下降法
用殘差判據(jù)無代價
常用相對殘差WenjianYu25最速下降法
交互演示4.1
WenjianYu26共軛梯度法
保證兩步內(nèi)收斂!
改進
之處:詳見pp.132-133WenjianYu27共軛梯度法
一次矩陣向量乘法
兩次向量內(nèi)積收斂所需步數(shù)n交互演示4.2思考算法4.7:WenjianYu28共軛梯度法
算法技巧
WenjianYu29實用技術
Matlab演示opt.type=‘ict’;
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