Главная

Популярная публикация

Научная публикация

Случайная публикация

Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






Метод простых итераций




Из выражения (3.10) можно получить систему линейных алгебраических уравнений относительно искомых неизвестных:

.

В частном случае стационарного итерационного метода, когда , последнее выражение преобразуется к виду

.

Иначе говоря, исходная итерационная процедура сводится к схеме метода простых итераций:

. (3.11)

Вектор , для которого , называется неподвижной точкой оператора F. Очевидно, что вектор X является решением уравнения X = F (X) тогда и только тогда, когда он является неподвижной точкой.

Оператор F является сжимающим на множестве с коэффициентом сжатия С, если имеет место

.

Теорема 3.3. Пусть оператор F определен на множестве и является сжимающим на этом множестве с коэффициентом сжатия С, причем

.

Тогда в А оператор F имеет единственную неподвижную точку и итерационный метод (3.11) сходится к при любом начальном . Имеет место оценка погрешности:

.

Доказательство этой теоремы изложено в книгах [4, 9].

Метод Ньютона

Как и ранее, выберем в окрестности решения вектор X и воспользуемся формулой Тейлора для функций :

,

где .

С учетом того, что , итерационная процедура метода Ньютона принимает форму

.

В матричной записи последнее соотношение имеет вид:

, (3.12)

где вид матрицы определен выше. Сравнение формулы (3.12) с выражением (3.10) позволяет определить итерационные параметры:

.

Соотношение (3.12) позволяет построить вычислительный итерационный алгоритм:

.

Теорема 3.4. Пусть выполнены условия:

1. Оператор F(X) определен в замкнутом шаре , дважды дифференцируем там, при этом вторая производная ограничена .

2. имеет обратный оператор, для нормы которого выполнена оценка

.

3. Для начального приближения верно неравенство

.

4. Величины M, D, S удовлетворяют условию

.

5. Для числа r верно неравенство

.

Тогда:

- в заданном шаре радиуса r уравнение F(X) = 0 имеет решение;

- в вычислительном процессе Ньютона (3.12) приближение может быть построено при любом значении n; все принадлежат шару и последовательность сходится к решению уравнения;

- для приближения верна оценка:

,

где есть наименьший корень уравнения

,

- приближение к нему, построенное при начальном приближении .

Доказательство теоремы 3.4 приведено в книге [4].

В качестве модификации метода Ньютона (3.12) может рассматриваться вариант

,

при котором матрица формируется и обращается лишь один раз для начального приближения .

Нелинейный вариант метода Якоби

Для системы нелинейных уравнений вида

итерационный процесс строится так, что из каждого уравнения системы определяется значение только одной неизвестной , а значения остальных берутся с предыдущего шага,

.

При этом определение искомой величины на очередной итерации производится с помощью какого-либо известного метода решения одного нелинейного уравнения.

Нелинейный вариант метода Зейделя

В отличие от метода Якоби при определении неизвестной на очередной итерации используются уже найденные предыдущие неизвестные:

.

Пример 3.4. Решить систему нелинейных алгебраических уравнений

Решение этой системы нелинейных уравнений с погрешностью имеет вид:

где - комплексная единица.

Воспользуемся методом Ньютона для отыскания корней уравнений этой системы.

Представим итерационный процесс Ньютона в форме:

;

Теперь на каждом итерационном шаге необходимо решать полученную систему линейных алгебраических уравнений относительно неизвестных .

В явной форме решение полученной системы имеет вид

Результаты расчетов приведены в табл. 3.4.

 

Таблица 3.4

Решение методом Ньютона системы нелинейных уравнений из примера 3.4

 

Номер итерации x(n) y(n)
     
     
  1,5 1,8
  1,35 1,791304348
  1,338446055 1,791287848
  1,338390022 1,791287848
  1,338390021 1,791287848
  1,338390021 1,791287848

  1. Интерполирование функций. Необходимое условие для системы функций ji(x).

Пусть функция y(x) известна лишь в узлах некоторой сетки , то есть задана таблично, . Требуется подобрать аналитическую функцию, которая в указанных точках совпадает с табличными значениями:

. (4.1)

Пусть функция j(x) определяется следующим образом:

, (4.2)

где - линейно независимые функции; при наличии линейно зависимых составляющих, от них можно избавиться, уменьшая тем самым число слагаемых в разложении (4.2). Очевидно, что функция j(x) определяется набором параметров , от которых зависит линейно. В противном случае говорят о нелинейной интерполяции.

Учитывая формулу (4.1), получаем

(4.3)

систему линейных алгебраических уравнений относительно неизвестных коэффициентов разложения .

Для существования единственного решения системы алгебраических уравнений (4.3) требуется, чтобы главный определитель

был отличен от нуля, то есть .






Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2024 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных