Численные методы решение системы линейных дифференциальных уравнений

Численные методы решение системы линейных дифференциальных уравнений

Системой дифференциальных уравнений называется система вида

где x — независимый аргумент,

yi — зависимая функция, ,

Функции yi(x), при подстановке которой система уравнений обращается в тождество, называется решением системой дифференциальных уравнений.

Численные методы решения систем дифференциальных уравнений.

Модифицированный метод Эйлера.

Метод Рунге-Кутта четвертого порядка.

Дифференциальным уравнением второго порядка называется уравнение вида

F(x,y,у’,y»)=0(1)
y»=f(x,y,y’).(2)

Функция y(x), при подстановке которой уравнение обращается в тождество, называется решением дифференциального уравнения.

Численно ищется частное решение уравнения (2), которое удовлетворяет заданным начальным условиям, то есть решается задача Коши.

Для численного решения дифференциальное уравнение второго порядка преобразуется в систему двух дифференциальных уравнений первого порядка и приводится к машинному виду (3). Для этого вводится новая неизвестная функция , слева в каждом уравнении системы оставляют только первые производные неизвестных функций, а в правых частях производных быть не должно

.(3)

Функция f2(x, y1, y) в систему (3) введена формально для того, чтобы методы, которые будут показаны ниже, могли быть использованы для решения произвольной системы дифференциальных уравнений первого порядка. Рассмотрим несколько численных методов решения системы (3). Расчетные зависимости для i+1 шага интегрирования имеют следующий вид. Для решения системы из n уравнений расчетные формулы приведены выше. Для решения системы из двух уравнений расчетные формулы удобно записать без двойных индексов в следующем виде:

Метод Рунге-Кутта четвертого порядка.

где h — шаг интегрирования. Начальные условия при численном интегрировании учитываются на нулевом шаге: i=0, x=x0, y1=y10, y=y0.

Контрольное задание по зачетной работе.

Колебания с одной степенью свободы

Цель. Изучение численных методов решения дифференциальных уравнений второго порядка и систем дифференциальных уравнений первого порядка.

Задание. Численно и аналитически найти:

  1. закон движения материальной точки на пружинке х(t),
  2. закон изменения силы тока I(t) в колебательном контуре (RLC — цепи) для заданных в табл.1,2 режимов. Построить графики искомых функций.

Свободные незатухающие колебания

Затухающее колебательное движение

Предельное апериодическое движение

Вынужденное колебание без сопротивления

Вынужденное колебание без сопротивления, явление резонанса

Вынужденное колебание с линейным сопротивлением

Вынужденное колебание с линейным сопротивлением, явление резонанса

Численное решение математических моделей объектов заданных системами дифференциальных уравнений

Введение:

При математическом моделировании ряда технических устройств используются системы дифференциальных нелинейных уравнений. Такие модели используются не только в технике, они находят применение в экономике, химии, биологии, медицине, управлении.

Исследование функционирования таких устройств требуют решения указанных систем уравнений. Поскольку основная часть таких уравнений являются нелинейными и нестационарными, часто невозможно получить их аналитическое решение.

Возникает необходимость использовать численные методы, наиболее известным из которых является метод Рунге — Кутты [1]. Что касается Python, то в публикациях по численным методам, например [2,3], данных по применение Рунге — Кутты крайне мало, а по его модификации — методу Рунге-Кутта-Фельберга вообще нет.

В настоящее время, благодаря простому интерфейсу, наибольшее распространение в Python имеет функцию odeint из модуля scipy.integrate. Вторая функция ode из этого модуля реализует несколько методов, в том числе и упомянутый пятиранговый метод Рунге-Кутта-Фельберга, но, вследствие универсальности, имеет ограниченное быстродействие.

Целью настоящей публикации является сравнительный анализ перечисленных средств численного решения систем дифференциальных уравнений с модифицированным автором под Python методом Рунге-Кутта-Фельберга. В публикации так же приведены решения по краевым задачам для систем дифференциальных уравнений (СДУ).

Краткие теоретические и фактические данные по рассматриваемым методам и программным средствам для численного решения СДУ

Для одного дифференциального уравнения n – го порядка, задача Коши состоит в нахождении функции, удовлетворяющей равенству:

и начальным условиям

Перед решением эта задача должна быть переписана в виде следующей СДУ

(1)

с начальными условиями

Модуль имеет две функции ode() и odeint(), предназначенные для решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) первого порядка с начальными условиями в одной точке (задача Коши). Функция ode() более универсальная, а функция odeint() (ODE integrator) имеет более простой интерфейс и хорошо решает большинство задач.

Функция odeint() имеет три обязательных аргумента и много опций. Она имеет следующий формат odeint(func, y0, t[,args=(), . ]) Аргумент func – это имя Python функции двух переменных, первой из которых является список y=[y1,y2. yn], а второй – имя независимой переменной.

Функция func должна возвращать список из n значений функций при заданном значении независимого аргумента t. Фактически функция func(y,t) реализует вычисление правых частей системы (1).

Второй аргумент y0 функции odeint() является массивом (или списком) начальных значений при t=t0.

Третий аргумент является массивом моментов времени, в которые вы хотите получить решение задачи. При этом первый элемент этого массива рассматривается как t0.

Функция odeint() возвращает массив размера len(t) x len(y0). Функция odeint() имеет много опций, управляющих ее работой. Опции rtol (относительная погрешность) и atol (абсолютная погрешность) определяют погрешность вычислений ei для каждого значения yi по формуле

Они могут быть векторами или скалярами. По умолчанию

Вторая функция модуля scipy.integrate, которая предназначена для решения дифференциальных уравнений и систем, называется ode(). Она создает объект ОДУ (тип scipy.integrate._ode.ode). Имея ссылку на такой объект, для решения дифференциальных уравнений следует использовать его методы. Аналогично функции odeint(), функция ode(func) предполагает приведение задачи к системе дифференциальных уравнений вида (1) и использовании ее функции правых частей.

Отличие только в том, что функция правых частей func(t,y) первым аргументом принимает независимую переменную, а вторым – список значений искомых функций. Например, следующая последовательность инструкций создает объект ODE, представляющий задачу Коши.

При построении численных алгоритмов будем считать, что решение этой дифференциальной задачи существует, оно единственно и обладает необходимыми свойствами гладкости.

При численном решении задачи Коши

(2)

(3)

по известному решению в точке t =0 необходимо найти из уравнения (3) решение при других t. При численном решении задачи (2),(3) будем использовать равномерную, для простоты, сетку по переменной t с шагом т > 0.

Приближенное решение задачи (2), (3) в точке обозначим . Метод сходится в точке если при . Метод имеет р-й порядок точности, если , р > 0 при . Простейшая разностная схема для приближенного решения задачи (2),(3) есть

(4)

При имеем явный метод и в этом случае разностная схема аппроксимирует уравнение (2) с первым порядком. Симметричная схема в (4) имеет второй порядок аппроксимации. Эта схема относится к классу неявных — для определения приближенного решения на новом слое необходимо решать нелинейную задачу.

Явные схемы второго и более высокого порядка аппроксимации удобно строить, ориентируясь на метод предиктор-корректор. На этапе предиктора (предсказания) используется явная схема

(5)

а на этапе корректора (уточнения) — схема

В одношаговых методах Рунге—Кутта идеи предиктора-корректора реализуются наиболее полно. Этот метод записывается в общем виде:

(6),

Формула (6) основана на s вычислениях функции f и называется s-стадийной. Если при имеем явный метод Рунге—Кутта. Если при j>1 и то определяется неявно из уравнения:

(7)

О таком методе Рунге—Кутта говорят как о диагонально-неявном. Параметры определяют вариант метода Рунге—Кутта. Используется следующее представление метода (таблица Бутчера)

Одним из наиболее распространенных является явный метод Рунге—Кутта четвертого порядка

(8)

Метод Рунге—Кутта— Фельберга

Привожу значение расчётных коэффициентов метода

(9)

С учётом(9) общее решение имеет вид:

(10)

Это решение обеспечивает пятый порядок точности, остаётся его адаптировать к Python.

Вычислительный эксперимент по определению абсолютной погрешности численного решения нелинейного дифференциального уравнения с использованием обеих функций def odein(),def oden() модуля scipy.integrate и адаптированного к Python методов Рунге—Кутта и Рунге—Кутта— Фельберга

Адаптированные к Python методы Рунге—Кутта и Рунге—Кутта— Фельберга имеют меньшую абсолютную, чем решение с применением функции odeint, но большую, чем с использованием функции edu. Необходимо провести исследование быстродействия.

Численный эксперимент по сравнению быстродействия численного решения СДУ при использовании функции ode с атрибутом dopri5 (метод Рунге – Кутты 5 порядка) и с использованием адаптированного к Python метода Рунге—Кутта— Фельберга

Сравнительный анализ проведём на примере модельной задачи, приведенной в [2]. Чтобы не повторять источник, приведу постановку и решение модельной задачи из [2].

Решим задачу Коши, описывающую движение тела, брошенного с начальной скоростью v0 под углом α к горизонту в предположении, что сопротивление воздуха пропорционально квадрату скорости. В векторной форме уравнение движения имеет вид

где – радиус вектор движущегося тела, – вектор скорости тела, – коэффициент сопротивления, вектор силы веса тела массы m, g – ускорение свободного падения.

Особенность этой задачи состоит в том, что движение заканчивается в заранее неизвестный момент времени, когда тело падает на землю. Если обозначить , то в координатной форме мы имеем систему уравнений:

К системе следует добавить начальные условия: (h начальная высота), . Положим . Тогда соответствующая система ОДУ 1 – го порядка примет вид:

Для модельной задачи положим . Опуская довольно обширное описание программы, приведу только листинг из комментариев к которому, думаю, будет ясен принцип её работы. В программу добавлен отсчёт времени работы для сравнительного анализа.

Flight time = 1.2316 Distance = 5.9829 Height =1.8542
Flight time = 1.1016 Distance = 4.3830 Height =1.5088
Flight time = 1.0197 Distance = 3.5265 Height =1.2912
Flight time = 0.9068 Distance = 2.5842 Height =1.0240
Время на модельную задачу: 0.454787

Для реализации средствами Python численного решения СДУ без использования специальных модулей, мною была предложена и исследована следующая функция:

def increment(f, t, y, tau
k1=tau*f(t,y)
k2=tau*f(t+(1/4)*tau,y+(1/4)*k1)
k3 =tau *f(t+(3/8)*tau,y+(3/32)*k1+(9/32)*k2)
k4=tau*f(t+(12/13)*tau,y+(1932/2197)*k1-(7200/2197)*k2+(7296/2197)*k3)
k5=tau*f(t+tau,y+(439/216)*k1-8*k2+(3680/513)*k3 -(845/4104)*k4)
k6=tau*f(t+(1/2)*tau,y-(8/27)*k1+2*k2-(3544/2565)*k3 +(1859/4104)*k4-(11/40)*k5)
return (16/135)*k1+(6656/12825)*k3+(28561/56430)*k4-(9/50)*k5+(2/55)*k6

Функция increment(f, t, y, tau) обеспечивает пятый порядок численного метода решения. Остальные особенности программы можно посмотреть в следующем листинге:

Время на модельную задачу: 0.259927

Предложенная программная реализация модельной задачи без использования специальных модулей имеет почти в двое большее быстродействие, чем с функцией ode, однако нельзя забывать, что ode имеет более высокую точность численного решения и возможности выбора метода решения.

Решение краевой задачи с поточно разделёнными краевыми условиями

Приведем пример некоторой конкретной краевой задачи с поточно разделенными краевыми условиями:

(11)

Для решения задачи (11) используем следующий алгоритм:

1. Решаем первые три неоднородные уравнения системы (11) с начальными условиями

Введем обозначение для решения задачи Коши:

2. Решаем первые три однородные уравнения системы (11) с начальными условиями

Введем обозначение для решения задачи Коши:

3. Решаем первые три однородные уравнения системы (11) с начальными условиями

Введем обозначение для решения задачи Коши:

4. Общее решение краевой задачи (11) при помощи решений задач Коши записывается в виде линейной комбинации решений:

где p2, p3 — некоторые неизвестные параметры.

5. Для определения параметров p2, p3, используем краевые условия последних двух уравнений (11), то есть условия при x = b. Подставляя, получим систему линейных уравнений относительно неизвестных p2, p3:
(12)
Решая (12), получим соотношения для p2, p3.

По приведенному алгоритму с применением метода Рунге—Кутта—Фельберга получим следующую программу:

y0[0]= 0.0
y1[0]= 1.0
y2[0]= 0.7156448588231397
y3[0]= 1.324566562303714
y0[N-1]= 0.9900000000000007
y1[N-1]= 0.1747719838716767
y2[N-1]= 0.8
y3[N-1]= 0.5000000000000001
Время на модельную задачу: 0.070878

Вывод

Разработанная мною программа отличается от приведенной в [3] меньшей погрешностью, что подтверждает приведенный в начале статьи сравнительный анализ функции odeint с реализованным на Python метода Рунге—Кутта—Фельберга.

3. Н.М. Полякова, Е.В. Ширяева Python 3. Создание графического интерфейса пользователя (на примере решения методом пристрелки краевой задачи для линейных обыкновенных дифференциальных уравнений). Ростов-на-Дону 2017.

Численные методы решения СЛАУ

Постановка задачи

Прикладные задачи, характерные для проектирования современных объектов новой техники, часто сводятся к многомерным в общем случае нелинейным уравнениям, которые решаются методом линеаризации, т.е. сведением нелинейных уравнений к линейным. В общем случае система [math]n[/math] уравнений с [math]n[/math] неизвестными записывается в виде

где [math]f_1,f_2,\ldots,f_n[/math] — функции [math]n[/math] переменных, нелинейные или линейные ( [math]x_i[/math] в функции [math]f_i[/math] входят в первых или частично в нулевых степенях). Здесь рассматривается частный случай задачи (1.1) — линейная неоднородная задача для систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ), которая сокращенно записывается в виде

где [math]A=(a_\in \mathbb^[/math] — действительная матрица размера [math](n\times n),

i,\,j[/math] — переменные, соответствующие номерам строк и столбцов (целые числа); [math]b=(b_1,\ldots,b_n)^T\in \mathbb^n[/math] — вектор-столбец размера [math](n\times1),

x=(x_1,\ldots,x_n)^T\in \mathbb^n[/math] — вектор-столбец неизвестных, [math]\mathbb^n[/math] — n-мерное евклидово пространство, верхний индекс [math]T[/math] здесь и далее обозначает операцию транспонирования. Требуется найти решение [math]x_<\ast>= (x_<\ast1>,\ldots, x_<\ast n>)^T\in \mathbb^n[/math] системы (1.2), подстановка которого в (1.2) приводит к верному равенству [math]Ax_<\ast>=b[/math] .

1. Из линейной алгебры известно, что решение задачи (1.2) существует и единственно, если детерминант матрицы [math]A[/math] отличен от нуля, т.е. [math]\det A \equiv |A|\ne0[/math] ( [math]A[/math] — невырожденная матрица, называемая также неособенной).

2. Поставленная задача часто именуется первой задачей линейной алгебры. Подчеркнем, что в ней входными (исходными) данными являются матрица [math]A[/math] и вектор [math]b[/math] , а выходными — вектор [math]x[/math] .

3. Задача (1.2) имеет следующие особенности:

а) задача линейная (все переменные [math]x_[/math] , входящие в систему, имеют степени не выше первой) и неоднородная [math](b\ne0)[/math] ;

б) количество уравнений равно количеству неизвестных (система замкнута);

в) количество уравнений для некоторых практических задач велико: k\cdot10^3

г) при больших [math]n[/math] использовать формулу [math]x=A^<-1>b[/math] не рекомендуется в силу трудностей нахождения обратной матрицы.

4. Важнейшим признаком любой математической задачи, который надо в первую очередь принимать во внимание при ее анализе и выборе метода решения, является ее линейность или нелинейность. Это связано с тем, что нелинейные задачи с вычислительной точки зрения являются наиболее трудными. Так, нелинейная задача (1.1) является достаточно сложной при числе уравнений [math]n[/math] , пропорциональном [math]10^2[/math] , а линейная задача — при [math]n[/math] , пропорциональном [math]10^6[/math] .

Число обусловленности

Характер задачи и точность получаемого решения в большой степени зависят от ее обусловленности, являющейся важнейшим математическим понятием, влияющим на выбор метода ее решения. Поясним это понятие на примере двумерной задачи: [math]\begina_<11>x_1+ a_<12>x_2=b_1,\\ a_<21>x_1+ a_<22>x_2=b_2.\end[/math] . Точным решением этой задачи является вектор [math]x_<\ast>= (x_<\ast1>, x_<\ast2>)^T[/math] , компоненты которого определяются координатами точки пересечения двух прямых, соответствующих уравнениям [math]a_<11>x_1+ a_<12>x_2=b_1,[/math] [math]a_<21>x_1+ a_<22>x_2=b_2[/math] (рис. 1.1,а).

На рис. 1.1,б применительно к трем наборам входных данных, заданных с некоторыми погрешностями и соответствующих различным системам линейных уравнений, иллюстрируется характер обусловленности системы. Если [math]\det A[/math] существенно отличен от нуля, то точка пересечения пунктирных прямых, смещенных относительно сплошных прямых из-за погрешностей задания [math]A[/math] и [math]b[/math] , сдвигается несильно. Это свидетельствует о хорошей обусловленности системы. При [math]\det A\approx0[/math] небольшие погрешности в коэффициентах могут привести к большим погрешностям в решении (плохо обусловленная задача), поскольку прямые близки к параллельным. При [math]\det A=0[/math] прямые параллельны или они совпадают, и тогда решение задачи не существует или оно не единственно.

Более строго обусловленность задачи характеризуется числом обусловленности [math]\nu(A)= \|A\|\cdot \|A^<-1>\|[/math] , где [math]\|A\|[/math] — норма матрицы [math]A[/math] , а [math]\|A^<-1>\|[/math] — норма обратной матрицы. Чем больше это число, тем хуже обусловленность системы (при [math]\nu(A)\approx 10^3\div 10^4[/math] система линейных алгебраических уравнений плохо обусловлена). В качестве нормы матрицы может быть принято число, являющееся максимальным из сумм (по модулю) элементов всех строк этой матрицы. Подчеркнем, что реализация хорошей или плохой обусловленности в корректной и некорректной задачах напрямую связана с вытекающей отсюда численной устойчивостью или неустойчивостью. При этом для решения некорректных задач обычно применяются специальные методы или математические преобразования этих задач к корректным.

В численном анализе используются два класса численных методов решения систем линейных алгебраических уравнений:

1. Прямые методы , позволяющие найти решение за определенное число операций. К прямым методам относятся: метод Гаусса и его модификации (в том числе метод прогонки), метод [math]LU[/math] — разложения и др.

2. Итерационные методы , основанные на использовании повторяющегося (циклического) процесса и позволяющие получить решение в результате последовательных приближений. Операции, входящие в повторяющийся процесс, составляют итерацию. К итерационным методам относятся: метод простых итераций, метод Зейделя и др.

Численные схемы реализации метода Гаусса

Рассмотрим частный случай решения СЛАУ — задачу нахождения решения системы линейных алгебраических уравнений

b=\beginb_1\\\vdots\\b_n\end[/math] столбцы размеров [math]n\times 1[/math] . Это означает, что число уравнений совпадает с числом неизвестных, т.е. [math]m=n[/math] . Предполагается, что выполняется условие [math]\det\equiv|A|\ne0[/math] . Тогда по теореме 5.1 решение системы (10.1) существует и единственно.

Согласно изложенному ранее, метод Гаусса содержит две совокупности операций, которые условно названы прямым ходом и обратным ходом.

Прямой ход состоит в исключении элементов, расположенных ниже элементов, соответствующих главной диагонали матрицы [math]A[/math] . При этом матрица [math]A[/math] с помощью элементарных преобразований преобразуется к верхней треугольной, а расширенная матрица [math](A\mid b)[/math] — к трапециевидной:

Заметим, что в отличие от общего подхода здесь не требуется приводить расширенную матрицу к упрощенному виду. Считается, что для реализации эффективных численных процедур достаточно свести проблему к решению системы с треугольной матрицей коэффициентов.

Обратный ход состоит в решении системы [math]\widetildex= \widetilde[/math] .

Алгоритм численного метода Гаусса

а) Положить номер шага [math]k=1[/math] . Переобозначить все элементы расширенной матрицы [math](A\mid b)[/math] через [math]a_^<(0)>,[/math] [math]i=1,\ldots,n;[/math] [math]j=1,\ldots,n+1[/math] ;

б) Выбрать ведущий элемент одним из двух способов.

Первый способ (схема единственного деления). Выбрать в качестве ведущего элемента [math]a_^<(k-1)>\ne0[/math] .

Второй способ (схема с выбором ведущего элемента). На k-м шаге сначала переставить [math](n-k+1)[/math] оставшихся уравнений так, чтобы наибольший по модулю коэффициент при переменной [math]x_k[/math] попал на главную диагональ, а затем выбрать в качестве ведущего элемента [math]a_^<(k-1)>[/math] .

в) каждый элемент строки, в которой находится ведущий элемент, поделить на него:

г) элементы строк, находящихся ниже строки с ведущим элементом, подсчитать по правилу прямоугольника, схематически показанного на рис. 10.1 (исключить элементы, стоящие ниже ведущего элемента).

Поясним алгоритм исключения на рис. 10.1. Пусть рассчитывается значение [math]a_^<(k)>[/math] на k-м шаге. Следует соединить элемент [math]a_^<(k-1)>[/math] с ведущим элементом [math]a_^<(k-1)>[/math] . Получена одна из диагоналей прямоугольника. Вторую диагональ образует соединение элементов [math]a_^<(k-1)>[/math] и [math]a_^<(k-1)>[/math] . Для нахождения значения [math]a_^<(k)>[/math] из его текущего значения [math]a_^<(k-1)>[/math] вычитается произведение элементов [math]a_^<(k-1)>[/math] и [math]a_^<(k-1)>[/math] , деленное на ведущий элемент;

д) если [math]k\ne n[/math] , то перейти к пункту «б», где вместо [math]k[/math] положить [math]k+1[/math] .

Если [math]k=n[/math] , завершить прямой ход. Получена расширенная трапециевидная матрица из элементов [math]a_^<(n)>[/math] , соответствующая [math]\bigl(\widetilde\mid \widetilde\bigr)[/math] .

1. Схема единственного деления имеет ограничение, связанное с тем, что ведущие элементы должны быть отличны от нуля. Одновременно желательно, чтобы они не были малыми по модулю, поскольку тогда погрешности при соответствующем делении будут большими. С этой точки зрения схема с выбором ведущего элемента является более предпочтительной.

2. По окончании прямого хода может быть вычислен определитель матрицы [math]A[/math] путем перемножения ведущих элементов.

3. В расчетных формулах все элементы расширенной матрицы обозначаются одним символом [math]a[/math] , так как они преобразуются по единым правилам.

4. Понятие нормы квадратной невырожденной матрицы позволяет исследовать влияние малых изменений правой части и элементов матрицы на решение систем линейных уравнений. Положительное число [math]A=\|A\|\cdot\|A^<-1>\|[/math] называется числом обусловленности матрицы . Существует и более общее определение числа обусловленности, применимое к вырожденным матрицам: [math]\operatornameA= \sup_\frac<\|Ax\|><\|x\|>: \inf_\frac<\|Ay\|><\|y\|>[/math] . Чем больше число обусловленности, тем сильнее ошибка в исходных данных сказывается на решении линейной системы. Если число [math]\operatornameA[/math] велико, система считается плохо обусловленной, т.е. решение системы может существенно изменяться даже при малых изменениях элементов матрицы [math]A[/math] и столбца свободных членов [math]b[/math] .

Пример 10.3. Найти число обусловленности матрицы системы [math]\beginx_1+10x_2=b_1,\\ 100x_1+1001x_2=1101. \end[/math] Решить систему при [math]b_1=11[/math] и [math]b_1=11,\!01[/math] , сравнить близость полученных решений.

По формуле (4.2) для матрицы [math]A=\begin 1&10\\ 100&1001 \end[/math] получаем [math]A^<-1>=\begin 1001&-10\\ -1000&1 \end[/math] . Тогда

В результате [math]\operatornameA= \|A\|\cdot\|A^<-1>\|=1101\cdot1011= 1’113’111[/math] . Очевидно, число обусловленности матрицы системы достаточно велико, поэтому система является плохо обусловленной.

При [math]b_1=11[/math] система имеет единственное решение [math]x_1=1,

x_2=1[/math] , а при [math]b_1=11,\!01[/math] , единственное решение [math]x_1=11,\!01,

x_2=0[/math] . Несмотря на малое различие в исходных данных: [math]\Delta b_1=|11-11,\!01|=0,\!01[/math] , полученные решения отличаются существенно: [math]\Delta x=\left\| \begin1\\1 \end— \begin 11,\!01\\0 \end \right\|_1=10,\!01[/math] , т.е. погрешность [math]\Delta x[/math] решения в 1001 раз больше погрешности [math]\Delta b_1[/math] правой части системы.

Таким образом, решение плохо обусловленной системы может существенно изменяться даже при малых изменениях исходных данных.

Пример 10.4. Решить систему линейных алгебраических уравнений методом Гаусса (схема единственного деления)

1. Прямой ход. Запишем расширенную матрицу и реализуем прямой ход с помощью описанных преобразований:

Согласно пункту 2 замечаний 10.2 определитель матрицы системы равен произведению ведущих элементов: [math]\det=2\cdot\frac<1><2>\cdot26=26[/math] .

Решая эту систему, начиная с последнего уравнения, находим: [math]x_3=3,

Пример 10.5. Методом Гаусса с выбором ведущего элемента по столбцам решить систему:

1. Прямой ход. Реализуем поиск ведущего элемента по правилу: на k-м шаге переставляются [math](n-k+1)[/math] оставшихся уравнений так, чтобы наибольший по модулю коэффициент при [math]x_k[/math] попал на главную диагональ:

Согласно пункту 2 замечаний 10.2 определитель матрицы системы равен произведению ведущих элементов:

Решая ее, последовательно получаем: [math]x_3=1,

Пример 10.6. Решить систему уравнений методом Гаусса единственного деления

В результате получено решение: [math]x_<\ast>= \begin 1&-1&0&1\end^T[/math] .

Метод прогонки для решения СЛАУ

Метод применяется в случае, когда матрица [math]A[/math] — трехдиагональная. Сформулируем общую постановку задачи.

Дана система линейных алгебраических уравнений с трехдиагональной матрицей [math]A[/math] . Развернутая запись этой системы имеет вид

которому соответствует расширенная матрица

Здесь первое и последнее уравнения, содержащие по два слагаемых, знак минус (–) при коэффициенте [math]\beta_i[/math] взят для более удобного представления расчетных формул метода.

Если к (10.2) применить алгоритм прямого хода метода Гаусса, то вместо исходной расширенной матрицы получится трапециевидная:

Учитывая, что последний столбец в этой матрице соответствует правой части, и переходя к системе, включающей неизвестные, получаем рекуррентную формулу:

Соотношение (10.3) есть формула для обратного хода, а формулы для коэффициентов [math]P_i,\,Q_i[/math] которые называются прогоночными , определяются из (10.2), (10.3). Запишем (10.3) для индекса [math]i-1\colon[/math] [math]x_=P_x_i+Q_[/math] и подставим в (10.2). Получим

Приводя эту формулу к виду (10.3) и сравнивая, получаем рекуррентные соотношения для [math]P_i,\,Q_i\colon[/math]

Определение прогоночных коэффициентов по формулам (10.4) соответствует прямому ходу метода прогонки.

Обратный ход метода прогонки начинается с вычисления [math]x_n[/math] . Для этого используется последнее уравнение, коэффициенты которого определены в прямом ходе, и последнее уравнение исходной системы:

Тогда определяется [math]x_n:[/math]

Остальные значения неизвестных находятся по рекуррентной формуле (10.3).

Алгоритм решения систем уравнений методом прогонки

Q_1=-\frac<\delta_1><\beta_1>[/math] (в (10.4) подставить [math]\alpha_1=0[/math] ).

2. Вычислить прогоночные коэффициенты: [math]P_2,Q_2;\,P_3,Q_3;\,\ldots;\,P_Q_[/math] по формулам (10.4).

2. Значения [math]x_,x_,\ldots,x_1[/math] определить по формуле (10.3):

1. Аналогичный подход используется для решения систем линейных алгебраических уравнений с пятидиагональными матрицами.

2. Алгоритм метода прогонки называется корректным, если для всех [math]i=1,\ldots,n,

\beta_i-\alpha_iP_\ne0[/math] , и устойчивым, если [math]|P_i| .

3. Достаточным условием корректности и устойчивости прогонки является условие преобладания диагональных элементов в матрице [math]A[/math] , в которой [math]\alpha_i\ne0[/math] и [math]\gamma_i\ne0[/math] [math](i=2,3,\ldots,n-1)\colon[/math]

и в (10.6) имеет место строгое неравенство хотя бы при одном [math]i[/math] .

4. Алгоритм метода прогонки является экономичным и требует для своей реализации количество операций, пропорциональное [math]n[/math] .

Пример 10.7. Дана система линейных алгебраических уравнений с трехдиагональной матрицей [math]A

\gamma_4=0)[/math] . Решить эту систему методом прогонки.

Данная система удовлетворяет условию преобладания диагональных элементов (10.3): в первом уравнении 3″>[math]5>3[/math] , во втором уравнении 3+1″>[math]6>3+1[/math] ; в третьем уравнении 1+2″>[math]4>1+2[/math] , в четвертом уравнении 1″>[math]3>1[/math] . Далее выполняем прямой и обратный ход, учитывая, что расширенная матрица имеет вид

1. Прямой ход. Вычислим прогоночные коэффициенты:

Подчеркнем, что [math]\beta_1=-5;

\beta_4=3[/math] , так как в (10.2) во втором слагаемом взят знак «минус»:

Подстановкой решения [math]x_<\ast>=\begin 1&1&1&1 \end^T[/math] в исходную систему убеждаемся, что задача решена верно. Для данного примера [math]\beta_i-\alpha_iP_\ne0,

i=1,2,3,4;[/math] [math]|P_i| , т.е. метод прогонки оказался корректным и устойчивым (см. пункт 3 замечаний 10.3).

Для наглядности представления информации исходные данные и результаты расчетов поместим в табл. 10.1, где в первых четырех колонках содержатся исходные данные, а в последних трех — полученные результаты.

Пример 10.8. Дана система линейных алгебраических уравнений с трехдиагональной матрицей [math]A[/math] , решить систему методом прогонки:

Результаты расчетов в прямом и обратном ходе занесены в табл. 10.2.

В результате получено решение: [math]x_<\ast>=\begin 1&2&3&4 \end^T[/math] . Заметим, что условие преобладания диагональных элементов в данном примере не выполнено, но алгоритм метода прогонки позволил получить точное решение. При этом обратим внимание на небольшой порядок системы и отсутствие погрешностей вычислений.

Пример 10.9. Решить методом прогонки систему уравнений

Расширенная матрица системы имеет вид [math]\begin2&1&0&0\!\!&\vline\!\!&4\\ 2&3&-1&-1\!\!&\vline\!\!&9\\ 0&1&-1&3\!\!&\vline\!\!&12\\ 0&0&1&-1\!\!&\vline\!\!&-4 \end[/math] .

1. Прямой ход. Вычислим прогоночные коэффициенты:

Получено решение системы: [math]x_<\ast>=\begin 1&2&-1&3 \end^T[/math] . Результаты расчетов приведены в табл. 10.3

Метод LU-разложения для решения СЛАУ

Рассмотрим ещё один метод решения задачи (10.1). Метод опирается на возможность представления квадратной матрицы [math]A[/math] системы в виде произведения двух треугольных матриц:

где [math]L[/math] — нижняя, a [math]U[/math] — верхняя треугольные матрицы,

С учётом (10.7) система [math]Ax=b[/math] представляется в форме

Решение системы (10.8) сводится к последовательному решению двух простых систем с треугольными матрицами. В итоге процедура решения состоит из двух этапов.

Прямой ход. Произведение [math]Ux[/math] обозначим через [math]y[/math] . В результате решения системы [math]Ly=b[/math] находится вектор [math]y[/math] .

Обратный ход. В результате решения системы [math]Ux=y[/math] находится решение задачи — столбец [math]x[/math] .

В силу треугольности матриц [math]L[/math] и [math]U[/math] решения обеих систем находятся рекуррентно (как в обратном ходе метода Гаусса).

Из общего вида элемента произведения [math]A=LU[/math] , а также структуры матриц [math]L[/math] и [math]U[/math] следуют формулы для определения элементов этих матриц:

Результат представления матрицы [math]A[/math] в виде произведения двух треугольных матриц (операции факторизации) удобно хранить в одной матрице следующей структуры:

Вычисления на k-м шаге метода LU-разложения удобно производить, пользуясь двумя схемами, изображенными на рис. 10.2.

1. Всякую квадратную матрицу [math]A[/math] , имеющую отличные от нуля угловые миноры

можно представить в виде LU-разложения, причем это разложение будет единственным. Это условие выполняется для матриц с преобладанием диагональных элементов, у которых

2. В результате прямого хода может быть вычислен определитель матрицы [math]A[/math] по свойствам определителя произведения матриц (теорема 2.2) и определителя треугольных матриц:

Алгоритм метода LU-разложение

1. Выполнить операцию факторизации исходной матрицы [math]A[/math] , применяя схемы (рис. 10.2) или формулы (10.9), и получить матрицы [math]L[/math] и [math]U[/math] .

2. Решить систему [math]L\cdot y=b[/math] .

3. Решить систему [math]U\cdot x=b[/math] .

Пример 10.10. Решить систему линейных алгебраических уравнений методом LU-разложения

1. Выполним операцию факторизации:

В результате получены две треугольные матрицы:

Согласно пункту 2 замечаний 10.4, определитель матрицы [math]A[/math] находится в результате перемножения диагональных элементов матрицы [math]L\colon\,\det=2\cdot0,\!5\cdot26=26[/math] .

2. Решим систему [math]L\cdot y=b[/math] :

\begin2y_1=16,\\ 3y_1+0,\!5y_2=10,\\ y_1+2,\!5y_2+26y_3=16. \end[/math] . Отсюда [math]\beginy_1=8,\\ y_2=(10-3\cdot8)\cdot2=-28,\\[4pt] y_3=\dfrac<16-8+70><26>=3.\end[/math]

3. Решим систему [math]U\cdot x=y:[/math]

\beginx_1+0,\!5x_2+2x_3=8,\\ x_2-10x_3=-28,\\ x_3=3.\end[/math] . Отсюда [math]\begin x_3=3,\\ x_2=-28+10\cdot3=2,\\ x_1=8-2\cdot3-0,\!5\cdot2=1. \end[/math]

Пример 10.11. Решить систему линейных алгебраических уравнений методом LU-разложения.

1. Выполним операцию факторизации:

2. Решим систему линейных уравнений [math]L\cdot y=b[/math] :

\begin3y_1=5,\\ -2y_1+y_2/3=0,\\ 2y_1-y_2/3+5y_3=15. \end[/math] . Отсюда [math]\beginy_1=5/3,\\ y_2=10,\\ y_3=3.\end[/math]

3. Решим систему [math]U\cdot x=y[/math] :

\begin x_1-x_2/3=5/3,\\ x_2+3x_3=10,\\ x_3=3;\end \Rightarrow

Пример 10.12. Решить систему линейных алгебраических уравнений методом LU-разложения

1. Выполним процедуру факторизации:

В результате получаем матрицы LU-разложения:

2. Решим систему уравнений [math]L\cdot y=b:[/math]

\begin2y_1=4,\\ 2y_1+2y_2=9,\\ y_2-y_3/3=12,\\ y_3+5y_4=-4,\end\!\!\! \Rightarrow

3. Решим систему уравнений [math]U\cdot x=y:[/math]

Отсюда записываем решение исходной системы уравнений: [math]x_<\ast>= \begin1&2&-1&3\end^T[/math] .

Метод квадратных корней для решения СЛАУ

При решении систем линейных алгебраических уравнений с симметрическими матрицами можно сократить объем вычислений почти вдвое.

Пусть [math]A[/math] — симметрическая квадратная матрица системы [math]Ax=b[/math] порядка [math]n[/math] . Решим задачу ее представления в виде

Находя произведение [math]U^T\cdot U[/math] , составим систему уравнении относительно неизвестных элементов матрицы [math]U:[/math]

Система имеет следующий вид:

Из первой строки системы находим

Из второй строки определяем

Из последней строки имеем [math]\textstyle=\sqrt-\sum\limits_^u_^2>>[/math] .

Таким образом, элементы матрицы [math]U[/math] находятся из соотношений

При осуществлении [math]U^TU[/math] -разложения симметрической матрицы могут возникать ситуации, когда [math]u_=0[/math] при некотором [math]i[/math] или подкоренное выражение отрицательно. Для симметрических положительно определенных матриц разложение выполнимо.

Если матрица [math]A[/math] представима в форме [math]U^TU[/math] , то система [math]Ax=b[/math] имеет вид [math]U^TUx=b[/math] . Решение этой системы сводится к последовательному решению двух систем с треугольными матрицами. В итоге процедура решения состоит их двух этапов.

1. Прямой ход. Произведение [math]Ux[/math] обозначается через [math]y[/math] . В результате решения системы [math]U^Ty=b[/math] находится столбец [math]y[/math] .

2. Обратный ход. В результате решения системы [math]Ux=y[/math] находится решение задачи — столбец [math]x[/math] .

Алгоритм метода квадратных корней

1. Представить матрицу [math]A[/math] в форме [math]A=U^T\cdot U[/math] , используя (10.10).

2. Составить систему уравнений [math]U^T\cdot y=b[/math] и найти [math]y[/math] .

3. Составить систему уравнений [math]U\cdot x=y[/math] и найти [math]x[/math] .

Найти решение системы уравнений методом квадратных корней

Решение. 1. Представим матрицу [math]A[/math] в форме [math]A=U^T\cdot U[/math] , используя (10.10):

при [math]i=1[/math] получаем [math]u_<11>= \sqrt>= \sqrt<2>\,,

при [math]i=2[/math] имеем

Таким образом, получили

2. Решим систему [math]U^T\cdot y=b[/math] :

3. Решим систему [math]U\cdot x=y[/math] :

В результате получили решение исходной системы [math]x_1=1,

Метод простых итераций для решения СЛАУ

Альтернативой прямым методам решения СЛАУ являются итерационные методы, основанные на многократном уточнении [math]x^<(0)>[/math] , заданного приближенного решения системы [math]A\cdot x=b[/math] . Верхним индексом в скобках здесь и далее по тексту обозначается номер итерации (совокупности повторяющихся действий).

Реализация простейшего итерационного метода — метода простых итераций — состоит в выполнении следующих процедур.

1. Исходная задача [math]A\cdot x=b[/math] преобразуется к равносильному виду:

где [math]\alpha[/math] — квадратная матрица порядка [math]n[/math] ; [math]\beta[/math] — столбец. Это преобразование может быть выполнено различными путями, но для обеспечения сходимости итераций (см. процедуру 2) нужно добиться выполнения условия [math]\|\alpha\| .

2. Столбец [math]\beta[/math] принимается в качестве начального приближения [math]x^<(0)>= \beta[/math] и далее многократно выполняются действия по уточнению решения, согласно рекуррентному соотношению

или в развернутом виде

3. Итерации прерываются при выполнении условия (где 0″>[math]\varepsilon>0[/math] — заданная точность, которую необходимо достигнуть при решении задачи)

1. Процесс (10.12) называется параллельным итерированием , так как для вычисления (k+1)-го приближения всех неизвестных учитываются вычисленные ранее их k-е приближения.

2. Начальное приближение [math]x^<(0)>[/math] может выбираться произвольно или из некоторых соображений. При этом может использоваться априорная информация о решении или просто «грубая» прикидка. При выполнении итераций (любых) возникают следующие вопросы:

а) сходится ли процесс (10.12), т.е. имеет ли место [math]x^<(k)>\to x_<\ast>[/math] , при [math]k\to\infty[/math] , где [math]x_<\ast>[/math] — точное решение?

б) если сходимость есть, то какова ее скорость?

в) какова погрешность найденного решения [math]x^<(k+1)>[/math] , т.е. чему равна норма разности [math]\bigl\|x^<(k)>-x_<\ast>\bigr\|[/math] ?

Ответ на вопросы о сходимости дают следующие две теоремы.

Теорема (10.1) о достаточном условии сходимости метода простых итераций. Метод простых итераций, реализующийся в процессе последовательных приближений (10.12), сходится к единственному решению исходной системы [math]Ax=b[/math] при любом начальном приближении [math]x^<(0)>[/math] со скоростью не медленнее геометрической прогрессии, если какая-либо норма матрицы [math]\alpha[/math] меньше единицы, т.е. [math]\|\alpha\|_s .

1. Условие теоремы 10.1, как достаточное, предъявляет завышенные требования к матрице [math]\alpha[/math] , и потому иногда сходимость будет, если даже [math]\|\alpha\|\geqslant1[/math] .

2. Сходящийся процесс обладает свойством «самоисправляемости», т.е. отдельная ошибка в вычислениях не отразится на окончательном результате, так как ошибочное приближение можно рассматривать, как новое начальное.

3. Условия сходимости выполняются, если в матрице [math]A[/math] диагональные элементы преобладают, т.е.

и хотя бы для одного [math]i[/math] неравенство строгое. Другими словами, модули диагональных коэффициентов в каждом уравнении системы больше суммы модулей недиагональных коэффициентов (свободные члены не рассматриваются).

4. Чем меньше величина нормы [math]\|\alpha\|[/math] , тем быстрее сходимость метода.

Теорема (10.2) о необходимом и достаточном условии сходимости метода простых итераций. Для сходимости метода простых итераций (10.12) при любых [math]x^<(0)>[/math] и [math]\beta[/math] необходимо и достаточно, чтобы собственные значения матрицы [math]\alpha[/math] были по модулю меньше единицы, т.е. [math]\bigl|\lambda_i(\alpha)\bigr| .

Замечание 10.7. Хотя теорема 10.2 дает более общие условия сходимости метода простых итераций, чем теорема 10.1, однако ею воспользоваться сложнее, так как нужно предварительно вычислить границы собственных значений матрицы [math]\alpha[/math] или сами собственные значения.

Преобразование системы [math]Ax=b[/math] к виду [math]x=\alpha x+\beta[/math] с матрицей [math]\alpha[/math] , удовлетворяющей условиям сходимости, может быть выполнено несколькими способами. Приведем способы, используемые наиболее часто.

1. Уравнения, входящие в систему [math]Ax=b[/math] , переставляются так, чтобы выполнялось условие (10.14) преобладания диагональных элементов (для той же цели можно использовать другие элементарные преобразования). Затем первое уравнение разрешается относительно [math]x_1[/math] , второе — относительно [math]x_2[/math] и т.д. При этом получается матрица [math]\alpha[/math] с нулевыми диагональными элементами.

Например, система [math]\begin-2,\!8x_1+x_2+4x_3=60,\\ 10x_1-x_2+8x_3=10,\\ -x_1+2x_2-0,\!6x_3=20\end[/math] с помощью перестановки уравнений приводится к виду [math]\begin10x_1-x_2+8x_3=10,\\ -x_1+2x_2-0,\!6x_3=20,\\-2,\!8x_1+x_2+4x_3=60, \end[/math] где

|4|>|-2,\!8|+|1|[/math] , т.е. диагональные элементы преобладают.

Выражая [math]x_1[/math] из первого уравнения, [math]x_2[/math] — из второго, а [math]x_3[/math] — из третьего, получаем систему вида [math]x=\alpha x+\beta:[/math]

Заметим, что [math]\|\alpha\|_1=\max\<0,\!9;\,0,\!8;\,0,\!95 \>=0,\!95 , т.е. условие теоремы 10.1 выполнено.

Проиллюстрируем применение других элементарных преобразований. Так, система [math]\begin4x_1+x_2+9x_3=-7,\\ 3x_1+8x_2-7x_3=-6,\\ x_1+x_2-8x_3=7\end[/math] путем сложения первого и третьего уравнений и вычитания из второго уравнения третьего уравнения преобразуется к виду с преобладанием диагональных элементов: [math]\begin 5x_1+2x_1+x_3=0,\\ 2x_1+7x_2+x_3=-13,\\ x_1+x_2-8x_3=7. \end[/math]

2. Уравнения преобразуются так, чтобы выполнялось условие преобладания диагональных элементов, но при этом коэффициенты [math]\alpha_[/math] не обязательно равнялись нулю.

Например, систему [math]\begin1,\!02x_1-0,\!15x_2=2,\!7,\\ 0,\!8x_1+1,\!05x_2=4 \end[/math] можно записать в форме [math]\beginx_1=-0,\!02x_1+0,\!15x_2+2,\!7,\\ x_2=-0,\!8x_1-0,\!05x_2+4,\end[/math] для которой [math]\|\alpha\|_1= \max\<0,\!17;\,0,\!85\>= 0,\!85 .

i,j=1,\ldots,n[/math] достаточно малы, условие сходимости выполняется.

Алгоритм метода простых итераций

1. Преобразовать систему [math]Ax=b[/math] к виду [math]x=\alpha x+\beta[/math] одним из описанных способов.

2. Задать начальное приближение решения [math]x^<(0)>[/math] произвольно или положить [math]x^<(0)>=\beta[/math] , а также малое положительное число [math]\varepsilon[/math] (точность). Положить [math]k=0[/math] .

3. Вычислить следующее приближение [math]x^<(k+1)>[/math] по формуле [math]x^<(k+1)>= \alpha x^<(k)>+\beta[/math] .

4. Если выполнено условие [math]\bigl\|x^<(k+1)>-x^<(k)>\bigr\| , процесс завершить и в качестве приближенного решения задачи принять [math]x_<\ast>\cong x^<(k+1)>[/math] . Иначе положить [math]k=k+1[/math] и перейти к пункту 3 алгоритма.

Методом простых итераций с точностью [math]\varepsilon=0,\!01[/math] решить систему линейных алгебраических уравнений:

Решение. 1. Так как [math]|2| , то условие (5.41) не выполняется. Переставим уравнения так, чтобы выполнялось условие преобладания диагональных элементов:

|10|>|2|+|2|[/math] . Выразим из первого уравнения [math]x_1[/math] , из второго [math]x_2[/math] , из третьего [math]x_3:[/math]

Заметим, что [math]\|\alpha\|_1= \ma\<0,\!2;\,0,\!3;\,0,\!4 \>=0,\!4 , следовательно, условие сходимости (теорема 10.1) выполнено.

2. Зададим [math]x^<(0>=\beta= \begin 1,\!2\\1,\!3\\1,\!4 \end[/math] . В поставленной задаче [math]\varepsilon= 0,\!01[/math] .

3. Выполним расчеты по формуле (10.12):

до выполнения условия окончания и результаты занесем в табл. 10.4.

4. Расчет закончен, поскольку выполнено условие окончания [math]\bigl\|x^<(k+1)>-x^ <(k)>\bigr\|=0,\!0027 .

Приближенное решение задачи: [math]x_<\ast>\cong \begin0,\!9996& 0,\!9995& 0,\!9993 \end^T[/math] . Очевидно, точное решение: [math]x_<\ast>=\begin 1&1&1 \end^T[/math] .

Приведем результаты расчетов для другого начального приближения [math]x^<(0)>=\begin 1,\!2&0&0 \end^T[/math] и [math]\varepsilon=0,\!001[/math] (табл. 10.5).

Приближенное решение задачи: [math]x_<\ast>\cong \begin 1,\!0001& 1,\!0001& 1,\!0001 \end^T[/math] .

Метод Зейделя для решения СЛАУ

Этот метод является модификацией метода простых итераций и в некоторых случаях приводит к более быстрой сходимости.

Итерации по методу Зейделя отличаются от простых итераций (10.12) тем, что при нахождении i-й компоненты (k+1)-го приближения сразу используются уже найденные компоненты (к +1) -го приближения с меньшими номерами [math]1,2,\ldots,i-1[/math] . При рассмотрении развернутой формы системы итерационный процесс записывается в виде

В каждое последующее уравнение подставляются значения неизвестных, полученных из предыдущих уравнений.

Теорема (10.3) о достаточном условии сходимости метода Зейделя. Если для системы [math]x=\alpha x+\beta[/math] какая-либо норма матрицы [math]\alpha[/math] меньше единицы, т.е. [math]\|\alpha\|_s , то процесс последовательных приближений (10.15) сходится к единственному решению исходной системы [math]Ax=b[/math] при любом начальном приближении [math]x^<(0)>[/math] .

Записывая (10.15) в матричной форме, получаем

где [math]L,\,U[/math] являются разложениями матрицы [math]\alpha:[/math]

Преобразуя (10.16) к виду [math]x=\alpha x+\beta[/math] , получаем матричную форму итерационного процесса метода Зейделя:

Тогда достаточное, а также необходимое и достаточное условия сходимости будут соответственно такими (см. теоремы 10.1 и 10.2):

1. Для обеспечения сходимости метода Зейделя требуется преобразовать систему [math]Ax=b[/math] к виду [math]x=\alpha x+\beta[/math] с преобладанием диагональных элементов в матрице а (см. метод простых итераций).

2. Процесс (10.15) называется последовательным итерированием , так как на каждой итерации полученные из предыдущих уравнений значения подставляются в последующие. Как правило, метод Зейделя обеспечивает лучшую сходимость, чем метод простых итераций (за счет накопления информации, полученной при решении предыдущих уравнений). Метод Зейделя может сходиться, если расходится метод простых итераций, и наоборот.

3. При расчетах на ЭВМ удобнее пользоваться формулой (10.16).

4. Преимуществом метода Зейделя, как и метода простых итераций, является его «самоисправляемость».

5. Метод Зейделя имеет преимущества перед методом простых итераций, так как он всегда сходится для нормальных систем линейных алгебраических уравнений, т.е. таких систем, в которых матрица [math]A[/math] является симметрической и положительно определенной. Систему линейных алгебраических уравнений с невырожденной матрицей [math]A[/math] всегда можно преобразовать к нормальной, если ее умножить слева на матрицу [math]A^T[/math] (матрица [math]A^TA[/math] — симметрическая). Система [math]A^TAx= A^Tb[/math] является нормальной.

Алгоритм метода Зейделя

1. Преобразовать систему [math]Ax=b[/math] к виду [math]x=\alpha x+\beta[/math] одним из описанных способов.

2. Задать начальное приближение решения [math]x^<(0)>[/math] произвольно или положить [math]x^<(0)>=\beta[/math] , а также малое положительное число [math]\varepsilon[/math] (точность). Положить [math]k=0[/math] .

3. Произвести расчеты по формуле (10.15) или (10.16) и найти [math]x^<(k+1)>[/math] .

4. Если выполнено условие окончания [math]\bigl\|x^<(k+1)>-x^<(k)>\bigr\| , процесс завершить и в качестве приближенного решения задачи принять [math]x_<\ast>\cong x^<(k+1)>[/math] . Иначе положить [math]k=k+1[/math] и перейти к пункту 3.

Пример 10.15. Методом Зейделя с точностью [math]\varepsilon=0,\!001[/math] решить систему линейных алгебраических уравнений:

1. Приведем систему [math]Ax=b[/math] к виду [math]x=\alpha x+\beta[/math] (см. пример 10.14):

Так как [math]\|\alpha\|_1=\max\<0,\!2;\,0,\!3;\,0,\!4 \>=0,\!4 , условие сходимости выполняется.

2. Зададим [math]x^<(0)>= \begin 1,\!2&0&0 \end^T[/math] . В поставленной задаче [math]\varepsilon=0,\!001[/math] .

Выполним расчеты по формуле (10.15): [math]\begin x_1^<(k+1)>=-0,\!1\cdot x_2^<(k)>-0,\!1\cdot x_3^<(k)>+1,\!2\,,\\[4pt] x_2^<(k+1)>=-0,\!2\cdot x_1^<(k+1)>-0,\!1\cdot x_3^<(k)>+1,\!3\,,\\[4pt] x_3^<(k+1)>=-0,\!2\cdot x_1^<(k+1)>-0,\!2\cdot x_2^<(k+1)>+1,\!4\,,\end\!\!\!\!\! (k=0,1,\ldots)[/math] и результаты занесем в табл. 10.6.

Очевидно, найденное решение [math]x_<\ast>= \begin 1&1&1 \end^T[/math] является точным.

4. Расчет завершен, поскольку выполнено условие окончания [math]\bigl\|x^<(k+1)>-x^<(k)>\bigr\|= 0,\!0004 .

Пример 10.16. Методом Зейделя с точностью [math]\varepsilon=0,\!005[/math] решить систему линейных алгебраических уравнений:

|5|>|-1|+|-2|[/math] , в данной системе диагональные элементы преобладают. Выразим из первого уравнения [math]x_1[/math] , из второго [math]x_2[/math] , из третьего [math]x_3:[/math]

2. Зададим [math]x^<(0)>= \begin 0&0&0 \end^T[/math] . В поставленной задаче [math]\varepsilon= 0,\!005[/math] .

k=0,1,\ldots[/math] и результаты занесем в табл. 10.7.

Очевидно, найденное решение [math]x_<\ast>= \begin 1&1&1 \end^T[/math] является точным.

4. Расчет завершен, поскольку выполнено условие окончания [math]\bigl\|x^<(k+1)>-x^<(k)>\bigr\|= 0,\!001 .


источники:

http://habr.com/ru/post/418139/

http://mathhelpplanet.com/static.php?p=chislennyye-metody-resheniya-slau