ЧИСЛЕННЫЕ РЕШЕНИЯ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ
Существуют два типа методов — прямые и итерационные. Мы рассматриваем прежде всего метод исключения Гаусса для систем общего вида и варианты — метод прогонки и методы матричной прогонки для систем специального вида (с трех-диагональной или блочно-трех диагональной матрицами). Это — прямые методы. Их эффективность зависит от порядка системы n структуры матрицы. При изучении итерационных методов мы трактуем систему уравнений как операторное уравнение первого рода Au = f и излагаем общую теорию итерационных методов для операторных уравнений при минимальных предположениях относительно оператора А. Общая теория позволяет доказать сходимость итераций для метода Зейделя и метода верхней релаксации при минимальных ограничениях на оператор А. Рассмотрены два класса методов: 1) для случая, когда известны границы γi > О и γ2 >= γ1 спектра оператора А в некотором энергетическом пространстве HD ; 2) для случая, когда границы γ1 и γ2 неизвестны. Весьма эффективным является попеременно-треугольный метод. Основная задача линейной алгебры — решение системы уравнений Au = f , (1) где u=(u(1), ..., u(N)) — искомый вектор, f={f(1), f(2),... ..., f(n))—известный вектор размерности N , A =( aij ) ( i , j = 1, 2, ..., N )— квадратная матрица размера NXN с элементами aij. Будем предполагать, что матрица А невырождена, так что уравнение Аи = 0 имеет только тривиальное решение, и система (1) имеет единственное решение В курсе линейной алгебры решение системы (1) обычно выражают по формулам Крамера в виде отношений определителей. Для численного решения системы (1) эти формулы непригодны, так как они требуют вычисления N +1 определителей, что требует большого числа действий (порядка N! арифметических операций). Даже при выборе наилучшего метода вычисление одного определителя требует примерно такого же времени, что и решение системы линейных уравнений современными численными методами. Кроме того, следует иметь в виду, что вычисления по формулам Крамера часто ведут к большим ошибкам округлений. Особенность большинства численных методов для (1) состоит в отказе от нахождения обратной матрицы. Основное требование к методу решения — минимум числа арифметических действий, достаточных для отыскания приближенного решения с заданной точностью е>0 (экономичность численного метода). Выбор того или иного численного метода зависит от многих обстоятельств — от имеющихся программ, от вида матрицы А, от типа расчета и др. Поясним слова «тип расчета». Возможны разные постановки задачи: 1) найти решение одной конкретной задачи (1); 2) найти решение нескольких вариантов задачи (1) с одной и той же матрицей А и разными правыми частями. Может оказаться, что неоптимальный для одной задачи метод является весьма эффективным для многовариантного расчета. При многовариантном расчете можно уменьшить среднее число операций для одного варианта, если хранить некоторые величины, а не вычислять их заново для каждого варианта. Это, конечно, зависит от машины, от объема ее оперативной памяти. При теоретических оценках качества алгоритмов их сравнение проводится по числу q ( e ) арифметических действий, достаточных для нахождения решения задачи с заданной точностью е > 0 [15]. Прямые методы Метод Гаусса. Имеется несколько вычислительных вариантов метода Гаусса, основанного на идее последовательного исключения. Процесс решения системы линейных алгебраических уравнений Ax = f(1) по методу Гаусса состоит из двух этапов. Первый этап (прямой ход). Система (1) приводится к треугольному виду х + В*х = φ, (2) где x =( x 1 , ..., xN-) - неизвестный, φ= (φ1,…,φN) —известный векторы, В* — верхняя треугольная матрица. Второй этап (обратный ход). Неизвестные х N , xN -1, ..., x 1 определяются по формулам (2) . Метод квадратного корня. Этот метод пригоден для систем Au = f (3) с эрмитовой (в действительном случае — симметричной) матрицей А. Матрица А разлагается в произведение А -= S * DS , (4) где S — верхняя треугольная, D — диагональная матрица. Решение уравнения Аu=fсводится к последовательному решению двух систем S * Dy = f , Su = y . (5) Метод квадратного корня требует порядка N2/3 арифметических действий, т. е. при больших N он вдвое быстрее метода Гаусса и занимает вдвое меньше ячеек памяти. Это обстоятельство объясняется тем, что метод использует информацию о симметрии матрицы. Итерационные методы 1. Метод итераций для решения системы линейных алгебраических уравнений. Перейдем к общему описанию метода итераций для системы линейных алгебраических уравнений Au=f (6) Для ее решения выбирается некоторое начальное приближение у0 H и последовательно находятся приближенные решения (итерации) уравнения (1). Значение итерации yh +1 выражается через известные предыдущие итерации yk , yk -1 ,… Если при вычислении yh +1 используется только одна предыдущая итерация yh , то итерационный метод называют одношаговым (или двухслойным) методом; если же yk +1 выражается через две итерации yk и yk -1, то метод называется двухшаговым (или трехслойным). Мы будем рассматривать в основном одношаговые методы. Будем считать, что А: H -> H — линейный оператор в конечномерном пространстве H со скалярным произведением (•, •). Важную роль играет запись итерационных методов в единой (канонической) форме. Любой двухслойный итерационный метод можно записать в следующей канонической форме: (7) , где А: Н -> Н — оператор исходного уравнения (1), В: Н -> Н — линейный оператор, имеющий обратный В-1, k — номер итерации, τ1 τ2, ..., τk+1, ...— итерационные параметры, τk+1> 0. Оператор В может, вообще говоря, зависеть от номера k - для Для простоты изложения мы предполагаем всюду, что В не зависит от k . Если В = Е — единичный оператор, то метод (8) называют явным: yh +1 находится по явной формуле
В общем случае, при В≠ Е, метод (7) называют неявным итерационным методом: для определения yh +1 надо решить уравнение: (9) Естественно требовать, чтобы объем вычислений для решения .системы Byk+1 = Fk был меньше, чем объем вычислений для прямого решения системы Au=f Точность итерационного метода (7) характеризуется величиной погрешности zh = ук — и, т. е. разностью между решением уравнения (7) и точным решением и исходной системы линейных алгебраических уравнений. Подстановка yk = zk + u в (2) приводит к однородному уравнению для погрешности:
Популярное: Генезис конфликтологии как науки в древней Греции: Для уяснения предыстории конфликтологии существенное значение имеет обращение к античной... Почему люди поддаются рекламе?: Только не надо искать ответы в качестве или количестве рекламы... Как распознать напряжение: Говоря о мышечном напряжении, мы в первую очередь имеем в виду мускулы, прикрепленные к костям ... Модели организации как закрытой, открытой, частично открытой системы: Закрытая система имеет жесткие фиксированные границы, ее действия относительно независимы... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (198)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |