- •Ширапов д.Ш.
- •Глава 1. Погрешности приближенных вычислений и основные теоремы ………………………………………...
- •Глава 2. Прямые методы решения систем линейных алгебраических уравнений ……………………………….
- •Глава 3. Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений ………………………..
- •Глава 4. Методы решения задач на собственные значения и собственные вектора………………………………
- •Введение
- •Глава 1. Погрешности приближенных вычислений и основные теоремы
- •Погрешности приближенных вычислений
- •Обусловленность системы линейных алгебраических уравнений
- •1.3. Основные теоремы
- •Доказательство
- •Доказательство
- •Доказательство
- •Глава 2. Прямые методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •2.1. Метод Гаусса
- •2.2. Метод Гаусса с выбором главного элемента
- •2.3. Алгоритм вычисления определителя матрицы
- •2.4. Алгоритм вычисления обратной матрицы
- •2.5. Метод Халецкого
- •2.6. Метод квадратных корней
- •2.7. Метод прогонки
- •Глава 3. Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •3.1. Метод простой итерации
- •3.1.1. О сходимости итерационных процессов для систем линейных алгебраических уравнений
- •3.1.2. Оценки погрешности метода простой итерации
- •3.2. Метод Зейделя
- •3.3. Метод релаксации
- •3.4. Каноническая форма двухслойных итерационных методов
- •3.4.1. Каноническая форма метода простой итерации
- •3.4.2. Каноническая форма метода Зейделя
- •3.4.3. Теоремы двухслойных итерационных методов
- •3.5. Вариационно-итерационные методы
- •3.5.1. Метод минимальных невязок
- •3.5.2. Метод скорейшего спуска
- •Глава 4. Методы решения задач на собственные значения
- •4.1. Устойчивость задачи на собственные значения
- •4.2. Метод вращения Якоби
- •4.2.1. Различные варианты метода Якоби
- •4.3. Степенной метод
- •4.4. Обратный степенной метод
- •4.5. Итерационный метод
- •4.6. Методы для матриц, не принадлежащих к специальному классу
- •4.7. Обобщенная задача на собственные значения
- •4.7.1. Обобщенный метод Якоби
- •4.7.2. Метод приведения обобщенной задачи к стандартной
- •Задание № 2.2
- •Задание № 2.3
- •Задание № 2.4
- •Задание № 2.5
- •Задание № 2.6
- •Задание № 2.7
- •Задания к главе 3 Задание № 3.1
- •Задание № 3.2
- •Задания к главе 4 Тестовые примеры
- •Задание для индивидуального выполнения
- •Литература
2.5. Метод Халецкого
При решении системы уравнений Ax=b методом Халецкого [2-4, 10,11] используется «теорема о LU разложении» (см. §1.3) согласно которой можно написать
A=LU, (2.20)
где
L= , U= .
Тогда согласно формуле (2.20) элементы lij , uij определяются по формулам
(ij>1). (2.21)
(2.22)
Далее искомый вектор х вычисляется решением двух систем уравнений
Ly=b,
Ux=y.
Так как матрицы L и U треугольные, эти системы решаются по формулам
(2.23)
где ain+1=bi , (i=1,…,n).
(2.24)
Формулы (2.21)-(2.24) составляют алгоритм метода.
2.6. Метод квадратных корней
Метод квадратных корней [2, 3, 11] применяется при решении системы уравнений
Ах=b, (2.25)
когда матрица А – симметричная, т.е. А=АТ , (aij=aji). При detA0 согласно «теореме о LU разложении» (см. §1.3) можно записать A=LU, где U=T, L=TT. Тогда
А=ТТ Т, (2.26)
где
Т= , ТТ= .
Расписывая, формулу (2.26) получим формулы для вычисления tij
Отсюда находим
(2.27)
Система линейных алгебраических уравнений (2.25) имеет единственное решение, если tii0 (i=1,…,n), так как detA=(detT)2=(t11.t22. … .tnn)20.
Используя, формулу (2.26) систему уравнений (2.25) можно переписать в виде двух систем уравнений
ТТy=b, (2.28)
Тх=у. (2.29)
Расписывая, систему уравнений (2.28) получим
(2.30)
Расписывая, систему уравнений (2.29) получим
(2.31)
Из формулы (2.30) находим
(2.32)
Из формул (2.31) определяем неизвестные
(2.33)
Формулы (2.27), (2.32) и (2.33) составляют алгоритм метода квадратных корней.
2.7. Метод прогонки
Метод прогонки [9, 11] предназначен для решения системы линейных уравнений
Ax=b, (2.34)
когда матрица А – трехдиагональная и ненулевые элементы определяются следующим образом: aij0, если j=i-1, j=i, j=i+1.
Введем обозначения
aii-1=-ai , aii=ci , aii+1=-di .
Тогда система уравнений (2.34) запишется в виде
(2.35)
Решение (2.35) будем искать в виде
xi=ixi+1+i , (2.36)
где i , i – неизвестные прогоночные коэффициенты. Подставив, найденные из (2.36) xi-1 в среднее уравнение из системы (2.35), получим для 2in-1 :
(2.37)
Из сравнения (2.36) и (2.37) следует, что
(2.38)
Зная 1 , 1 по формулам (2.38) можно найти все i , i для i=2, 3,…, n, то есть провести прямой ход прогонки.
Если удастся найти xn , то по формуле (2.36) при известных i , i можно вычислить неизвестные xi для i=n-1, n-2,…, 1, то есть провести обратный ход прогонки. Поэтому дальше определяем 1 , 1 и xn .
Из первого уравнения системы (2.35) найдем
что вместе с уравнение
х1=1х2+1
из (2.36) при i=1 дает
(2.39)
Далее, из последнего уравнения системы (2.35) и из (2.36) при i=n-1 имеем систему уравнений
откуда находим
(2.40)
Таким образом, алгоритм метода прогонки при решении СЛАУ (2.35) заключается в следующем:
по формулам (2.39) и (2.38) вычисляются коэффициенты i , i для i=1, 2,…,n (прямой ход);
2) по формулам (2.40) и (2.36) вычисляются неизвестные xi для i=n-1, n-2,…, 1 (обратный ход).
Метод прогонки реализуется, если нет деления на нуль в формулах (2.38)-(2.40). Для выполнения этого условия достаточно, чтобы detA0.
Так как при использовании метода прогонки заранее неизвестен detA , то необходим простой способ оценки устойчивости метода.
Достаточные условия устойчивости метода прогонки. Для устойчивости метода прогонки достаточно выполнение неравенств:
Рассмотренный здесь вариант метода прогонки называется правой прогонкой. Название метода следует из того, что при обратном ходе неизвестные xi вычисляются справа налево, т.е. сначала xn , xn-1 и т.д.
Существует метод левой прогонки, в котором неизвестные xi вычисляются слева направо, т.е. сначала х1 , х2 и так далее.
Комбинация левой и правой прогонок дает метод встречных прогонок.