Главная страница
Навигация по странице:

  • Эксперимент 1.

  • Эксперимент 2.

  • h

  • Эксперимент 3.

  • Вывод

  • Методы решения систем линейных алгебраических уравнений


    Скачать 151.49 Kb.
    НазваниеМетоды решения систем линейных алгебраических уравнений
    Дата22.11.2018
    Размер151.49 Kb.
    Формат файлаdocx
    Имя файлаChislennye_metody_reshenie_SLAU_Bagramov_Robert_09-405_Avtosokhr.docx
    ТипРешение
    #57324
    страница9 из 10
    1   2   3   4   5   6   7   8   9   10

    Экспериментальная часть для метода верхней релаксации.



    Метод релаксации отличается от предыдущих методов собственно наличием релаксационного параметра. Этот параметр лежит на интервале (1;2) и считается оптимальным, когда затрачивается минимальное количество итераций.

    Покажем, как изменяется количество итераций для n=15, eps=, =(0; 0;…0) и различных значениях �� и найдем оптимальный релаксационный параметр.

    w

    итерации

    1,1

    69

    1,2

    2

    1,3

    3

    1,4

    2

    1,5

    2

    1,6

    1

    1,7

    1

    1,8

    2

    1,9

    1


    Видно, что количество итераций после ��=1.1 колеблется в пределах от 1 до 3. И поэтому сделать конкретный выбор по наиболее оптимальному весу не представляется возможным.
    Эксперимент 1.

    Рассмотрим наиболее оптимальные значения w для различных n. Зафиксируем порядок eps = . w будем менять в интервале (1;2).

    n

    w-опт

    eps

    погрешность

    h*h

    итер

    5

    1,9

    0,00800000

    0,0145

    0,0400

    1

    10

    1,9

    0,00100000

    0,0072

    0,0100

    1

    15

    1,9

    0,00029630

    0,0053

    0,0044

    1

    20

    1,9

    0,00012500

    0,0040

    0,0025

    2

    25

    1,9

    0,00006400

    0,0032

    0,0016

    3

    30

    1,900

    0,00

    0,0027

    0,0011

    5

     

     

     

     

     

     

    90

    1,90

    0,00

    0,0009

    0,0001

    34

    100

    1,90

    0,00

    0,0008

    0,0001

    42


    Мы видим, что точность достигается при достаточно больших n.

    Эксперимент 2.

    Зафиксируем значение n=30 и будем менять порядок eps.

    eps

    w-опт

    погрешность

    h*h

    итер

    h

    1,90

    0,181040

    0,001

    1

    h^2

    1,90

    0,006632

    0,001

    5

    h^3

    1,90

    0,002677

    0,001

    5

    h^4

    1,90

    0,002572

    0,001

    5

    h^5

    1,90

    0,002568

    0,001

    5


    Мы видим, что при h заданная точность не достигается. Следовательно, нужно брать eps<
    Рассмотрим более подробно случай, когда eps=

    n

    w-опт

    eps

    погрешность

    h*h

    итер

    10

    1,9

    0,1

    0,015979148

    0,01

    1

    11

    1,9

    0,090909091

    0,025094316

    0,00826446

    1

    12

    1,9

    0,083333333

    0,039164898

    0,00694444

    1


    Из таблицы видно, что точность не достигается уже для 12. Это связано с тем, что количество итераций при решении такой СЛУ данным методом недостаточно, чтобы достичь точность о(h). Поэтому мы можем сделать вывод, что использовать для данной СЛУ в условии остановки метода eps=нецелесообразно.
    Эксперимент 3.

    Проведем эксперимент с разными начальными векторами . Зафиксируем eps=.

    =(0,0, …,0)

    n

    w-опт

    eps

    погрешность

    h*h

    итер

    5

    1,9

    0,00800000

    0,0145

    0,0400

    1

    10

    1,9

    0,00100000

    0,0072

    0,0100

    1

    15

    1,9

    0,00029630

    0,0053

    0,0044

    1

    20

    1,9

    0,00012500

    0,0040

    0,0025

    2


    = (0.1 ,…, 0.1)

    n

    w-опт

    eps

    погрешность

    h*h

    итер

    5

    1,9

    0,2

    0,014746422

    0,04

    1

    10

    1,9

    0,1

    0,008571966

    0,01

    1

    15

    1,9

    0,066666667

    0,037949752

    0,00444444

    1

    20

    1,9

    0,05

    0,066313882

    0,0025

    1



    =(b[1]/A[1][1], …, b[n]/A[n][n])

    n

    w-опт

    eps

    погрешность

    h*h

    итер

    5

    1,9

    0,2

    0,01493502

    0,04

    1

    10

    1,9

    0,1

    0,014417567

    0,01

    1

    15

    1,9

    0,066666667

    0,077498992

    0,00444444

    1

    20

    1,9

    0,05

    0,12741712

    0,0025

    1


    Вывод: Из таблиц мы видим, что начальное приближение влияет на погрешность. В данном случае в качестве начального приближения целесообразнее брать =(0,0, …,0), так как в других случаях погрешность выше.

    1   2   3   4   5   6   7   8   9   10


    написать администратору сайта