Лекция 1 Приближённые методы решения слау
![]()
|
Лекция 1Приближённые методы решения СЛАУА) Метод простых итераций. (Метод последовательных приближений). Пусть дана система n линейных уравнений с n неизвестными: ![]() ![]() или ![]() ![]() ![]() ![]() Задаются произвольно n-чисел – нулевое приближение искомой функции. ![]() ![]() ![]() Затем по 1-ому приближению находят 2-ое, 3-е и т.д. В результате для k-ого приближения получаем формулу: ![]() ![]() Таким образом мы получили последовательность векторов Х(0),Х(1),…, Х(К), к=1,2,… Если любая из таких последовательностей {Хi(к)} сходится некоторому пределу ![]() ![]() В равенстве (2’) перейдем к пределу при k→∞ при замене хi на сi. ![]() Теорема(достаточные условия сходимости простой итерации): Пусть выполняется хотя бы одно из следующих условий (нормы матрицы): а) Если максимум суммы модулей коэффициентов при неизвестных (по строкам) меньше 1: ![]() б) Если максимум суммы модулей коэффициентов при неизвестных (по столбцам) меньше 1: ![]() в) Если сумма всех элементов в квадрате меньше 1. ![]() Если выполняется хотя бы одно, тогда справедливы утверждения:
а’) есливыполняется условие а), то ![]() б’) если выполняется условие б), то ![]() в’) если выполняется условие в), то ![]() Замечания: 1)Если нет никакой информации о точном решении СЛАУ, то за начальное приближение выбираем столбец свободных коэффициентов. ![]() ![]() 2)остановка вычислений производной по заданной величине абсолютной погрешности ![]() Б) Метод Зейделя. Этот метод является модификацией МПИ и заключается в том, что при вычислении (к+1) приближения неизвестного хi (i>1), используются уже вычисленные ранее (к+1) приближения неизвестных х1, х2,…, хi-1 Рассмотрим систему: ![]() Пусть матрица α удовлетворяет одному из условий теоремы: Если, а) ![]() б) ![]() в) ![]() тогда общая формула метода Зейделя имеет вид: ![]() Замечание: метод Зейделя обычно, но не всегда сходится к точному решения быстрее, чем МПИ Лекция 2. Интерполяция, аппроксимация. Предполагается, что функция ![]()
например, получена экспериментально или по известной (достаточно сложной) формуле для ![]() ![]() ![]() Используя исходные данные, затем подбирают функцию ![]() ![]() ![]() Важным здесь следует отметить не только то, чтобы ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() При расчетах чаще всего нельзя заранее предсказать оптимальный режим вычислений, т.е. указать минимальную разрядность счета (начав с какой-либо) до тех пор, пока, не добьются удовлетворительных результатов, т.е. совпадения цифр в требуемых разрядах результата. Определение 1. Функция ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Известно, что для данной таблицы всегда существует и притом единственны интерполяционный многочлен (ИМ) степени n. Будем обозначать ИМ через ![]()
Остаточный член для ![]() ![]()
где Пn+1(x)=(x-x0)(x-x1)…(x-xn). Так как точка ξ практически всегда неизвестна, то при оценке погрешности для ![]()
А) ИМ Лагранжа имеет вид:
где ![]() В) ИМ Ньютона ИМ Ньютона строятся на сетке и выражаются через конечные разности. Определение 2. Величина ![]() ![]() ![]() ![]() k-ая конечная разность – это ![]() Конечные разности удобно записывать в виде таблицы 1 (в каждом столбце, кроме столбца ![]() Но если ![]() ![]() Таблица 1
1-ый ИМ Ньютона имеет вид:
ИМ Ньютона играет в численном анализе роль, аналогичную роли формулы Тейлора в математическом анализе. Так при использовании формулы (4), если слагаемые, начиная с какого-то номера становятся малыми, то ими пренебрегают. Если ввести обозначение: t=(x-x0)/h, то 1-ый ИМ Ньютона примет вид: ![]() 0 ≤ t ≤ n; t=(x-x0)/h Оценка погрешности: ![]() Если ввести обозначение: t=(x-xn)/h, то получим 2-ый ИМ Ньютона: ![]() ─ n ≤ t ≤ 0; t=(x-xn)/h 1>1>1> |