数值分析ch2-2迭代法
《数值分析》第4章 解线性方程组的迭代法
都成立，则称矩阵范数 || ||s和向量范数 || ||相t 容.
注意：为了保证矩阵范数和向量范数相容，最常用的矩阵范数
是由相应向量范数导出的.
4.1.3 矩阵范数和矩阵序列的极限
定理4 设 || |是| R中n 的向量范数，对于任何 A Rn，n若
4.1.2 向量范数和向量序列的极限
定义2 (向量范数) 如果在 Rn中定义了实值函数，记为 || ，||
对所有 x, y Rn以及 R，若满足 （1） || x || 0，当且仅当 x 0时， || x || (0非负性) ；
（2） || x ||| | || x |(|齐次性)；
（3） || x y |||| x || || y(|三| 角不等式). 则称 || x ||为向量 x的范数 (或模).
于是有
c1 || x(k) x* || || x(k) x* || c2 || x(k) x* ||
lim ||
k
x(k)
x* || 0
lim ||
k
x(k)
x*
||
0
4.1.2 向量范数和向量序列的极限
例1 计算向量 x (5,1,3)的T 常用范数.
解
|| x || 5
|| x ||1 9
（3）|| A B |||| A || || B；||(三角不等式) （4） || AB |||| A || || B；|| 则称 || A ||为矩阵 A 的范数.
4.1.3 矩阵范数和矩阵序列的极限
相容性： 设有矩阵范数 || ||s和向量范数 || ||，t 如果对任何向量 x Rn
(精校版)迭代法解线性方程组数值分析实验报告
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数学与计算科学学院《数值分析》课程设计题目：迭代法解线性方程组专业：信息与计算科学学号: 1309302—24姓名：谭孜指导教师：郭兵成绩:二零一六年六月二十日一、前言：(目的和意义）1.实验目的①掌握用迭代法求解线性方程组的基本思想和步骤.②了解雅可比迭代法，高斯—赛德尔法和松弛法在求解方程组过程中的优缺点。
2。
实验意义迭代法是用某种极限过程去逐步逼近线性方程组精确解的方法，它是解高阶稀疏方程组的重要方法。
迭代法的基本思想是用逐次逼近的方法求解线性方程组。
比较雅可比迭代法，高斯—赛德尔迭代方法和松弛法,举例子说明每种方法的试用范围和优缺点并进行比较.二、数学原理：设有方程组b Ax = …① 将其转化为等价的,便于迭代的形式f Bx x += …② (这种转化总能实现，如令b f A I B =-=,), 并由此构造迭代公式f Bx x k k +=+)()1( …③ 式中B 称为迭代矩阵，f 称为迭代向量。
对任意的初始向量)0(x ，由式③可求得向量序列∞0)(}{k x ，若*)(lim x x k k =∞→，则*x 就是方程①或方程②的解。
此时迭代公式②是收敛的，否则称为发散的。
构造的迭代公式③是否收敛，取决于迭代矩阵B 的性 1。
雅可比迭代法基本原理设有方程组),,3,2,1(1n i b x a j j nj ij ==∑= …①矩阵形式为b Ax =,设系数矩阵A 为非奇异矩阵，且),,3,2,1(,0n i a ii =≠从式①中第i 个方程中解出x,得其等价形式)(111j nj j ij ii i x a b a x ∑≠=-= …②取初始向量),,,()0()0(2)0(1)0(n x x x x =，对式②应用迭代法，可建立相应的迭代公式： )(111)()1(∑≠=++-=nj j i k j ij ii k ib x a a x…③ 也可记为矩阵形式：J x J k F B x k +==)()1( …④ 若将系数矩阵A 分解为A=D —L-U ，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=--=--00000000000000111211212211212222111211n n n nn n nn nn n n n n a a a a a a a a a a a a a a a a a a U L D A式中⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=nn a a a D2211,⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-0000121323121nn n n a a a a a a L ,⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=-0000122311312n n n n a a a a a a U 。
数值分析第三章线性方程组迭代法
数值分析第三章线性方程组迭代法线性方程组是数值分析中的重要问题之一，涉及求解线性方程组的迭代法也是该领域的研究重点之一、本文将对线性方程组迭代法进行深入探讨。
线性方程组的一般形式为AX=b，其中A是一个n×n的系数矩阵，x和b是n维向量。
许多实际问题，如电路分析、结构力学、物理模拟等，都可以归结为求解线性方程组的问题。
然而，当n很大时，直接求解线性方程组的方法计算量很大，效率低下。
因此，我们需要寻找一种更高效的方法来求解线性方程组。
线性方程组迭代法是一种基于迭代思想的求解线性方程组的方法。
其基本思想是通过构造一个序列{xn}，使得序列中的每一项都逼近解向量x。
通过不断迭代，可以最终得到解向量x的一个近似解。
常用的线性方程组迭代法有雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法和逐次超松弛迭代法等。
雅可比迭代法是其中的一种较为简单的迭代法。
其基本思想是通过分解系数矩阵A，将线性方程组AX=b转化为x=Tx+c的形式，其中T是一个与A有关的矩阵，c是一个常向量。
然后，通过不断迭代，生成序列xn，并使序列中的每一项都逼近解向量x。
高斯-赛德尔迭代法是雅可比迭代法的改进方法。
其核心思想是利用当前迭代步骤中已经求得的近似解向量的信息。
具体而言，每次迭代时，将前一次迭代得到的近似解向量中已经计算过的分量纳入计算，以加速收敛速度。
相比于雅可比迭代法，高斯-赛德尔迭代法的收敛速度更快。
逐次超松弛迭代法是高斯-赛德尔迭代法的改进方法。
其核心思想在于通过引入一个松弛因子ω，将高斯-赛德尔迭代法中的每次迭代变为x[k+1]=x[k]+ω(d[k+1]-x[k])的形式，其中d[k+1]是每次迭代计算得到的近似解向量的一个更新。
逐次超松弛迭代法可以根据问题的特点调整松弛因子的值，以获得更好的收敛性。
除了以上提到的三种迭代法，还有一些其他的线性方程组迭代法，如SOR迭代法、共轭梯度法等。
这些方法都具有不同的特点和适用范围，可以根据问题的具体情况选择合适的迭代法。
数值分析2 迭代法
§2简单迭代法——不动点迭代(iterate)迭代法是数值计算中的一类典型方法，被用于数值计算的各方面中。
一、简单迭代法设方程f(x)=0 (3)在[a,b]区间内有一个根*x ，把(3)式写成一个等价的隐式方程x=g(x) (4)方程的根*x 代入(4)中，则有)(**=x g x (5)称*x 为ｇ的不动点（在映射ｇ下，象保持不变的点），方程求根的问题就转化为求(5)式的不动点的问题。
由于方程(4)是隐式的，无法直接得出它的根。
可采用一种逐步显式化的过程来逐次逼近，即从某个[a,b]内的猜测值0x 出发，将其代入(4)式右端，可求得)(01x g x =再以1x 为猜测值，进一步得到)(12x g x =重复上述过程，用递推关系——简单迭代公式求得序列}{k x 。
如果当k →∞时*→x x k ,}{k x 就是逼近不动点的近似解序列，称为迭代序列。
称(6)式为迭代格式，g(x)为迭代函数，而用迭代格式(6)求得方程不动点的方法，称为简单迭代法，当*∞→=x x k k lim 时，称为迭代收敛。
构造迭代函数g(x)的方法：(1)=x a x x -+2，或更一般地，对某个)(,02a x c x x c -+=≠；(2)x a x /=； (3))(21xa x x +=。
取a=3,0x =2及根*x =1.732051，给出三种情形的数值计算结果见表表 032=-x 的迭代例子问题：如何构造g(x)，才能使迭代序列}{k x 一定收敛于不动点？误差怎样估计？通常通过对迭代序列}{k x 的收敛性进行分析，找出g(x)应满足的条件，从而建立一个一般理论，可解决上述问题。
二、迭代法的收敛性设迭代格式为),2,1,0()(1 ==+k x g x k k而且序列}{k x 收敛于不动点*x ，即∞→→-*k x x k (0时）因而有)3,2,1(1 =-≤-*-*k xx x x k k (7)由于),(),)((11*-*-*∈-'=-x x x x g x x k k k ξξ当g(x)满足中值定理条件时有),(),)((11*-*-*∈-'=-x x x x g x x k k k ξξ (8)注意到(8)式中只要1)(<<'L g ξ时，(7)式成立.经过上述分析知道,迭代序列的收敛性与g(x)的构造相关,只要再保证迭代值全落在[a,b]内，便得：假定迭代函数g(x)满足条件(1) 映内性：对任意x ∈[a,b]时，有a ≤g(x) ≤b ；(2) 压缩性：g(x)在[a,b]上可导，且存在正数Ｌ<1，使对任意 x ∈[a,b]，有L x g <')( （9）则迭代格式)(1k k x g x =+对于任意初值0x ∈[a,b]均收敛于方程x=g(x)的根，并有误差估计式011x x LL x x kk --≤-*（10）证明 ：收敛性是显然的。
数值分析 迭代法 二分法和迭代法原理
lim | xk x* | 0
k
即 lim xk x *.
k
(b) | xk1 x*| L | xk x*|
| xk 1 xk | | ( xk 1 x*) ( xk x*) | xk x * xk 1 x * (1 L) xk x * 1 xk x * xk 1 xk 1 L 又 | xk1 xk | ( xk ) ( xk1 ) | '( ) | | xk xk1 | L | xk xk1 |
等价变换
x = (x) 称为迭代函数
(x) 的不动点x*
不动点迭代
具体做法：
从一个给定的初值 x0 出发，计算 x1 = (x0), x2 = (x1), … x 若 k k 0 收敛，即存在 x* 使得 lim x k x *，则由 的连续
k
xk 1 lim xk 可得 x* = (x*)，即 x* 是 的不 性和 lim k k
根的估计
引理3.1（连续函数的介值定理） 设f(x)在 [a,b]上连续，且f(a) f(b)<0，则存在x*(a,b) 使f(x*)=0。 例3.1 证明x33x1 = 0 有且仅有3个实根，并 确定根的大致位置使误差不超过 =0.5。 解:
单调性分析和解的位置 选步长h=2, 扫描节点函数值 异号区间内有根
ek 1 xk 1 x* ( xk ) ( x*) '( )ek e 取极限得 lim k 1 '( x*) 0 线性收敛. k e k
数值分析--第三章--迭代法
数值分析--第三章--迭代法迭代⼀般⽅程：本⽂实例⽅程组：⼀.jacobi迭代法从第i个⽅程组解出xi。
线性⽅程组Ax=b，先给定⼀组x的初始值，如[0,0,0]，第⼀次迭代，⽤x2=0，x3=0带⼊第⼀个式⼦得到x1的第⼀次迭代结果，⽤x1=0,x3=0,带⼊第⼆个式⼦得到x2的第⼀次迭代结果，⽤x1=0,x2=0带⼊第三个式⼦得到x3的第⼀次迭代结果。
得到第⼀次的x后，重复第⼀次的运算。
转化成⼀般的形式：（其中L是A的下三⾓部分，D是A的对⾓元素部分，U 是上三⾓部分）得到迭代公式：其中的矩阵B和向量f如何求得呢？其实，矩阵B的计算也很简单，就是每⾏的元素/该⾏上的对⾓元素⼆.Gauss-Seidel迭代法【收敛速度更快】这个可以和jacobi法对⽐进⾏理解，我们以第⼆次迭代为例（这⾥的第⼀次迭代结果都⽤⼀样的，懒得去换）从上表对⽐结果可以看出，Jacobi⽅法的第⼆次迭代的时候，都是从第⼀次迭代结果中，获取输⼊值。
上⼀次迭代结果[2.5,3.0,3.0]，将这个结果带⼊上⾯式⼦1，得到x1=2.88，；将[2.5,3.0,3.0]替换成[2.88,3.0,3.0]带⼊第⼆个式⼦的运算，这⾥得到x2=1.95，所以把[2.88,3.0,3.0]替换成[2.88,1.95,3.0]输⼊第三个式⼦计算X3=1.0.这就完成了这⼀次的迭代，得到迭代结果[2.88,1.95,1.0],基于这个结果，开始下⼀次迭代。
特点：jacobi迭代法，需要存储，上⼀次的迭代结果，也要存储这⼀次的迭代结果，所以需要两组存储单元。
⽽Gauss-Seidel迭代法，每⼀次迭代得到的每⼀个式⼦得到的值，替换上⼀次迭代结果中的值即可。
所以只需要⼀组存储单元。
转化成⼀般式：注意：第⼆个式⼦中的是k+1次迭代的第⼀个式⼦的值，不是第k次迭代得值。
计算过程同jacobi迭代法的类似三.逐次超松弛法SOR法上⾯仅仅通过实例说明，Jacobi和Seidel迭代的运算过程。
数值分析——二分法及迭代法
数值分析——二分法及迭代法数值分析是研究用数值方法解决数学问题的一门学科。
在数值分析中，二分法和迭代法是两种常用的数值求解方法。
本文将对二分法和迭代法进行详细介绍，并比较它们的特点和适用范围。
一、二分法二分法是一种通过将问题分解为两个子问题，并选择其中一个子问题进行求解的方法。
它适用于解决连续函数的求根问题。
二分法的基本思想是利用中值定理，通过不断缩小区间来逼近根的位置。
具体步骤如下：1.选取一个初始的区间[a,b]，确保f(a)和f(b)的符号相反。
2.计算区间的中点c=(a+b)/23.判断f(c)的符号，并更新区间。
若f(c)与f(a)符号相反，则更新区间为[a,c]；否则更新区间为[c,b]。
4.重复步骤2和步骤3，直到满足停止准则（例如满足一定精度要求，或达到最大迭代次数）。
5.最后得到的近似根为区间的中点c。
二分法的优点是收敛速度快，且能够保证收敛到根的位置。
然而，二分法的缺点是每次迭代只能减少一半的区间长度，所以其收敛速度相对较慢。
此外，二分法需要事先确定区间，并且要求f(a)和f(b)的符号相反，这对于一些问题来说可能并不容易实现。
因此，二分法主要适用于单峰函数求根问题。
二、迭代法迭代法是一种通过迭代逐步逼近解的方法。
它适用于一般的数值求解问题。
迭代法的基本思想是通过不断迭代的过程，将原始问题转化为一个具有相同解的等价问题，并通过逐步逼近来求解。
具体步骤如下：1.选取一个初始的近似解x_0。
2.根据迭代公式x_{k+1}=g(x_k)，计算下一个近似解x_{k+1}，其中g(x)是一个适当的函数。
3.判断迭代是否达到停止准则（例如满足一定精度要求，或达到最大迭代次数）。
若满足停止准则，则停止迭代；否则返回步骤2继续迭代。
4.最终得到的近似解为迭代过程中的最后一个近似解x_k。
迭代法的优点是适用范围广，可以求解一般的数值问题。
此外，迭代法的迭代公式可以根据具体问题的特点进行选择，使得迭代过程更加高效。
数值分析中的迭代法收敛性分析
数值分析中的迭代法收敛性分析迭代法是数值分析领域中常用的一种数值计算方法，通过迭代逼近的方式求解数值问题。
在使用迭代法时，我们需要关注其收敛性，即迭代过程是否能够逼近问题的解。
本文将探讨数值分析中的迭代法收敛性分析方法。
一、迭代法的基本概念迭代法是一种通过逐次逼近的方式求解数值问题的方法。
在求解问题时，我们通过不断使用公式迭代计算，直到满足某个特定的条件为止。
迭代法在实际应用中广泛使用，例如求解方程组、求解最优化问题等。
二、迭代法的数学模型我们可以用以下数学模型描述迭代法的过程：设迭代公式为：x_(n+1) = g(x_n)，其中x_n表示第n次迭代的结果，g(x)为迭代函数。
三、迭代法的收敛性在使用迭代法时，我们希望迭代过程能够收敛到问题的解。
迭代法的收敛性分析是判断迭代过程是否能够收敛的关键。
1.线性收敛如果迭代法满足以下条件：1）对于任意的x_0，如果|x_n - x*| / |x_(n-1) - x*| ≤ C (0 < C < 1)，其中x*为问题的解，那么称迭代法是线性收敛的。
2）线性收敛的迭代法需要满足条件|x_1 - x*| / |x_0 - x*| ≤ C (0 < C <1)。
2.超线性收敛如果迭代法满足以下条件：对于任意的x_0，如果|x_n - x*| / |x_(n-1) - x*|^p ≤ C (0 < C < 1, p > 1)，那么称迭代法是超线性收敛的。
3.二次收敛如果迭代法满足以下条件：对于任意的x_0，如果|x_n - x*| / |x_(n-1) - x*|^2 ≤ C (0 < C < 1)，那么称迭代法是二次收敛的。
四、判断迭代法的收敛性在实际应用中，判断迭代法的收敛性是非常重要的。
下面介绍几种常用的判断方法。
1.收敛准则根据数列极限的定义，如果一个数列{x_n}满足：对于任意ε > 0，存在正整数N，当n > N时，有|x_n - x*| < ε，则称{x_n}收敛于x*。
数值分析迭代法的基本原理
数值分析迭代法的基本原理
数值分析迭代法是在数值计算中常用的一种方法，它对于求解非线性方程组和
系统动力学方程组具有广泛的应用，常用来较准确地估算未知量。
迭代法的基本原理是把复杂的问题拆分为一系列实现以求测函数的小过程，将
求解过程的每一步都视为迭代操作。
为了使求解的精度提高，要求每步迭代都可以达到合理的精度，可以使用收敛率来反映求解的精度。
一般的，收敛率大于某一数值（比如0.001）时，认为迭代法已经可以得到较完美的解。
数值分析迭代法还使用了复杂的误差估计方法，通过它可以得到良好的估算未
知量。
为此，迭代模型要加入某种形式的误差估计方法，以衡量求解精度，优化迭代收敛性。
通常，它将利用同伴雅可比（Jocobian）行列式来预估函数的局部变化，从而获得准确的估算未知量。
总的来看，数值分析迭代法广泛应用于工程设计与实验诊断等领域，是计算技
术研究工作者必不可少的一种重要的方法手段，具有解决复杂的非线性方程组、系统动力学方程组的能力。
《数值分析》教学大纲.doc
《数值分析》教学大纲课程性质：必修课课程类型：专业基础课总学时：48 学分：3课程编号：开课教研室：软件教研室适用专业：计算机科学与技术专业（本科）教学大纲说明一、本课程的地位、作用和任务《数值分析》是一门应用性很强的基础课，它以数学问题为对象，研究适用于科学计算与工程计算的数值计算方法及相关理论，它是程序设计和对数值结果进行分析的依据和基础，是用计算机进行科学计算全过程的一个重要环节。
通过本门课的学习及上机实习，使学生正确理解有关的基本概念，掌握常用的基本数值方法，培养和提高应用计算机进行科学与工程计算的能力，为以后的学习及应用打下应好的基础。
二、本课程的教学基本要求先修课：高等数学、线性代数、C语言。
要求学生：（1）理解各种数值方法导出的背景及概念。
（2）掌握各种数值方法。
（3）了解误差分析概念及方法。
（4）能利用各种方法编程上机计算求解教学内容一、本课程的理论教学内容1.绪论及误差(1)数值计算方法的研究对象和任务及算法的概念。
(2)误差知识2.方程的近似解(1)对分法(2)迭代法(3)牛顿法与割线法3.线性代数计算法(1)精确法高斯消元法，主元素消元法，无回代过程的主元素，消元法，主元素消元法的应用。
(2)矩阵三角分解法直接三角分解法，平方根法，追赶法(3)迭代法简单迭代法及其收敛条件，赛德尔迭代法及其收敛条件，代方程组Ax二b为便于使用迭代法的形式，超松驰法。
(4)方程组的性态及条件数。
4.插值(1)线性插值与二次插值。
(2)均差、均差插值多项式。
(3)等距结点插值公式，差分。
(4)拉格朗日插值多项式。
(5)分段插值与三次样条插值(1)最小二乘法与多项式拟合；(2)正交多项式曲线拟合(3)利用正交多项式作曲线拟合6.数值微积分（1）数值微分（2）数值积分牛顿一柯特斯公式，复化求积公式，求积公式的误差，步长的自动选择，线性加速法一龙贝格公式，高斯型求积公式。
7.常微分方程初值问题数值解法（1）欧拉折线法与改进的欧拉法及方法的收敛法，误差估计和稳定性。
数值分析迭代法范文
数值分析迭代法范文迭代法的基本思想是通过重复执行一些计算步骤，不断逼近问题的解。
该方法常用于求解无法通过解析方法求得解的问题，如非线性方程的根、方程组的解等。
在数值分析中，迭代法可用于求解各种数学问题，例如求解微分方程、积分、优化等。
在迭代法中，关键是选择一个适当的迭代函数和初始值。
迭代函数是一个映射，将当前的迭代结果映射到下一次迭代的结果。
迭代法通过重复应用迭代函数来不断逼近问题的解。
迭代法的步骤一般如下：1.选择一个初始值作为迭代的起点。
2.应用迭代函数计算下一次迭代的结果。
3.检查迭代的结果是否满足终止条件，如果满足则迭代结束，取得近似解；否则返回第二步继续迭代。
4.根据需要，可以设置最大迭代次数或迭代误差限制，以确保迭代的收敛性和计算效率。
迭代法的收敛性是评价其有效性的重要指标。
一个迭代法的收敛性是指当迭代次数趋于无穷大时，迭代结果是否与问题的解趋于一致。
常用的判断迭代法收敛性的方法是通过计算迭代序列的极限，判断序列是否收敛到所求解。
迭代法有很多的变种和改进方法，常用的有简单迭代法、牛顿迭代法、埃特金迭代法等。
每种迭代法有其适用的问题类型和求解效果，需要根据具体问题的特点进行选择。
例如，简单迭代法是一种基础的迭代算法，通过反复迭代计算近似解。
它适用于求解非线性方程的根，通过对原方程进行变形，找到满足一些条件的迭代函数，然后通过迭代计算逼近根的解。
牛顿迭代法是一种通过线性化原方程并应用牛顿法的迭代法。
它适用于求解非线性方程的根和优化问题。
该方法通过构造局部线性逼近来逐渐逼近所求解，具有较快的收敛速度。
埃特金迭代法是一种通过构造适当的迭代函数和近似解序列的加权平均值来提高迭代收敛速度的方法。
它适用于求解线性方程组和非线性方程的根等问题。
总而言之，数值分析迭代法是一种重要的数值计算方法。
通过选择适当的迭代函数和初始值，迭代法能够通过重复计算逼近复杂问题的解。
迭代法具有广泛的应用领域和多样化的改进方法，可以有效地解决科学和工程领域中的各种数学问题。
迭代法
迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法(或者称为一次解法)，即一次性解决问题。
迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法，它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行，在每次执行这组指令(或这些步骤)时，都从变量的原值推出它的一个新值，迭代法又分为精确迭代和近似迭代。
比较典型的迭代法如“二分法”和"牛顿迭代法”属于近似迭代法。
方法介绍迭代法是一类利用递推公式或循环算法通过构造序列来求问题近似解的方法。
例如，对非线性方程，利用递推关系式，从开始依次计算，来逼近方程的根的方法，若仅与有关，即，则称此迭代法为单步迭代法，一般称为多步迭代法；对于线性方程组，由关系从开始依次计算来过近方程的解的方法。
若对某一正整数，当时，与k 无关，称该迭代法为定常迭代法，否则称之为非定常迭代法。
称所构造的序列为迭代序列。
迭代法应用迭代法的主要研究课题是对所论问题构造收敛的迭代格式，分析它们的收敛速度及收敛范围。
迭代法的收敛性定理可分成下列三类：①局部收敛性定理：假设问题解存在，断定当初始近似与解充分接近时迭代法收敛；②半局部收敛性定理：在不假定解存在的情况下，根据迭代法在初始近似处满足的条件，断定迭代法收敛于问题的解；③大范围收敛性定理：在不假定初始近似与解充分接近的条件下，断定迭代法收敛于问题的解。
迭代法在线性和非线性方程组求解，最优化计算及特征值计算等问题中被广泛应用。
迭代法算法迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程，为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法（Iterative Method）。
一般可以做如下定义：对于给定的线性方程组（这里的x、B、f同为矩阵，任意线性方程组都可以变换成此形式），用公式（代表迭代k次得到的x，初始时k=0)逐步带入求近似解的方法称为迭代法（或称一阶定常迭代法）。
数值分析第二章
| x10 – x*|≤ 1/ 211 ≤1/2000
二分法算法(水中浮球问题)
f=inline('x.^3-30*x.^2+2552'); a=0;b=20;er=b-a;ya=f(a); k=0;er0=.005; while er>er0 x0=(a+b)/2; y0=f(x0); if ya*y0<0 k=12, xk=11.8628 b=x0; else 满足: a=x0; ya=y0; 13 | x – x *|≤ 20/ 2 n end ≤0.0025 er=b-a;k=k+1; end k,xk=(a+b)/2
( 与 L<1 条件矛盾 )
17/45
故不动点唯一。
则对任意的 x0∈ [a, b] , 迭代格式 xn1 ( xn ) 产生的序列 { xn }收敛到不动点 x*,且有 1 * | x x n | | xn1 xn | 1 L 证 * * x ( x ) n | x n x || ( x n 1 ) ( x ) | n 1 * * * x ( x ) | ( ) | | x n 1 x |
7/45
例 3 二分法求方程 e xp( x ) sin(
在区间 [0, 1]内的
x
2
)0
根.二分十次。 解: 令 f ( x ) e xp( x ) sin(
x
2 f (0) 1 0 f (1) e 1 1 0 f (0) f (1) 0 x f ( x ) [e xp( x ) cos( )] 0, 0 x 1 2 2 )
* *
16/45
数值分析中的迭代法研究
数值分析中的迭代法研究数值分析是数学和计算机科学的交叉学科，研究如何使用数值方法来处理和解决数学问题。
在数值计算中，迭代法是一种常见且重要的方法，用于求解方程组、逼近函数、求极值点等数学问题。
本文将介绍迭代法在数值分析中的应用和研究进展。
1. 迭代法的基本原理迭代法是一种通过逐步逼近的方式来求解数学问题的方法。
它基于以下基本原理：通过不断反复进行计算，使得计算结果逐渐趋近于问题的准确解，直到满足预设的精度要求。
2. 迭代法在方程求解中的应用迭代法在方程求解中有广泛的应用。
例如，对于非线性方程f(x)=0，可以通过迭代来求解。
最简单的迭代公式为x_{n+1} = g(x_n)，其中 g(x) 是一个逼近方程解的函数。
通过不断迭代计算，并选择适当的初始值 x_0，可以得到方程的近似解。
3. 迭代法在函数逼近中的应用函数逼近是数值分析的重要内容之一。
迭代法在函数逼近中可以通过泰勒级数展开和牛顿法等方法实现。
通过不断迭代计算，可以逼近函数的值，并得到一定精度的结果。
4. 迭代法在求极值点中的应用求解函数极值点是数学中的常见问题。
迭代法也可以用来寻找函数的极值点。
通过选择适当的迭代公式和初始值，可以通过迭代逼近的方式找到函数的局部或全局最大或最小值。
5. 迭代法的优缺点及改进方法迭代法作为一种常见的数值方法，具有优点和缺点。
其优点在于可以适用于复杂的数学问题，并且具有较高的灵活性和适应性。
然而，迭代法的收敛速度可能较慢，需要选择合适的初始值和迭代公式。
为了解决这个问题，研究者们提出了一系列改进方法，如加速收敛的算法和自适应调整步长的方法等。
6. 迭代法在实际应用中的案例研究迭代法在实际应用中有着广泛的应用。
例如，在工程领域中，迭代法可以用于计算电路中的稳态工作点，通过不断迭代来找到电流和电压的准确值。
此外，迭代法还可以应用于经济学、物理学、生物学等领域，解决各种实际问题。
7. 迭代法的未来发展趋势随着计算机技术和数值算法的不断进步，迭代法在数值分析中的研究也在不断深入。
数值计算中的迭代方法与收敛性
数值计算中的迭代方法与收敛性迭代方法在数值计算中起着重要的作用，它通过逐步逼近解决了很多复杂的数学问题。
本文将探讨数值计算中的迭代方法以及它们的收敛性。
一、迭代方法的基本原理迭代方法是通过不断重复逼近的过程来求解问题的一种数值计算方法。
其基本原理是从一个初始值开始，通过迭代公式不断逼近目标值，直至满足预设的收敛条件。
通常情况下，迭代方法可以应用于求解方程、优化问题等。
二、常见的迭代方法1. 不动点迭代法不动点迭代法是迭代方法中最常见的一种。
其基本思想是将原问题转化为寻找一个函数的不动点，即函数自身在某点上的取值等于该点本身。
通过选择适当的迭代函数，不动点迭代法可以有效地求解方程或优化问题。
2. 牛顿迭代法牛顿迭代法是一种高效的求解方程的方法。
其核心思想是利用函数的局部线性近似来逼近方程的解。
通过迭代公式不断逼近方程的根，牛顿迭代法可以在较短的时间内获得较高的精度。
3. 雅可比迭代法雅可比迭代法是一种用于线性方程组求解的迭代方法。
它通过将方程组表示为矩阵乘法的形式，将解向量的每个分量都表示为先前迭代解的线性组合。
通过不断迭代更新解向量的各个分量，雅可比迭代法可以逐步逼近方程组的解。
三、迭代方法的收敛性分析迭代方法的收敛性是判断该方法是否能够求解准确解的重要指标。
常用的收敛性分析方法有局部收敛性和全局收敛性。
1. 局部收敛性局部收敛性是指在迭代过程中，当初始值选择在某个特定的范围内时，迭代方法能够收敛到准确解。
局部收敛性通常通过迭代函数的导数来分析，若导数满足一定条件，则可以判断方法具有局部收敛性。
2. 全局收敛性全局收敛性是指迭代方法对于任意初始值都能够收敛到准确解。
全局收敛性是迭代方法的理想性质，但在实际应用中很难满足。
对于某些迭代方法，可以通过收敛域的定义和分析来判断其全局收敛性。
四、迭代方法的应用与改进迭代方法在数值计算中有着广泛的应用，涉及到方程求解、优化、插值等领域。
尽管迭代方法具有很多优点，但也存在一些问题，如收敛速度慢、迭代公式复杂等。
数值计算迭代法范文
数值计算迭代法范文
数值计算迭代法是一种很常用的数值分析方法，用于求解给定方程的近似解。
在计算中，迭代法通过初始猜想和反复迭代，以达到计算出近似解的目的。
从实际应用的角度来看，数值计算迭代法主要用于求解不易解析的非线性方程组，但也可用于求解线性方程组。
一般而言，数值计算迭代法包括一下几个步骤：
1）给定初始猜想：首先，我们要根据目标方程给出一个初始猜想值x0；
2）计算方程右边的结果：然后，我们可以根据给定的方程计算出x0对应的方程右边的结果；
3）更新猜想值：在上一步得到的结果基础上，通过一定的规则，更新x0并得到新的猜想值x1；
4）重复步骤2和3：不断重复步骤2和3，直到猜想值满足一些给定的条件，即迭代终止；
利用数值计算迭代法求解方程组，需要注意以下几点：
（1）选择合适的初始猜想：选择合适的初始猜想是决定迭代收敛的关键。
如果初始猜想的值偏离方程的精确解太多，那么迭代收敛的速度会变慢，甚至可能不收敛。
因此，必须仔细推敲，才能确定合理的初始猜想值。
（2）根据方程的特性，选择适当的迭代公式：要根据方程的特性，选择合适的迭代公式。
数值分析2-方程求根二分法迭代法
( x) ( x 2 k 3)
1 2
'( x) x
| '( x) | 2 , 当 x [2, 4] 时，
迭代发散.
例：利用迭代法求
( x)
1 , 2 ( x 1)
f ( x) x( x 1)2 1 0的根,区间为[0,1].
2 ( x 1)3
证明：记
g ( x) = x -φ ( x)
∵φ(x) ∈[a, b],
∴
g (a) = a -φ (a)≤0
,
g (b) = b -φ (b)≥0
∴在[a,b]内至少有一个根（端点处也可以） 又∵
g '( x) = 1-φ '( x)＝1－L＞0
， ∴单调。
（2）对任意 x0 ∈[a,b] 通过φ(x)迭代，结果收敛，有
2.3迭代法(Iteration)
常用的数值求根方法，包括方程组求解，主要考虑 是否收敛，收敛的快慢问题。
思路： f ( x) 0
x1 ( x0 ) x2 ( x1 )
x ( x)
给一初值 x ，通过迭代产生 xk ，
……
xk 1 ( xk )
几何意义如右图：
∴可通过误差公式反算出迭代次数k。
例：求 f ( x) x3 x2 2x 1 0 在[0，1]内的根，要求 达到3为有效数字。 已知：f (0) 1 0 ， f (1) 1 0 ；
1 7 f '( x) 3x 2 2 x 2 3( x ) 2 0 3 3
| '( x ) | 1,
1 (1 '( x )) 0. 2
数值分析与算法 简单迭代法求解线性方程组
简单迭代法求解线性方程组1．原理：将原线性方程组Ax=b中系数矩阵的主对角线移到一边并将其系数化为一，然后在给定迭代初值的情况下通过迭代的方法求解线性方程组的值。
2．C语言实现方式：(1)计算迭代矩阵：将系数矩阵的所有值分别处以各自所在行的主对角线值，然后将主对角线赋值为0。
(2)输入迭代初值，进行迭代将迭代初值存入y[n]矩阵，然后利用迭代式nn=nn+x[i][j]*y[j];y[i]=nn+b[i];经过有限次迭代得到误差要求以内的值3．源程序如下：#include<iostream>#include<math.h>#include<iomanip>using namespace std;#define kk 50 //定义最大方程元数int n,i,c,j,hh,gg,mm;double A[kk][kk],x[kk][kk],b[kk],y[kk],a[kk],z[kk],m,nn,d,e=1,w,fff ;void main(){cout<<"输入的方程元数"<<endl; //数据的输入cin>>n;cout<<"请输入方程系数矩阵:"<<endl;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)cin>>A[i][j];cout<<"请输入右边向量:"<<endl;for(i=0;i<n;i++)cin>>b[i];cout<<"输入你想要的迭代精度(建议1e-5以上)！"<<endl; cin>>fff;cout<<"输入最大迭代次数（建议300次以上）！"<<endl; cin>>mm;//计算出迭代矩阵for(i=0;i<n;i++){b[i]=b[i]/A[i][i];for(j=0;j<n;j++){if(i==j){x[i][i]=0;}else{x[i][j]=-A[i][j]/A[i][i];}}}//输出迭代矩阵cout<<"计算出迭代矩阵为："<<endl;for(i=0;i<n;i++){for(j=0;j<n;j++)cout<<x[i][j]<<" ";cout<<b[i]<<" ";cout<<endl;}//赋迭代初值cout<<"输入迭代初值"<<endl;for(i=0;i<n;i++)cin>>y[i];int f=1;//简单迭代法cout<<" ";for(i=1;i<n+1;i++)cout<<'\t'<<"X["<<i<<"]"<<" "<<'\t';cout<<"精度";cout<<endl;cout<<"迭代初值为： ";cout<<setiosflags(ios::fixed);for(i=0;i<n;i++)cout<<y[i]<<" ";cout<<endl;while(e>fff){for(i=0;i<n;i++){z[i]=y[i];nn=0;for(j=0;j<n;j++){nn=nn+x[i][j]*y[j];y[i]=nn+b[i];}e=fabs(z[0]-y[0]);if(fabs(z[i]-y[i])>e)e=fabs(z[i]-y[i]);if(i==0){cout<<setiosflags(ios::fixed);cout<<"第"<<setw(3)<<setprecision(3)<<f++<<"次迭代"<<" "; }cout<<setiosflags(ios::fixed);cout<<setw(8)<<setprecision(8)<<y[i]<<" ";}cout<<e;cout<<endl;if(f>mm){cout<<"迭代次数大于"<<mm<<"次"<<endl;cout<<"认为方程发散，迭代不收敛"<<endl;exit(1);}}cout<<endl;cout<<endl;cout<<"方程迭代了"<<f-1<<"次,达到你所要求的精度"<<fff<<endl;cout<<"最后结果为："<<endl;cout<<endl;for(i=0;i<n;i++){cout<<"X"<<"["<<i+1<<"]"<<"="<<y[i];cout<<endl;}exit(1);}4．实验数据和结果：按照提示依次输入方程元数，系数矩阵，右边向量和迭代初值。
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