高斯-赛德尔迭代法解线性方程组
高斯赛德尔法
的系数矩阵A可逆且主对角元素都不为零,令
)
并将A分解成
A = (A D) + D
Dx = (D A)x + b 从而方程可以写成 x = B1 x + f1 令 B = I D A, f = D b 其中
1 1 1 1
以 B 为迭代矩阵的迭代法 称为雅克比迭代法。
1
x ( k +1) = B1 x ( k ) + f1
(k ) 由雅可比迭代公式可知,在迭代的每一步计算过程中是用x 的全部分量 ( k +1 ) ( k+1) x i 时,已经算出最新的 来计算 x 的 所有分量 , 显然在计算第i个分量 分量,但没被利用。因此,将最新算出来的第k+1次近似加以利用,就 得到了高斯赛德尔迭代法。 A = D L U 将矩阵A分解成 其中 D = diag ( a11 ,a 22 ,..., a nn ) , L ,U 是A的主对角除外的下三角 和上三角部分,于是有 (D L )x = Ux + b
ρ 是迭代矩阵的谱半径(B0中绝对值最大的特征值的绝对值)
首先取 α =1.5,迭代若干次后,有 式中: 为第k 次迭代的节点电压与该节 点前次迭代值的差值的绝对值 U ( m ) U ( m 1) 为所有节点中差值绝对值最大的 ∞ Bso为加速迭代矩阵 再有
U ( m ) U ( m 1)
将上式带入最佳加速因子公式得到近似最佳加 速因子 α 。
x = B2 x + f 2 即 B = (D L ) U , f = (D L ) 其中 以 B2 为迭代矩阵的迭代法 x ( k +1) = B2 x ( k ) + f 2 称为高斯-赛德尔迭代法。
高斯—塞德尔迭代法
上式至少有一个不等号严格成立。
*定义 每行每列只有一个元素是1,其余 元素是零的方阵称为置换阵(或排列阵).
定理8(对角占优定理)若矩阵A按行(或列)严格对角占优 或按行(或列)弱对角占优且不可约;则矩阵A非奇异。
定理9 若矩阵A按行(或列)严格对角占优,或按行(或列) 对角占优不可约;则Jacobi迭代、Gauss-Seidel迭代都 收敛。
高斯—塞德尔迭代法又等价于:对k=0,1,…,
三、逐次超松驰(SOR)迭代法
SOR迭代法的计算公式:对k=0,1,…,
说明:1)ω=1,GS; 2)ω>1超松驰,ω<1低松驰;
3)控制迭代终止的条件: 例3 用上述迭代法解线性代数方程组
初值x(0)=0,写出计算格式。
四、三种迭代法的收敛性
定理7 对线性方程组Ax=b,A,D非奇异,则 Jacobi迭代法收敛的充要条件是 GS迭代法收敛的充要条件是 SOR迭代法收敛的充要条件是 定义6 (1)按行严格对角占优:
证明 若矩阵A按行严格对角占优,或按行(或列)弱对角占优不可
则GS迭代收敛。假若不然,ρ(BG)≥1,即迭代矩阵BG的某一特征 值λ使得|λ|≥1,并且
类似地,若矩阵A按行严格对角占优,或按行(或列)弱对角占优不
可约,则Jacobi迭代收敛。假若不然,ρ(BJ)≥1,即迭代矩阵BJ 的某一特征值λ使得|λ|≥1,并且
定理10 对线性方程组Ax=b,若A为对称正定矩阵,则 1)GS迭代法收敛. 2)若2D-A也是对称正定矩阵,则Jacobi迭代法收敛。
例8 见书上
定理12 对于线性方程组Ax=b,若A为对称正定矩阵,则
当0<ω<2时,SOR迭代收敛. 证明 只需证明λ<1(其中λ为Lω的任一特征值) .
matlab高斯赛德尔迭代法
标题:深入探讨MATLAB中的高斯-赛德尔迭代法一、概述MATLAB是一种强大的数学计算软件,被广泛应用于科学、工程和金融等领域。
在数值分析中,迭代法是解决非线性方程组和矩阵方程组的重要方法之一。
高斯-赛德尔迭代法是其中的一种,其在求解线性方程组时具有较好的收敛性和效率。
本文将深入探讨MATLAB中高斯-赛德尔迭代法的原理和实现方法。
二、高斯-赛德尔迭代法原理高斯-赛德尔迭代法是一种求解线性方程组的迭代法。
给定线性方程组Ax=b,其中A为系数矩阵,b为常数向量,迭代法的基本思想是通过不断逼近方程组的解x。
高斯-赛德尔迭代法的迭代公式如下:\[ x^{(k+1)} = D^{-1} (b - (L+U)x^{(k)}) \]其中,D、L和U分别为系数矩阵A的对角线、严格下三角部分和严格上三角部分。
迭代法的初始值可以任意选择,通常选取一个与解接近的初值,然后通过迭代逼近真实解。
三、MATLAB中高斯-赛德尔迭代法的实现MATLAB提供了丰富的数值计算函数和工具箱,使得高斯-赛德尔迭代法的实现变得非常简单。
下面我们将介绍如何在MATLAB中使用高斯-赛德尔迭代法求解线性方程组。
1. 设置参数在使用高斯-赛德尔迭代法之前,我们首先需要设置一些参数,如系数矩阵A、常数向量b、迭代步数等。
在MATLAB中可以通过定义变量来实现这些参数的设置。
2. 编写迭代函数接下来,我们需要编写高斯-赛德尔迭代法的迭代函数。
通过编写一个MATLAB函数来实现迭代公式的计算和迭代过程的控制。
3. 调用函数求解完成迭代函数的编写后,我们就可以通过调用该函数来求解线性方程组。
在MATLAB中,可以使用循环语句控制迭代步数,并在每一步更新迭代值,直到满足收敛条件为止。
四、案例分析为了更好地理解高斯-赛德尔迭代法在MATLAB中的应用,我们以一个具体的案例来进行分析和实践。
假设我们需要求解以下线性方程组:\[ \begin{cases} 4x_1 - x_2 + x_3 = 8 \\ -x_1 + 4x_2 - x_3 = 9 \\2x_1 - x_2 + 5x_3 = 7 \end{cases} \]我们可以通过MATLAB编写高斯-赛德尔迭代法的函数,并调用该函数来求解以上线性方程组。
Gauss-Seidel迭代法
G a u s s-S e i d e l迭代法-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN数值分析课程论文姓名:学号:Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组摘要线性方程组的求解在许多的工程技术中是一个极为常见的问题,对于线性方程组的求解无论从理论上还是实践应用上都已经成熟.对于一般线性方程组的求解有Gauss消元法为基础的直接法,也有迭代法.其中Gauss-Seidel是一个重要的组成部分.鉴于此,本论文细致地研究了用Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组.论文的第一部分先介绍了迭代法求解线性方程组的一般模式,并给出这种迭代法的收敛性条件,Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组的基本原理.这一部分是Gauss-Seidel迭代法的理论基础.论文的第二部分给出了Gauss-Seidel迭代法的具体操作步骤,以伪代码的形式细致的描绘如何使用Gauss-Seidel迭代法的求解方程组.同时,为了验证算法的有效性,在这一部分,还引入一个简单的算例,用于MATLAB编程发现计算结果完全正确.论文的第三部分给出了关于Gauss-Seidel迭代法的MATLAB程序,用于计算线性方程组.关键词:Gauss-Seidel迭代法,基本原理,算例,MATLAB程序目录1 Gauss-Seidel迭代法的基本理论 (1)1.1线性方程组的迭代法求解 (1)1.2Gauss-Seidel迭代法的原理 (2)2.具体的算例和操作步骤 (3)2.1. Gauss-Seidel迭代法的伪代码 (3)2.2.具体的算例验证算法的有效性 (3)3.MATLAB程序 (4)参考文献 (6)Gauss-Seidel 迭代法求解线性方程组一. Gauss-Seidel 迭代法的基本理论1.1线性方程组的迭代法求解在考虑求解线性方程组Ax=b 时,其中A 为非奇异矩阵.尽管Guass 消元法通过有限次运算可以求解此问题,其对应的计算复杂度为3O(n ).但是对于工程技术中和某些偏微分方程过程中出现的大型稀疏型矩阵利用迭代法可以更快的收敛,找到解.另外一方面,由于迭代法占用的计算机内存少,且便于计算.这两方面的优势促成了迭代法求解线性方程组的研究.关于迭代法的收敛的几个判定条件 1(迭代法基本原理)设有方程组f Bx x +=,对于任意初始向量()0x 及任意f ,解此方程组的迭代法(即()()f Bx x k k +=+1)收敛的充要条件是()1<B ρ.2(迭代法收敛的充分条件)如果方程组f Bx x +=的迭代公式为()()f Bx x k k +=+1(()0x 为任意初始向量),且迭代矩阵的某一种范数1<=q B v ,则:︒1迭代法收敛;︒2()()()v k k vk x x q qx x 11-*--≤-;︒3()()()v kvk x x q q xx 011--≤-*.定理3 如果mn RA ⨯∈为严格对角占优阵或为不可约弱对角占优阵,则对于任意的()0x ,解方程组b Ax =的Jacobi 迭代法,Gauss-Seidel 迭代法均收敛.定理4如果A 为对称正定矩阵,且20<<ω,则解式b Ax =的SOR 方法收敛.1.2Gauss-Seidel 迭代法的原理由Jacobi方法迭代公式()()()()010k k xx B x f +⎧⎪⎨=+⎪⎩初始向量,可知,迭代的每一步计算过程,都是用()k x 的全部分量来计算()1+k x 的所有分量,显然在计算第i 个分量()1+k ix时,已经计算出的最新分量()11+k x ,()12+k x ,…,()11+-k i x 没有被利用.从直观上看,最新计算出的分量可能比旧的分量要好些.因此,对这些最新计算出来的第1+k 次近似()1+k x 的分量()1+k jx 加以利用,就得到所谓解方程组的Gauss-Seidel 迭代法(简称G-S 方法):()()()()()T=002010n x x x x ,,, (初始向量),()()()()n i k x a x a b a x i j n i j k j ij k j ij i iik i,,2,1;,2,1,0111111 ==⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=∑∑-=+=++或写为()()()()()⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=∆==∆+=∑∑-==++.1,,,2,1;,2,1,01111i j ni j k j ij k iij i ii i i k i k i x a x a b a x n i k x x x上面第2个式子利用了最新计算出的分量()11+k x ,第i 个式子利用了计算出的最新分量()()1,,2,11-=+i j x k j .还可写成矩阵形式()()()()()()k k k k k Ux b x L D Ux Lx b Dx+=-++=+++111,,若设()1--L D 存在,则()()()()b L D Ux L D x k k 111--+-+-=, 于是Gauss-Seidel 迭代公式的矩阵形式为()()f Gx x k k +=+1,()6.2.8 其中 ()U L D G 1--=,()b L D f 1--=.由此可以看出,应用Gauss-Seidel 迭代法解式b Ax =,就是对方程组f Gx x +=应用迭代法.G 称为解式的Gauss-Seidel 迭代法的迭代矩阵.Gauss-Seidel 迭代法的一个明显优点是,在用计算机计算时,只需一组工作单元,以便存放近似解.由式可以看出,每迭代一步只需计算一次矩阵与向量的乘法.二.具体的算例和操作步骤2.1. Gauss-Seidel 迭代法的伪代码 1.输入问题的参数A,b 2.分解A 为D,L,U.3.计算迭代方程G ,f.4.开始迭代,随机设定一个初值.5.以迭代方程更新x 的值.6.如果到达迭代次数,则进入步骤7;否则,回到步骤5.7.输出x ,结束.2.2.具体的算例验证算法的有效性 求解如下的线性方程组1231231238-3+2=204+11-=336+3+12=36x x x x x x x x x ⎧⎪⎨⎪⎩ 这个方程的真实解为(3,2,1). 程序运行结果: 情况1:输入GS (A,b ) GS(A,b)xhis =0 0 0 2.5000 2.0909 1.2273 2.9773 2.0289 1.0041 3.0098 1.9968 0.9959 2.9998 1.9997 1.0002 2.9998 2.0001 1.0001 3.0000 2.0000 1.0000 3.0000 2.0000 1.0000 3.0000 2.0000 1.0000 3.0000 2.0000 1.0000 3.0000 2.0000 1.0000 ans = 3.0000 2.00001.00000.51.5解的迭代情况图一。
《数值分析》-雅格比法与高斯-赛德尔迭代法解线性方程组
4. 线性方程组求解4.用雅格比法与高斯-赛德尔迭代法解下列方程组Ax =b ,研究其收敛性,上机验证理论分析是否正确,比较它们的收敛速度,观察右端项对迭代收敛有无影响。
(1)A 行分别为A 1=[6,2,-1],A 2=[1,4,-2],A 3=[-3,1,4]; b 1=[-3,2,4]T , b 2=[100,-200,345]T ,(2) A 行分别为A 1=[1,0.8,0.8],A 2=[0.8,1,0.8],A 3=[0.8,0.8,1];b 1=[3,2,1] T , b 2=[5,0,-10]T ,(3)A 行分别为A 1=[1,3],A 2=[-7,1];b =[4,6]T , (1)雅可比法A 为所求方程组的系数矩阵,将系数矩阵()n n ij A a R ⨯=∈分为三部分,即111212221211000000n n nn n n a a a a a a A a a a --⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪-- ⎪ ⎪ ⎪=-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭⎝⎭D L U ≡--构造迭代方程,选取M 为A 的对角元素部分,即选取M D =,A D N =-,由此构造得到解AX b =的雅可比迭代法如下:()()()01,,0,1,,k k x xBx f k +⎧⎨=+=⎩ 初始向量(4-1)其中()111B I D A D L U J f D b ---=-=+≡=,,J 为雅可比迭代矩阵。
若A 为n 阶矩阵,迭代公式如下:()()()()()()()00001211,,,()/1,2,,;0,1,T n n k k ii ij j ii j j ix x x x x b a x a i n k +=≠⎧=⎪⎪⎪=-⎨⎪⎪==⎪⎩∑初始向量表示迭代次数(4-2) 在运行程序时首先需要手动输入矩阵A ,阶数n 、向量b 和初始向量x 0,根据式(4-2)不断迭代可求解得近似解。
用高斯赛德尔迭代法解方程组
用高斯赛德尔迭代法解方程组
高斯-赛德尔迭代(gauss–seidel method)是数值线性代数中的一个迭代法,可用
来求出线性方程组解的近似值。
该方法以卡尔·弗里德里希·高斯和路德维希·赛德尔命名。
同雅可比法一样,高斯-赛德尔迭代是基于矩阵分解原理。
在数值线性代数中,gauss-seidel方法也称作liebmann方法或已连续加速度方法,
就是用作解线性方程组的运算方法。
它以德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯(carl friedrich gauss)和菲利普·路德维希·冯·塞德尔(philipp ludwig von seidel)命名,与雅基数排序方法相近。
高斯-赛德尔迭代法是解线性方程组的常用迭代法之一,设线性方程组为a1x1 +a2x2 +..+ cintn =b.s
(i= 1,2,,n),
高斯赛德尔迭代法的迭代公式,虽然它可以应用于对角线上具有非零元素的任何矩阵,但只能在矩阵是对角线主导的或对称的和正定的情况下,保证收敛。
在年,只在高斯给
他的学生gerling的私人信中提到。
年之前由塞德尔自行出版。
分别用 jacobi 迭代法和 gauss-seidel 迭代法,求解方程组
分别用 jacobi 迭代法和 gauss-seidel 迭代法,求解方程组【jacobi 迭代法和 gauss-seidel 迭代法分别应用于方程组的求解】1. 引言在数学领域中,方程组的求解一直是一个重要的课题。
为了解决复杂的线性方程组,人们提出了各种迭代方法,其中 jacobi 迭代法和gauss-seidel 迭代法是两种常见的方法。
本文将探讨这两种迭代方法在求解方程组中的应用。
2. jacobi 迭代法的原理和应用jacobi 迭代法是一种基于逐次逼近的迭代方法。
对于线性方程组AX=B,其中 A 是系数矩阵,X 是未知数向量,B 是已知向量。
我们可以通过以下公式进行逐次逼近:X(k+1) = D^(-1)*(B - (L+U)X(k))其中,D、L、U 分别是 A 的对角线、下三角和上三角矩阵。
jacobi 迭代法的优点在于易于理解和实现,但在收敛速度上较慢,需要进行多次迭代才能得到精确解。
在实际应用中,需要根据实际情况选择合适的迭代次数。
3. gauss-seidel 迭代法的原理和应用与 jacobi 迭代法类似,gauss-seidel 迭代法也是一种基于逐次逼近的迭代方法。
不同之处在于,gauss-seidel 迭代法在计算 X(k+1) 时利用了已经得到的 X(k) 的信息,即:X(k+1)_i = (B_i - Σ(A_ij*X(k+1)_j,j≠i))/A_ii这种方式使得 gauss-seidel 迭代法的收敛速度较快,通常比 jacobi 迭代法更快,尤其是对于对角占优的方程组。
4. 分别用 jacobi 迭代法和 gauss-seidel 迭代法求解方程组为了更具体地说明 jacobi 迭代法和 gauss-seidel 迭代法的应用,我们分别用这两种方法来求解以下方程组:2x1 + x2 = 9x1 + 3x2 = 11我们将该方程组写成矩阵形式 AX=B:|2 1| |x1| |9||1 3| * |x2| = |11|我们根据 jacobi 迭代法和 gauss-seidel 迭代法的原理,依次进行迭代计算,直到满足收敛条件。
gauss伪谱法
gauss伪谱法
高斯伪谱法(Gauss-Seidel method)是一种迭代法,用于求解线性方程组的近似解。
这种方法基于将连续优化问题转化为离散优化问题,然后使用离散化方法进行求解。
在离散化过程中,通过将连续优化问题转换为一系列离散的子问题,可以使用高斯-赛德尔迭代法进行求解。
高斯-赛德尔迭代法的原理是将原方程组转化为等价的迭代格式,并不断迭代直到收敛。
在每一次迭代中,首先使用已知的解来更新未知量,然后将更新的解代入方程组中进行下一轮迭代。
这个过程不断重复,直到满足一定的收敛条件为止。
高斯伪谱法通过将连续优化问题转换为离散优化问题,可以利用离散化方法的高效性和精度,同时保持了一定的通用性和灵活性。
该方法适用于多种不同类型的优化问题,包括线性规划、二次规划、非线性规划等。
Gauss-Seidel迭代法求解方程组
Gauss-Seidel 迭代法求解方程组设方程组Ax=b 中的A 是n n ⨯阶矩阵,x 和b 都是n 维列向量。
若系数矩阵A 为非奇异的且0,1,2,ii a i n ≠= ,将A 分解为:A=D+L+U其中1122(,,,)nn D diag a a a =21120000000n n a L a a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ , 1212000000n n a a a U ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦将方程组1,1,2,,nij ji j a xb i n ===∑分析雅克比方法的迭代过程我们发现,在计算(1)k i x +时,虽然(1)(1)(1)121,,k k k i x x x +++- 已经全部计算出来,但是(1)k i x +计算还是用()()()121,,k k k i x x x - 而未用(1)(1,2,,1)k j x j i +=- 有理由认为(1)k jx +比()k jx 个接近精确值的相应分量,因此我们计算(1)k i x +时,用(1)k jx +代替()(1,2,,1)k j x j i =- ,即1(1)(1)()111(),1,2,,i nk k k ii ij j ij j j j i ii x b a x a x i n a -++==+=--=∑∑ 简记为:(1)()k k x Bx f +=+其中 B =- (D +L)1-U, f= (D +L)1-b我们称()x Bx f ϕ=+为迭代函数,任取初始向量(0)x x =,按照(1)()k k xBx f +=+即1(1)(1)()111(),1,2,,i nk k k ii ij j ij j j j i ii x b a x a x i n a -++==+=--=∑∑ 形式,称这种迭代方法为 Gauss -Seidel 迭代法。
Gauss -Seidel 迭代法算法简单描述:(0)(0)(0)(0)12(,,,),T n x x x x = ( 向量初始)For 0,1,2,k =For 1,2,,k n =1(1)(1)()111(),1,2,,i nk k k ii ij j ij j j j i ii x b a x a x i n a -++==+=--=∑∑ 如果()(1)k k x xε--≤ 停止,否则Next k 用Gauss -Seidel 迭代法求解方程组实例为:1231212978798x x x x x x x --=⎧⎪-+=⎨⎪-+=⎩,的解,初始向量(0)(0,0,0),T x = 解 由公式知,Gauss -Seidel 迭代法为:(1)()()123(1)(1)21(1)(1)311(7)91(7)81(8)9k k k k k k k x x x x x x x +++++⎧=++⎪⎪⎪=+⎨⎪⎪=+⎪⎩由初始向量(0)(0,0,0),T x =迭代可得(1)(0.7778,0.9722,0.9753),T x =(2)(0.9942,0.9993,0.9994),T x =(3)(0.9999,0.9999,0.9999),T x =(4)(1,1,1),T x =(5)(1,1,1),T x =所以方程组的解为(1,1,1)T x =。
高斯-赛德尔法--数值分析线性方程组的迭代解法
实验六、高斯-塞德尔法
一、实验目的
通过本实验学习线性方程组的迭代解法。掌握高斯-赛德尔迭代法编程。
二、计算公式
}
if(k==T)printf("\nNo");
else
printf("\n",k);
for(i=0;i<M;i++)
printf("x(%d)=%15.7f\n",i+1,x[i]);
}
四、例题
书P189页例6:用高斯-塞德尔迭代解线性方程组:
取 使得
#include<math.h>
#define M 3
#define N 4
main()
{
double a[M][N]={{8,-3,2,20},
{4,11,-1,33},
{6,3,12,36},
};
double x[M]={0,0,0};//初值
double r,t,q,eps=0.0000202;//需要精度
if(j!=i)q=q+a[i][j]*x[j];
x[i]=(a[i][N-1]-q)/a[i][i];
if(fabs(x[i]-t)>r)r=fabs(x[i]-t);
}
if(r<eps)break;
printf("\nk=%d,",k);
for(i=0;i<M;i++)
printf("\nx[%d]=%lf",i,x[i]);
高斯赛德尔算法程序说明
高斯赛德尔算法程序说明高斯赛德尔算法(Gauss-Seidel algorithm)是一种用于求解线性方程组的迭代方法。
它通过逐次修正线性方程组的解来逼近方程组的精确解。
算法步骤如下:1. 初始化解向量的初值,可以是全零向量或者任意向量。
2. 对于每个方程,使用当前的解来计算该方程中除未知数所在位置以外的其他已知数和常数项的值,然后用这些值代入方程中求解未知数的值,更新当前解向量的对应分量。
3. 重复步骤2,直到当前解向量的变化足够小或达到迭代次数的上限。
通过迭代计算,可以逼近线性方程组的精确解。
高斯赛德尔算法的程序示例:```pythondef gauss_seidel(A, b, x0, tol=1e-6, max_iter=100):n = len(A)x = x0.copy()# 迭代计算for k in range(max_iter):for i in range(n):sum1 = sum(A[i][j] * x[j] for j in range(i))sum2 = sum(A[i][j] * x[j] for j in range(i + 1, n))x[i] = (b[i] - sum1 - sum2) / A[i][i]# 检查当前解的变化是否足够小error = max(abs(A[i][i] * x[i] - b[i]) for i in range(n))if error < tol:breakreturn x```输入参数说明:- A: 系数矩阵(n × n)- b: 常数向量(长度为n)- x0: 初始解向量(长度为n)- tol: 解的变化容许度,默认为1e-6- max_iter: 最大迭代次数,默认为100输出为线性方程组的近似解向量。
需要注意的是,在使用高斯赛德尔算法求解线性方程组时,有时候可能会出现算法发散的情况,即迭代无法收敛到方程组的解。
高斯赛德尔迭代计算方法
高斯赛德尔迭代计算方法高斯赛德尔迭代方法是一种求解线性方程组的方法,特别适用于具有对角占优的方程组。
该方法通过反复迭代逼近方程组的解,直到满足预设的精度要求。
这种方法可以有效地解决大规模线性方程组的求解问题。
高斯赛德尔迭代方法的基本原理是利用方程组中已知的解元素估计未知的解元素。
具体来说,对于方程组Ax=b,求解x的过程中,使用当前迭代步骤中已经求得的解元素作为估计值去计算其他未知解元素的值。
假设当前迭代步骤中已经求得的解元素为x(k) = [x1(k), x2(k), ..., xn(k)],则在下一步迭代中可以利用这些已知值来求解未知解元素。
高斯赛德尔迭代的迭代公式为:x1(k+1) = (b1 - (a12*x2(k) + a13*x3(k) + ... + a1n*xn(k)))/a11x2(k+1) = (b2 - (a21*x1(k+1) + a23*x3(k) + ... + a2n*xn(k)))/a22 ...xn(k+1) = (bn - (an1*x1(k+1) + an2*x2(k+1) + ... + an-1*xn-1(k+1)))/ann其中a_ij表示方程组矩阵A中第i行、第j列的元素,b_i表示方程组右侧向量b中第i个元素。
高斯赛德尔迭代方法的收敛性与方程组矩阵的特征值有关。
在一些情况下,该方法可以保证收敛到方程组的解,并且收敛速度较快。
但在一些特殊情况下,该方法可能无法收敛或者收敛速度较慢。
因此,在应用高斯赛德尔迭代方法求解线性方程组时,需要对方程组的性质进行分析,以确定该方法的适用性。
为了提高高斯赛德尔迭代的收敛速度,可以采用一些加速技巧,如超松弛法。
超松弛法是在每次迭代过程中引入一个松弛因子ω,通过调整松弛因子的大小,可以使迭代收敛的速度更快。
超松弛法的迭代公式为:x1(k+1) = (1-ω)*x1(k) + (ω/a11)*(b1 - (a12*x2(k) + a13*x3(k)+ ... + a1n*xn(k)))x2(k+1) = (1-ω)*x2(k) + (ω/a22)*(b2 - (a21*x1(k+1) + a23*x3(k) + ... + a2n*xn(k)))...xn(k+1) = (1-ω)*xn(k) + (ω/ann)*(bn - (an1*x1(k+1) +an2*x2(k+1) + ... + an-1*xn-1(k+1)))其中ω的取值一般为0<ω<2,根据经验可以选择合适的ω值。
高斯-赛得尔迭代法
0
则
L~ D 1L, U~ D1U
于是 I L~ D1D D1L D1(D L) (3 16)
7
解线性方程组的迭代法
x(k1) (I L~)1U~x(k ) (I L~)1 g I L~ D1D D1L D1(D L) L~ D 1L, U~ D1U
将式(3-16)代入式(3-15)得
b1n xn(k)
g1
x2(k
1)
b x (k1) 21 1
b23x3(k) L
b x (k 2n1 n1
)
b2nxn(k)
g2
M
x (k1) n
b x (k1) n1 1
bn2x2(k1)
bn3x3(k1)
L
b x (k1) nn1 n1
gn
(3 13)
p4
2
解线性方程组的迭代法
b2n xn(k )
g2
M
x (k 1) n
bn1x1(k )
bn2 x2(k )
bn3 x3(k )
L
bnn
1xn
( 1
k
)
gn
其中
bij
aij aii
,
gi
bi aii
(i j,i, j 1, 2,L , n),
(i 1, 2,L , n).
(3 12)
1
解线性方程组的迭代法
因此,在Jacobi迭代法的计算过程中,要同时保留
即每算出新近似解的一个分量
x , ( k 1) i
再算下一个
x 分量
x(k 1) i 1
时,用新分量
x(k 1) i
代替老分量
(k ) i
进行计算。这样,在整个计算过程中,只需用n个
高斯-赛得尔迭代法
b12x2(k) b13x3(k)
x2(k
1)
b x (k1) 21 1
b23x3(k)
b x (k) 1n1 n1
b1n xn(k)
g1
b x( 2n1 n1
k
)
b2nxn(k)
g2
x (k1) n
b x (k1) n1 1
bn2
x (k1) 2
bn3x3(k1)
b x (k1) nn1 n1
9
解线性方程组的迭代法
例 用Gauss-Seidel迭代法求线性方程组
10x1 x2 2x3 72,
x1 10x2 2x3 83,
x1 x2 5x3 42,
x1 0.1x2 0.2x3 7.2 x2 0.1x1 0.2x3 8.3 x3 0.2x1 0.2x2 8.4
x )
x (k 1) 2
0.4x2(k )
0.7( x1(k 1)
x (k) 3
)
x (k 1) 3
0.4x3(k ) 0.7(1.8 x2(k1) )
20
解线性方程组的迭代法
x (k 1) 1
0.4x1(k )
0.7(1 x2(k) )
参数 , 误差限 , 最大容许迭代次数N.
2. 置 k 1.
3.计算
18
解线性方程组的迭代法
n
x1 (1 ) x1(0) (b1
a1
j
x(0) j
)
/
a11
j2
i 1
n
xi (1 )xi(0) (bi aij x j
aij
x
(0) j
)
/
aii
j 1
高斯-赛德尔迭代法例题
高斯-赛德尔迭代法例题高斯-赛德尔迭代法是一种用于解线性方程组的迭代算法。
它属于一类称为迭代法的数值计算方法,用于逼近方程组的解。
下面我们来看一个例题,以帮助理解高斯-赛德尔迭代法的工作原理。
假设我们有以下线性方程组:```3x + 2y - z = 12x - 2y + 4z = -2-x + 0.5y - z = 0```首先,我们需要将方程组转化为迭代形式。
将每个方程的未知数移到等号右边,得到:```x = (1 - 2y + z) / 3y = (-2 - 2x + 4z) / 2z = (-x + 0.5y) / -1```然后,我们选择一个初始解,例如x0 = 0, y0 = 0, z0 = 0。
根据这个初始解,我们可以使用上述迭代公式计算下一个近似解x1、y1 和z1。
将x0、y0 和z0 分别代入迭代公式中,我们可以计算得到新的近似解:```x1 = (1 - 2y0 + z0) / 3y1 = (-2 - 2x0 + 4z0) / 2z1 = (-x0 + 0.5y0) / -1```接着,我们可以使用这个新的近似解x1、y1 和z1,再次代入迭代公式中,计算得到更接近方程组解的近似解x2、y2 和z2。
按照上述步骤,我们可以进行多次迭代,直到达到预定的精度要求或迭代次数。
每次迭代都会产生一个新的近似解,逐渐逼近方程组的解。
需要注意的是,高斯-赛德尔迭代法的收敛性取决于方程组的特性。
对于某些特殊的方程组,该方法可能不会收敛或收敛速度较慢。
因此,在实际应用中,我们需要对问题进行分析和评估收敛性。
希望以上解答能够帮助您理解高斯-赛德尔迭代法的例题。
如果您还有其他问题,欢迎随时提问。
高斯赛德尔迭代计算方法
高斯赛德尔迭代计算方法## 高斯赛德尔迭代计算方法高斯赛德尔迭代计算方法(Gauss-Seidel Iterative Method)是一种迭代解线性方程组的数值方法。
该方法基于一个简单的观察:在求解一个方程组时,可以利用已经得到的解来逐步逼近最终的解。
这种方法通常用于解决稀疏矩阵或特殊矩阵的方程组。
### 原理高斯赛德尔迭代计算方法是一种逐次逼近求解的迭代方法。
对于一个线性方程组 Ax = b,其中 A 是系数矩阵,x 是未知向量,b 是已知向量,可以将该方程组转化为以下形式:```x(i+1) = Dx(i) + c```其中,`x(i)` 表示第 `i` 次迭代的近似解,`D` 是一个对角矩阵,`c` 是一个常向量。
为了简化计算,可以将 `D` 拆分为两个部分:`D = L + U`,其中 `L` 是 A 的严格下三角部分,`U` 是 A 的严格上三角部分。
将上述表达式代入,则可以得到以下迭代公式:```x(i+1) = -D^(-1)(Lx(i+1) + Ux(i)) + D^(-1)b```其中 `D^(-1)` 表示 `D` 的逆矩阵。
这个公式可以用来逐步更新 `x(i+1)` 直到收敛为止。
迭代过程中,每次更新`x(i+1)` 的值需要利用上一次迭代得到的`x(i)` 值。
### 算法步骤高斯赛德尔迭代计算方法的一般步骤如下:1. 初始化 `x(0)` 为一个向量,可随机选择或使用估计值。
2. 根据迭代公式计算 `x(i+1)` 的值,直到满足停止条件。
3. 检查迭代结果是否收敛。
如果未收敛,则返回第二步。
迭代的停止条件可以根据需要进行选择,常见的条件包括迭代次数、误差限制等。
### 示例以一个简单的二元线性方程组作为示例来说明高斯赛德尔迭代计算方法的应用。
假设有如下方程组:```3x + 2y = 10x + 4y = 8```将其转化为矩阵表示形式:```| 3 2 | | x | | 10 || | | | | || 1 4 | x | y | = | 8 |```可以得到 `A`、`b` 和初始解 `x(0)` 的值如下:```A = | 3 2 || || 1 4 |b = | 10 || || 8 |x(0) = | 0 || || 0 |```根据迭代公式进行计算,每次迭代的结果如下:```第 1 次迭代: x(1) = | 10/3 || || 2/3 |第 2 次迭代: x(2) = | 16/5 || || 14/5 |第 3 次迭代: x(3) = | 873/238 || || 127/238 |...```根据迭代过程,可以看到解 `x` 的值逐步逼近真实解。
Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法解线性方程组
实验四线性方程组的迭代解法一、实验目的(1) 学会用Jacobi迭代法、Gauss- Seidel迭代法和超松弛迭代法求线性方程组解(2) 学会对各种迭代法作收敛性分析,研究求方程组解的最优迭代方法.(3) 按照题目要求完成实验内容,写出相应的Matlab程序,给出实验结果.(4) 对实验结果进行分析讨论.(5) 写出相应的实验报告.二、实验内容1.熟悉Jacobi迭代法,并编写Matlab程序matlab程序按照算法(Jacobi迭代法)编写Matlab程序(Jacobi.m)function [x,k,index]=Jacobi(A,b,ep,it_max)if nargin<4it_max=100;endif nargin<3ep=1e-5;endn=length(A);k=0;x=zeros(n,1);y=x;index=1;while 1for i=1:ny(i)=b(i);for j=1:nif j~=iy(i)=y(i)-A(i,j)*x(j);endendif abs(A(i,i))<1e-10||k==it_maxindex=0;return;endy(i)=y(i)/A(i,i);endif norm(y-x,inf)<ep;break;endx=y;k=k+1;end2. 熟悉Gauss-Seidel 迭代法,并编写Matlab 程序3.练习练习题1. 用Jacobi 迭代法求方程组123430243313001424x x x ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥-=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎣⎦的解。
练习题2. 用Gauss-Seidel 迭代法求解上题的线性方程组,取(0)5(0,0,0),10T x ε-==。
function [x,k,index]=Gauss_Seidel(A,b,ep,it_max) if nargin<4it_max=100;endif nargin<3ep=1e-5;endn=length(A);k=0;x=zeros(n,1);y=x;y1=y;index=1;while 1for i=1:ny(i)=b(i);for j=1:nif j>iy(i)=y(i)-A(i,j)*y1(j);endif j<iy(i)=y(i)-A(i,j)*x(j);endendif abs(A(i,i))<1e-10||k==it_maxindex=0;return ;endy(i)=y(i)/A(i,i);y1(i)=y(i);endif norm(y-x,inf)<ep;break ;endx=y;k=k+1;end三、实验要求要求在实验前必须预习,将实验内容事先准备好,否则不允许上机。
研究生数值分析(12)高斯-赛德尔(Gauss-Seidel)迭代法
按行严格对角占优或按列严格对角占优,即满足条件
n
aii aij
(i 1, 2, , n)
j 1 ji
n
或 a jj aij
( j 1, 2, , n)
i 1 i j
则方程组AX=b有唯一解,且对任意初始向量 X (0)
雅可比迭代法与高斯-赛德尔迭代法都收敛。
定理5 若方程组 AX=b 的系数矩阵 A [aij ]nn 为对称正定矩阵。则对任意初始向量 X (0) 高斯 -赛德尔迭代法都收敛。
1 2 2 1
A 1 1
1
,
b
1
2 2 1 1
解:先计算迭代矩阵
0 2 2
BJ
D1(L U )
1
0
1
2 2 0
再计算
0 2 2 BG (D L)1U 0 2 3
0 0 2
其矩阵表示形式为 X (k1) D1(LX (k1) UX (k) b)
现将 X (k1) 显式化,由 (D L) X (k1) UX (k) b
得
X (k1) (D L)1UX (k ) (D L)1b
令
BG (D L)1U
(称为高斯-赛德尔(Gauss-Seidel)迭代矩阵),
一种算子范数 , 即
(A)
A r
证明:设λ为A的任一特征值,X为对应于λ的A
的特征向量,即 AX= λX, (X ≠0)
由范数的性质立即可得
X X AX A X
r
r
r
r
r
因为 X ≠0 , 所以
A r
高斯-赛德尔迭代法解线性方程组
数值分析实验五班级: 10信计二班 学号:59 姓名:王志桃 分数:一.实验名称高斯-赛德尔迭代法解线性方程组二.实验目的1. 学会利用高斯赛德尔方法解线性方程组2. 明白迭代法的原理3. 对于大型稀疏矩阵方程组适用于迭代法比较简单三.实验内容利用Gauss-Seidel 迭代法求解下列方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=-+=+-36123633111420238321321321x x x x x x x x x , 其中取→=0)0(x 。
四、算法描述由Jacobi 迭代法中,每一次的迭代只用到前一次的迭代值,若每一次迭代充分利用当前最新的迭代值,即在计算第i 个分量)1(+k ix 时,用最新分量)1(1+k x ,⋅⋅⋅+)1(2k x )1(1-+k i x 代替旧分量)(1k x ,⋅⋅⋅)(2k x )(1-k i x ,就得到所谓解方程组的Gauss-Seidel 迭代法。
其迭代格式为T n x x x x )()0()0(2)0(1)0(,,,⋅⋅⋅= (初始向量),)(11111)()1()1(∑∑-=-+=++--=i j i i j k j ij k j ij i ii i i x a x a b a x )210i 210(n k ⋅⋅⋅=⋅⋅⋅=,,,;,,,或者写为⎪⎩⎪⎨⎧--=⋅⋅⋅=⋅⋅⋅==∆+=∑∑-=-+=+++)(1)210i 210(1111)()1()1()()1(i j i i j k j ij k j ij i ii i i i k i k i x a x a b a x n k k x x x ,,,;,,,五、 编码#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <conio.h>#include <math.h>#define MAX_n 100#define PRECISION 0.0000001#define MAX_Number 1000void VectorInput(float x[],int n) //输入初始向量{int i;for(i=1;i<=n;++i){printf("x[%d]=",i);scanf("%f",&x[i]);}}void MatrixInput(float A[][MAX_n],int m,int n) //输入增广矩阵{int i, j;printf("\n===Begin input Matrix elements===\n");for(i=1;i<=m;++i){printf("Input_Line %d : ",i);for(j=1;j<=n;++j)scanf("%f",&A[i][j]);}}void VectorOutput(float x[],int n) //输出向量{int i;for(i=1;i<=n;++i)printf("\nx[%d]=%f",i,x[i]);}int IsSatisfyPricision(float x1[],float x2[],int n) //判断是否在规定精度内{int i;for(i=1;i<=n;++i)if(fabs(x1[i]-x2[i])>PRECISION) return 1;return 0;}int Jacobi_(float A[][MAX_n],float x[],int n) //具体计算{float x_former[MAX_n];int i,j,k;printf("\nInput vector x0:\n");VectorInput(x,n);k=0;do{for(i=1;i<=n;++i){printf("\nx[%d]=%f",i,x[i]);x_former[i]=x[i];}printf("\n");for(i=1;i<=n;++i){x[i]=A[i][n+1];for(j=1;j<=n;++j)if(j!=i) x[i]-=A[i][j]*x[j]; if(fabs(A[i][i])>PRECISION)x[i]/=A[i][i];elsereturn 1;}++k;}while(IsSatisfyPricision(x,x_former,n) && k<MAX_Number);if(k>=MAX_Number)return 1;else{printf("\nG-S %d times!",k);return 0;}}int main() //主函数{int n;float A[MAX_n][MAX_n],x[MAX_n];printf("\nInput n=");scanf("%d",&n);if(n>=MAX_n-1){printf("\n\007n must <%d!",MAX_n);exit(0);}MatrixInput(A,n,n+1);if(Jacobi_(A,x,n))printf("\nG-S Failed!");else{printf("\nOutput Solution:");VectorOutput(x,n);}printf("\n\n\007Press any key to quit!\n");getch();}通过实验使我更加熟练的掌握和使用高斯赛贝尔迭代法来解线性方程组,而且这个方法可以用来解大型的稀疏矩阵,是的解线性方程组更加的便捷。
高斯—塞德尔迭代法
i 1
n
例2 求解线性方程组(1.2)
取初值x(0)=(0,0,0)T, ( k 1) (k ) (k ) x1 ( 20 3 x2 2 x3 ) / 8, ( k 1) ( k 1) (k ) x ( 33 4 x x 2 1 3 ) / 11, x ( k 1) (36 6 x ( k 1) 3 x ( k 1) ) / 12. 1 2 3
设有解x*,则 x* Bx * f (1.5)
又设任取初值x (0) , 则可构造迭代序列 x ( k 1) Bx ( k ) f (1.6)
定义1 (1)对于方程组x Bx f,用公式(1.6)逐步代入求 近似解的方法称为迭代法( 一阶定常迭代法) .
(2)若 lim x ( k )存在(记为x*),则称此迭代法收敛, 显然x *
8 x1 3 x2 2 x3 20, 4 x1 11x2 x3 33, 6 x 3 x 12 x 36. 1 2 3 (1.2)
记为Ax=b,即
8 4 6 3 11 3 2 1 12 x1 20 x 33 . 2 x3 36
一、雅可比迭代法
设aii 0(i 1,2,, n), 从(2.1)的第i个方程中解出xi ,
1 x 1 a (b1 a12 x2 a1n xn ) 11 i 1 n 1 xi (bi aij x j aij x j ) aii j 1 j i 1 1 (bn an1 x1 an,n1 xn 1 ) xn a nn
x(7) (3.00002 , 1.9999987 , 0.9999932 )T , ε (7)
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数值分析实验五
班级: 10信计二班 学号:59 姓名:王志桃 分数:
一.实验名称
高斯-赛德尔迭代法解线性方程组
二.实验目的
1. 学会利用高斯赛德尔方法解线性方程组
2. 明白迭代法的原理
3. 对于大型稀疏矩阵方程组适用于迭代法比较简单
三.实验内容
利用Gauss-Seidel 迭代法求解下列方程组
⎪⎩⎪⎨⎧=++=-+=+-36123633111420238321
321321x x x x x x x x x , 其中取→=0)0(x 。
四、算法描述
由Jacobi 迭代法中,每一次的迭代只用到前一次的迭代值,若每一次迭代充分利用当前最新的迭代值,即在计算第i 个分量)1(+k i
x 时,用最新分量)1(1+k x ,⋅⋅⋅+)1(2k x )1(1-+k i x 代替旧分量)(1k x ,⋅⋅⋅)(2k x )(1-k i x ,就得到所谓解方程组的Gauss-Seidel 迭代法。
其迭代格式为 T n x x x x )()0()0(2)0(1)0(,,,⋅⋅⋅= (初始向量),
)(11111)()1(
)
1(∑∑-=-+=++--=i j i i j k j ij k j ij i ii i i x a x a b a x )210i 210(n k ⋅⋅⋅=⋅⋅⋅=,,,;,,,
或者写为 ⎪⎩
⎪⎨⎧--=⋅⋅⋅=⋅⋅⋅==∆+=∑∑-=-+=+++)(1)210i 210(1111)(
)1()1()()1(i j i i j k j ij k j ij i ii i i i k i k i x a x a b a x n k k x x x ,,,;,,,
五、 编码
#include
<stdio.h> #include <stdlib.h>
#include <conio.h>
#include <math.h>
#define MAX_n 100
#define PRECISION 0.0000001
#define MAX_Number 1000
void VectorInput(float x[],int n) //输入初始向量
{
int i;
for(i=1;i<=n;++i)
{
printf("x[%d]=",i);
scanf("%f",&x[i]);
}
}
void MatrixInput(float A[][MAX_n],int m,int n) //输入增广矩阵
{
int i, j;
printf("\n===Begin input Matrix elements===\n");
for(i=1;i<=m;++i)
{
printf("Input_Line %d : ",i);
for(j=1;j<=n;++j)
scanf("%f",&A[i][j]);
}
}
void VectorOutput(float x[],int n) //输出向量
{
int i;
for(i=1;i<=n;++i)
printf("\nx[%d]=%f",i,x[i]);
}
int IsSatisfyPricision(float x1[],float x2[],int n) //判断是否在规定精度内{
int i;
for(i=1;i<=n;++i)
if(fabs(x1[i]-x2[i])>PRECISION) return 1;
return 0;
}
int Jacobi_(float A[][MAX_n],float x[],int n) //具体计算{
float x_former[MAX_n];
int i,j,k;
printf("\nInput vector x0:\n");
VectorInput(x,n);
k=0;
do{
for(i=1;i<=n;++i)
{
printf("\nx[%d]=%f",i,x[i]);
x_former[i]=x[i];
}
printf("\n");
for(i=1;i<=n;++i)
{
x[i]=A[i][n+1];
for(j=1;j<=n;++j)
if(j!=i) x[i]-=A[i][j]*x[j];
if(fabs(A[i][i])>PRECISION)
x[i]/=A[i][i];
else
return 1;
}
++k;
}while(IsSatisfyPricision(x,x_former,n) && k<MAX_Number);
if(k>=MAX_Number)
return 1;
else
{
printf("\nG-S %d times!",k);
return 0;
}
}
int main() //主函数
{
int n;
float A[MAX_n][MAX_n],x[MAX_n];
printf("\nInput n=");
scanf("%d",&n);
if(n>=MAX_n-1)
{
printf("\n\007n must <%d!",MAX_n);
exit(0);
}
MatrixInput(A,n,n+1);
if(Jacobi_(A,x,n))
printf("\nG-S Failed!");
else
{
printf("\nOutput Solution:");
VectorOutput(x,n);
}
printf("\n\n\007Press any key to quit!\n");
getch();
}
通过实验使我更加熟练的掌握和使用高斯赛贝尔迭代法来解线性方程组,而且这个方法可以用来解大型的稀疏矩阵,是的解线性方程组更加的便捷。
但是,这个实验很繁琐,必须要仔细的对待。