矩阵迭代(Jacobi)

合集下载

矩阵雅克比迭代算法

矩阵雅克比迭代算法

雅克比迭代实验目的:1.学习和掌握线性代数方程组的jacobi 迭代法。

2.运用jacobi 迭代法进行计算。

方法原理:设方程组Ax=b 的系数矩阵A 非奇异而且),...,2,1(0n i a ii =≠,将A 分裂为 A=D+L+U,可以使计算简便。

其中),,...,,(2211nn a a a diag D = ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0...............0...00 (002121)n n a a a L ,⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0...00...............00...02112n n a a a U A=D+L+U ,其中),,...,,(2211nn a a a diag D =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0...............0...00 (002)121n n a a a L ,⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0...00...............00...02112n n a a a U 将方程组n ,...,2,1i ,b x a i n 1j j ij ==∑=乘以ii a 1,得到等价的方程组⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑≠=n i j 1j j ij i ii i x a b a 1x ,i=1,2,…n ,简记为x Bx f =+。

其中 11()B I D A D L U --=-=-+, 1f D 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 x Bx f +=+形成迭代格式,称这种迭代方法为Jacobi 迭代法。

算法描述:Step1:给定一组x ,即初值。

Step2:用for 循环计算:x[k+1]=(b[i]-∑∑+=-=-n1i j 1i 1j ]j [x ]j ][i [a ]j [x ]j ][i [a )/a[i][i].Step3:当fabs(x[k+1]-x[k])<eps时停止。

jacob方法收敛的条件

jacob方法收敛的条件

jacob方法收敛的条件
Jacobi迭代法是一种常见的用于求解方程组的迭代法,是一种基于迭代的数值解法,用于解决非线性方程组系统的数值方法。

Jacobi迭代法将整个系统分解成若干个子系统,然后将每个子系统进行迭代计算。

Jacob迭代法可以简化解系统,每次计算中只对一个变量求解,因此收敛很快。

Jacobi迭代法的收敛性取决于系统矩阵的条件数,即矩阵A的谱半径,当谱半径小于1 时,Jacobi 迭代法就是收敛的,因此 Jacboi 迭代法收敛的条件是:
(1)该方程组解的存在性,即有限解存在。

(2)阵A的谱半径小于等于1,即矩阵 A 作为线性变换时,谱半径小于等于1.
(3)系统矩阵是对角矩阵。

Jacobi 迭代法只能用于对角矩阵求解,当系统矩阵不止具有对角线上相同数,而其它系数也都不为0时,就无法使用 Jacobi 迭代法求解。

(4)Jacobi 迭代法在收敛的基础上要求每一步的计算误差都在一个特定的范围内,这就要求误差的下限和上限,比如说可设定误差的上限为 10-5,下限为10-6.
(5)如果求解线性方程组,需要系统矩阵可逆,即系统矩阵的行列式不为零。

Jacobi 迭代法所要满足的最主要的条件就是系统矩阵的谱半径小于等于1,即奇异值之积的平方根小于等于1,但这一条件越来越被认为是不足以保证 Jacobi 的收敛性的,所以针对 Jacobi 迭代法的收敛性,应注意其它的诸多条件,包括方程的解的存在性、
对角性、系统矩阵可逆以及允许误差的范围等等,只有所有条件都满足,Jacobi 迭代法才能取得理想的收敛结果。

jacobi迭代的原理与公式

jacobi迭代的原理与公式

jacobi迭代的原理与公式
Jacobi迭代是一种迭代方法,用于求解线性方程组Ax=b。

它的基本原理是将方程组中的每个未知数的值通过迭代逐步逼近最终解。

假设方程组为Ax=b,其中A是一个n×n的矩阵,x和b是n维列向量。

Jacobi迭代的公式为:
x^(k+1) = D^(-1) * (b - (L+U) * x^k)
其中,x^(k+1)表示第k+1次迭代后的x值,x^k表示第k次迭代后的x值,D是A的对角线矩阵,L是A的下三角矩阵,U是A的上三角矩阵。

具体步骤如下:
1. 初始化x^0为一个初始向量。

2. 根据上述公式,计算x^(k+1)。

3. 判断迭代是否收敛。

如果满足收敛条件,停止迭代,得到近似解x^(k+1)。

4. 如果不满足收敛条件,将x^(k+1)作为新的x^k,返回第2步。

Jacobi迭代的收敛条件是矩阵A的谱半径小于1。

如果A是对称正定矩阵,那么Jacobi迭代一定收敛。

总结起来,Jacobi迭代通过不断更新未知数的值,逐步逼近方程组的解。

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

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。

matlabjacobi迭代法

matlabjacobi迭代法

matlabjacobi迭代法Jacobi迭代法是一种求解线性方程组的迭代法,其基本思想是将原方程组的系数矩阵分解为对角部分和非对角部分,对于对角矩阵使用前、后代替法求解,对于非对角部分使用迭代更新法求解。

Jacobi迭代法的基本形式如下:$\begin{cases}a_{11}x_1+a_{12}x_2+...+a_{1n}x_n=b_1 \\a_{21}x_1+a_{22}x_2+...+a_{2n}x_n=b_2 \\... \\a_{n1}x_1+a_{n2}x_2+...+a_{nn}x_n=b_n \\\end{cases}$其中,$a_{ij}$表示系数矩阵的第$i$行第$j$列的元素,$b_i$表示方程组的第$i$个方程的解。

设向量$x^{(k)}=(x_1^{(k)},x_2^{(k)},...,x_n^{(k)})$表示Jacobi迭代法的第$k$次迭代结果,则迭代公式为:$x_i^{(k+1)}=\frac{1}{a_{ii}}(b_i-\sum_{j=1,j\ne i}^n a_{ij}x_j^{(k)}),i=1,2,...,n$迭代公式的意义是,将第$i$个变量的系数$a_{ii}$看成系数矩阵的一个主对角元,将剩下的系数$a_{ij}(i\ne j)$看成非对角元,同时将当前未知量向量$x^{(k)}$看成已知量,利用这些参数求解第$i$个方程中未知量$x_i$。

Jacobi迭代法的收敛条件为原矩阵的对角线元素不为零,且矩阵的任意一行中非对角线元素绝对值之和小于对角线元素绝对值。

在Matlab中,可通过编写函数的方式实现Jacobi迭代法。

函数jacobi实现了迭代公式,并以向量形式返回迭代结果,如下所示:```function xnew = jacobi(A, b, xold)% Jacobi迭代法求解线性方程组Ax=b% A为系数矩阵,b为常数向量,xold为迭代初值% 输出迭代后的解向量xnew% 初始化迭代初值n = length(b);xnew = zeros(n,1);% 迭代更新for i = 1:nxnew(i) = (b(i) - A(i,:)*xold + A(i,i)*xold(i)) / A(i,i);endend```在主程序中可按以下步骤使用函数jacobi求解线性方程组:1.构造系数矩阵A和常数向量b;2.设定迭代初值xold;3.利用jacobi函数求解迭代结果,并对迭代过程进行循环。

类矩阵两种迭代法的收敛性比较

类矩阵两种迭代法的收敛性比较

类矩阵两种迭代法的收敛性比较引言:在科学计算中,线性方程组的求解是很普遍的问题。

尤其是在大型科学计算中,线性方程组的求解是最重要的任务之一。

线性方程组的求解有很多种方法,例如高斯消元法、LU分解法、迭代法等等,其中迭代法是一种高效的方法。

迭代法的思想是从一个初值解开始,逐步改进解的准确度,直到满足误差要求。

在本文中,我们将讨论两种类矩阵迭代法的收敛性比较,即雅可比迭代法和高斯-赛德尔迭代法。

1.雅可比迭代法(Jacobi Iterative Method):雅可比迭代法是最简单的迭代法之一。

它是基于线性方程组的矩阵形式 Ax=b,将 A 分解成 A=D-L-U(D为A的对角线元素,L为A的下三角矩阵,U为A的上三角矩阵),其中 D 为对角线元素,L为严格下三角矩阵,U 为严格上三角矩阵。

则有如下迭代关系式: x^{(k+1)}=D^{-1}(L+U)x^{(k)}+D^{-1}b (1)其中,x^{(k)} 为 k 次迭代后的解,x^{(0)} 为初始解。

雅可比迭代法的迭代矩阵为M = D^{-1}(L+U)。

以下是雅可比迭代法的收敛性分析:定理1:若矩阵 A 为对称正定矩阵,则雅可比迭代法收敛。

证明:由于 A 为对称正定矩阵,所以存在唯一的解。

假设迭代后得到的解为 x^{(k)},则我们可以用误差向量 e^{(k)} = x-x^{(k)} 表示剩余项,则有 Ax^{(k)}-b = e^{(k)}。

对 (1) 式两边同时乘以 A^-1,得:x^{(k+1)}=x^{(k)}-A^{-1}e^{(k)}。

(2)将 (2) 式代入 Ax^{(k)}-b = e^{(k)} 中,得:Ax^{(k+1)}-b = Ae^{(k)}.(3)由于 A 为对称正定矩阵,则存在 A=Q\\Lambda Q^{-1},其中Q 为正交矩阵,\\Lambda 为对角矩阵。

因此,我们可以将 (3) 式转化为:\\| x^{(k+1)}-x \\|_{A} =\\| Q^{-1}A^{-1}Qe^{(k)}\\|_{\\Lambda} \\leq \\rho (Q^{-1}A^{-1}Q)\\|e^{(k)}\\|_{A}。

matlab中jacobi迭代法

matlab中jacobi迭代法

一、简介Matlab中jacobi迭代法是一种用于求解线性方程组的迭代方法,适用于系数矩阵为对称、正定矩阵的情况。

该迭代方法通过将系数矩阵分解为对角矩阵、上三角矩阵和下三角矩阵的形式,然后通过迭代计算得到方程组的解。

在Matlab中,可以利用矩阵运算和迭代循环来实现jacobi迭代法。

二、 jacobi迭代法原理1. 基本思想jacobi迭代法的基本思想是将系数矩阵分解为对角矩阵D、上三角矩阵U和下三角矩阵L的形式,即A=D+L+U,其中D为系数矩阵A 的对角线元素组成的对角矩阵,L为系数矩阵A的下三角部分,U为系数矩阵A的上三角部分。

令x为方程组的解向量,b为方程组的右端向量,则方程组可表示为Ax=b。

根据方程组的性质,可将方程组表示为(D+L+U)x=b,然后利用迭代的方式逐步逼近方程组的解。

2. 迭代公式假设迭代到第k次,方程组可表示为(D+L+U)x=b,将其转化为迭代形式x(k+1)=(D+L)^(-1)(b-Ux(k)),利用迭代公式可以逐步计算出方程组的解。

3. 收敛条件对于jacobi迭代法,收敛条件为系数矩阵A为对角占优矩阵或正定矩阵。

如果满足这一条件,迭代计算会逐步收敛于方程组的解。

三、 Matlab中jacobi迭代法实现在Matlab中,可以利用矩阵运算和迭代循环来实现jacobi迭代法。

具体步骤如下:1. 对系数矩阵进行分解将系数矩阵A分解为对角矩阵D、上三角矩阵U和下三角矩阵L的形式。

2. 初始化迭代变量初始化迭代的初始值x0、迭代次数k、逐次逼近解向量x(k+1)。

3. 迭代计算利用迭代公式x(k+1)=(D+L)^(-1)(b-Ux(k))来逐步计算出方程组的解。

4. 判断收敛条件在迭代计算过程中,需要实时判断迭代计算是否满足收敛条件,如果满足则停止迭代计算,得到方程组的解。

四、实例分析假设有如下方程组:2x1 + x2 + 4x3 = 103x1 + 4x2 - x3 = 10x1 + 2x2 + 3x3 = 0可以利用jacobi迭代法来求解该方程组,在Matlab中可以通过编程实现迭代计算过程。

矩阵特征值的数值解法

矩阵特征值的数值解法

矩阵特征值的数值解法矩阵的特征值是在矩阵与其特征向量之间的关系中的数值解。

特征值在各个领域中都有广泛应用,包括物理、工程、金融等。

在解决实际问题时,我们经常需要计算矩阵的特征值,因此研究如何求解矩阵特征值的数值方法是非常重要的。

1. 幂迭代法(Power Iteration)幂迭代法是求解矩阵特征值的一种简单而常用的数值方法。

它的基本思想是通过不断迭代矩阵与向量的乘积,使得向量趋近于该矩阵的一个特征向量。

具体步骤如下:(1)初始化一个非零的初始向量x。

(2)进行迭代计算,即$x^{(k+1)}=Ax^{(k)}/,Ax^{(k)},$。

(3)当向量x的相对误差小于一些预设的精度要求时,停止迭代,此时的x即为矩阵A的一个特征向量。

(4)将x带入特征值的定义式$\frac{Ax}{x}$,计算出特征值。

幂迭代法的优点是简单易实现,计算速度较快,缺点是只能求解特征值模最大的特征向量,而且对于存在特征值模相近的情况,容易收敛到错误的特征值上。

2. QR迭代法(QR Iteration)QR迭代法是一种较为稳定的求解矩阵特征值的数值方法。

它的基本思想是通过不断进行QR分解,使得矩阵的特征值逐渐收敛。

具体步骤如下:(1)将矩阵A进行QR分解,得到正交矩阵Q和上三角矩阵R,令$A_1=RQ$。

(2)将$A_1$再次进行QR分解,得到新的矩阵$A_2=R_1Q_1$。

(3)重复步骤(2),直到得到收敛的矩阵$A_k$,此时$A_k$的对角线上的元素即为矩阵A的特征值。

QR迭代法的优点是对于特征值模相近的情况仍然能够收敛到正确的特征值上。

缺点是每次QR分解都需要消耗大量的计算量,迭代次数较多时计算速度较慢。

3. Jacobi迭代法(Jacobi's Method)Jacobi迭代法是一种通过对称矩阵的对角线元素进行迭代操作,逐步将非对角元素变为零的求解特征值的方法。

具体步骤如下:(1)初始化一个对称矩阵A。

雅克比(Jacobi)方法

雅克比(Jacobi)方法

雅克⽐(Jacobi)⽅法可以⽤来求解协⽅差矩阵的特征值和特征向量。

雅可⽐⽅法(Jacobian method)求全积分的⼀种⽅法,把拉格朗阶查⽪特⽅法推⼴到求n个⾃变量⼀阶⾮线性⽅程的全积分的⽅法称为雅可⽐⽅法。

雅克⽐迭代法的计算公式简单,每迭代⼀次只需计算⼀次矩阵和向量的乘法,且计算过程中原始矩阵A始终不变,⽐较容易并⾏计算。

考虑线性⽅程组Ax=b时,⼀般当A为低阶稠密矩阵时,⽤主元消去法解此⽅程组是有效⽅法。

但是,对于由⼯程技术中产⽣的⼤型稀疏矩阵⽅程组(A的阶数很⾼,但零元素较多,例如求某些偏微分⽅程数值解所产⽣的线性⽅程组),利⽤迭代法求解此⽅程组就是合适的,在计算机内存和运算两⽅⾯,迭代法通常都可利⽤A中有⼤量零元素的特点。

雅克⽐迭代法就是众多迭代法中⽐较早且较简单的⼀种,其命名也是为纪念普鲁⼠著名数学家雅可⽐。

原理【收敛性】设Ax=b,其中A=D+L+U为⾮奇异矩阵,且对⾓阵D也⾮奇异,则当迭代矩阵J的谱半径ρ(J)<1时,雅克⽐迭代法收敛。

⾸先将⽅程组中的系数矩阵A分解成三部分,即:A = L+D+U,其中D为对⾓阵,L为下三⾓矩阵,U为上三⾓矩阵。

之后确定迭代格式,X^(k+1) = B*X^(k) +f ,(这⾥^表⽰的是上标,括号内数字即迭代次数),其中B称为迭代矩阵,雅克⽐迭代法中⼀般记为J。

(k = 0,1,......)再选取初始迭代向量X^(0),开始逐次迭代。

【优缺点】雅克⽐迭代法的优点明显,计算公式简单,每迭代⼀次只需计算⼀次矩阵和向量的乘法,且计算过程中原始矩阵A始终不变,⽐较容易并⾏计算。

然⽽这种迭代⽅式收敛速度较慢,⽽且占据的存储空间较⼤,所以⼯程中⼀般不直接⽤雅克⽐迭代法,⽽⽤其改进⽅法。

实现通过雅克⽐(Jacobi)⽅法求实对称矩阵的特征值和特征向量操作步骤:S′=G T SG,其中G是旋转矩阵,S′和S均为实对称矩阵,S′和S有相同的Frobenius norm,可以⽤⼀个最简单的3维实对称矩阵为例,根据公式进⾏详细推导(参考 ):通过旋转矩阵将对称矩阵转换为近似对⾓矩阵,进⽽求出特征值和特征向量,对⾓矩阵中主对⾓元素即为S近似的实特征值。

雅克比迭代法和高斯赛德尔迭代法的算法描述

雅克比迭代法和高斯赛德尔迭代法的算法描述

雅克比迭代法和高斯赛德尔迭代法的算法描述一. 雅克比迭代法雅克比迭代法(Jacobi Iteration)是计算数值解的一种迭代方法,它遵循一个简单的步骤:给定问题的初始值,按照一定的规则,用求出某一个矩阵元素,替换当前值,得到下一个矩阵值,重复这个步骤,直到满足某一个条件,即为所求解的结果。

雅克比迭代法求解矩阵问题的一般步骤为:(1)给定初始矩阵A和右端值矩阵B,将第i行第j列的元素表示为aij,bi;(2)第i行其它元素之和定义为s(i) =∑(j≠i)|a(i, j)|,亦即∑|aij|;(3)如果s(i)不等于0,则第i行第i列元素的值更新为xi=1 (b(i) ∑(j≠i)[a(i, j)x(j)])/a(i, i)(4)重复步骤3,直到满足|X(i)X(i)|<ε(ε为设定的误差),此时x即为所求解的结果。

二. 高斯-赛德尔迭代法高斯-赛德尔迭代法(Gauss-Seidel Iteration)是另一种迭代方法,算法的基本思想也是:通过迭代,计算出当前矩阵的第i行第j列的元素xi;然后更新第i行第j列元素的值,继续迭代,直到某种条件满足,即可求出矩阵的解。

高斯-赛德尔迭代法的基本步骤为:(1)给定初始矩阵A和右端值矩阵B,将第i行第j列的元素表示为aij,bi;(2)第i行其它元素之和定义为s(i) =∑(j≠i)|a(i, j)|,亦即∑|aij|;(3)如果s(i)不等于0,则第i行第i列元素的值更新为xi=1 (b(i) ∑(j<i)[a(i, j)x(j)]∑(j>i)[a(i,j)x(j)] )/a(i, i)(4)重复步骤3,直到满足|X(i)X(i)|<ε(ε为设定的误差),此时x即为所求解的结果。

总结从上面的对比来看,雅克比迭代法和高斯赛德尔迭代法的步骤基本一致,均采用迭代的方式求解矩阵A的解X,不同的是,高斯赛德尔迭代法在更新矩阵A的第i行第i列元素时,采用把小于i的j元素的值替换成当前迭代求得的值来计算,而雅克比迭代法采用把全部j元素的值替换成当前迭代求得的值来计算。

jacobi方法求特征值和特征向量 例题

jacobi方法求特征值和特征向量 例题

一、引言Jacobi方法是一种用于计算矩阵特征值和特征向量的迭代数值方法。

它是数值线性代数中的重要算法之一,广泛应用于科学计算、工程技术和金融领域。

本文将通过一个例题来介绍Jacobi方法的原理和求解过程,并分析其在实际问题中的应用。

二、Jacobi方法的原理Jacobi方法是一种通过迭代对矩阵进行相似变换,使得原矩阵逐步转化为对角矩阵的方法。

通过数值迭代,可以逐步逼近矩阵的特征值和对应的特征向量。

其基本原理如下:1. 对称矩阵特征值问题:对于对称矩阵A,存在一个正交矩阵P,使得P^T * A * P = D,其中D为对角矩阵,其对角线上的元素为A的特征值。

所以我们可以通过迭代找到P,使得P逼近正交矩阵,从而逼近A的特征值和特征向量。

2. Jacobi迭代:Jacobi方法的基本思想是通过正交相似变换,逐步将矩阵对角化。

具体来说,对于矩阵A,找到一个旋转矩阵G,使得A' = G^T * A * G为对角矩阵,然后递归地对A'进行相似变换,直到达到精度要求。

三、Jacobi方法求解特征值和特征向量的例题考虑以下矩阵A:A = [[4, -2, 2],[-2, 5, -1],[2, -1, 3]]我们将通过Jacobi方法来计算矩阵A的特征值和特征向量。

1. 对称化矩阵我们需要对矩阵A进行对称化处理。

对称化的思路是找到正交矩阵P,使得P^T * A * P = D,其中D为对角矩阵。

我们可以通过迭代找到逼近P的矩阵序列,直到达到一定的精度。

2. Jacobi迭代在Jacobi迭代的过程中,我们需要找到一个旋转矩阵G,使得A' =G^T * A * G为对角矩阵。

具体的迭代过程是:找到矩阵A中绝对值最大的非对角元素a[i][j],然后构造一个旋转矩阵G,将a[i][j]置零。

通过迭代地对A'进行相似变换,最终使得A'的非对角元素逼近零,即达到对角化的目的。

3. 计算特征值和特征向量经过一定次数的Jacobi迭代后,得到了对称矩阵A的对角化矩阵D和正交矩阵P。

雅克比矩阵(Jacobi).

雅克比矩阵(Jacobi).

雅可比矩阵(Jacobi方法)Jacobi 方法Jacobi方法是求对称矩阵的全部特征值以及相应的特征向量的一种方法,它是基于以下两个结论1) 任何实对称矩阵A可以通过正交相似变换成对角型,即存在正交矩阵Q,使得Q T AQ = diag(λ1 ,λ2,…,λn) (3.1)其中λi(i=1,2,…,n)是A的特征值,Q中各列为相应的特征向量。

2) 在正交相似变换下,矩阵元素的平方和不变。

即设A=(aij )n×n,Q交矩阵,记B=Q T AQ=(bij )n×n, 则Jacobi方法的基本思想是通过一次正交变换,将A中的一对非零的非对角化成零并且使得非对角元素的平方和减小。

反复进行上述过程,使变换后的矩阵的非对角元素的平方和趋于零,从而使该矩阵近似为对角矩阵,得到全部特征值和特征向量。

1 矩阵的旋转变换设A为n阶实对称矩阵,考虑矩阵易见 Vij(φ)是正交矩阵, 记注意到B=VijA的第i,j行元素以及的第i,j列元素为可得≠0,取φ使得则有如果aij对A(1)重复上述的过程,可得A(2) ,这样继续下去, 得到一个矩阵序列{A(k) }。

可以证明,虽然这种变换不一定能使矩阵中非对角元素零元素的个数单调增加,但可以保证非对角元素的平方和递减,我们以A与A(1)为例进行讨论。

设由式(3.4)可得这表明,在上述旋转变换下,非对角元素的平方和严格单调递减,因而由(3.2)可知,对角元素的平方和单调增加。

2. Jacobi方法通过一系列旋转变换将A变成A(k+1) ,求得A的全部特征值与特征向量的方法称为Jacobi方法。

计算过程如下1)令k=0, A(k) =A2) 求整数i,j, 使得3) 计算旋转矩阵4) 计算A(k+1)5) 计算6) 若E(A(k+1))<ε, 则为特征值,Q T = (V(0) V(1)…V(k+1))T的各列为相应的特征向量;否则,k+1=>k返回2,重复上述过程。

jacobi davidson迭代方法

jacobi davidson迭代方法

Jacobi-Davidson迭代方法是一种用于求解对称或非对称特征值问题的迭代方法。

它结合了Jacobi方法和Davidson方法的优点,能够在较短的时间内快速收敛到特征值和特征向量。

本文将从原理、算法流程、收敛性等几个方面介绍Jacobi-Davidson迭代方法的相关内容。

1. 原理Jacobi-Davidson迭代方法的原理基于对称或非对称特征值问题的特征值分解。

在实际问题中,许多矩阵是大规模的、稀疏的,因此直接对其进行特征值分解是非常困难的。

Jacobi-Davidson迭代方法通过迭代的方式,逐步逼近矩阵的特征值和特征向量。

2. 算法流程Jacobi-Davidson迭代方法的算法流程如下:(1) 初始化:选择合适的初始特征向量和雅可比矩阵;(2) 迭代计算:通过迭代计算,逐步逼近特征值和特征向量;(3) 收敛判定:判断迭代过程是否收敛,若收敛则停止计算,否则继续迭代;(4) 输出结果:输出计算得到的特征值和特征向量。

3. 收敛性Jacobi-Davidson迭代方法具有较好的收敛性,尤其适用于对称或近似对称的矩阵。

通过合理的初始化和迭代计算,通常可以在较短的时间内获得较为精确的特征值和特征向量。

然而,由于不同问题的特点不同,有时也需要根据具体情况对算法进行调整,以提高收敛速度和精度。

4. 应用领域Jacobi-Davidson迭代方法在科学计算、物理学、化学、工程学等领域广泛应用。

在材料科学中,通过Jacobi-Davidson迭代方法可以快速求解材料的电子结构和能带结构;在计算流体力学中,可以用于求解流体的稳定性和振动特性等问题。

Jacobi-Davidson迭代方法是一种强大的求解特征值问题的数值方法,它通过结合Jacobi方法和Davidson方法的优点,具有较好的收敛性,适用于大规模、稀疏矩阵的特征值计算。

随着计算机技术的发展和应用需求的不断提高,Jacobi-Davidson迭代方法将在更多的领域得到广泛应用,并为解决实际问题提供重要的数值计算工具。

Jacobi迭代法迭代矩阵Gauss-Seidel迭代法矩阵-Liang-JianDeng

Jacobi迭代法迭代矩阵Gauss-Seidel迭代法矩阵-Liang-JianDeng


xT LT x xT (D L)x
A 正定,故 p = xTDx>0, 记 xTLTx = a , 则有
xTAx=xT(D – L – LT)x=p – a – a =p – 2a >0
( p a)2 p2 2ap a2 p( p 2a) a2
4/18


xT LT x xT (D L)x


aii
[bi

i 1
aij
x
(k j
1)
j 1

n
aij
x
(k j
)
]
j i 1
X (k1) (1 )X (k) D1(LX (k1) UX (k) b)
BSOR (D L)1[(1 )D U ]
如果: w = 1 ? => GS

a pa
2

a2 p2 2 pa a2

a2 p( p 2a) a2
1
所以, 迭代矩阵 BG-S 的谱半径 (BG-S) < 1,
方程组 Ax=b的系数矩阵A 是实对称正定矩阵时, Gauss-Seidel迭代法收敛.
称 R = –ln (B) 为迭代法的渐近收敛速度.源自a2n an1
an2
a
nn

当| | > =1时,利用A矩阵的主对角占优性质,得
2/18
n
n
i 1
n
| aii || | | aii || | | aij | | | | aij | | aij | | aij |
6/18
successive overrelaxation

雅可比(Jacobi)迭代法

雅可比(Jacobi)迭代法
角元素 aii 0(i 1,2,, n) ,则可将A分裂成
0 a21 A a31 an1
0 a32
an2
0
ann1
a11 0
a22
0
ann
a12 0
a13 a23 0
a1n
a2n
an1n
0
记作 A = L + D + U
则 Ax b 等价于 (L D U )x b
数值计算方法
雅可比(Jacobi)迭代法
1.1雅可比迭代法算法构造
例4.2 用雅可比迭代法求解方程组
8x1 3x2 2x3 20 4x1 11x2 x3 33 6x1 3x2 12x3 36
解建:立从迭方代程公组式的三个方程中分离出 x1, x2 和 x3
x1x( k 11) xxxx32(( kk 3211))
B (I D 1 A) f D 1b
x (k 1) Bx (k ) f (k = 0,1,2…)
称为雅可比迭代公式, B称为雅可比迭代矩阵
其中
0
B
(I
D 1 A)
a21 a22
an1
ann
a12 a11
0
an2
ann
a1n a11
a2n
a22
0
在例4.2中,由迭代公式写出雅可比迭代矩阵为
i 1,2,, n
若上xia(式xkiii1称)0为ja(1解a1i1iiii方((1bb,程2ii , 组jj的,njnn1i )1Ja,aaijc分xijo(xjbk离i)j)迭)出代变i公i量式1,。21x,,2i , n , n ji
1.2 雅可比迭代法的矩阵表示
设方程组 Ax b 的系数矩阵A非奇异,且主对

jacobi迭代法求复矩阵特征值和特征向量

jacobi迭代法求复矩阵特征值和特征向量

jacobi迭代法求复矩阵特征值和特征向量Jacobi迭代法是一种经典的求解复矩阵特征值和特征向量的方法。

在数值分析领域,特征值和特征向量的求解是一个十分重要且常见的问题。

它不仅在理论上有重要意义,还在实际应用中有着广泛的应用,比如在物理、工程、金融等领域。

Jacobi迭代法的提出,极大地简化了这个复杂问题的求解过程,为研究人员和工程师提供了一个高效、可靠的数值计算工具。

我们需要了解什么是特征值和特征向量。

对于一个n阶方阵A,如果存在数λ和一个非零向量x,使得Ax=λx成立,则称λ是A的特征值,x是对应于特征值λ的特征向量。

特征值和特征向量的求解十分重要,因为它们包含了矩阵A的重要特性和信息,对于矩阵的对角化、矩阵的稳定性、矩阵的特征分解等问题有着重要的作用。

接下来,让我们来介绍Jacobi迭代法的基本思想和步骤。

Jacobi迭代法的核心思想是通过一系列相似变换,将原始矩阵对角化,从而得到其特征值和特征向量。

具体步骤如下:1. 我们选择一个n阶方阵A,将其初始化为对角矩阵D,将初始的特征向量矩阵初始化为单位矩阵I。

2. 我们选择两个不同的下标i和j(1≤i,j≤n,i≠j),使得矩阵A的元素aij为非零元素,即aij≠0。

这两个下标表示我们要进行的相似变换的维度。

3. 我们构造一个旋转矩阵P,使得通过P的相似变换,可以将aij对应的元素变为0。

这一步是Jacobi迭代法的核心步骤,旋转矩阵P的构造涉及到对称双射矩阵的变换和特征值的迭代计算。

4. 我们通过P的相似变换,更新矩阵A和特征向量矩阵I,得到新的对角矩阵D和新的特征向量矩阵。

5. 我们检查新得到的对角矩阵D的非对角线元素是否足够小,如果满足要求,则停止迭代,否则继续进行第2步的操作。

通过这样一系列的迭代操作,我们可以逐步地将矩阵A对角化,并得到其特征值和特征向量。

Jacobi迭代法以其简洁、直观的特点,在复矩阵特征值和特征向量的求解中得到了广泛的应用。

雅可比(Jacobi)迭代法

雅可比(Jacobi)迭代法
迭代矩阵 BG = (D – L)-1 U,b’= (D – L)-1b
高斯赛德尔迭代矩阵BG一般不容易计算,所以实际使用 时采用分量形式的算法,参见程序 GaussSeidelit2.m
例子:p.55(p.52)例8 ,10-3的精度,迭代6 次。
3x1x12xx22
5 5
x(k 1) 1
x(k) 2 3
x(k) i
(bi
a x( k1) ij j
aij
x
( j
k
)
)
/
aii
j 1
ji
不同的 的值会影响SOR迭代的收敛性、收敛 速度。
20
例(7)SOR迭代法
8 3 2 A 4 11 1
6 3 12
取 =1.5,则迭代矩阵:
1 / 2 9 / 16
3 / 8
B 3 /11 71/ 88 15 / 44
|| B || 20, || B ||1 17, || B ||2 14.4, (B) 13
不收敛。
14
(2)简单构造迭代法-2
8x1 3x2 2x3 20 4x1 11x2 x3 33 6x1 3x2 12x3 36
2
3
4x1 20 4x1 3x2 2x3
9x2 33 4x1 2x2 x3
举例:
8 4
x1 x1
3x2 2x3 11x2 x3
20 33
6 x1 3 x2 12x3 36
精确解
3 2 1
13
(1)简单迭代法
8 3 2 7 3 2 B I A I 4 11 1 4 10 1
6 3 12 6 3 11 20 b' 33 36
SOR迭 代( 1.3545), 17次 , (B) 0.452847

jacobi迭代法求复矩阵特征值和特征向量

jacobi迭代法求复矩阵特征值和特征向量

题目:深入探究jacobi迭代法求复矩阵特征值和特征向量上线性代数的学习过程中,我们经常会遇到求解复矩阵的特征值和特征向量的问题。

而jacobi迭代法则是一种被广泛应用的方法之一。

本文将深入探讨jacobi迭代法的原理、应用以及个人观点和理解。

### 1. jacobi迭代法的原理和概念jacobi迭代法是一种通过不断相似变换将矩阵对角化的方法,它可以被用于求解实对称矩阵的特征值和特征向量,而在这篇文章中,我们将着重讨论其在求解复矩阵时的应用。

### 2. jacobi迭代法的算法步骤在使用jacobi迭代法求解复矩阵特征值和特征向量时,我们需要经历一系列的算法步骤。

我们可以通过对角线元素的绝对值大小来判断矩阵是否已经对角化,然后进行迭代,直到满足精度要求为止。

### 3. jacobi迭代法的实际应用在实际应用中,jacobi迭代法除了可以求解复矩阵的特征值和特征向量外,还可以在解决其他涉及特征值和特征向量的问题时发挥重要作用。

通过简单的算法步骤和迭代过程,我们可以有效地得到复矩阵的特征值和特征向量,为进一步的分析和计算提供便利。

### 4. 个人观点和理解从个人的角度来看,jacobi迭代法在求解复矩阵特征值和特征向量时具有一定的优势,尤其在算法实现的过程中,我们可以通过简单的迭代步骤快速得到结果。

然而,对于大规模复矩阵的计算,可能还需要考虑其他更高效的方法或并行计算的应用。

### 结论通过本文的深入探讨,我们对jacobi迭代法求解复矩阵特征值和特征向量有了更深入的了解。

在实际应用中,我们需要灵活运用不同的方法和算法,以便更好地解决实际问题。

总结来说,jacobi迭代法是一种常用的求解复矩阵特征值和特征向量的方法,它通过简单的算法步骤和迭代过程,能够快速有效地得到结果。

然而,在实际应用中,我们还需要综合考虑不同的因素,以便获得更好的计算效果。

通过本文的阐述,希望读者能够更加深入地理解jacobi迭代法以及其在求解复矩阵特征值和特征向量中的应用,为进一步的学习和研究打下良好的基础。

jacobi迭代法python代码

jacobi迭代法python代码

jacobi迭代法python代码一、什么是Jacobi迭代法?Jacobi迭代法是一种线性方程组的迭代解法,用于求解形如Ax=b的线性方程组,其中A为系数矩阵,b为常数向量。

该方法的基本思想是将A分解为D-L-U三个矩阵之和,其中D为A的对角线矩阵,L和U分别为A的下三角和上三角矩阵。

然后将Ax=b转化为(D-L-U)x=b,即Dx=(L+U)x+b。

因此可以得到迭代公式x^(k+1)=D^(-1)(L+U)x^(k)+D^(-1)b。

二、Jacobi迭代法的Python实现以下是使用Python实现Jacobi迭代法的代码:```import numpy as npdef jacobi(A, b, x0, tol=1e-6, max_iter=1000):"""Jacobi iteration method to solve Ax=b.:param A: coefficient matrix:param b: constant vector:param x0: initial guess of solution:param tol: tolerance of error:param max_iter: maximum number of iterations:return: solution vector and number of iterations"""n = len(b)D = np.diag(np.diag(A))L = -np.tril(A, k=-1)U = -np.triu(A, k=1)x = x0.copy()for k in range(max_iter):x_new = np.dot(np.linalg.inv(D), b + np.dot(L+U, x)) error = np.linalg.norm(x_new - x)if error < tol:return x_new, k+1x = x_newreturn x, max_iter```三、代码解析1. import numpy as np:导入NumPy库并使用别名np。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
{
printf("%.6f\t ",a[i][j]);
}
printf("\n"); //用于矩阵的一行输入完后换行
}
}
void Mat_Change( float a[R][N]) //实现矩阵的变形函数
}
return max; //返回最大值即返回无穷范数
}
float Judge(float A[R]) //实现找出相邻两个解向量的差的无穷范数
for(j=0;j<i;j++) //计算出非对角线元素的值
{
G[i][j]=(-1*a[i][j]/a[i][i]); //j<i时mat_x.mat_0[i][j]=(-1*a[i][j]/a[i][i])
for(i=0;i<R;i++) //给第一次迭代的的解赋值
{
for(j=0,m=0;j<N-1;j++)
{
m+=X_1[i]*G[i][j]; //系数矩阵的第i行和解向量相乘的值
{
printf("错误:该程序不能求解该方程组!"); //若无法求解,则显示错误提示
}
else //否则,就调用Jacobi函数进行求解
{
Jacobi(a);
}
printf("利用Jacobi迭代求得的方程组的解为:\n"); //显示最后计算结果
{
for(j=0;j<N;j++)
{
s}
}
printf("\n输入的增广矩阵为:\n"); //显示输入的矩阵
for(i=0;i<R;i++)
{
for(j=0;j<N;j++) //设置循环按格式显示出输入的矩阵
{
int i,j;
for(i=0;i<R;i++) //设置行的循环
{
G[i][i]=0; //变形后的矩阵G的对角线上的元素值都为零,即mat_x.mat_0[i][i]
{
int i,j;
printf("请输入矩阵,其输入格式如下:\n依次输入a11->回车->a12->回车->....->ann->回车。\n"); //提示按提示要求输入矩阵
for(i=0;i<R;i++) //设置循环逐个输入元素
{
float c[R],sum,max;
int i,j;
for(i=0;i<R;i++) //计算出每一行元素的绝对值和并存到数组c中
{
for(j=0,sum=0;j<N-1;j++)
{
sum+=fabs(G[i][j]);
}
c[i]=sum;
}
for(i=0;i<R;i++) //找出最大值,即求出了无穷范数
{
max=c[0];
if(max<fabs(c[i]))
{
max=fabs(c[i]);
}
{
printf("错误:该程序不能求解该方程组!"); //显示错误
}
else //否则执行下面的操作
{
Mat_Change(a); //调用矩阵变换函数,进行变形,x=G|x|+f,并把G传到 mat_0[R][N-1],把f传到X_0[R],以方便调用
}
for(i=0;i<R;i++) //算出变形后的常数项并传到mat_x.X_0[i]中
{
b[i]=(a[i][N-1]/a[i][i]);
}
}
float Mat_Norm(float a[R][N]) //实现求变形后的矩阵G的范数
void Jacobi(float a[R][N]); //自定义Jacobi迭代函数
void Mat_Change(float a[R][N]); //自定义矩阵变换函数
float Mat_Norm(float a[R][N]); //自定义求矩阵无穷范数函数
{
int i;
float a[R][N]; //定义需要输入的矩阵
Mat_Input(a); //调用输入函数按要求输入矩阵
if(R!=(N-1)) //第一次判断,若系数矩阵的行数与列数不相等,则无法用此方法求解
{
float q;
int i;
q=fabs(A[0]);
for(i=0;i<R;i++) //找出两个解向量的差的无穷范数
{
}
X_2[i]=m+b[i]; //m+变形后的常数项
}
for(i=0;i<R;i++) //每次计算完成后计算相邻解向量的差
if(q<fabs(A[i]));
q=fabs(A[i]);
}
return q; //返回求得的值
}
void Jacobi(float a[R][N]) //实现Jacobi迭代
}
while(Judge(A)>P) //设置循环开始迭代(当A[i]的无穷范数大于最大允许的误差,则继续迭代)
{
for(i=0;i<R;i++) //下一次迭代开始时把X_2[i]赋值给X_1[i],而X_2[i]用来装迭代出来的最新解向量
for(i=0;i<R;i++)
printf("x_%d=%f\n",(i+1),Answer[i]);
}
system("PAUSE");
return 0;
}
void Mat_Input(float a[R][N]) //实现矩阵的输入函数
float Judge(float A[N]); //自定义找出相邻两个解向量的差的无穷范数
void Display(float G[R][N-1],float b[R] ); //自定义显示G和b的函数
int main (void) //主函数
{
X_1[i]=X_2[i];
}
for(i=0;i<R;i++)
{
for(j=0,m=0;j<N-1;j++)
{
m+=X_1[j]*G[i][j]; //第i行与解向量相乘
float b[R]; //定义b[R]用来存放变形后的常数项
float Answer[R]; //定义外部数组用来存放Jacobi()传回的方程组的解
void Mat_Input(float a[R][N]); //自定义矩阵输入函数
{
float X_1[R],X_2[R],A[R],m;
int i,j;
for(i=0;i<R;i++) //给出始解向量赋值为0
{
X_1[i]=0;
}
Display(G,b); //调用Display函数显示G和b
if(Mat_Norm(a)>=1) //调用Mat_Norm()函数判断变形后的系数矩阵是否不小于1,若是则无法用此方法求解
//本程序是用Jacobi迭代法求一个系数矩阵非奇异的方程组的近似解
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#define R 3 //宏定义矩阵行数
}
for(j=(i+1);j<(N-1);j++) //j>i时mat_x.mat_0[i][j]=(-1*a[i][j]/a[i][i])
{
G[i][j]=(-1*a[i][j]/a[i][i]);
}
}
X_2[i]=m+b[i]; //m+改行常数项
}
for(i=0;i<R;i++)
{
A[i]=X_2[i]; //A[i]代表相邻解向量的差,由于第一个解向量为0,那么第一个相邻解向量的差即第一次迭代出的解向量
#define N 4 //宏定义矩阵列数
#define P 0.0000001 //宏定义计算的精度
float G[R][N-1]; //定义G[R][N-1]二维数组用来存放变形后的系数矩阵
相关文档
最新文档