雅克比迭代法……
雅克比迭代法

雅克比迭代法雅克比迭代法是一种数值计算方法,用于求解非线性方程组的数值解。
它是一种层层逼近的迭代法,能够计算出不容易解析求解出的最终解。
而雅克比迭代法以德国数学家康托尔(Carl Gustav Jakob Jacobi)于1846年发明,因此也称为“Jacobi方法”或“Jacobi迭代法”。
它属于收敛性迭代,相比较其他迭代法,其优点在于可以减少有限步数达到收敛的程度。
许多工程应用要求精确地求解非线性方程组,因此雅克比迭代法受到了热烈关注,因而被广泛用于科学计算和工程问题中。
以其解决非线性方程组求解为主要应用,例如工程中的确定型求解,最佳化求解,和物理系统模拟,例如核物理、计算物理;可以满足复杂系统的非线性方程求解需求。
雅克比迭代法的四个基本步骤如下:(1)确定非线性方程组,包括初始猜测和期望的精度;(2)逐步求解非线性方程组。
计算第一步的近似解,使用Jacobi 迭代法,即:使用当前的近似解求出新的近似解;(3)根据Jacobi迭代法的收敛特性,采用误差判断准则判断结果的准确度,根据有关条件决定是否继续迭代;(4)得到足够精确的非线性方程组的解,并根据求解结果对后续工作进行分析和决策。
雅克比迭代法虽然十分有用,但仍有一些局限性。
其一,它只适用于方程组的求解;其二,它只适用于可容易矩阵求解的非线性方程;其三,它不能保证收敛而算法很难预估;最后,它的复杂度较高,求解方程组需要大量的计算。
雅克比迭代法在解决工程问题时发挥了重要作用。
它可以有效地求解非线性方程,可以用于复杂系统分析模型中。
因此,雅克比迭代法仍被广泛应用于许多不同的工程应用和科学计算中。
自雅克比迭代法发明以来,许多理论和应用都开发出来,为许多工程和科学应用提供了可靠的计算解决方案。
例如,在工程应用领域,雅克比迭代法的应用包括求解复杂的动态系统、控制系统优化设计、机械结构分析、结构设计与优化、热学模拟、流体力学、图像处理、卫星轨道动力学、经济模拟和遗传算法等。
Jacobi迭代法

Jacobi 迭代法设方程组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 ≠=L ,将A 分解为:A=D+L+U其中1122(,,,)nn D diag a a a =L21120000000n n a L a a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦L L M M O L, 121200000n n a a a U ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦L L M M OM L 将方程组1,1,2,,nijji j a xb i n ===∑L乘以1iia ,得到等价的方程组 11(),1,2,,ni i ij j j ii j ix b a x i n a =≠=-=∑L简记为:X Bx f =+其中 B=I-D1-A=-D1-(L+U), f= D1-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 +=+用矩阵运算表示,完成这一步骤相当于用k L 左乘以第k-1步所形成的方程组,即形式,称这种迭代方法为Jacobi 迭代法。
Jacobi 迭代法算法简单描述:(0)(0)(0)(0)12(,,,),T n x x x x =L ( 向量初始)For 1,2,k =L For 1,2,,k n =L如果()(1)k k xx ε--≤ 停止,否则Next k用Jacobi 迭代法求解方程组实例为:1231231222213225x x x x x x x x x +-=⎧⎪++=⎨⎪++=⎩,的解,初始向量(0)(0,0,0),T x = 解 由公式知,Jacobi 迭代法为:(1)()()123(1)()()213(1)()()3121223522k k k k k k k k k x x x x x x x x x +++⎧=-+⎪=--⎨⎪=--⎩ 由初始向量(0)(0,0,0),T x=迭代可得(1)(1,3,5),T x =(2)(5,3,3),T x =--(3)(1,1,1),T x =(4)(1,1,1),T x =所以方程组的解为(1,1,1)T x =。
矩阵雅克比迭代算法
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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。
jacobi迭代法原理
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jacobi迭代法原理一、引言Jacobi迭代法是一种数值方法,用于解线性方程组。
它是一种简单而又实用的方法,可以在计算机上高效地实现。
本文将详细介绍Jacobi 迭代法的原理。
二、线性方程组在介绍Jacobi迭代法之前,我们先来了解一下线性方程组。
一个线性方程组可以表示为:A*x = b其中A是一个n×n的矩阵,x和b是n维列向量。
我们的目标是求解x。
三、Jacobi迭代法的基本思想Jacobi迭代法的基本思想是将矩阵A分解为两个部分:D和R。
其中D是A的对角线部分,R是除对角线外的部分。
例如,对于下面这个3×3的矩阵:A = [4 1 0; 1 4 1; 0 1 4]我们可以将其分解为:D = [4 0 0; 0 4 0; 0 0 4]R = [0 -1 0; -1 0 -1; 0 -1 0]然后我们可以将原方程组表示为:(D+R)*x = b进一步化简得到:D*x = b - R*x这就是Jacobi迭代法的基本式子。
四、Jacobi迭代法的算法流程Jacobi迭代法的算法流程如下:1. 将矩阵A分解为D和R。
2. 初始化x为一个任意的向量。
3. 对于每个迭代步骤,计算新的x值:x(i) = (b(i) - R(i)*x(i-1)) / D(i,i)4. 重复第3步,直到收敛。
五、Jacobi迭代法的收敛性Jacobi迭代法并不总是能够收敛。
如果矩阵A不满足对角线严格占优条件,则可能会出现发散的情况。
对于一个n×n的矩阵A,如果它满足以下条件之一,则称其为对角线严格占优:1. 对于所有i=1,2,...,n,有|a(i,i)| > ∑|a(i,j)| (j≠i)2. 对于所有i=1,2,...,n,有|a(i,i)| > ∑|a(j,i)| (j≠i)如果矩阵A满足对角线严格占优条件,则Jacobi迭代法一定会收敛。
六、Jacobi迭代法的优缺点Jacobi迭代法具有以下优点:1. 简单易懂:相较于其他数值方法,Jacobi迭代法更加简单易懂。
jacobi迭代法原理

jacobi迭代法原理Jacobi迭代法是一种解线性方程组的方法,用于求解形如Ax=b的线性方程组。
其基本原理是通过迭代逼近的方法逐步优化解的精度,直至满足所需的精度要求。
假设我们要求解的线性方程组为n个未知数,即有n个方程。
Jacobi迭代法的关键思想是将每个未知数的解按照某种次序进行更新,并且在更新过程中以当前的解作为项的更新依据,而不是使用“全局”的解。
首先,我们将线性方程组表示为一个矩阵形式:Ax=b,其中A是n×n的系数矩阵,x是n×1的未知数向量,b是n×1的常数向量。
然后,我们将A矩阵分解为两个矩阵D和R,其中D是A的对角线矩阵,R是A去掉对角线元素后的剩余矩阵。
即A=D+R。
接下来,我们将方程组改写为迭代的形式:Dx^{(k+1)} = -R*x^{(k)} + b,其中x^{(k)}表示第k次迭代的解。
根据上述迭代公式,我们可以得到每次迭代的更新公式为x_i^{(k+1)} = (-1/D_{ii}) * (Sum(R_{ij} * x_j^{(k)}) - b_i),其中Sum表示对j的求和,i表示第i个未知数。
Jacobi迭代法的迭代过程就是根据上述更新公式,依次对每个未知数进行更新,直至解满足所需精度要求或达到最大迭代次数。
需要注意的是,为了Jacobi迭代法的收敛,系数矩阵A中的对角线元素必须非零,并且非对角线元素的绝对值之和必须小于每个对角线元素的绝对值。
总的来说,Jacobi迭代法通过逐个更新未知数的解,通过迭代逼近的方式求解线性方程组。
它的优点是易于理解和实现,但缺点是收敛速度较慢,对于大型问题可能需要较多的迭代次数。
用雅克比迭代法和高斯-赛德迭代法解方程组
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解:由x=[1;2;3],算出b=[-3; 7;6]知:X1=(2*X3-3)/3X2=(-X3+7)/2X3=(2X1-X2+6)/21.雅克比法:X1(1)=0;X2(1)=0;X3(1)=0;for i=1:50X1(i+1)= (2*X3(i)-3)/3;X2(i+1)=(-X3(i)+7)/2;X3(i+1)=(2*X1(i)-X2(i)+6)/2;End迭代50次结果如下:X1 =Columns 1 through 110 -1.0000 1.0000 -0.8333 1.0000 -0.6806 1.0000 -0.5405 1.0000 -0.4121 1.0000Columns 12 through 22-0.2945 1.0000 -0.1866 1.0000 -0.0877 1.0000 0.0029 1.0000 0.0860 1.0000 0.1622Columns 23 through 331.0000 0.2320 1.0000 0.2960 1.0000 0.3547 1.0000 0.4085 1.0000 0.4577 1.0000Columns 34 through 440.5029 1.0000 0.5444 1.0000 0.5823 1.0000 0.61711.0000 0.6490 1.0000 0.6783Columns 45 through 511.0000 0.7051 1.0000 0.7297 1.0000 0.7522 1.0000X2 =Columns 1 through 110 3.5000 2.0000 3.3750 2.0000 3.2604 2.0000 3.1554 2.0000 3.0591 2.0000Columns 12 through 222.9708 2.0000 2.8899 2.0000 2.8158 2.0000 2.7478 2.0000 2.6855 2.0000 2.6284Columns 23 through 332.0000 2.5760 2.0000 2.5280 2.0000 2.4840 2.0000 2.4437 2.0000 2.4067 2.0000Columns 34 through 442.3728 2.0000 2.3417 2.0000 2.3133 2.0000 2.2871 2.0000 2.2632 2.0000 2.2413Columns 45 through 512.0000 2.2212 2.0000 2.2027 2.0000 2.1859 2.0000X3 =Columns 1 through 110 3.0000 0.2500 3.0000 0.4792 3.0000 0.6892 3.0000 0.8818 3.0000 1.0583Columns 12 through 223.0000 1.2201 3.0000 1.3684 3.0000 1.5044 3.0000 1.6290 3.0000 1.7433 3.0000Columns 23 through 331.8480 3.0000 1.9440 3.00002.03203.0000 2.1127 3.0000 2.1866 3.0000 2.2544Columns 34 through 443.0000 2.3165 3.0000 2.3735 3.0000 2.4257 3.0000 2.4736 3.0000 2.5174 3.0000Columns 45 through 512.55763.0000 2.5945 3.0000 2.6283 3.0000 2.6593 2.高斯-赛德法:XX1(1)=0;XX2(1)=0;XX3(1)=0;for i=1:50XX1(i+1)= (2*X3(i)-3)/3;XX2(i+1)=(-X3(i)+7)/2;XX3(i+1)=(2*X1(i+1)-X2(i+1)+6)/2;End迭代50次结果如下:X1 =Columns 1 through 110 -1.0000 1.0000 -0.8333 1.0000 -0.6806 1.0000 -0.5405 1.0000 -0.4121 1.0000Columns 12 through 22-0.2945 1.0000 -0.1866 1.0000 -0.0877 1.0000 0.0029 1.0000 0.0860 1.0000 0.1622Columns 23 through 331.0000 0.2320 1.0000 0.2960 1.0000 0.3547 1.0000 0.4085 1.0000 0.4577 1.0000Columns 34 through 440.5029 1.0000 0.5444 1.0000 0.5823 1.0000 0.61711.0000 0.6490 1.0000 0.6783Columns 45 through 511.0000 0.7051 1.0000 0.7297 1.0000 0.7522 1.0000X2 =Columns 1 through 110 3.5000 2.0000 3.3750 2.0000 3.2604 2.0000 3.1554 2.0000 3.0591 2.0000Columns 12 through 222.9708 2.0000 2.8899 2.0000 2.8158 2.0000 2.7478 2.0000 2.6855 2.0000 2.6284Columns 23 through 332.0000 2.5760 2.0000 2.5280 2.0000 2.4840 2.0000 2.4437 2.0000 2.4067 2.0000Columns 34 through 442.3728 2.0000 2.3417 2.0000 2.3133 2.0000 2.2871 2.0000 2.2632 2.0000 2.2413Columns 45 through 512.0000 2.2212 2.0000 2.2027 2.0000 2.1859 2.0000X3 =Columns 1 through 110 3.0000 0.2500 3.0000 0.4792 3.0000 0.6892 3.0000 0.8818 3.0000 1.0583Columns 12 through 223.0000 1.2201 3.0000 1.3684 3.0000 1.5044 3.0000 1.6290 3.0000 1.7433 3.0000Columns 23 through 331.8480 3.0000 1.9440 3.00002.03203.0000 2.1127 3.0000 2.1866 3.0000 2.2544Columns 34 through 443.0000 2.3165 3.0000 2.3735 3.0000 2.4257 3.0000 2.4736 3.0000 2.5174 3.0000Columns 45 through 512.55763.0000 2.5945 3.0000 2.6283 3.0000 2.6593结果分析:从上面的雅可比迭代法和高斯—赛德尔迭代法这两种方法所得的实验结果可知,对于同样的矩阵,对于同样的精度,雅可比迭代法要比高斯-赛德尔迭代法慢。
研究生数值分析(11)---雅可比(Jacobi)迭代法
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a x (k) n,n1 n1
bn )
取初始向量
X
(0)
(
x (0) 1
,
x (0) 2
,
,
x (0) n
)T
利用(4)反复迭代可以得到一个向量序列 {X (k)}
称式(4)为雅可比迭Jacobi代公式。
若记
a11
D
a22
0
a21 0
0 a12
0
L a31
a32
0
U
特征方程 I D1(L U ) 0
又可以写成 D1 D L U 0 因为 D1 0 ,所以 D L U 0 上式左端为将系数矩阵 A 的对角元同乘以 λ 后所得新矩阵的行列式。
例8 用雅可比迭代法求解方程组
10x1 2x2 x3 3 2x1 10x2 x3 15 x1 2x2 5x3 10
由迭代矩阵的特征方程
10 2 1 2 10 1 0 1 2 5
展开得到
(10 2)(50 2 10 3) 0
解得
1
1 5
, 2
1 10
7
, 3
1 10
7
于是 (J ) 1 7 0.3646 1
10
因而雅可比迭代公式是收敛的。
练习:考察用雅可比Jacobi迭代法解方程组 AX=b的收敛性,
解:相应的雅可比迭代公式为
x1(
k
1)
1 10
(2x2(k )
x (k) 3
3)
x2(k
1)
1 10
(2
x1(
k
)
x (k) 3
15)
x3(k
1)
1 5
(
x1(
雅克比迭代法和高斯赛德尔迭代法的算法描述
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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。
雅克比迭代法
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雅克比迭代法马来西亚雅克比迭代法(Marey Jacobs Iterative Method)是一种功能最优化的数值分析方法,又称无约束最优化算法,其目的是找到函数最优值,这是一种全局最优解法,可以有效求解多变量非线性方程和非凸优化问题。
1. 雅克比迭代法的概念雅克比迭代法是数值分析方法的一种,他可以搜索多变量非线性函数的最优值。
该方法的核心思想是:在每次迭代中,通过计算函数的梯度(或偏导数)来找到新的最优值,以及搜索方向。
它基于雅克比矩阵求解多元非线性方程组,需要迭代计算,来自动找到变量最优值点,比如从一个初始点开始,沿着局部函数增加最快的方向,一直搜索到某一程度,就可以得到全局最优结果。
2. 雅克比迭代法的特点①雅克比迭代法可以基于非凸优化,这就使得在多元变量函数中找到最优解更加容易。
②它的收敛速度极快,一般只需一定的迭代周期就可以解出比较精确的解。
③雅克比迭代法具有很大的数值稳定性,它可以适应多元函数的各种变化而取得精确的结果。
3. 雅克比迭代法的应用(1)雅克比迭代法可以用于非线性最优化,用于非线性方程组和非凸优化问题。
(2)它可以用于解决多元、非线性优化问题,特别是在功能最优化技术中经常应用。
(3)它广泛应用于多目标最优化,在这种问题中,可以使用雅可比迭代法来求解最优值。
(4)它可以有效地解决期望、约束类优化问题,其中,约束可以通过增加惩罚函数的系数来改变。
4. 雅克比迭代法的缺点(1)雅可比迭代法的最佳初值特征和求解准确度有较大的依赖,这意味着对于不同的情况,要使用不同的参数,这就耗费了较多的时间;(2)雅可比迭代法因为受函数从原点出发的假定条件,所以只能较不理想的收敛到局部最优解,而不能较好的收敛到全局最优解;(3)雅可比迭代法实现起来较为复杂,对于复杂的非凸优化问题,往往可能导致求解的困难;(4)雅可比迭代法有一定的假定条件,一旦这些假定发生变化,那么最终计算出的结果就可能发生改变。
jacobi迭代法例题

jacobi迭代法例题Jacobi迭代法是一种用于解线性方程组的迭代算法。
它的基本思想是通过迭代逼近的方式,不断更新方程组的解,直到达到所需的精度或最大迭代次数。
对于线性方程组Ax=b,Jacobi迭代法的迭代公式如下:x_i+1 = D^(-1) * (b - (L+U)x_i)其中,x_i表示第i次迭代的解向量,D是A的对角矩阵,L是A的下三角部分,U是A的上三角部分。
下面我们通过一个简单的例题来说明Jacobi迭代法的应用。
假设有以下线性方程组: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矩阵形式。
将系数矩阵A和常数向量b分别表示为:A = [[3, 2, -1],[2, -2, 4],[-1, 0.5, -1]]b = [1, -2, 0]接下来,我们需要将系数矩阵A进行分解。
分解后的A可以表示为A = D - L - U,其中D是对角矩阵,L是严格下三角矩阵,U是严格上三角矩阵。
通过分解,我们得到:D = [[3, 0, 0],[0, -2, 0],[0, 0, -1]]L = [[0, 0, 0],[-2, 0, 0],[1, -0.5, 0]]U = [[0, -2, 1],[0, 0, 4],[0, 0, 0]]现在,我们可以开始使用Jacobi迭代法来逼近方程组的解。
首先,我们初始化解向量x为一个初始猜测向量,例如x = [0, 0, 0]。
然后,根据迭代公式进行迭代计算。
迭代计算的过程如下:第一次迭代:x_1 = D^(-1) * (b - (L+U)x_0)= [[1/3, 0, 0],[0, -1/2, 0],[0, 0, -1]] * ([1, -2, 0] - ([0, 0, 0] + [0, -2, 1] * [0, 0, 0]))= [1/3, 1, 0]第二次迭代:x_2 = D^(-1) * (b - (L+U)x_1)= [[1/3, 0, 0],[0, -1/2, 0],[0, 0, -1]] * ([1, -2, 0] - ([0, 0, 0] + [0, -2, 1] * [1/3, 1, 0]))= [4/9, 1, 1/3]继续进行迭代计算,直到满足所需的精度或达到最大迭代次数。
雅可比迭代法和高斯超松弛迭代

雅可比迭代法分量形式(63)式也可改写为
(64)
(64)式更方便于编程求解。
雅可比迭代法公式简单,迭代思路明确。每迭代一次只需计算n个方程的向量乘法,程序编制时需设二个数组分别存放xk和xk+1便可实现此迭代求解。
2、高斯-赛德尔(Gauss-seidel)迭代法
由雅可比迭代法可知,在计算xk+1的过程中,采用的都是上一迭代步的结果xk。考察其计算过程,显然在计算新分量xik+1时,已经计算得到了新的分量, 。有理由认为新计算出来的分量可能比上次迭代得到的分量有所改善。希望充分利用新计算出来的分量以提高迭代解法的效率,这就是高斯-赛德尔迭代法(简称G-S迭代法)对(64)式进行改变可以得到G-S迭代法的分 量形式
(75)
其中ω称为松弛因子。
式(75)是迭代公式(74)的一个改进,可以选择松弛因子ω加速迭代过程的收敛。 式(75)的分量形式为
(76)
若对上述改进的迭代公式,按高斯-赛德尔迭代法尽量利用最新迭代得到的分量的原则,又可得到新的迭代公式
(77)
当线性方程组的系数矩阵A具有非零主元(aii≠0,i=1,2,3,…n)的特点时,可 以得到主元为1的方程组形式
雅可比迭代法和高斯-赛德尔迭代法以及超松弛迭代
对于给定的方程 用下式逐步代入求近似解的方法称为迭代法。如xk(当 )的极限存在,此极限即方程组的真正解,此迭代法收敛,否则称迭代法收敛。
1、雅可比(Jacobi)迭代法
设有方程组
Ax=b (56)
其展开形式为
(57)
系数矩阵A为非奇异阵,且 (i=1-n)A可分解为
高斯-赛德尔迭代的矩阵形式可表达为
(69)
高斯-赛德尔迭代法每步迭代的计算量与雅可比迭代相当,但在计算机进行计算时,只需存放x一个数组。
雅可比迭代法,高斯迭代法,松弛迭代法

10 1
10 2
5
同样取初始向量x(0)=(0,0,0)T, 计算结果为
k
x1(k)
0
0
x2(k) 0
x3(k) 0
‖x(k)-x*‖
1
1
1.4
0.78
1.026
0.4
2 1.0634 1.02048 0.987516 0.0634
3 0.9951044 0.99527568 1.00190686 0.0048956
0
若记 g ( b1 , b2 ,, bn )T ,则J迭代法可写成
a11 a22x(k+1a)=nnBx(k)+g
k=0,1,2,…
§3.2.2 高斯-赛德尔 (Gauss-Seidel) 迭代法
若在J迭代法中,充分利用新值, 则可以得到如下的迭
代公式
x1(
k
x1(
k
1)
a12 a11
x(k) 2
a13 a11
x(பைடு நூலகம்) 3
a1n a11
x(k) n
b1 a11
x
(k
2
1)
a21 a22
x(k) 1
a23 a22
x(k) 3
a2n a22
x(k) n
b2 a22
方程组的精确解为x*=(1,1,1)T.
解 J迭代法计算公式为
x (k 1) 1
3 10
x(k) 2
x 1 (k ) 10 3
jacobi迭代法原理

jacobi迭代法原理
Jacobi迭代法是一种迭代计算线性方程组解的方法。
它的基本原理是将方程组的每个未知数的新解表示为旧解的线性组合,然后将旧解代入原方程组中得到新方程组。
通过反复迭代,最终可以得到方程组的近似解。
具体而言,对于一个n个未知数的方程组
a11x1 + a12x2 + ... + a1nxn = b1
a21x1 + a22x2 + ... + a2nxn = b2
...
an1x1 + an2x2 + ... + annxn = bn
Jacobi迭代法中,我们先将方程组改写为每个未知数的新解与旧解的线性组合形式:
x1(k+1) = (b1 - a12x2(k) - a13x3(k) - ... - a1nxn(k)) / a11
x2(k+1) = (b2 - a21x1(k) - a23x3(k) - ... - a2nxn(k)) / a22
...
xn(k+1) = (bn - an1x1(k) - an2x2(k) - ... - ann-1xn-1(k)) / ann
其中k表示第k次迭代的结果,x1(k+1)表示第k+1次迭代的x1的解。
通过不断迭代计算,直到满足某个停止准则(如精度要求或迭代次数),就可以得到方程组的近似解。
需要注意的是,Jacobi迭代法在计算上相对简单,但收敛速度较慢,特别是对于条件数较大的方程组。
当一个方程组的某些特性(如对角占优)满足时,Jacobi迭代法可能会快速收敛,
但并非所有方程组都适合使用Jacobi迭代法。
在实际应用中,需要对问题进行分析,选择合适的迭代方法来求解线性方程组。
雅可比(Jacobi)迭代法

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
雅克比迭代法……

{ a[i]=(float *)malloc(n*sizeof(float)); return a; } float matrix_category(float* x,int n) { int i; float temp=0; for(i=0;i<n;i++) { temp=temp+fabs(x[i]); } return temp; }
结束
④三角分解法 #include<iostream> using namespace std; int main() { const int N=100; static double a[N][N],b[N]; int i,j,k,num,p; double m,t,q; cout<<"请输入矩阵阶数 请输入矩阵阶数: cout<<"请输入矩阵阶数:"; cin>>num;
cout<<endl<<"输入初始向量 输入初始向量: cout<<endl<<"输入初始向量:\n"; for(i=0;i<n;i++) { cin>>x_0[i]; } x_k=one_array_malloc(n); cout<<"输入松弛因子 (1<w<2): cout<<"输入松弛因子 w (1<w<2):\n"; cin>>w; float temp; for(k=0;k<MAX;k++) for(k=0;k<MAX;k++) { for(i=0;i<n;i++) { temp=0; for(j=0;j<i;j++) { temp=temp+a[i][j]*x_k[j]; } x_k[i]=a[i][n]x_k[i]=a[i][n]-temp; temp=0; for(j=i+1;j<n;j++) { temp=temp+a[i][j]*x_0[j]; } x_k[i]=(x_k[i]x_k[i]=(x_k[i]-temp)/a[i][i]; x_k[i]=(1x_k[i]=(1-w)*x_0[i]+w*x_k[i]; } for(i=0;i<n;i++) x_0[i]=x_k[i]{ x_0[i]=x_k[i]-x_0[i]; } if(matrix_category(x_0,n)<precision) { break; } else { for(i=0;i<n;i++) { x_0[i]=x_k[i]; } } } if(MAX==k) cout<<"迭代不收敛 迭代不收敛\ { cout<<"迭代不收敛\n"; } cout<<"迭代次数为 迭代次数为: cout<<"迭代次数为:"<<k<<endl; cout<<"解向量为 解向量为: cout<<"解向量为:\n"; for(i=0;i<n;i++) { cout<<"x"<<i<<": "<<x_k[i]<<endl; } return 0; } float *one_array_malloc(int n) { float *a; a=(float *)malloc(sizeof(float)*n); return a; } float **two_array_malloc(int m,int n) { float **a; int i; **)malloc(m*sizeof(float a=(float **)malloc(m*sizeof(float *)); for (i=0;i<m;i++)
jacobi迭代格式

jacobi迭代格式
Jacobi迭代是一种迭代算法,用于求解线性方程组。
这种算法使用一个简单的矩阵-向量运算来更新解的估计值。
Jacobi迭代法的基本格式如下:
给定一个线性方程组Ax = b,其中A是一个n × n矩阵,b是一个n维向量,x是一个未知n维向量。
假设我们有一个初始的解的估计值x^(0),那么Jacobi迭代格式如下:
x^(k+1) = (D - L) * x^(k) + b,其中D, L是A的对角线和下三角矩阵。
其中,D - L表示A的对角线元素构成的矩阵,即D - L = diag(A),而b是右侧的向量。
注意,Jacobi迭代可能会在某些情况下发生收敛速度很慢的问题,特别是当矩阵A的条件数很大时。
为了加快收敛速度,可以采取一些改进措施,例如Gauss-Seidel方法或者SOR方法(Successive Over-Relaxation方法)。
雅克比迭代法介绍以及matlab代码实现-线性方程组求解

雅克⽐迭代法介绍以及matlab代码实现-线性⽅程组求解1).前沿谈到雅克⽐迭代法,⾸先就谈下迭代法的基本原理设线性⽅程组Ax = b系数矩阵A为n阶⾮奇异矩阵(|A|≠0,且右端常数项向量b≠0,则将上式改写为x = Bx +f采⽤迭代的思想: x^{k+1} = B*x^{k+1} +f k=0,1,2...,n其基本思想是将A拆分成如下A = M-N此时 B=M^(-1)*N = M^(-1) = I - M^(-1)*A ,f = M^(-1)*b .(注:I 是单位矩阵)则X^(K+1) = I - M^(-1)*A + M^(-1)*b2).雅克⽐迭代法就上拆分的思想,将n阶线性⽅程组 Ax =b 的拆分成(A = (a ij)nxn ,且a ij≠0)A = D + L +U其中,,则根据a ij≠0,则D^(-1) 存在,则将线性⽅程组 AX=B 改为x=-D^(-1)*(L+U)*x + D^(-1)*b由此得到迭代公式x^(k+1)=-D^(-1)*(L+U)*x^(k+1) + D^(-1)*b证明:标注为粉红的公式由 Ax = b ,将A=D+L+U代如得,(D+L+U)x = bDx+(L+U)x = bDx = -(L+U)x + bx = D^(-1)*(L+U)*x + D^(-1)*b证毕。
将 x=-D^(-1)*(L+U)*x + D^(-1)*b 展开...最终结果为:3).Matlab 雅克⽐迭代程序具体程序如下所⽰:clear;A=input('请输⼊线性⽅程组的系数矩阵:');b=input('请输⼊线性⽅程组的常向量:');x1=input('请输⼊解向量的初始值:');n=numel(b);e_max=1e6; %%前⼀次和后⼀次之差while e_max>=1e-6e_max=0;for i=1:ns=0; %%初始化变量for j=1:nif j~=is=s+A(i,j)*x1(j);endendx2(i) = (b(i)-s)/A(i,i);e = abs(x2(i)-x1(i));if e > e_maxe_max = e;endendx1=x2 %%不带分号,观察每步迭代结果end测试矩阵A = [10 -1 -2;-1 10 -2;-1 -1 5]; b= [72 83 42];迭代初值x(0) = [0 0 0];调试结果。
雅可比迭代法matlab

雅可比迭代法matlab雅可比迭代法是一种常用的数值计算方法,用于解决线性方程组的数值近似解。
它是一种迭代的方法,通过不断逼近方程组的解来得到一个近似解。
在本文中,我们将介绍雅可比迭代法的原理和实现方法,并使用MATLAB编写一个简单的示例程序。
让我们来了解一下雅可比迭代法的原理。
雅可比迭代法是一种分量求解法,它将线性方程组的每个未知数的迭代更新公式表示为该未知数的函数。
具体来说,对于形如Ax=b的线性方程组,其中A是一个n×n的矩阵,x和b是n维向量,雅可比迭代法的迭代更新公式可以表示为:x(k+1) = D^(-1)*(b-R*x(k))其中,x(k)表示第k次迭代的近似解,D是A的对角线矩阵,R是A的余下部分矩阵。
通过不断迭代更新,可以得到越来越接近方程组解的近似解。
接下来,我们将使用MATLAB编写一个简单的雅可比迭代法程序。
首先,我们需要输入线性方程组的系数矩阵A和右侧常向量b。
然后,我们可以通过以下步骤来实现雅可比迭代法:1. 初始化近似解x0为一个初始向量,可以选择零向量或者其他合适的向量。
2. 设置迭代次数k和迭代误差tol的最大值。
3. 进行循环迭代,直到达到最大迭代次数或者迭代误差小于tol为止。
4. 在每次迭代中,根据雅可比迭代法的迭代更新公式计算新的近似解x(k+1)。
5. 如果迭代误差小于tol,表示已经得到一个满足精度要求的近似解,迭代过程结束。
6. 输出最终的近似解x(k+1)。
下面是一个MATLAB实现的简单示例程序:```matlabfunction x = jacobi(A, b, x0, max_iter, tol)n = size(A, 1);x = x0;for k = 1:max_iterx_prev = x;for i = 1:nsum = 0;for j = 1:nif j ~= isum = sum + A(i, j) * x_prev(j);endendx(i) = (b(i) - sum) / A(i, i);endif norm(x - x_prev) < tolbreak;endendend```在这个示例程序中,我们定义了一个名为jacobi的函数,它接受系数矩阵A、右侧常向量b、初始向量x0、最大迭代次数max_iter 和迭代误差tol作为输入参数,并返回近似解x。
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实验课程名称:数值分析
流程图:
②Gauss-Seidel迭代法
#include<stdio.h>
int main()
{
double x[3] = {0, 0, 0};
double a[3][3] = {6,2,-1,1,4,-2,-3,1,4}; double y[3] = {-3,2,4}; 开始
阶数n,系数矩
阵,初始向量
for(i=0;i<n;i++)
i=j
Y
N
total += a[i][j] *
x[j]
e = e +
ABS(x[j],
结束
double d[3][3],g[3];
int round = 5, i,j;
for (i=0; i<3; ++i)
{
g[i] = y[i] / a[i][i];
for (j=0; j<3; ++j)
{
d[i][j] = i==j ? 0 : -a[i][j]/a[i][i]; }
}
while (round--) {
for (i=0; i<3; ++i)
{
x[i] = g[i];
for (j=0; j<3; ++j)
{
x[i] += d[i][j] * x[j];
}
printf("%lf", x[i]);
}
printf("\n");
}
}
结果:
流程图:
{ a[i]=(float *)malloc(n*sizeof(float)); } return a;
}
float matrix_category(float* x,int n)
{ int i; float temp=0; for(i=0;i<n;i++)
{ temp=temp+fabs(x[i]); }
return temp;
}
结果:
流程图:
return 0; }
结果:
流程图:
⑤欧拉显式方法
#include <stdio.h>
#include <conio.h>
#include <math.h>
double f(double x,double y) {
return x*pow(y,1.0/3);
}
int main()
{
int i;
开始
矩阵阶数系数矩阵
for(k=1;k<=i-1;k++)
m=m+a[i][k]*a[k][j];
a[i][j]= a[i][j]-m;
a[k][num+1]=(a[k][
num+1]-q)/a[k][k]
结束
double x,y,y0=1,dx=0.1;
double xx[11];
double euler[11],euler_2[11];
double temp;
double f(double x,double y);
for (i=0;i<11;i++)
xx[i]=i*dx;
euler[0]=y0;
for (i=1,x=0;i<11;i++,x+=dx)
euler[i]=euler[i-1]+dx*f(x,euler[i-1]);
euler_2[0]=y0;
for (i=1,x=0;i<11;i++,x+=dx)
{
temp=euler_2[i-1]+dx*f(x,euler_2[i-1]);
euler_2[i]=euler_2[i-1]+dx*(f(x,euler_2[i-1])+f(x+dx,temp))/2;
}
for (i=0,x=0;i<11;i++,x+=dx)
printf("x=%lf\teluer=%lf\teuler_2=%lf\taccu=%lf\n",x,euler[i],euler_2[i],pow(1+x*x,1.0/3)); getch();
}
结果:
流程图:
⑥欧拉隐式方法
#include<stdio.h>
#include<math.h>
#define f(x,y)(x+y)
int main()
{int m;
int i;
double a,b,y0;
double xn,yn,xn1,yn1,yn1b;
double h;
printf("\nInput the begin and end of x:");
scanf("%lf%lf",&a,&b);
printf("Input the y value at %f:",a);
scanf("%lf",&y0);
printf("Input m value[divide(%f,%f)]:",a,b);
scanf("%d",&m);
if(m<=0)
{printf("Please input a number larger than 1.\n");
return(1);
}
h=(b-a)/m;
xn=a;yn=y0;
for(i=1;i<=m;i++)
{xn1=xn+h;
yn1b=yn+h*f(xn,yn);
yn1=yn+h/2*(f(xn,yn)+f(xn1,yn1b));
printf("x%d=%f,y%d=%f\n",i,xn1,i,yn1);
xn=xn1;
yn=yn1;
}return(0);
}
结果:
流程图:
二、实验结果及分析
雅克比迭代法的全部分量都是间接利用,由于新值比旧值好,Gauss-Seidel迭代法直接对算出的分量加以使用,这样使得迭代的收敛情况有所改善,而超松弛法是在Gauss-Seidel迭代法的基础上,应用加速收敛思想而构造的一种方法;欧拉公式和梯形公式在计算上有明显的区别,
欧拉公式的特点是可以有U
N 直接计算U
n+1
,也就是显式的,而梯形公式右端也有U
n+1
,必须通过解
方程才能求得,这类是隐式的。
从算法的角度看显式远比隐式方便,隐式通常用迭代法求解。
三、实验小节、建议及体会
任何一种方法都有它的优点和局限性,只有找到一种方法能够解决我们的问题,又尽量减少出错,减少计算量就是符合这个问题的好方法。
良好的编程习惯有助于检查错误,也可以增强程序的可阅读性。