《数值分析》-- 雅可比迭代法、高斯—塞德尔迭代法

article/2025/4/22 2:05:23

文章目录

  • 一、基本迭代法的格式及收敛性
    • 1.1 迭代法思想
    • 1.2 向量序列收敛的定义
  • 二、迭代法的收敛与发散
  • 三、雅可比迭代法和高斯赛德尔迭代法
    • 3.1 雅可比迭代法
    • 3.2 高斯――赛得尔(Gauss-Seidel)迭代法
  • 四、迭代法的收敛性
    • 4.1 严格对角占优矩阵与对角占优矩阵
    • 4.2 Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法的收敛性


一、基本迭代法的格式及收敛性

1.1 迭代法思想

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  • 基本迭代法的迭代格式
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  • 例题
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  • 结论
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1.2 向量序列收敛的定义

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  • 例题
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  • 结论
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二、迭代法的收敛与发散

  • 引例
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三、雅可比迭代法和高斯赛德尔迭代法

3.1 雅可比迭代法

以下原理性东西了解即可,通过例题明白如何计算怎么计算就可以

  • 原理
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    第 i 个 方 程 除 以 a i i ( i = 1 , 2 , … , n ) , 得 : 第i个方程除以a_{ii}(i =1,2,…,n),得: iaii(i=1,2,,n),:
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    Jacobi迭代的分量形式
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    即得到计算公式(雅可比迭代法) :对 k = 0 , 1 , … k=0,1,… k=0,1,
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  • 例题
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    Jacobi迭代用9次迭代,基本得到该题的精确解。
  • 雅可比迭代法的收敛性
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    下面给出一种更方便的形式:
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  • 雅可比迭代的矩阵表示
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3.2 高斯――赛得尔(Gauss-Seidel)迭代法

  • 原理
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  • 对比⭐
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  • 高斯—塞德尔迭代公式:
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  • 高斯—塞德尔迭代的矩阵表示
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  • 例题
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    雅可比:
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    高斯—塞德尔迭代法得如下迭代公式:
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  • 结论
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四、迭代法的收敛性

4.1 严格对角占优矩阵与对角占优矩阵

  • 概念
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  • 谱半径
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4.2 Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法的收敛性

  • 定理1
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  • 例题
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  • 定理2
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    正定矩阵:对于具体的实对称矩阵,常用矩阵的各阶顺序主子式是否大于零来判断其正定性;(求出A的所有特征值。若A的特征值均为正数,则A是正定的;)

  • 例题
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  • 定理3
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  • 定理4
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  • 例题
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  • 结论
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