《数值分析》-- 雅可比迭代法、高斯—塞德尔迭代法
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文章目录
一、基本迭代法的格式及收敛性
1.1 迭代法思想
- 基本迭代法的迭代格式
- 例题
- 结论
1.2 向量序列收敛的定义
- 例题
- 结论
二、迭代法的收敛与发散
- 引例
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
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: 第i个方程除以aii(i=1,2,…,n),得:
Jacobi迭代的分量形式
即得到计算公式(雅可比迭代法) :对 k = 0 , 1 , … k=0,1,… k=0,1,…
- 例题
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
下面给出一种更方便的形式:
- 雅可比迭代的矩阵表示
3.2 高斯――赛得尔(Gauss-Seidel)迭代法
- 原理
- 对比⭐
- 高斯—塞德尔迭代公式:
- 高斯—塞德尔迭代的矩阵表示
- 例题
雅可比:
高斯—塞德尔迭代法得如下迭代公式:
- 结论
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
- 谱半径
4.2 Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法的收敛性
- 定理1
- 例题
-
定理2
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
-
定理3
-
定理4
-
例题
-
结论
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