Составители:
31
С точки зрения компьютерной реализации МПИ, использо-
вание метода Зейделя означает, что элементы массива
x
r
будут
постепенно замещаться новыми элементами. В связи с такой ин-
терпретацией метод Зейделя иногда называют методом после-
довательных смещений.
Метод релаксации
Иногда исходную систему (2.8) не удается привести к виду
(2.9), выполняя при этом условие сходимости (2.11). В этом слу-
чае можно воспользоваться методом релаксации, который осно-
вывается на соотношении
(
)
(
)
()
bx
xx
k
kk
r
r
r
r
+−=
−
+
A
τ
1
, откуда
( ) () ()
(
)
bxxx
kkk
r
r
r
r
−−=
+
A
τ
1
, где
τ
– параметр релаксации. Скаляр-
ные формулы метода релаксации имеют следующий вид:
( ) () ()
(
)
(
)
()
( ) () () () ()
()
( ) () () () ()
()
⎪
⎪
⎩
⎪
⎪
⎨
⎧
−+++−=
−+++−=
−+++−=
+
+
+
n
k
nnn
k
n
k
n
kk
n
k
nn
kkkk
k
nn
kkkk
bxaxaxaxx
bxaxaxaxx
bxaxaxaxx
...
..............................................................................
...
...
22111
1
222221212
1
2
112121111
1
1
τ
τ
τ
. (2.12)
Раскрыв скобки, можно привести (2.12) к виду (2.10), где ко-
эффициенты матрицы α
и вектор свободных членов
β
r
будут
иметь вид:
n...,,,i,b,
ji,a
ji,a
ii
ij
ij
ij
21
1
==
⎩
⎨
⎧
≠−
=−
=
τβ
τ
τ
α
. Подбором
параметра
τ
можно добиться сходимости метода релаксации.
2.4. Стандартные функции пакета MathCAD
В MathCAD СЛАУ можно решить как в развернутой форме
(2.1), так и в более компактной форме (2.2). Для первого способа
следует использовать вычислительный блок
Given/Find, со-
стоящий из трех последовательных частей:
–
Given – ключевое слово;
–
система, записанная логическими операторами в виде ра-
венств и, возможно, неравенств;
–
Find(x
1
, … , x
M
) – встроенная функция для решения систе-
мы относительно переменных
x
1
, … , x
M
.
С точки зрения компьютерной реализации МПИ, использо- r
вание метода Зейделя означает, что элементы массива x будут
постепенно замещаться новыми элементами. В связи с такой ин-
терпретацией метод Зейделя иногда называют методом после-
довательных смещений.
Метод релаксации
Иногда исходную систему (2.8) не удается привести к виду
(2.9), выполняя при этом условие сходимости (2.11). В этом слу-
чае можно воспользоваться методом релаксации, который осно-
r r
x (k +1) − x (k ) r r
вывается на соотношении = − Ax (k ) + b , откуда
τ
r r
( r
) r
x (k +1) = x (k ) − τ Ax (k ) − b , где τ – параметр релаксации. Скаляр-
ные формулы метода релаксации имеют следующий вид:
(
⎧ x1(k +1) = x1(k ) − τ a11 x1(k ) + a12 x2 (k ) + ... + a1n xn (k ) − b1
⎪ (k +1)
)
⎪ x2
⎨
(k )
( (k ) (k )
= x2 − τ a21 x1 + a22 x2 + ... + a2 n xn − b2
(k )
) . (2.12)
⎪..............................................................................
⎪ (k +1)
⎩ xn
(k )
( (k ) (k )
= x1 − τ an1 x1 + an 2 x2 + ... + ann xn − bn
(k )
)
Раскрыв скобки, можно привести (2.12) к виду (2.10),r где ко-
эффициенты матрицы α и вектор свободных членов β будут
⎧1 − τ aij ,i = j
иметь вид: α ij = ⎨ , β i = τ bi , i = 1, 2, ..., n . Подбором
⎩− τ aij , i ≠ j
параметра τ можно добиться сходимости метода релаксации.
2.4. Стандартные функции пакета MathCAD
В MathCAD СЛАУ можно решить как в развернутой форме
(2.1), так и в более компактной форме (2.2). Для первого способа
следует использовать вычислительный блок Given/Find, со-
стоящий из трех последовательных частей:
– Given – ключевое слово;
– система, записанная логическими операторами в виде ра-
венств и, возможно, неравенств;
– Find(x1, … , xM) – встроенная функция для решения систе-
мы относительно переменных x1, … , xM.
31
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- …
- следующая ›
- последняя »
