Вычислительные методы в технологиях программирования. Элементы теории и практикум. Чивилихин С.А. - 30 стр.

UptoLike

Составители: 

30
xxz =
kk
(5)
и невязка решения
Bxψ =
kk
A . (6)
Сходимость итерационного процесса означает, что
0=
k
k
lim z
. Норма
погрешности показывает, насколько приближенное решение, полученное на
k
-м шаге итерации, близко к точному решению. К сожалению, эту величину
нельзя определить в ходе итераций, поскольку искомое решение неизвестно.
Невязка решения показывает, насколько хорошо
k
x
удовлетворяет системе
(1). Эта величина легко рассчитывается на каждом итерационном шаге.
Установим связь между
k
z и
k
ψ :
.A)(AA
kkkk
zBxzBxψ =+== (7)
Используя обратную матрицу
1
A
, получаем
kk
A ψz
1
= . (8)
Из формул (7) и (8) вытекают неравенства:
kkkk
A,A ψzzψ
1
. (9)
Следовательно, погрешность решения стремится к нулю тогда и только
тогда, когда стремится к нулю невязка. При исследовании сходимости
итерационных методов большую роль играют самосопряженность и
знакоопределенность матриц
Aи
C
- см. Приложение 2.
3.2 Достаточные условия сходимости итерационного процесса
Теорема Самарского. Пусть
A- самосопряженная положительно
определенная матрица,
AC
2
τ
- положительно определенная матрица,
τ
-
положительное число. Тогда при любом выборе нулевого приближения
0
x итерационный процесс (2) сходится к решению системы (1).