ВУЗ:
Составители:
44
арифметических операций. Впрочем, этот недостаток может оказаться не таким уж
значительным, поскольку в любом случае мы получаем матрицу с элементами,
точность которых ограничена вычислительной погрешностью.
Рассмотрим метод простой итерации. В его основе лежит идея о том, что
алгебра матриц почти не отличается от алгебры вещественных чисел (кроме
некоммутативности умножения). Операцию обращения матрицы можно представить
посредством операции деления.
( )
AEEA
A
ˆ
ˆˆ
1
ˆ
1
ˆ
1
−−
==
−
(7.3.1)
Вводя матрицу
AEB
ˆ
ˆˆ
−=
, используем разложение в ряд Тейлора:
( )
( )( )( )
...
ˆˆˆˆˆˆˆ
...
ˆˆˆˆ
ˆˆ
1
ˆ
321
BEBEBEEBBBE
BE
A +++=++++=
−
=
−
(7.3.2)
аналогичное разложению в ряд Тейлора функции:
∑
∞
=
=
−
1
1
1
k
k
x
x
(7.3.3)
в окрестности нуля.
В частном случае матриц с размерностью единица мы имеем именно ряд (7.3.3).
То есть операцию обращения матрицы можно свести к бесконечной
последовательности операций сложения и умножения матриц.
Вводя начальное приближение
0
ˆ
R
для обратной матрицы
1
ˆ
ˆ
−
= AR
получаем
формулу метода простой итерации:
kk
RBER
ˆˆˆˆ
1
+=
+
(7.3.4)
Задание 7.3.1
Реализовать алгоритм нахождения обратной матрицы
1
ˆ
−
A
произвольной размерности
n
с
использованием метода простой итерации. Строки и столбцы матрицы считать
пронумерованными от 1 до
n
. Элементы исходной матрицы
( )
1/1
,
−+= jiA
ji
. Оценить число
итераций, которые требуются для нахождения элементов обратной матрицы с точностью 3-х
знаков после запятой. Проделать эту оценку для разных
n
.
В методе простой итерации может потребоваться большое число итераций и,
соответственно, много времени на достижение результата. Сходимость ряда (7.3.2)
арифметических операций. Впрочем, этот недостаток может оказаться не таким уж значительным, поскольку в любом случае мы получаем матрицу с элементами, точность которых ограничена вычислительной погрешностью. Рассмотрим метод простой итерации. В его основе лежит идея о том, что алгебра матриц почти не отличается от алгебры вещественных чисел (кроме некоммутативности умножения). Операцию обращения матрицы можно представить посредством операции деления. 1 1 Aˆ −1 = = ˆA Eˆ − Eˆ − Aˆ ( ) (7.3.1) Вводя матрицу Bˆ = Eˆ − Aˆ , используем разложение в ряд Тейлора: Aˆ −1 = 1 E−B ˆ ˆ ( ( ( ))) = Eˆ + Bˆ + Bˆ 2 + Bˆ 3 + ... = Eˆ Eˆ + Bˆ Eˆ + Bˆ Eˆ + Bˆ (...) (7.3.2) аналогичное разложению в ряд Тейлора функции: ∞ 1 = ∑ xk (7.3.3) 1 − x k =1 в окрестности нуля. В частном случае матриц с размерностью единица мы имеем именно ряд (7.3.3). То есть операцию обращения матрицы можно свести к бесконечной последовательности операций сложения и умножения матриц. Вводя начальное приближение R̂0 для обратной матрицы Rˆ = Aˆ −1 получаем формулу метода простой итерации: Rˆ k +1 = Eˆ + Bˆ Rˆ k (7.3.4) Задание 7.3.1 Реализовать алгоритм нахождения обратной матрицы Aˆ −1 произвольной размерности n с использованием метода простой итерации. Строки и столбцы матрицы считать пронумерованными от 1 до n . Элементы исходной матрицы Ai , j = 1 / (i + j − 1) . Оценить число итераций, которые требуются для нахождения элементов обратной матрицы с точностью 3-х знаков после запятой. Проделать эту оценку для разных n . В методе простой итерации может потребоваться большое число итераций и, соответственно, много времени на достижение результата. Сходимость ряда (7.3.2) 44
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- …
- следующая ›
- последняя »