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[数学]第六章:线性方程组的数值解法
运算量 (Amount of Computation) (1)用克莱姆(Cramer)法则求解n阶线性方程组 (2) 高斯消去法: 第1个消去步, 计算li1(i=2,3,…,n), 有n-1次除法运算. 使aij(1)变为 aij(2) 以及使bi(1)变为bi(2)有n(n-1)次乘法运算. 回代过程的计算 除法运算次数为n次. 乘法运算的总次数为 n+(n-1)+…+1=n(n-1)/2次 列主元消去法 在第k 步消元前,在系数矩阵第k 列的对角线以下的元素中找出绝对值最大的元。 6.1.2 三角分解法 一般计算公式 LU 分解求解线性方程组 6.1.4 求解正定方程组的Cholesky方法 对称正定阵A的几个重要性质: (1)A?1 亦对称正定,且 aii 0 (2)A 的顺序主子阵 Ak 亦对称正定 (3)A 的特征值 ?i 0 (4)A 的全部顺序主子式 det ( Ak ) 0 定理 1.5 设矩阵A对称正定,则存在唯一的对角元全为正的下三角阵G 使得 A=GGT 6.1.5 求解三对角方程组的追赶法 Ex: 设A=(aij)∈M. 定义 相容性 (1)矩阵范数与矩阵范数的相容:‖AB‖≤‖A‖‖B‖ Gauss消去法的舍入误差 §6.5 解线性方程组的迭代法 迭代法的基本思想 Jacobi迭代和Gauss-Seidel迭代 迭代法的收敛性 超松弛迭代SOR 迭代法的基本思想 例:求解方程组 设Ax=b,A非奇异,且对角元不为零,将原方程组改写为 又代入,反复继续,得迭代格式: Gauss-Seidel迭代法 若在迭代时尽量利用必威体育精装版信息,则可将迭代格式变为 其中 BG-S=(D-L)-1 U 称Gauss-Seidel迭代矩阵. 注2 (2)Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法的收敛性没有必然的联系: 迭代法收敛的其他结论: 定义 设A=(aij )n×n ?Rn×n ,若 (i=1,2,…,n) 则称A为对角占优矩阵,若不等式严格成立,则称A为严格对角占优矩阵. 对于BJ=I-D-1A,有 Thm 若系数阵严格对角占优, 若 0 ? ≤1 ,则松弛法收敛.(P 171) 注:对于SOR,希望找 ? 使得 ? ( H? ) 最小. 只是对于某些特殊的矩阵,可以找到最优的迭代系数,对于一般矩阵,即便是对称正定的矩阵目前尚未有理想结果. 6.6 共轭斜量法(Conjugate Gradient Methods) 属于一种迭代法,但如果不考虑计算过程的舍入误差,CG算法只用有限步就收敛于方程组的精确解. Outline Background Steepest Descent Conjugate Gradient Background The min(max) problem: Conjugate gradient method is maybe the most popular optimization technique based on what we’ll see here. Directional Derivatives: first, the one dimension derivative Directional Derivatives : Along the Axes… Directional Derivatives : In general direction… The Gradient: Definition in The Gradient: Definition in Main Idea A method to solve quadratic function minimization: (A is symmetric and positive definite) 最速下降法 (Steepest Descent) (1)概念:将 点的修正方向取为该点的负梯度方向 ,即为最速下降方向,该方法进而称之为最速下降法. (2)计算公式:任意取定初始向量, Steepest Descent Conjugate Gradient Originally aimed to solve linear problems: Later extended to general functions under rational of quadratic approximation
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