Правила ввода функции
- Примеры
≡ x^2/(1+x)
cos 2 (2x+π) ≡ (cos(2*x+pi))^2≡ x+(x-1)^(2/3)
На рис.1а, 1б в окрестности корня |φ′(x)| 1, то процесс итерации может быть расходящимся (см. рис.2).
Видео:Решение нелинейного уравнения методом простых итераций (программа)Скачать
Достаточные условия сходимости метода итерации
Процесс нахождения нулей функции методом итераций состоит из следующих этапов:
- Получить шаблон с омощью этого сервиса.
- Уточнить интервалы в ячейках B2 , B3 .
- Копировать строки итераций до требуемой точности (столбец D ).
Примечание: столбец A — номер итерации, столбец B — корень уравнения X , столбец C — значение функции F(X) , столбец D — точность eps .
Видео:Метод простой итерации Пример РешенияСкачать
Итерационные методы решения системы линейных алгебраических уравнений
В данной статье мы расскажем общие сведения об итерационных методах решения СЛАУ, познакомим с методом Зейделя и Якоби, а также приведем примеры решения систем линейных уравнений при помощи данных методов.
Видео:Метод простых итераций пример решения нелинейных уравненийСкачать
Общие сведения об итерационных методах или методе простой итерации
Метод итерации — это численный и приближенный метод решения СЛАУ.
Суть: нахождение по приближённому значению величины следующего приближения, которое является более точным. Метод позволяет получить значения корней системы с заданной точностью в виде предела последовательности некоторых векторов (итерационный процесс). Характер сходимости и сам факт сходимости метода зависит от выбора начального приближения корня x 0 .
Рассмотрим систему A x = b .
Чтобы применить итерационный метод, необходимо привести систему к эквивалентному виду x = B x + d . Затем выбираем начальное приближение к решению СЛАУ x ( 0 ) = ( x 1 0 , x 2 0 , . . . x m 0 ) и находим последовательность приближений к корню.
Для сходимости итерационного процесса является достаточным заданное условие В 1 . Окончание итерации зависит от того, какой итерационный метод применили.
Видео:Метод Ньютона (метод касательных) Пример РешенияСкачать
Метод Якоби
Метод Якоби — один из наиболее простых методов приведения системы матрицы к виду, удобному для итерации: из 1-го уравнения матрицы выражаем неизвестное x 1 , из 2-го выражаем неизвестное x 2 и т.д.
Результатом служит матрица В , в которой на главной диагонали находятся нулевые элементы, а все остальные вычисляются по формуле:
b i j = — a i j / a i i , i , j = 1 , 2 . . . , n
Элементы (компоненты) вектора d вычисляются по следующей формуле:
d i = b i / a i i , i = 1 , 2 , . . . , n
Расчетная формула метода простой итерации:
x ( n + 1 ) = B x ( x ) + d
Матричная запись (координатная):
x i ( n + 1 ) = b i 1 x n 1 + b i 2 x ( n ) 2 + . . . + b
Критерий окончания в методе Якоби:
x ( n + 1 ) — x ( n ) ε 1 , где ε 1 = 1 — B B ε
В случае если B 1 / 2 , то можно применить более простой критерий окончания итераций:
x ( n + 1 ) — x ( n ) ε
Решить СЛАУ методом Якоби:
10 x 1 + x 2 — x 3 = 11 x 1 + 10 x 2 — x 3 = 10 — x 1 + x 2 + 10 x 3 = 10
Необходимо решить систему с показателем точности ε = 10 — 3 .
Приводим СЛАУ к удобному виду для итерации:
x 1 = — 0 , 1 x 2 + 0 , 1 x 3 + 1 , 1 x 2 = — 0 , 1 x 1 + 0 , 1 x 3 + 1 x 3 = 0 , 1 x 1 — 0 , 1 x 2 + 1
Выбираем начальное приближение, например: x ( 0 ) = 1 , 1 1 1 — вектор правой части.
В таком случае, первая итерация имеет следующий внешний вид:
x 1 ( 1 ) = — 0 , 1 × 1 + 0 , 1 × 1 + 1 , 1 = 1 , 1 x 2 ( 1 ) = — 0 , 1 × 1 , 1 + 0 , 1 + 1 = 0 , 99 x 3 ( 1 ) = 0 , 1 × 1 , 1 — 0 , 1 × 1 + 1 = 1 , 01
Аналогичным способом вычисляются приближения к решению:
x ( 2 ) = 1 , 102 0 , 991 1 , 011 , x ( 3 ) = 1 , 102 0 , 9909 1 , 0111 , x ( 4 ) = 1 , 10202 0 , 99091 1 , 01111
Находим норму матрицы В , для этого используем норму B ∞ .
Поскольку сумма модулей элементов в каждой строке равна 0,2, то B ∞ = 0 , 2 1 / 2 , поэтому можно вычислить критерий окончания итерации:
x ( n + 1 ) — x ( n ) ε
Далее вычисляем нормы разности векторов:
x ( 3 ) — x ( 2 ) ∞ = 0 , 002 , x ( 4 ) — x ( 3 ) ∞ = 0 , 00002 .
Поскольку x ( 4 ) — x ( 3 ) ∞ ε , то можно считать, что мы достигли заданной точности на 4-ой итерации.
x 1 = 1 , 102 ; x 2 = 0 , 991 ; x 3 = 1 ,01 1 .
Видео:1 3 Решение нелинейных уравнений методом простых итерацийСкачать
Метод Зейделя
Метод Зейделя — метод является модификацией метода Якоби.
Суть: при вычислении очередного ( n + 1 ) — г о приближения к неизвестному x i при i > 1 используют уже найденные ( n + 1 ) — е приближения к неизвестным x 1 , x 2 , . . . , x i — 1 , а не n — о е приближение, как в методе Якоби.
x i ( n + 1 ) = b i 1 x 1 ( n + 1 ) + b i 2 x 2 ( n + 1 ) + . . . + b i , i — 1 x i — 2 ( n + 1 ) + b i , i + 1 x i + 1 ( n ) +
+ . . . + b i m x m ( n ) + d i
За условия сходимости и критерий окончания итераций можно принять такие же значения, как и в методе Якоби.
Решить СЛАУ методом Зейделя. Пусть матрица системы уравнений А — симметричная и положительно определенная. Следовательно, если выбрать начальное приближение, метод Зейделя сойдется. Дополнительных условий на малость нормы некоторой матрицы не накладывается.
Решим 3 системы уравнений:
2 x 1 + x 2 = 3 x 1 — 2 x 2 = 1 , x 1 + 2 x 2 = 3 2 x 1 — x 2 = 1 , 2 x 1 — 0 , 5 x 2 = 3 2 x 1 + 0 , 5 x 2 = 1
Приведем системы к удобному для итерации виду:
x 1 ( n + 1 ) = — 0 , 5 x 2 ( n ) + 1 , 5 x 2 ( n + 1 ) = 0 , 5 x 1 ( n + 1 ) + 0 , 5 , x 1 ( n + 1 ) = — 2 x 2 ( n ) + 3 x 2 ( n + 1 ) = 2 x 1 ( n + 1 ) — 1 , 2 x 1 — 0 , 5 x 2 = 3 2 x 1 + 0 , 5 x 2 = 1 .
Отличительная особенность, условие сходимости выполнено только для первой системы:
Вычисляем 3 первых приближения к каждому решению:
1-ая система: x ( 0 ) = 1 , 5 — 0 , 5 , x ( 1 ) = 1 , 75 0 , 375 , x ( 2 ) = 1 , 3125 0 , 1563 , x ( 3 ) = 1 , 4219 0 , 2109
Решение: x 1 = 1 , 4 , x 2 = 0 , 2 . Итерационный процесс сходится.
2-ая система: x ( 0 ) = 3 — 1 , x ( 1 ) = 5 9 , x ( 2 ) = — 15 — 31 , x ( 3 ) = 65 129
Итерационный процесс разошелся.
Решение: x 1 = 1 , x 2 = 2
3-я система: x ( 0 ) = 1 , 5 2 , x ( 1 ) = 2 — 6 , x ( 2 ) = 0 2 , x ( 3 ) = 0 2
Итерационный процесс зациклился.
Решение: x 1 = 1 , x 1 = 2
Видео:Метод итерацийСкачать
Метод простой итерации
Если А — симметричная и положительно определенная, то СЛАУ приводят к эквивалентному виду:
x = x — τ ( A x — b ) , τ — итерационный параметр.
Расчетная формула имеет следующий внешний вид:
x ( n + 1 ) = x ( n ) — τ ( A x n — b ) .
Здесь B = E — τ A и параметр τ > 0 выбирают таким образом, чтобы по возможности сделать максимальной величину B 2 .
Пусть λ m i n и λ m a x — максимальные и минимальные собственные значения матрицы А .
τ = 2 / ( λ m i n + λ m a x ) — оптимальный выбор параметра. В этом случае B 2 принимает минимальное значение, которое равняется ( λ m i n + λ m a x ) / ( λ m i n — λ m a x ) .
Видео:Решение систем линейных уравнений методом простой итерации в ExcelСкачать
1.2.1. Метод простой итерации (метод Якоби)
Метод простой итерации [2], [5] рассмотрим на примере системы трех линейных алгебраических уравнений:
(2)
Которую коротко можно записать в виде матричного уравнения:
В исходной системе выделим диагональные коэффициенты аii ¹0 (где i =1, 2, 3).Предположим, что диагональные коэффициенты удовлетворяют условиям:
Если хотя бы одно из этих условий не выполняется, то следует провести элементарные преобразования матрицы (см. п.4).
Разрешим первое уравнение системы (2) относительно х1, второе –относительно х2, третье – относительно х3.
В результате получим эквивалентную систему:
(3)
Где 
при i¹j (i, j=1,2,…,n).
Систему (3) можем записать в матричной форме:
.
Систему (3) будем решать методом простой итерации. В качестве нулевого приближения x(0) примем элементы столбца свободных членов:
X(0)=b, т. е. x1(0)=b1, x2(0)=b2, x3(0)=b3.
Далее, находим первое приближение х(1), подставляя найденные значения нулевого приближения в систему (3):
Подставляя значения приближения х(1) в правую часть системы (3), получим:
– второе приближение.
Продолжая этот процесс далее, получим последовательность х(0), x(1), x(2),…, x(k). приближений, вычисляемых по рабочим формулам:
В общем виде рабочие формулы для системы n-уравнений:
(4)
Если последовательность приближений имеет предел:
То этот предел является решением системы. Таким образом, с увеличением числа итераций растет точность получаемых корней. Однако можно не производить огромное количество итераций, а задать определенную точность e решения, при достижении которой итерационный процесс завершается. Условие окончания итерационного процесса можно записать в виде:
где i= 1,2,3,…, n.
Пример № 1. Методом простой итерации решить систему с точностью e= =10-3.
1. Приведем систему к виду (3) . Для этого необходимо все диагональные элементы системы оставить в левой части уравнения, а остальные элементы перенести с противоположным знаком в правую часть. Разделим каждое из уравнений системы на соответствующий коэффициент, стоящий в левой части уравнения:
2. В качестве начального вектора x(0) возьмем элементы столбца свободных членов, округлив их значения до двух знаков после запятой:
3. Вычисления будем вести до тех пор, пока не будет выполнено условие
где e = 10-3, i = 1,2,3,4.
Последовательно вычисляем: при k = 1:
Сравнивая полученные xi(1) с xi(0) , видим, что условия сходимости не выполняются. При k = 2:
Сравнивая полученные xi(2) с xi(1), видим, что условия сходимости не выполняются. При k = 3
Сравнивая полученные xi(3) с xi(2) видим, что условия сходимости не выполняются. При k = 4:
Для сравнения xi(4) с xi(3), найдем модули разностей значений 
Так как все найденные значения модулей больше заданного числа
e = 10-3, продолжаем итерации. Получаем при k = 5:
Находим модули разностей значений 
Они меньше заданного числа e, поэтому в качестве решения возьмем: x1 = 0,7999, x2 = 0,9999, x3 = 1,1999, x4 = 1,3999.
💥 Видео
Решение системы линейных уравнений методом итерацийСкачать
Алгоритмы С#. Метод простых итерацийСкачать
8 Метод простой итерации Ручной счет Решение системы линейных уравнений СЛАУСкачать
10 Численные методы решения нелинейных уравненийСкачать
Метод Зейделя Пример РешенияСкачать
2.2 Итерационные методы решения СЛАУ (Якоби, Зейделя, релаксации)Скачать
5 Метод простой итерации Calc Excel Решение системы линейных уравнений СЛАУСкачать
ПОСМОТРИ это видео, если хочешь решить систему линейных уравнений! Метод ПодстановкиСкачать
Решение простых уравнений. Что значит решить уравнение? Как проверить решение уравнения?Скачать
Решение систем линейных уравнений, урок 5/5. Итерационные методыСкачать
Решение системы линейных уравнений методом простых итераций в MS ExcelСкачать
Решение слау методом итераций. Метод простых итераций c++.Скачать
Метод простых итераций - PascalСкачать
