线性方程组的若干解法的比较.doc
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1、线性方程组的若干解法的比较200821001044查月波摘要: 在本实验中主要介绍解线性方程组时常用的三种迭代方法:雅可比迭代法,高斯-赛德尔(G-S)迭代法,松弛迭代法(SOR)。通过对问题的分析来说明它们的收敛的条件和各自的优点。一,问题叙述:分析用下列迭代法解线性方程组: 收敛性,并求出使的近似解及相应的迭代次数,其中取迭代初始向量为零向量(1) 雅可比迭代法;(2) 高斯_赛德尔迭代法;(3) 松弛迭代法(松弛因子依次取 1.334,1.95,0.95)二,问题分析: 该方程组的系数矩阵A是一个严格对角占优的矩阵,因此对于雅可比迭代法和G-S迭代法均收敛,同时对于SOR迭代法而言只要松
2、弛因子选择合适也是收敛的。下面我就对该问题分别使用这三种方法解决该问题。1.雅可比迭代法 雅可比迭代法求解的迭代格式如下:其中迭代矩阵或者.当满足下列收敛充分条件之一时雅可比迭代法收敛:(1) 或(2) 系数矩阵A对称正定,而且也对称正定。证明:略。2. 高斯-赛德尔迭代法 高斯-赛德尔迭代法求解的迭代格式如下:其中迭代矩阵,当满足下列收敛充分条件之一时,高斯-赛德尔迭代法收敛:(1) 或(2) 系数矩阵A严格对角占优(3) 系数矩阵A为对称正定矩阵。证明:略。3. 松弛迭代法 松弛迭代法求解的迭代格式如下:其中迭代矩阵当满足下列收敛充分条件之一时收敛:(1) 或(2) 系数矩阵A严格对角占优
3、,松弛因子(3) 系数矩阵A对称正定,而且松弛因子(4) 证明:略。三. 问题的程序1.雅可比迭代法function Jacobimethod(A,b,x0,Nmax,eps)% 该函数是用雅可比迭代法的分量形式求解线性方程组AX=b的解% A是线性方程组的左端矩阵% b是右端向量% x0是迭代初始值,是列向量% Nmax表示迭代次数的上限,若迭代次数大于Nmax,则迭代失败% eps表示控制精度% k表示迭代次数% error表示前后两次迭代解的差的向量的2-范数% x表示用迭代法求得的线性方程组的近似解n=length(b);k=1;x1=x0;x2=zeros(n,1);while k=
4、Nmax for i=1:n s=0; for j=1:n if j=i s=s+A(i,j)*x1(j); end end x2(i)=(b(i)-s)/A(i,i); end error=sqrt(sum(x2-x1).2); if error=eps x2 k return end k=k+1; x1=x2;endA=4 -1 0 -1 0 0;-1 4 -1 0 -1 0;0 -1 4 -1 0 -1;-1 0 -1 4 -1 0;0 -1 0 -1 4 -1;0 0 -1 0 -1 4;b=0 5 -2 5 -2 6; Jacobimethod(A,b,0 0 0 0 0 0,500
5、,0.0001);程序的运行结果:x2 = 1.0000 2.0000 1.0000 2.0000 1.0000 2.0000k = 282.高斯-赛德尔迭代法function GaussSeidelmetjod(A,b,x0,Nmax,eps)% 该函数是用雅可比迭代法的分量形式求解线性方程组AX=b的解% A是线性方程组的左端矩阵% b是右端向量% x0是迭代初始值,是列向量% Nmax表示迭代次数的上限,若迭代次数大于Nmax,则迭代失败% eps表示控制精度% k表示迭代次数% error表示前后两次迭代解的差的向量的2-范数% x表示用迭代法求得的线性方程组的近似解n=length(
6、b);k=1;x1=x0x2=zeros(n,1);while ki s=s+A(i,j)*x1(j); end if ji s=s+A(i,j)*x2(j); end end x2(i)=(b(i)-s)/A(i,i); end error=sqrt(sum(x2-x1).2); if error=eps x2 k return end k=k+1; x1=x2;endA=4 -1 0 -1 0 0;-1 4 -1 0 -1 0;0 -1 4 -1 0 -1;-1 0 -1 4 -1 0;0 -1 0 -1 4 -1;0 0 -1 0 -1 4;b=0 5 -2 5 -2 6;GaussSe
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