Для использования этого метода исходное нелинейное уравнение записывается в виде:
Пусть известно начальное приближение корня . Подставляя это значение в правую часть уравнения , получаем новое приближение
.
Далее подставляя каждый раз новое значение корня в уравнение , получаем последовательность значений , .
Итерационный процесс прекращается, если результаты двух последовательных итераций близки: . Достаточным условием сходимости метода простой итерации является условие .
Здесь - начальное приближение корня, а в дальнейшем – результат предыдущей итерации, - значение корня после каждой итерации. В данном алгоритме предполагалось, что итерационный процесс сходится. Если такой уверенности нет, то необходимо ограничить число итераций и ввести для них счетчик.
1.К решению систем линейных уравнений сводятся многочисленные практические задачи.
Запишем систему линейных алгебраических уравнений с неизвестными:
Совокупность коэффициентов этой системы запишем в виде таблицы:
Данная таблица элементов, состоящая из строк и столбцов, называется квадратной .матрицейпорядка . Если подобная таблица содержит элементов, расположенных в строках и столбцах, то она называется прямоугольной матрицей.
Используя понятие матрицы , систему уравнений можно записать в матричном виде: , где и - вектор-столбец неизвестных и вектор-столбец правых частей соответственно:
.
Специальные виды матриц:
-симметрическая матрица (се элементы расположены симметрично относительно главной диагонали ());
-верхняя треугольная матрица с равными нулю элементами, расположенными ниже диагонали;
- клеточная матрица (се ненулевые элементы составляют отдельные группы (клетки));
- ленточная матрица (ее ненулевые элементы составляют «ленту», параллельную диагонали);
- единичная матрица (частный случаи диагональной);
- нулевая матрица.
Определителем (детерминантом)матрицы -го порядка называется число , равное:
Здесь индексы пробегают все возможные перестановок номеров ; - число инверсий в данной перестановке.
Необходимым и достаточным условием существования единственного решения системы линейных уравнений является условие . В случае равенства нулю определителя системы матрица называется вырожденной; при этом система линейных уравнений либо не имеет решения, либо имеет их бесконечное множество.
2.О методах решении линейных систем.
Методы решения систем линейных уравнений делятся па две группы – прямые и итерационные. Прямые методы используют конечные соотношения (формулы) для вычисления неизвестных. Они дают решение после выполнения заранее известного числа операций. Эти методы сравнительно просты и наиболее универсальны, т. е. пригодны для решения широкого класса линейных систем.
Вместе с тем прямые методы имеют и ряд недостатков. Как правило, они требуют хранения в оперативной памяти компьютера сразу всей матрицы, и при больших значениях расходуется много места в памяти. Далее, прямые методы обычно не учитывают структуру матрицы при большом числе нулевых элементов в разреженных матрицах (например, клеточных или ленточных) эти элементы занимают место в памяти машины, и над ними проводятся арифметические действия. Существенным недостатком прямых методов является также накапливание погрешностей в процессе решения, поскольку вычисления на любом этапе используют результаты предыдущих операций. Это особенно опасно для больших систем, когда резко возрастает общее число операций, а также для плохо обусловленных систем, весьма чувствительных к погрешностям. Прямые методы используются обычно для сравнительно небольших систем с плотно заполненной матрицей и не близким к нулю определителем.
Итерационные методы - это методы последовательных приближений. В них необходимо задать некоторое приближенное решение - начальноеприближение. После этого с помощью некоторого алгоритма проводится один цикл вычислений, называемый итерацией. В результате итерации находят новое приближение. Итерации проводятся до получения решения с требуемой точностью. Алгоритмы решения линейных систем с использованием итерационных методов обычно более сложные по сравнению с прямыми методами. Объем вычислений заранее определить трудно.
Тем не менее, итерационные методы в ряде случаев предпочтительнее. Они требуют хранения в памяти машины не всей матрицы системы, а лишь нескольких векторов с компонентами. Иногда элементы матрицы можно совсем не хранить, а вычислять их по мере необходимости. Погрешности окончательных результатов при использовании итерационных методов не накапливаются, поскольку точность вычислений в каждой итерации определяется лишь результатами предыдущей итерации и практически не зависит от ранее выполненных вычислений. Эти достоинства итерационных методов делают их особенно полезными в случае большого числа уравнений, а также плохо обусловленных систем. Сходимость итераций может быть очень медленной; поэтому ищутся эффективные пути ее ускорения.
Итерационные методы могут использоваться для уточнения решений, полученных с помощью прямых методов. Такие смешанные алгоритмы обычно довольно эффективны, особенно для плохо обусловленных систем.
Определитель треугольной матрицы равен произведению ее элементов, расположенных на главной диагонали: . Определитель единичной матрицы равен единице(), а нулевой нулю().
Матрица называется обратной по отношению к квадратной матрице , если их произведение равно единичной матрице:
.
Всякая невырожденная матрица (т.е. с отличным от нуля определителем ) имеет обратную матрице. При этом:
Запишем исходную матрицу:
Минором элемента называется определитель -го порядка, образованный из определителя матрицы зачеркиванием ой строки и -го столбца.
Алгебраическим дополнением элемента называется его минор, взятый со знаком плюс, если сумма - четная, и со знаком минус, если эта сумма нечетная, т. е. .
Каждый элемент обратной матрицы равен отношению алгебраического дополнения элемента (а не ) исходной матрицы к значению ее определителя :