解线性方程组的迭代法数值计算上机实习报告

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1、解线性方程组的迭代法数值计算上机实习报告一.综述:考虑用迭代法求解线性方程组Anx=bn,取真解为x⋆=1,1,…,1T,初始向量x0取为零,以l2范数为度量工具,取误差指标为ε=10-6.Tn=2-1-1⋱⋱⋱⋱-1-12其中An=Tn⊗In+In⊗Tn。分别完成下面各小题:第六题:编制程序实现Jacobi迭代方法和Gauss-Seidel方法。对应不同的停机标准(例如残量,相邻误差,后验误差停机标准),比较迭代次数以及算法停止时的真实误差。其中残量准则:rk≤ε、相邻误差准则:δk=xk-xk-1≤

2、ε后验误差停机准则:δk2δk-1-δk≤ε解:为了结果的可靠性,这里我分别对矩阵阶数为400、2500、10000进行试验,得到对应不同的方法、取不同的停机标准,迭代次数和真实误差的数据如下:1.残量作为停机标准:矩阵阶数Jacobi迭代方法Gauss-Seidel方法迭代次数真实误差迭代次数真实误差40012069.4155e-076049.3474e-07250066672.1743e-0633352.1677e-0610000247464.2294e-06123754.2242e-062.相邻误

3、差作为停机标准:矩阵阶数Jacobi迭代方法Gauss-Seidel方法迭代次数真实误差迭代次数真实误差40010833.7483e-065741.8339e-06250059378.6936e-0631524.3428e-0610000218821.6907e-05116588.4541e-063.后验误差作为停机标准:矩阵阶数Jacobi迭代方法Gauss-Seidel方法迭代次数真实误差迭代次数真实误差40014834.1941e-087424.2108e-08250092381.6502e-08

4、46201.6483e-0810000376598.1831e-09188308.1848e-09分析上面数据可知,对应不同的停机标准,GS方法的迭代次数都近似为J方法的一半,这与理论分析一致。而且从迭代次数可以看出,在这个例子中,作为停机标准,最强的依次为后验误差,再到残量,再到相邻误差。第七题:编写程序实现SOR迭代方法。以真实误差作为停机标准,数值观测SOR迭代方法中松弛因子ω对迭代次数的影响,找到最佳迭代因子的取值。解:本题中考虑n=50,即对2500阶的矩阵A。由于我们已经知道要使SOR方法收

5、敛,松弛因子w需要位于(0,2)。下面来求SOR方法中对应的最佳松弛因子。应用筛选法的思想,第一次我们取松弛因子w=1:0.01:1.95,间距为0.05,得到的对应的图像如下,从图中可以看出迭代次数随着w的增大,先减小后变大,这与理论相符。同时可以看出最佳松弛因子1.85≤wopt≤1.95.第二次将区间[1.85,1.95]细分为10份,即取w=1.85:0.01:1.95,可得下面第二幅图像,从图像中可以看出最佳松弛因子ωopt≈1.89第八题:对于J方法,GS方法和(带有最佳松弛因子的)SOR方

6、法,分别绘制误差下降曲线以及残量的下降曲线(采用对数坐标系),绘制(按真实误差)迭代次数与矩阵阶数倒数的关系;解:对于J方法,考虑n=50时,采用相邻误差为迭代的终止条件,误差下降曲线及残量的下降曲线如下:对于GS方法,考虑n=50的时候,采用相邻误差作为迭代的终止条件,所得到的残量和误差的下降曲线如下图:从中可以看出,当相邻误差满足误差指标ε=10-6时,真实误差却并不小于误差指标ε=10-6,而为2.6281e-04。从上面两图可以看出,J方法和GS方法的残量及误差的下降都与迭代次数成一条直线,同时

7、GS收敛速率将近为J方法的两倍。对于SOR方法,考虑n=50,即对应2500阶矩阵,由第7题结果可以取最佳松弛因子ω=1.89,得到误差和残量的下降曲线如下:下面来绘制迭代次数与矩阵阶数的倒数关系:从上面最后两图可以看出,对J方法,GS方法和SOR方法都满足迭代次数与矩阵阶数的倒数成反比的关系。第九题:编制变系数的Richardson迭代方法,绘制误差下降曲线以及残量的下降曲线。观测循环指标m对收敛速度的影响。解:对于n=30,即900阶的矩阵,取循环指标m=20时的误差和残留的下降曲线见下图。从上图中

8、可以看出,这里残量和误差的下降曲线都成锯齿状,由于是取得循环指标m=20,即应用重启技术,每一次迭代20步,然后在对迭代20步之后的值,作为初始值x0,再继续迭代到x20。故上图中误差和残量的下降速率呈现了一定的周期性。对于900阶矩阵,取相同的误差界,观察在不同循环指标m下,通过观察达到误差指标ε=10-6所需的迭代次数的大小来反映相应的收敛速度大小,所得到的数据如下表:循环指标m迭代次数1331421667311234853569165

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