大连理工大学《矩阵与数值分析》学习指导与课后参考答案第三章、

2018-11-20 19:14

第三章 逐次逼近法

1.1内容提要

1、一元迭代法xn+1=φ(xn)收敛条件为:

1)映内性x∈[a,b],φ(x) ∈[a,b] 2)压缩性∣φ(x) -φ(y)∣≤L∣x-y∣其中L<1,此时φ为压缩算子,在不断的迭代中,就可以得到最终的不动点集。由微分中值定理,如果∣φ’∣≤L<1,显然它一定满足压缩性条件。 2、多元迭代法xn+1=φ(xn)收敛条件为:

1)映内性xn∈Ω,φ(xn) ∈Ω 2)压缩性ρ(▽φ)<1,其中▽φ为xn处的梯度矩阵,此时φ为压缩算子,在不断的迭代中,就可以得到最终的不动点集。

3、当φ(x)= Bx+f时,收敛条件为,ρ(B)<1,此时xn+1= Bxn+f,在不断的迭代中,就可以得到线性方程组的解。

4、线性方程组的迭代解法,先作矩阵变换 A?D?L?U Jacobi迭代公式的矩阵形式 xn?1?D?1(L?U)xn?D?1b?Bxn?f

Gauss-Seidel迭代公式的矩阵形式 xn?1?(D?L)?1Uxn?(D?L)?1b?Bxn?f 超松弛迭代法公式的矩阵形式

xk?1?(D??L)?1[(1??)D??U]xk?(D??L)?1?b?Bxk?f

三种迭代方法当?(B)?1时都收敛。

5、线性方程组的迭代解法,如果A严格对角占优,则Jacob法和Gauss-Seidel法都收敛。 6、线性方程组的迭代解法,如果A不可约对角占优,则Gauss-Seidel法收敛。 7、Newton迭代法,单根为二阶收敛 limk??xk?1??xk??2xk?xk?1?f''(?)?c??lim2f'(?)k??xk?1?xk?22

8、Newton法迭代时,遇到重根,迭代变成线性收敛,如果知道重数m, xk?1?xk?m仍为二阶收敛 9、弦割法xk?1?xk?f(xk)f'(xk)f(xk)(xk?xk?1) 的收敛阶为1.618,分半法的收敛速度为(b-a)/2n-1

f(xk)?f(xk?1)????10、Aitken 加速公式xk??(xk?1),xk?1??(xk),xk?xk?1?(xk?1?xk)2xk?1?2xk?xk?1????

1.2 典型例题分析

1、证明如果A严格对角占优,则Jacob法和Gauss-Seidel法都收敛。 证明:首先证Jacob法收敛,因为A严格对角占优,则aii?j?1,j?i?anij,(i?1,2,...,n),于是

1aiij?1,j?i?anij?1,(i?1,2,...,n),从而D?1(L?U)??1,这又有?(D?1(L?U))?1,因

此Jacob迭代法收敛。

再证G-S法收敛,因为D(L?U)?1??1,由定理1.6,I?D?1(L?U)非奇异,而

det(I?D?1(L?U))?det(D?1(D?L?U))?det(D?1A)?det(D?1)det(A)?0,所以

det(A)?0,从而严格对角占优矩阵一定可逆。

在G-S法中,det(D?L)??ai?1nii?0,从而det((D?L)?1)?0,求矩阵特征值时,

det(?I?(D?L)?1U)?det((D?L)?1(?(D?L)?U))?det(D?L)?1)det(?(D?L)?U)?0只能是det(?(D?L)?U)?0,因为A严格对角占优,aii?ni?1nj?1,j?i?anij,(i?1,2,...,n),如果

n??1,两边乘?,那么?aii?j?1,j?i?aij???aij??j?1j?i?1?aij???aij??j?1i?1j?i?1?aij,这说

明矩阵?(D?L)?U仍然严格对角占优,前面已证明,该行列式不能为0,这是一个矛盾。因此,只能是??1,而这恰好说明Gauss-Seidel迭代法收敛。

2、证明:如果A的对角元非零,超松弛迭代法收敛的必要条件是0???2

证明:令L??(D??L)?1[(1??)D??U],如果超松弛迭代法收敛,应该有?(L?)?1

det(L?)?det((D??L))det((1??)D??U)?(?dii)(1??)?1?1i?1nn?di?1nii?(1??)???ini?1n而?(L?)?max?i?1,所以(1??)?1?i?nn1????,ii?1nn???i?(max?i)n?1,1???1,

i?11?i?nn从而必须满足0???2。

3、分析方程2x-3x+4x-5x+6x-7x+8x-9x+10x=10是否有实根,确定根所在的区间,写出求根的Newton迭代公式,并确定迭代的初始点。 解:令f(x)??(?1)ii?21010ix?10,显然f(1)?0,f(2)?0,f(x)??(?1)iixln(i)?0

'i?210因此该方程在[1,2]有且仅有一个实根,Newton迭代公式为 ,x0=1.5 即可 xn?1?xn?(?(?1)i?10)/(?(?1)iixnln(i))

ixni?2i?2104、由求a的Newton 迭代公式 xk?1?证明:对一切k?1,有xk?1a(xk?),xk?0,k?0,1,2,,... 2xka,并且x1,x2,... 是递减序列。

?证明:首先,如果x0?0,则迭代序列?xk?k?1中的xk>0 ,于是

xk?1a?x1xka1a(?)?.2k.?1,所以xk?1?a,k?0,1,2,...。又因为k=1开始 2axk2xakxk?a,于是xk?11a1a?(1?2)?(1?)?1,所以xk?xk?1,为递减序列 2xk22xk(a)xk?xk?1xk?1?xk?225、若f(x)在零点ξ的某个邻域中有二阶连续导数,并且f’(ξ)≠0,试证:由Newton迭代法产生的xk(k=0,1,2,…)有lim证明:由Taylor公式,

k???f''(?)? 2f'(?)f''(?x)f(x)?f(xk?2)?f(xk?2)(x?xk?2)?(x?xk?2)2???????(1)2!''f(?xk?1)f(xk?1)?f(xk?2)?f'(xk?2)(xk?1?xk?2)?(xk?1?xk?2)2??(2)2!由Newton迭代公式整理可以得到'f(xk?2)?f'(xk?2)(xk?1?xk?2)?0????(3)f(xk?1)?f'(xk?1)(xk?xk?1)?0?????(4)用(4)代替(3)后,(2)式变为f(xk?1)?f(xk?1)?f'(xk?1)(xk?xk?1)?xk?xk?1xk?1?xk?22

f''(?xk?1)2!(xk?1?xk?2)2,整理得到??f''(?xk?1)2f(xk?1)n*n

',由于xk?1,?xk?1??,得证。k6、证明:A∈C,对任意范数有,limkAk????(A)

??(Ak)??,而?(Ak)??k(A) 所以

证明:首先存在某种范数

?(Ak)?Ak*?(A)?Akk*??k(A)????k(A)(1??/?k(A)),取???k(A) 得到 ?2?k(A) ,对不等式同时取极限即得到 limkAkk??k**?k(A)?Ak**??(A)

再根据范数的等价性 c1A?Ak?c2Ak 对不等式同时取极限即得到对任意范数有

结果 limkAk?k???(A)

37、确定常数p,q,r,使如下迭代法收敛到a,xk?1qara2?pxk?2?5,该方法至少几阶?

xkxk解:根据定理3.6,一个迭代格式,在根附近它的p-1阶导数为零,就至少有p阶收敛速度

qara23由迭代格式?(x)?px?2?5,如果它收敛到a,那么x?3a为根,在此处求函xx数值和各阶导数,令?(3a)?3a,?'(3a)?0,?\(3a)?0,对?(x)右端求函数和导数值51立即可以解出:p?q?,r??,此时该迭代格式在根附近,至少有三阶收敛速度。99

1.3 习题解答

1、 判断正误、选择和填空:

'*1)、对于迭代过程,xn+1=φ(xn),若迭代函数在x* 的邻域有连续的二阶导数,且?(x)?1,

则迭代过程为超线性收敛。 (不正确),xn+1=φ(xn)的迭代收敛条件有两条,1)映内性xn∈[a,b],φ(xn) ∈[a,b] 2)

'*压缩性?(x)?L?1。更不能保证有超线性收敛,例如:

12xk?1??(xk)?(xk?1),迭代收敛,并有根x*?0.38197,满足?(x*)?13 xk?2?xk?1xk?2?xk?13但是lim?lim?*?0,它只有线性收敛速度1x?x2x22k??k??k?1k(xk?xk?1)32) 用Newton迭代法求任何非线性方程 均局部平方收敛。(不正确)

3) 若线性方程组Ax=b 的系数矩阵A 为严格对角占优,则Jacobi迭代法和G-S迭代法都

收敛。(正确)

4) 解非线性方程f(x)=0的弦解法迭代具有(局部超线性敛速 1.618)。 (A) 局部平方收敛;(B)局部超线性收敛;(C)线性收敛

5) 任给初始向量x(0)及右端向量f,迭代法x(k+1)=Bx(k)+f收敛于方程组Ax=b的精确解x*的

充要条件是(?(B)?1)。

6) 设φ(x)=x-β(x-7),要使迭代法xk+1=φ(xk)局部收敛到x*=7,则β取值范围是

2(0???1/7)。

7) 用迭代法xk+1=xk-λ(xk)f(xk)求f(x)=x3-x2-x-1=0的根,若要使其至少具有局部平方收敛,

则(?(xk)收敛到

1)。 2(3??2??1)?(x)?x??(x)f(x)?x??(x)(x3?x2?x?1),?'(x)?1??'(x)f(x)??(x)(3x2?2x?1)如果平方收敛,则x??时,应有?'(?)?0,而?'(?)?1??'(?)f(?)??(?)(3?2?2??1)1?1??(?)(3?2?2??1)?0,所以?(?)?(3?2?2??1)

8) 用二分法求x3-2x-5=0在[2,3]内的根,并要求xk????10,需要迭代(18)步。 9) 求f(x)=5x-ex=0在[0,1的根,迭代函数?(x)?12?51?xe的简单迭代公式收敛阶为(线性); 55x?exNewton迭代公式的函数(?(x)?x?);其收敛阶为(二阶)。 x5?e10) 给定方程组?SOR法收敛。

解:超松弛迭代格式 xk?1?(D??L)?1[(1??)D??U]xk?(D??L)?1?b

现A对称,再加上正定就一定收敛,

?1?a??x1??b1?,且0

?1.150.42100.71???193.7?????2、用列主元消去法解方程组Ax=b,其中A=1.190.550.33,b=2.28 ???????1.000.351.50????0.68??对所求的结果x,使用三次迭代改善后,解的精度能否有明显提高?

4、设有线性方程组

?3.3330015.920?10.333??2.222016.7109.6120?????1.56115.17911.6853??元消去法,得到的近似解x

(1)?x1??15.913??x?=?28.544?,其精确解x*=(1,1,1)T,现用Gauss列主

??2????8.4254???x3???=(1.2001,0.99991,0.92538)T,试用迭代改善法改善其精度。

?a115、设方程组为??a21a12?a22???x??b1??x?=?b? , a11a22?0 ?2??2?证明:(1)用Jacobi迭代和Gauss-Seidel迭代法收敛的充要条件为

(2)Jacobi迭代和Gauss-Seidel迭代法同时收敛或者发散

a12a21?1

a11a22


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