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求解線性方程組的一種迭代法的改進

2010-09-06 04:02:28陳麗紅周志剛
武漢紡織大學學報 2010年2期

陳麗紅,周志剛,萬 立

求解線性方程組的一種迭代法的改進

陳麗紅,周志剛,萬 立★

(武漢紡織大學 理學院,湖北 武漢430073)

對系數為對稱正定矩陣的線性方程組,將文獻[1]中構造的收斂迭代格式進行了改進,并給出了數值仿真結果。

線性方程組;對稱正定矩陣;收斂迭代;漸進收斂速度

在科學技術、工程和經濟領域中都會遇到解線性方程組的問題。求解線性方程組AX=b是科學計算的中心問題。解線性方程組主要有直接法和迭代法。對于大規模線性方程組的求解問題,特別是大規模稀疏線性方程組,迭代法是求解線性方程組的一種有效方法,它有存儲空間小,程序簡單等特點。線性方程組:的迭代格式一般按如下方式構造,首先將矩陣A分裂:A=A1+A2,其中A1是非奇異的且易于求逆,則方程組(1)可等價地寫成:

于是方程組(1)的迭代格式可構造為:

一些經典的求解線性方程組的方法如Jacobi,Gauss—seidel都是定常迭代法。不同的分裂方法可以構造多種不同的迭代算法,在多種有關文獻中都有介紹。

1 定理、定義及證明

文獻[1]給出如下定理:

定理[1]:如果A是對稱正定n×n矩陣,則線性方程組(1)的迭代格式:

是收斂的。(證明參看文獻[1])

定 義 : 迭 代 格 式 Xk+1= BXk+ F中 ,R (B)=? ln ρ( B)稱為迭代格式(2)的漸近收斂速度,其中ρ(B)為B的譜半徑。

定理[2]:如果A是對稱正定n×n矩陣,則線性方程組(1)的迭代格式:

是收斂的,且漸近收斂速度比格式(3)的漸近收斂速度快, 其中,最大特征值。

證明:設 λi(i=1,2,…,n)為A的n個特征值,因A對稱正定,故 λi>0(i=1,2,…,n), λ1+λ2+…+λn= a11+ a22+…+ ann, 且 存 在 可 逆 P, 使 得P?1AP = diag( λ, λ,…,λ )。于是

12n又的特征多

項式為:

即迭代格式(4)的漸近收斂速度比格式(3)的漸近收斂速度快。證畢。

對于線性方程組(1),若A為可逆非正定矩陣,通過預處理: A:=AAT, b:=ATb,即可轉化為對稱正定矩陣,故上面僅討論了對稱正定矩陣。此外在定理[2]中只給出α的取值范圍,而且知道在給出的范圍中,α越大,迭代格式(4)的漸近收斂速度越快。在Pentium(R)4 PC、MATLAB(6.5.1版本)平臺下進行數值仿真時,我們取為MATLAB軟件數與數之間的最小分辨率)。

2 數值仿真結果比較及分析

下面用迭代格式(4)求解線性方程組,并與迭代格式(3)作比較。

例1 求解AX=b,其中,A=

不難知道A正定,方程組的解為:(1,2,3)。文[1]已指出用Jacobi迭代格式來解此方程組時,由于迭代矩陣譜半徑>1,故此格式不可取。分別用迭代格式(3)和(4)結果對比如表1。

當dig=0.000001時,格式(3)、(4)都收斂到精確解。

下面取A分別為4階和5階Pascal矩陣來做數值實驗。Pascal矩陣為對稱正定矩陣,隨著階數的增加,病態程度越嚴重,6階Pascal矩陣的條件數為:1.1079e+005。

例2 求解AX=b,其中A分別為4階和5階Pascal

迭代格式(3)和(4)的計算結果對比見表2。在例1中,迭代格式(4)迭代次數顯然比迭代格式(3)少,但多花銷了點時間,隨著系數矩陣 A階數的增加,如在例2中,迭代格式(4)比格式(3)不僅迭代次數減少,而且時間花銷也少,而且A階數增加后,格式(4)比格式(3)迭代次數減少的更多,時間也花銷的更少。在表2中,A為4階Pascal矩陣時,格式(4)比格式(3)迭代次數減少了988次,時間減少了0.02s,;A為5階Pascal 矩陣時,格式(4)比格式(3)迭代次數減少了10098次,時間減少了0.18s。因此格式(4)從整體來說比格式(3)優越。

3 格式(4)的進一步分析

在格式(4)中α的取值與系數矩陣A的最大特征值有關,因此對A的特征值的擾動必須作分析。Bauer-Fike定理 設μ是的一個特征值,且則有:其中為矩陣的p范數,p=1, 2,∞。(證明參閱文獻[4])

4 結語

在迭代格式(4)中由于要計算A的特征值,我們能否利用定理:設則A的任一特征值λ滿足,從A本身出發,避免計算它的特征值來對格式(4)改進,以得到更好的收斂格式是值得進一步研究的問題。

[1] 常雙領, 張傳林. 求解線性方程組的一種迭代解法[J]. 暨南大學學報, 2004(3): 06.

[2] 李慶揚. 數值計算原理[M]. 北京: 清華大學出版社, 2000: 307-308.

[3] Mathias R. Accurate eigensystem computations by jaccobi methods[J]. SIAMJ Matrix Anal Appl, 1995(15): 215-218.

[4] 戈盧布 G H, 范洛恩C F. 矩陣計算[M]. 袁亞湘, 譯, 北京:科學出版社, 2001: 370-378.

[5] Zhang J L, Zhang X S. Neural network for linear inequalities[J]. OR Transations, 2002, 6(1): 9-18.

[6] Martin T H, Howard B D, Mark H B. Neural Network Design[M]. Beijing: K.Dai Trans.Industry Press, 2002.

[7] Zhao H M, Chen K Z. Neural network for solving systems of nonlinear equations[J]. Journal of Xidian University, 2001(2): 35-38.

[8] Burden Richard L, Faires J Douglas. Numerical analysis[M]. 7th ed. Beijing: Higher Education Press, 2001.

[9] Lou F L, Unbehauen R. Applied neural networks for signal processing[M]. London: Cambridge University Press, 1997.

[10] Abbasbandy S, Asady B. Newton’s method for solving fuzzy nonlinear equations[J]. Applied Mathematics and Computation. 2004(2): 349-356.

[11] Abbasbandy S. Extended Newton’s method for a system of nonlinear equations by modified adomian decomposition method[J].Applied Mathematics and Computation, 2005, 170: 648-656.

[12] Feiwu Chen, Daniel M Chipman. Boundary element method for dielectric cavity construction and integration[J]. J Chem Phys 2009, 119: 10289-10297.

[13] ZHOU Z G, CHEN L H Wan L. Neural Network Algorithm for Solving System of Linear Equations[J]. Proceedings of 2009 International Conference on Computational Intelligence and Natural Computing, 2009(1): 7-9.

[14] Saad Y. Numerical methods for large eigenvalue problems[M]. New York: Halstead Press NY,1992.

[15] Li Chuanguang. CGNR is an error reducing algorithm[J] . SIAM J Sci Comput, 2001, 22: 2109-2112.

[16] 張藝. 線性方程組求解的一個迭代算法[J]. 寧波大學學報: 理工版, 2001, 14 (1) : 51- 55.

Improvement of an Iterative Algorithm for Linear Equation

CHEN Li-hong, ZHOU Zhi-gang, WAN Li
(Wuhan Textile University, College of Science, Wuhan 430073, China)

A convergent iterative scheme for symmetric positive definite linear equations given by paper [1] is improved and the simulative result of numerical value is put forward.

linear equation; symmetric positive definite matrix; convergent iterative; gradual convergence rate

O241.6

A

1009-5160(2010)02-0033-03

*通訊作者:萬立(1978-),男,博士,研究方向:動力系統及其穩定性理論等.

武漢科技學院校基金(093877);湖北省教育廳項目(Q20091705,2009b248);湖北省統計局項目(HB092-28).

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