АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Описание метода

Читайте также:
  1. B. ОБЩЕЕ МЕДИЦИНСКОЕ ОБОРУДОВАНИЕ (игровое описание)
  2. II. Документация как элемент метода бухгалтерского учета
  3. III. Описание проекта
  4. IV. ОПИСАНИЕ МАРШРУТА
  5. IV. Описание ценностных ориентиров содержания учебного предмета
  6. VI.1. Описание потребителей
  7. А) Описание области профессиональной деятельности учителя литературы.
  8. Алгебраическое описание метода
  9. Алгоритм метода ветвей и границ
  10. Анализ объекта проектирования. Описание компонента РЭС
  11. Анализ стандарта по методам статистического контроля и регулирования техпроцессов
  12. Анамнез и его разделы. Приоритет отечественной медицины в разработке анамнестического метода. Понятие о наводящих вопросах: прямых и косвенных.

Курсовой проект

По дисциплине: «Функциональный и выпуклый анализ»

Тема: Метод простой итерации решения систем линейных алгебраических уравнений

 

 

Выполнил: студент 2 курса, гр. КН-10

Сербул Роман Сергеевич

«____»____________________2011г.

 

 

Утверждаю:

___________________

Зав. кафедрой программного

обеспечения автоматизированных систем

______________

(подпись)

 

 

Ялта – 2011

 

Введение

 

В данной курсовой работе необходимо рассмотреть один из множества существующих итерационных методов - метод простой итерации для решения систем линейных алгебраических уравнений.

Прежде чем говорить о вышеуказанном методе, дадим краткую характеристику вообще итерационным методам.

Итерационные методы дают возможность найти решение системы, как предел бесконечного вычислительного процесса, позволяющего по уже найденным приближениям к решению построить следующее, более точное приближение. Привлекательной чертой таких методов является их самоисправляемость и простота реализации на ЭВМ. Если в точных методах ошибка в вычислениях, когда она не компенсируется случайно другими ошибками, неизбежно ведет к ошибкам в результате, то в случае сходящегося итерационного процесса ошибка в каком-то приближении исправляется в последующих вычислениях, и такое исправление требует, как правило, только нескольких лишних шагов единообразных вычислений. Итерационный метод, для того чтобы начать по нему вычисления, требует знания одного или нескольких начальных приближений к решению.

Условия и скорость сходимости каждого итерационного процесса существенно зависят от свойств уравнений, то есть от свойств матрицы системы, и от выбора начальных приближений.

 


Описание метода

Метод решения задачи называют итерационным, если в результате получают бесконечную последовательность приближений к решению. Основное достоинство итерационных методов состоит в том, что точность искомого решения задается. Число итераций, которое необходимо выполнить для получения заданной точности , является основной оценкой качества метода. По этому числу проводится сравнение различных методов.

Главным недостатком этих методов является то, что вопрос сходимости итерационного процесса требует отдельного исследования. Примером обычных итерационных методов служат: метод итераций (метод Якоби), метод Зейделя, метод верхних релаксаций.

Начнем с метода итераций или как его ещё называют метода Якоби.

Существует сиcтема A·x = f (1), где матрица A = [ aij ] (i, j = 1, 2, … m) имеет обратную матрицу; x = (x1, x2, x3,… xm) – вектор неизвестных, f – вектор свободных членов. Систему (1) нужно преобразовать к следующему виду: (2) i=1, 2,…, m, где , , при этом aii 0.

Значение суммы считается равным 0, если верхний предел суммирования меньше нижнего. Тогда при i=1 уравнение имеет вид: (3). В методе Якоби исходят из записи системы в виде (2), итерации при этом определяют следующим образом: , (n=0, 1, …, n0, i=1, 2, …, m) (4).

Начальные значения – (i=0, 1, …, m) задаются произвольно (в программе мы это проделываем, вводя функцию по генерации случайных чисел – «random»). Окончание итерационного процесса определяют либо заданием максимального числа итераций n0, либо следующим условием: , где >0. В качестве нулевого приближения в системе (4) примем .

Если последовательность приближений x1(0), x2(0),…, xm(0), x1(1), x2(1),…, xm(1),…, x1(k), x2(k),…, xm(k ) имеет предел , , то этот предел является решением системы (2).

Достаточным условием сходимости решения системы (1) является то, что матрица A является матрицей с преобладающими диагональными элементами, то есть , i=1, 2, …, m.

Теперь рассмотрим второй итерационный метод – метод Зейделя, который является модификацией метода Якоби. Основная его идея заключается в том, что при вычислении (k +1) – го приближения неизвестной x i учитываются уже вычисленные ранее (k +1) – е приближения (x1 x2,…, xi-1).

Пусть дана приведенная линейная система: (i = 1, 2, … n) (5). Выбираются произвольно начальные приближения корней x1(0), x2(0),…, xn(0), чтобы они в какой-то мере соответствовали неизвестным x1, x2, x3,…, xn.

Предполагается, что k -е приближение корней известно, тогда в соответствии с идеей метода строится (k +1) – е приближение по следующим формулам:

 

 

 
 
k=0,1,2,... (6)

Если выполняется достаточное условие сходимости для системы (5) – по строкам, то в методе Зейделя выгодно расположить уравнения (6) так, чтобы первое уравнение системы имело наименьшую сумму модулей коэффициентов: .

Теперь рассмотри 3 метод – метод верхних релаксаций.

Метод верхней релаксации – это есть метод Зейделя с заданным числовым параметром w.

Одним из наиболее распространенных одношаговых методов является метод верхних релаксаций, который имеет следующий вид (7), где w заданный числовой параметр (0<w<2). Изменяя w можно получать различную скорость сходимости итерационного процесса. Этот параметр выбирается таким образом, чтобы на каждом шаге итерационного процесса уменьшалась величина, характеризующая близость полученного решения к искомому решению системы.

Достоинством итерационного метода верхних релаксаций является то, что при его реализации программным путем алгоритм вычислений имеет простой вид и позволяет использовать всего один массив для неизвестного вектора.

Для получения расчетных формул (7) перепишем в виде: или в компонентной записи получим (8) – это есть основная вычислительная формула.

В выражение (8) и входят одинаковым образом => при вычислениях они могут быть записаны в один и тот же массив. При реализации метода верхних релаксаций используется следующая форма записи алгоритма вычислений .

Действительно, при последовательном нахождении элемента (i+10 итерации) на каждом шаге будут использоваться найденные ранее значения, которые при k<j соответствуют i+1 итерации, а при k<j-i итерации.

 

 

Листинг программы

// –

#include <vcl.h>

#pragma hdrstop

#include «Unit1.h»

// –

#pragma package (smart_init)

#pragma resource «*.dfm»

#include<math.h>

#include<stdlib.h>

TForm1 *Form1;

int n=0, prov=0, k=0;

const x=100;

float A[x] [x], B[x] [x];

float C[x], Y[x];

float *X;

bool fl1=false;

float e;

float v_sh;

// –

__fastcall TForm1:TForm1 (TComponent* Owner)

: TForm(Owner)

{

}

// –

void __fastcall TForm1: ButtonOkClick (TObject *Sender)

{

Memo1->Lines->Clear();

k=0;

TryStrToInt (Edit1->Text, n);

if (n>1)

{

StringGrid1->Enabled=true;

StringGrid1->RowCount=n;

StringGrid1->ColCount=n+1;

ButtonClear->Enabled=true;

ButtonOk->Enabled=false;

StringGrid1->Color=clWindow;

ButtonYakobi->Enabled=true;

ButtonZeydel->Enabled=true;

ButtonRelax->Enabled=true;

X=new float[n];

for (int i=0; i<n; i++)

{

for (int j=0; j<n+1; j++)

{

A[i] [j]=NULL;

}

X[i]=NULL;

}

}

Else

{

ShowMessage («Число должно быть вещественного типа!»);

}

}

// –

void __fastcall TForm1: ButtonClearClick (TObject *Sender)

{

StringGrid1->Enabled=false;

StringGrid1->RowCount=0;

StringGrid1->ColCount=0;

ButtonClear->Enabled=false;

ButtonOk->Enabled=true;

StringGrid1->Color=clBtnFace;

ButtonYakobi->Enabled=false;

}

// –

void __fastcall TForm1: ButtonYakobiClick (TObject *Sender)

{

//TryStrToFloat (Edit2->Text, e);

Memo1->Lines->Clear();

e=StrToFloat (Edit2->Text);

for (int i=0; i<n; i++)

{

for (int j=0; j<n+1; j++)

{

TryStrToFloat (StringGrid1->Cells[j] [i], A[i] [j]);

}

}

for (int i=0; i<n; i++)

{

for (int j=0; j<n+1; j++)

{

if (A[i] [j]==NULL)

{

ShowMessage («Ошибка! Есть пустые ячейки!»);

fl1=true;

i=n;

break;

}

}

}

if(! fl1) {

for (int i=0; i<n; i++)

{

for (int j=0; j<n; j++)

{

if (i!=j) B[i] [j]=(-1)*A[i] [j]/A[i] [i];

Else

{

B[i] [j]=0;

C[i]=A[i] [n]/A[i] [i];

}

}

}

for (int i=0; i<n; i++) X[i]=C[i];

float s=0;

k=0;

do

{

prov=0;

for (int i=0; i<n; i++)

{

Y[i]=X[i];

for (int j=0; j<n; j++)

{

s+=B[i] [j]*X[i];

}

X[i]=s+C[i];

s=0;

}

for (int i=0; i<n; i++)

{

if (fabs(X[i] – Y[i])<e) prov++;

}

k++;

}

while (prov!=n);

Memo1->Lines->Add (» МЕТОД ЯКОБИ»);

Memo1->Lines->Add(«»);

String p=»»;

Memo1->Lines->Add («Промежуточная матрица:»);

for (int i=0; i<n; i++)

{

p=»»;

for (int j=0; j<n+1; j++)

{

p+=FloatToStr (B[i] [j])+»»;

}

Memo1->Lines->Add(p);

}

Memo1->Lines->Add(«»);

Memo1->Lines->Add («Корни СЛАУ равны:»);

for (int i=0; i<n; i++)

{

if (X[i]!=NULL)

{

Memo1->Lines->Add («x»+IntToStr (i+1)+» = «+FloatToStr (X[i]));

}

Else

{

Memo1->Lines->Add («Нет корней!»);

break;

}

}

Memo1->Lines->Add(«»);

Memo1->Lines->Add («Количество итераций = «+FloatToStr(k));

}

}

// –

void __fastcall TForm1: ButtonExitClick (TObject *Sender)

{

Close();

}

// –

void __fastcall TForm1: RadioButton2Click (TObject *Sender)

{

ButtonYakobi->Visible=false;

ButtonZeydel->Visible=true;

ButtonRelax->Visible=false;

}

// –

void __fastcall TForm1: RadioButton1Click (TObject *Sender)

{

ButtonYakobi->Visible=true;

ButtonZeydel->Visible=false;

ButtonRelax->Visible=false;

}

// –

void __fastcall TForm1: ButtonZeydelClick (TObject *Sender)

{

Memo1->Lines->Clear();

k=0;

e=StrToFloat (Edit2->Text);

for (int i=0; i<n; i++)

{

for (int j=0; j<n+1; j++)

{

TryStrToFloat (StringGrid1->Cells[j] [i], A[i] [j]);

}

}

for (int i=0; i<n; i++)

{

for (int j=0; j<n+1; j++)

{

if (A[i] [j]==NULL)

{

ShowMessage («Ошибка! Есть пустые ячейки!»);

fl1=true;

i=n;

break;

}

}

}

if(! fl1) {

for (int i=0; i<n; i++)

{

for (int j=0; j<n; j++)

{

if (i!=j) B[i] [j]=(-1)*A[i] [j]/A[i] [i];

Else

{

B[i] [j]=0;

C[i]=A[i] [n]/A[i] [i];

}

}

}

for (int i=0; i<n; i++)

{

X[i]=rand();

}

k=0;

float s=0;

for (int i=0; i<n; i++)

{

for (int j=0; j<n; j++)

{

s+=B[i] [j];

}

Y[i]=s;

s=0;

}

s=Y[0];

for (int i=1; i<n; i++)

{

if (s<Y[i]) s=Y[i];

Y[i]=0;

}

if (s<1)

{

do

{

s=0;

for (int i=0; i<n; i++)

{

Y[i]=X[i];

}

for (int i=0; i<n; i++)

{

s=C[i];

for (int j=0; j<n; j++)

{

s+=X[j]*B[i] [j];

}

X[i]=s;

}

prov=0;

for (int i=0; i<n; i++)

{

if (fabs(X[i] – Y[i])<e) prov++;

}

k++;

}

while (prov!=n);

Memo1->Lines->Add (» МЕТОД ЗЕЙДЕЛЯ»);

Memo1->Lines->Add(«»);

String p=»»;

Memo1->Lines->Add («Промежуточная матрица:»);

for (int i=0; i<n; i++)

{

p=»»;

for (int j=0; j<n+1; j++)

{

p+=FloatToStr (B[i] [j])+»»;

}

Memo1->Lines->Add(p);

}

Memo1->Lines->Add(«»);

Memo1->Lines->Add («Корни СЛАУ равны:»);

for (int i=0; i<n; i++)

{

if (X[i]!=NULL)

{

Memo1->Lines->Add («x»+IntToStr (i+1)+» = «+FloatToStr (X[i]));

}

Else

{

Memo1->Lines->Add («Нет корней!»);

break;

}

}

Memo1->Lines->Add(«»);

Memo1->Lines->Add («Количество итераций = «+FloatToStr(k));

}

else {Memo1->Lines->Add («СЛАУ является не сходимой!»);}

}

}

// –

void __fastcall TForm1: RadioButton3Click (TObject *Sender)

{

ButtonYakobi->Visible=false;

ButtonZeydel->Visible=false;

ButtonRelax->Visible=true;

}

// –

void __fastcall TForm1: ButtonRelaxClick (TObject *Sender)

{

//TryStrToFloat (Edit2->Text, e);

v_sh=StrToFloat (Edit3->Text);

e=StrToFloat (Edit2->Text);

Memo1->Lines->Clear();

k=0;

for (int i=0; i<n; i++)

{

for (int j=0; j<n+1; j++)

{

TryStrToFloat (StringGrid1->Cells[j] [i], A[i] [j]);

}

}

for (int i=0; i<n; i++)

{

for (int j=0; j<n+1; j++)

{

if (A[i] [j]==NULL)

{

ShowMessage («Ошибка! Есть пустые ячейки!»);

fl1=true;

i=n;

break;

}

}

}

if(! fl1) {

float vsp=0, alp=0;

for (int i=0; i<n; i++)

{

for (int j=0; j<n; j++)

{

if (i!=j) B[i] [j]=(-1)*A[i] [j]/A[i] [i];

Else

{

B[i] [j]=0;

C[i]=A[i] [n]/A[i] [i];

}

}

}

float *sq_z=new float[n];

float *sq_y=new float[n];

for (int i=0; i<n; i++)

{

sq_z[i]=rand();

}

for (int i=0; i<n; i++) sq_y[i]=C[i];

for (int i=0; i<n; i++) X[i]=0;

vsp=C[0];

for (int j=0; j<n; j++)

{

vsp+=sq_z[j]*B[0] [j];

}

sq_z[0]=vsp;

for (int i=0; i<n; i++)

{

for (int j=0; j<n; j++)

{

vsp+=B[i] [j];

}

Y[i]=vsp;

vsp=0;

}

vsp=Y[0];

for (int i=1; i<n; i++)

{

if (vsp<Y[i]) vsp=Y[i];

Y[i]=0;

}

if (vsp<1)

{

do

{

for (int i=0; i<n; i++)

{

Y[i]=X[i];

}

for (int i=0; i<n; i++)

{

vsp=C[i];

for (int j=0; j<n; j++)

{

vsp+=sq_z[j]*B[i] [j];

alp+=B[i] [j]*sq_y[i];

}

sq_z[i]=vsp;

sq_y[i]=alp+C[i];

vsp=0;

alp=0;

X[i]=v_sh*sq_z[i]+(1-v_sh)*sq_y[i];

}

prov=0;

for (int i=0; i<n; i++)

{

if (fabs(X[i] – Y[i])<e) prov++;

}

k++;

}

while (prov!=n);

Memo1->Lines->Add (» МЕТОД ВЕРХНЕЙ РЕЛАКСАЦИИ»);

Memo1->Lines->Add(«»);

String p=»»;

Memo1->Lines->Add («Промежуточная матрица:»);

for (int i=0; i<n; i++)

{

p=»»;

for (int j=0; j<n+1; j++)

{

p+=FloatToStr (B[i] [j])+»»;

}

Memo1->Lines->Add(p);

}

Memo1->Lines->Add(«»);

Memo1->Lines->Add («Корни СЛАУ равны:»);

for (int i=0; i<n; i++)

{

if (X[i]!=NULL)

{

Memo1->Lines->Add («x»+IntToStr (i+1)+» = «+FloatToStr (X[i]));

}

Else

{

Memo1->Lines->Add («Нет корней!»);

break;

}

}

Memo1->Lines->Add(«»);

Memo1->Lines->Add («Количество итераций = «+FloatToStr(k));

}

else {Memo1->Lines->Add («СЛАУ является не сходимой!»);}

}

}

// –


Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.075 сек.)