Метод простой итерации для решения систем линейных уравнений (СЛАУ)

Метод простой итерации, называемый также методом последовательного приближения, - это математический алгоритм нахождения значения неизвестной величины путем постепенного ее уточнения. Суть этого метода в том, что, как видно из названия, постепенно выражая из начального приближения последующие, получают все более уточненные результаты. Этот метод используется для поиска значения переменной в заданной функции, а также при решении систем уравнений, как линейных, так и нелинейных.

Рассмотрим, как данный метод реализуется при решении СЛАУ. Метод простой итерации имеет следующий алгоритм:

1. Проверка выполнения условия сходимости в исходной матрице. Теорема о сходимости: если исходная матрица системы имеет диагональное преобладание (т.е, в каждой строке элементы главной диагонали должны быть больше по модулю, чем сумма элементов побочных диагоналей по модулю), то метод простых итераций - сходящийся.

2. Матрица исходной системы не всегда имеет диагональное преобладание. В таких случаях систему можно преобразовать. Уравнения, удовлетворяющие условию сходимости, оставляют нетронутыми, а с неудовлетворяющими составляют линейные комбинации, т.е. умножают, вычитают, складывают уравнения между собой до получения нужного результата.

Если в полученной системе на главной диагонали находятся неудобные коэффициенты, то к обеим частям такого уравнения прибавляют слагаемые вида с_i*x_i, знаки которых должны совпадать со знаками диагональных элементов.

3. Преобразование полученной системы к нормальному виду:

x^-=&beta-^-+&alpha-*x^-

Это можно сделать множеством способов, например, так: из первого уравнения выразить х₁ через другие неизвестные, из второго- х₂, из третьего- х₃ и т.д. При этом используем формулы:

&alpha-_ij= -(a_ij / a_ii)

_i= b_i/a_ii
Следует снова убедиться, что полученная система нормального вида соответствует условию сходимости:

&sum- (j=1) |&alpha-_ij|&le- 1, при этом i= 1,2,...n

4. Начинаем применять, собственно, сам метод последовательных приближений.

x⁽⁰⁾- начальное приближение, выразим через него х⁽¹⁾, далее через х⁽¹⁾ выразим х⁽²⁾. Общая формула а матричном виде выглядит так:

Видео: Метод Гаусса решения линейных уравнений

x⁽ⁿ⁾= &beta-^-+&alpha-*x^(n-1)

Вычисляем, пока не достигнем требуемой точности:

max |x_i(k)-x_i(k+1) &le- &epsilon-

Итак, давайте разберем на практике метод простой итерации. Пример:
Решить СЛАУ:

4,5x1-1.7x2+3.5x3=2
3.1x1+2.3x2-1.1x3=1
1.8x1+2.5x2+4.7x3=4 с точностью &epsilon-=10^-3

Посмотрим, преобладают ли по модулю диагональные элементы.

Мы видим что условию сходимости удовлетворяет лишь третье уравнение. Первое и второе преобразуем, к первому уравнению прибавим второе:

7,6x1+0.6x2+2.4x3=3

Видео: Лекция 7: Сходимость итерационных методов решения СЛАУ

Из третьего вычтем первое:

-2,7x1+4.2x2+1.2x3=2

Мы преобразовали исходную систему в равноценную:

7,6x1+0.6x2+2.4x3=3
-2,7x1+4.2x2+1.2x3=2
1.8x1+2.5x2+4.7x3=4

Теперь приведем систему к нормальному виду:

x1=0.3947-0.0789x2-0.3158x3
x2=0.4762+0.6429x1-0.2857x3
x3= 0.8511-0.383x1-0.5319x2

Проверяем сходимость итерационного процесса:

0.0789+0.3158=0,3947 &le- 1
0.6429+0.2857=0.9286 &le- 1
0.383+ 0.5319= 0.9149 &le- 1 , т.е. условие выполняется.

0,3947
Начальное приближение х⁽⁰⁾ = 0,4762
0,8511

Подставляем данные значения в уравнение нормального вида, получаем следующие значения:

0,08835
x⁽¹⁾= 0,486793
0,446639

Подставляем новые значения, получаем:

0,215243
x⁽²⁾= 0,405396
0,558336

Продолжаем вычисления до того момента, пока не приблизимся к значениям, удовлетворяющим заданному условию.

0,18813

x⁽⁷⁾= 0,441091

0,544319

0,188002

x⁽⁸⁾ = 0,44164

0,544428

Проверим правильность полученных результатов:

4,5*0,1880 -1.7*0,441+3.5*0,544=2,0003
3.1*0,1880+2.3*0,441-1.1x*0,544=0,9987
1.8*0,1880+2.5*0,441+4.7*0,544=3,9977

Результаты, полученные при подстановке найденных значений в исходные уравнения, полностью удовлетворяют условиям уравнения.

Как мы видим, метод простой итерации дает довольно точные результаты, однако для решения этого уравнения нам пришлось потратить много времени и проделать громоздкие вычисления.