Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес оригинального документа : http://wasp.phys.msu.ru/forum/lofiversion/index.php?t12913.html
Дата изменения: Unknown
Дата индексирования: Mon Apr 11 15:28:07 2016
Кодировка: Windows-1251
Студенческий форум Физфака МГУ > Кто знаком с вычислительной математикой?
Помощь - Поиск - Пользователи - Календарь
Полная версия этой страницы: Кто знаком с вычислительной математикой?
Студенческий форум Физфака МГУ > Наука физика > Есть проблема
Anatoliy
Есть задача:
Методом простых итераций со значением итерационного параметра \tau=0.3 и начальным приближением x^{0}=(1;1) решают систему линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) с нулевой правой частью и с матрицей (простите, но в ЭТОМ форуме коряво работает отображение матриц!!):
2 1
1 2
При данном значении итерационного параметра (0.3), уже на 5-ой итерации получаем ответ (1\cdot10^{-5};1\cdot10^{-5}), который с хорошей точностью близок к правильному. Но при выборе оптимального параметра, который равен \tau_{opt}=\frac{2}{\lambda_{min}+\lambda_{max}}=\frac{2}{1+3}=0.5, чтобы получить близкий к предыдущему ответ, а именно, (1.53 \cdot10^{-5};1.53 \cdot10^{-5}) требуется аж 16 итераций!!!
Как объяснить этот результат? Ведь условия теоремы, которую я приведу ниже, выполнены! Почему же тогда оптимальный параметр не оптимален?

Теорема
Рассмотрим уравнение Ax=f, A=A^{*}>0 (1)
относительно x\in R^{n}, где R^{n} - евклидово пространство. Пусть известны наименьшее \lambda_{min} и наибольшее \lambda_{max} собственные значения A. Зададим \tau>0 и приведем уравнение (1) к виду: x=(E-\tau A)x+\tau f
Зададим произвольное нулевое приближение x^{(0)} и рассмотрим последовательность простых итераций
x^{(p+1)}=(E-\tau A)x^{(p)}+\tau f, p=0,1,..

1.Если \tau>0 достаточно мало, а именно, удовлетворяет неравенствам
0<\tau<2/\lambda_{max} (2),
то последовательность x^{(p)} сходится к решению x уравнения (1), причем гарантировано убывание нормы погрешности \left| x-x^{(p)}\right| при возрастании p в соответствии с оценкой
\left| x-x^{(p)}\right|\leq q^{p}\left| x-x^{(0)}\right|, p=0,1,... (3)
Здесь q<1 и выражается формулой
q=q(\tau)=max(\left| 1-\tau \lambda_{min}\right|,\left| 1-\tau \lambda_{max}\right|) (4)
2.Пусть \tau - произвольное число, удовлетворяющее (2)
Существует начальное приближение x^{(0)}, при котором оценку (3) при выбраном \tau улучшить нельзя, так как при этом x^{(0)} соотношение (3) превращается в точное равнество.
3. Если условие (2) нарушено так, что \tau\geq2/\lambda_{max} или \tau<0, то существует x^{(0)}, при котором последовательность x^{(p)} не сходится с ростом p к решению x.
4. Число q=q(\tau), задавоемое формулой (4), принимает наименьшее значение q_{opt}=q(\tau_{opt}), если \tau=\tau_{opt}=2/(\lambda_{min}+\lambda_{max}). В этом случае число q принимает значение
q=q_{opt}=\frac{\lambda_{max}-\lambda_{min}}{\lambda_{max}+\lambda_{min}}=\frac{\mu(A)-1}{\mu(A)+1}
где \mu(A) - число обусловленности оператора A.
peregoudov
Anatoliy,
а почему Вы решили, что здесь вообще есть противоречие? При $\tau=0.3$ имеем $q=0.7$ и q^5\approx0.17. При $\tau=0.5$ имеем $q=0.5$ и q^{16}\approx1.53\cdot10^{-5}. Оценка на сходимость выполняется в обоих случаях, просто в первом --- с большим запасом. Оценка --- это ведь не точное равенство.

Цитата
простите, но в ЭТОМ форуме коряво работает отображение матриц!!
И не только это. Надеюсь, удастся все-таки наладить формулы до мехматского уровня.
Anatoliy
Мне не понятно почему не выполняется условие 4 теоремы, а именно, почему при подсчете оптимального параметра по приведенной формуле и подстановку его в выражение для q [выражение 4 первого поста], q не принимает минимального значения? В чем оптимальность?
peregoudov
На мой взгляд Вы не понимаете очень простой вещи: оценка не обязана быть точной. На самом деле теорема утверждает только, что погрешность убывает не медленнее, чем $q^n$. Но в конкретных случаях она может убывать и значительно быстрее.

Оптимальность же "q" относится к оценке, а не к реальному убыванию. То есть "q", вычисленная по формуле (4), будет минимальной именно при значении $\tau_{opt}$. Нарисуйте графики функций из формулы (4), найдите пересечение, и Вы в этом убедитесь.

P. S. Если же Вас интересует причина, по которой в данном случае при $\tau=0.3$ погрешность убывает так быстро, то я Вам намекну: попробуйте $\tau=1/3$.
Anatoliy
Все ясно. Я опять в дураках. mda.gif
Спасибо большое, что помогли разобраться.
peregoudov
Всегда к Вашим услугам. (Только не подумайте, что выставить дураком.)
Котофеич
Цитата(Anatoliy @ 6.12.2007, 0:34) *
Все ясно. Я опять в дураках. mda.gif
Спасибо большое, что помогли разобраться.

Учитесь чистить себя самостоятельно, без посторонней помощи punish.gif
Anatoliy
Уважаемая(ый) Котофеич!
Не знаю, что Вы имели ввиду словосочетанием "чистить себя", но прошу заметить, что я не являюсь животным, и потому Ваше выражение звучит по крайней мере странно, если не раздражительно, для меня. Прошу воздержаться от такого впредь.
А на счет посторонней помощи, ведь для нее эта ветка форума и существует, насколько это понимаю я. Более того, считаю, что если человек что-то не понимает или недопонимает, а его попытки понять суть вопроса ни к чему толковому не приводят, то обращаться за помощью нужно. Не подумайте, что мне не приятна радость собственного "открытия", каким бы малым оно не было. Просто когда "зацикливает", нужен взгляд извне, свежий взгляд. За такой взгляд я очень благодарен peregoudov'у.
morozov
Приналичии шумов (экспермиентальных или шумов округления) итерации могут вообще не сходится ...
такое происходит частенько, но в учебниках об этом редко пишут...
правдо причина может быть и другой

эта проблема возникла только в послевоенные годы.... решение таких задач (названных неудачно некорректными) позволило решать такие задачи как, компьютерная томография
Есть литература на эту тему Тихонов, Арсенин Некорректные задачи.... (примерно)
Для просмотра полной версии этой страницы, пожалуйста, пройдите по ссылке.
Русская версия IP.Board © 2001-2016 IPS, Inc.