鬆弛法

鬆弛法

鬆弛法,是數值計算中解線性代數方程組的一類疊代法。

鬆弛法

正文

數值計算中解線性代數方程組的一類疊代法。當方程組的未知量個數甚多而又有大量的零係數時,常用這類方法求解。
基本疊代格式 設線性代數方程組為

鬆弛法 (1)

此處x1,x2,…,xn為未知量,αij(i,j=1,2,…,n)和ƒ1,ƒ2,…,ƒn為已知量,又設αii(i=1, 2,…, n)均不為零,則由疊代公式

鬆弛法 (2)

和給定的初值x鬆弛法,x鬆弛法,…,x鬆弛法,就可求出x鬆弛法,x鬆弛法,…,x鬆弛法,由後者又可求出x鬆弛法,x鬆弛法,…,x鬆弛法,如此繼續直到滿足精度要求為止,例如對所有的i,鬆弛法鬆弛法(若鬆弛法)或剩餘

鬆弛法

的絕對值|鬆弛法|小於某給定的小數ε時就終止疊代而將鬆弛法取作方程組(1)的解。疊代格式(2)稱為同時超鬆弛法或JOR法,其中的ω為一實參數,稱為鬆弛因子,當ω=1時就是通常所謂的簡單疊代法,或稱雅可比法。
若在疊代格式(2)中,將第i個方程疊代出的鬆弛法的值代替其後各方程中的鬆弛法,就得到疊代格式

鬆弛法 (3)

它稱為逐次超鬆弛法,或SOR法,一般所說的超鬆弛法就是指這種方法,當ω=1時稱為高斯-賽德爾法或賽德爾法,有時將ω >1的情形稱為超鬆弛法,而將ω <1的情形稱為亞鬆弛法或低鬆弛法。疊代格式也可用矩陣形式來寫,設

鬆弛法 (4)

為n階方陣,鬆弛法,鬆弛法為n維列向量,則(1)可寫為

鬆弛法  (5)

記A的對角線元素所成的對角矩陣為D,又B=D-A,則(2)可寫為

鬆弛法 (6)

鬆弛法, (7)

再設L和U分別為B的下三角形和上三角形矩陣,則A=D-L-U,而(3)可寫為

鬆弛法。 (8)

收斂性 疊代格式(7)和(8)可統一地寫為

鬆弛法 (9)

的形式,其中G稱為疊代矩陣,對應於(7)和(8)分別有G=D -1【(1-ω)D+ωB】和G=(D-ωL)-1【(1-ω)D+ωU】。 以ρ(M)表示方陣M的譜半徑,其定義為M的按模最大特徵值的模,則疊代過程(9)收斂的充分必要條件為

ρ(G)<1。 

(10)由此可得收斂的一個充分條件為這裡‖G‖是G的任意一

‖G‖<1 , (11)

種範數。對上面鬆弛法的疊代格式可以得出一些有關收斂性的命題如下:
① 若A為嚴格對角優勢矩陣(見對角優勢矩陣)或不可約弱對角優勢矩陣,|D -1B|為矩陣D -1B的元素取絕對值所成的矩陣,則JOR法和SOR法在
0<ω<2/(1+ρ)|D -1B|範圍內收斂,並且在所述條件下,上式右端是一個大於1的數;
② 若A為埃爾米特矩陣,且αii(i=1,2,…,n)均為正,則JOR法收斂的充分必要條件為A和2ω -1D-A正定;
③ SOR法收斂的必要條件為0<ω<2;
④ 若A為埃爾米特矩陣,αii(i=1,2,…,n)均為正,則SOR法收斂的充分必要條件為A正定和0<ω<2。
鬆弛因子的選取 ω 的值選取得適當可使鬆弛法有較好的收斂性,然而如何選取最優的ω,還是一個困難的問題。通常用五點差分格式解二維二階橢圓型方程得到的線性代數方程組的係數矩陣是塊三對角矩陣,主對角塊是三對角陣,非主對角塊為對角陣。對這種方程組若記簡單疊代和超鬆弛疊代的疊代矩陣為J和Lω,則它們的特徵值λ(J)和λ(Lω)之間有關係

鬆弛法。 (12)

由此可以研究ω 的選取問題,例如可以證明:在上述情形下使超鬆弛疊代收斂最快的鬆弛因子為

鬆弛法。 (13)

此時

鬆弛法, (14)

這裡ρ(J)和ρ(鬆弛法)分別為矩陣J和鬆弛法的譜半徑。這些結果還可推廣到所謂“相容次序”的矩陣。儘管如此,在實際計算中仍難以精確確定ωb的值,而往往是通過一些試算或用其他方法先估計ρ(J),再來估計ωb。也可用若干ω值試疊代,從中選取使斂速較快者。從(12)式還可看出,ωb在1與2之間,且從大於ωb的一側選取ω,然後逐步減小,較為有利。
當取ω=1時,由(12)有λ(L1)=(λ(J))2。即對相容次序的矩陣來說,賽德爾疊代比簡單疊代斂速快一倍。在很多情況下,賽德爾疊代比簡單疊代收斂快。實際上,若A =M-N,且A -1、M -1和N的元素均非負,則疊代過程

鬆弛法 (15)

收斂,且N 的元素愈少愈小,收斂愈快。不難看出,前述的疊代格式都是(15)的特殊情形,並且賽德爾疊代較之簡單疊代相應的N 的元素要少得多,從而收斂也要快些,當然在不滿足這些條件的情況之下,也可能出現相反的情形。
此外,若將A分成塊來形成分塊矩陣,而將(6)(7)(8)中的D、B、L和U分別取為A的主對角塊、-A的非主對角塊、下三角塊和上三角塊所形成的矩陣,則疊代(15)的收斂速度可能更快。這樣得出的疊代格式稱為塊鬆弛疊代,相應地有塊簡單疊代,塊超鬆弛疊代等。對照之下,前面的疊代就稱為點鬆弛疊代,上面關於最佳鬆弛因子的討論對塊鬆弛疊代也是適用的。
上述的一些疊代法有時收斂都很慢,這就需要用一些輔助方法來加速收斂,例如半疊代加速、共軛梯度法加速等。
參考書目
 馮康等編:《數值計算方法》,國防工業出版社,北京,1978。
 D.M.Young,Iterative Solution of large Linear Systems,Academic Press, New York,1971.
 R.S.瓦格著,蔣爾雄、游兆永張玉德譯:《矩陣疊代分析》,上海科學技術出版社,上海,1966。(R.S.Varga,Matrix Iterative Analysis , Prentice - Hall,Englewood Cliffs, New Jersey, 1962.)

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