雅可比迭代实验报告Word格式文档下载.docx
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1.雅可比迭代法原理:
设有线性方程组Ax=b满足
将方程组变形为:
x=Bx+f,则雅可比(Jacobi)迭代法是指
,即由初始解逐步迭代即可得到方程组的解。
算法步骤如下:
步骤1.给定初始值
,精度e,最大容许迭代次数M,令k=1。
步骤2.对i=1,2,…,n依次计算
步骤3.求出
,若
,则输出结果
,停止计算。
否则执行步骤4.
步骤4.若
转步骤2继续迭代。
若
表明迭代失败,停止计算。
2.算法流程图
四、程序设计
programjacobi
implicitnone
integer:
:
i,j
k
savek
real,parameter:
e=0.001
integer,parameter:
n=3
real:
x(n),y(n),b(n)
datab/7.2,8.3,4.2/
D
a(n,n)
open(unit=10,file='
1.txt'
)
dataa/10,-1,-1,-1,10,-1,-2,-2,5/
write(10,*)"
**********矩阵A的形式为**********"
write(10,"
(1x,3f6.2,/)"
)a
forall(i=1:
n)
x(i)=0
endforall
k=0
100D=0
doi=1,n
y(i)=b(i)
doj=1,n
if(i/=j)y(i)=y(i)-a(i,j)*x(j)
enddo
y(i)=y(i)/a(i,i)
D=abs(x(j)-y(j))
forall(i=1:
x(i)=y(i)
endforall
if(D>
=e)then
k=k+1
write(10,*)"
迭代次数为:
"
k
goto100
else
goto200
endif
200write(10,*)"
****************************************"
用jacobi方法解得的结果X[t]为:
write(10,"
)x(:
stop
endprogram
五、结果及讨论
1.实验结果
**********矩阵A的形式为**********
10.00-1.00-1.00
-1.0010.00-1.00
-2.00-2.005.00
迭代次数为:
1
2
3
4
5
6
7
****************************************
用jacobi方法解得的结果X[t]为:
1.101.201.30
2.讨论分析
(1)误差
从上述输出结果中可以看出,当迭代次数k增大时,迭代值x1,y1,z1
会越来越逼近方程组的精确解x=1.0,y=1.2,z=1.3。
(2)收敛性
在本题目中,用雅可比迭代法和高斯-塞德尔迭代法分别求解该线性方程组,得到的近似根是收敛的
六、算法评价
优点:
迭代法算法简单,编制程序比较容易。
缺点:
迭代法要求方程组的系数矩阵有某种特殊性质(譬如是所谓对角占优阵)以保证过程的收敛性。
高斯—塞德尔迭代法比雅可比迭代法收敛快(达到同样的精度所需迭代次数少),但这个结论,在一定条件下才是对的,甚至有这样的方程组,雅可比方法收敛,而高斯—塞德尔迭代法却是发散的。
在雅可比迭代法求解线性方程组时,只要误差截断设计的合理,原则上可以得到很正确的解。
而通常我们选取设计误差限或设计最大迭代次数的方法来控制。
由于它的准确性,故在实际应用中比较常见,对于解一般线性方程组非常有效准确。
通过该算法以及编程对求解的过程,我们不难发现,雅克比迭代法的优点明显,计算公式简单,每迭代一次只需计算一次矩阵和向量的乘法,且计算过程中原始矩阵A始终不变,比较容易并行计算。
然而这种迭代方式收敛速度较慢,而且占据的存储空间较大,所以工程中一般不直接用雅克比迭代法,而用其改进方法。
附:
高斯—赛德尔程序
programG-S
if(i<
j)y(i)=y(i)-a(i,j)*x(j)
if(i>
j)y(i)=y(i)-a(i,j)*y(j)
用Gauss-seidel方法解得的结果X[t]为:
**********矩阵A的形式为**********
用Gauss-seidel方法解得的结果X[t]为:
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