Метод интерации

Слайд 2

Слайд 3

Обозначим:

Обозначим:

Слайд 4

x1 = α11x1 + α12x2 + … + α1nxn + β1

x1 = α11x1 + α12x2 + … + α1nxn + β1
x2

= α21x1 + α22x2 + … + α2nxn + β2
. . . . . . . . . . . . . . . . .
xn = αn1x1 + αn2x2 + … + αnnxn + βn
Слайд 5

Обозначим: и

Обозначим:

и

Слайд 6

нулевое приближение

нулевое приближение

Слайд 7

Х(0), Х(1), …, Х(k) Итерационная последовательность

Х(0), Х(1), …, Х(k)

Итерационная последовательность

Слайд 8

Пример 1. Решить систему методом итерации Решение

Пример 1.
Решить систему методом итерации

Решение

Слайд 9

x(0) (0;0;0) - нулевое приближение x(1) (-1;-2;-3) - первое приближение

x(0) (0;0;0) - нулевое приближение

x(1) (-1;-2;-3) - первое приближение

Слайд 10

x(2) (1;-2;-2) - второе приближение

x(2) (1;-2;-2) - второе приближение

Слайд 11

Условия сходимости итерационного процесса или

Условия сходимости итерационного процесса

или

Слайд 12

Пример 2: Проверить сходимость итерационного процесса для системы. Решение =0+0,2+0,2=0,4 =0,125+0+0,2=0,325 =0,125+0,2+0=0,325

Пример 2: Проверить
сходимость итерационного
процесса для системы.

Решение

=0+0,2+0,2=0,4<1

=0,125+0+0,2=0,325<1

=0,125+0,2+0=0,325<1

Слайд 13

✍


Слайд 14

Матрица А=[aij] определяется тремя нормами:

Матрица А=[aij] определяется тремя нормами:

Слайд 15

Оценка погрешности приближенного процесса метода итерации

Оценка погрешности приближенного
процесса метода итерации