Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги / Численные методы. Ч. 1

.pdf
Скачиваний:
1
Добавлен:
20.11.2023
Размер:
5.3 Mб
Скачать

Для установления условий сходимости определим величину погрешности метода формулой z (n) = х(п) - х, тогда из формулы (2.13) для стационарного итерационного метода можно получить

 

 

 

 

 

 

: + Аz(n*+ Ах = f .

 

 

 

 

 

 

_(n+l) _

(п)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В--------------+ Az(n) = 0,

п = 0,1,...

 

(2.14)

 

 

 

 

 

т

 

 

 

 

 

 

 

Теорема 2.4. Пусть А - симметричная положительно определенная матрица. А > 0:

итерационные параметры удовлетворяют соотношению

 

 

 

 

 

 

 

 

В-0,5тА>0.

т> 0 .

 

 

 

 

Тогда стационарный итерационный метод сходится.

 

 

 

Доказательство.

Для доказательства теоремы следует показать, что погрешность

метода z(n) —

>0 при любой начальной погрешности z°

 

 

Построим числовую последовательность вида

Jn =(Az(n),

(n)).

 

Из формулы (2.14) следует

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Z‘“*n =z‘", -тВ 'Az'"’.

 

 

 

 

 

 

 

 

Az(n+" =Az,n' -тАВ

'Az,n

 

 

 

Теперь можно подсчитать

 

 

 

 

 

 

 

 

J„., =(AZ'“'",Zi“'") = (AZ("' - XAB'A Z"”

Z'"’- XB 'AZ'“') =

 

 

= (AZ'"',Z," ') - X(A B 'Az1"'

z'"’)-x(Az'"’

B 'A Z'^ + X^AB

'Az'"'

В 'Az" ).

Вследствие симметрии матрицы

А имеем

 

 

 

 

 

 

,

m

m

m

m

 

 

 

 

 

 

 

 

(AB-Az<">

z‘"') = 2

; i Z

I aiib-Lak,z<">z!"1:

 

 

 

 

 

 

1=1 ,=1 k=l

1 =1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

in

in

m

in

p4z!> -'rar,z r

m

m

m

ni

 

 

(Az<"> B-'Az"") = I I X

I a

= I S

Z

I “i . ^ 4 ,z|'

 

 

p=l q=l

r=l

s=l

 

 

i=l

j=|

k=|

|=|

 

 

Иначе говоря, (AB"'Az(nl. z"”) = (Az(nl

B_,Az"") . Отсюда получаем

Jntl =(AZ'”I,Z'“1) - 2 X(AZ"" B'Az,n') + x:(A B 'A zn

B ’Az'") =

 

 

 

 

 

 

.

 

( f

 

x >

Аг"

B 'Az n | =

= Jn -(2xAz'“’- x :AB 'Az'"1 В ,AZ,"i) = J„ - 2 TU B --A :B

= J,

= B 'Az '‘

 

В силу условия теоремы ^ B - b A ju (n). u‘" 'j> 0 Vu<n). откуда следует, что

Jn., <,Jn, то есть построенная последовательность является монотонно убывающей и.

кроме того,

в силу

Jn+, = (Az(n+l),z(n+l))> 0 . ограничена

снизу. Отсюда

следует, что

существует предел этой последовательности J = UrnJn.

 

 

 

Из положительной

определенности (В

0.5тА)

> 0

следует существование

константы 5>0 такой, что имеет место

 

 

 

 

 

 

 

 

B_lAz<n)j

> б|в _|Az,nl|J

 

Теперь предыдущее соотношение может быть переписано в форме неравенства:

 

J„*i = J . - 2 г ^ В - |А ^ В ',Аг“ > B“'Az<n,j £ J„ -2 тб |в ч Аг""{2

 

При п

-> х

из

последнего выражения

получаем

J £ J - 2 T6 lim ||в_|Az,ni

 

 

 

 

 

 

 

П-»=СИ

Очевидно, что неравенство lim Цв-1Az(n)|| £0

может выполняться лишь

при условии,

что l - |B - 'A Z« "'||= lim |u -l = 0.

 

 

 

 

 

С другой стороны. z‘n) =A ",Bu(n), причем А ‘существует в силу положительной

определенности матрицы А по условию теоремы. Оценим норму погрешности:

 

 

|Z" i = |A"1Bu(n,|| < |A -,B||-;:u‘n,;|.

Теперь становится

очевидным,

что вследствие

lim и"” - О

||z(n)||—■--- ->0. что и требовалось доказать.

 

Следствие 1. Пусть

А - симметричная положительно определенная матрица. Тогда

метод верхней релаксации

 

 

 

 

 

х<п+1) _

(П)

 

 

(D

соА,):-------- 1----+ Ax(n)=f. ©>()

 

 

©

 

 

сходится при 0 < © < 2. В частности, метод Зейделя (© = 1) сходится.

В рассматриваемом случае, очевидно. В = D + ©А ,.

= ©

(Ах, х) = ((А, + D + А ,)х.х) = (А,х. х) + (Dx. х) + (А ,х. х) %(Dx. х) + 2(Ал. х).

Последнее соотношение справедливо в силу симметрии матрицы А:

 

in

m

m

 

(A .x .x ^ X a .n ./.x ,

= 2 a,;mx,x) = (A,s.x).

•J l

4 I

Условие сходимости итерационного метода В- 0,5хА > 0, т> 0 теоремы 2.4 принимает вид:

^ В - ~ A^x,xj = (Вх,х) - у(Ах,х) = (Dx,x)+ш(А,х,х) - ^[(D ^x) + 2(А,х,х)]

Очевидно,

что

последнее

неравенство

выполняется

при

условии

Следствие 2.

Пусть

А - симметричная положительно определенная

матрица с

диагональным преобладанием, то есть имеет место

 

 

 

 

 

» „ > 1 Ы

i.j=bm .

 

 

Тогда метод Якоби сходится.

 

 

 

 

 

Поскольку в рассматриваемом случае

В = D,

условие сходимости принимает вид

неравенства

 

 

 

 

 

 

 

2D > А .

Из неравенств

XX, < - ' J 2

следует

В силу симметричности и положительной определенности матрицы А имеем

Используя предположение следствия, запишем

2аи>Х М +а»> i=,’m-

Из двух последних неравенств получаем

(Ах,х) < 2^a„xJ = 2(Dx,x),

1=1

что и требовалось доказать.

Полиномы Чебышёва1

Для дальнейшего рассмотрения определим, согласно [8], норму

JfJ = max |f(x)|.

хЦа.Ь]

называемую чебышёвской.

Рассмотрим задачу: среди всех полиномов степени N со старшим коэффициентом, равным 1, найти такой многочлен TN(x), для которого величина |TN|| = njax|TN(x)| минимальна. Такой многочлен носит название полинома Чебышёва.

Расмотрим функцию

PN(x) = cos(N ■arccos(x)).

(2.15)

Произведем тригонометрические преобразования:

PN+,(х) = cos((N + l)arccos(x)) = cos(N • arccos(x) + arccos(x)) =

=cos(N • arccos(x))cos(arccos(x)) - sin(N arccos(x))sin(arccos(x)) =

=xPN(x) - sin(N • arccos(x))sin(arccos(x));

PN_,(x) = cos((N - l)arccos(x)) = cos(N • arccos(x) - arccos(x)) =

=cos(N • arccos(x))cos(arccos(x)) + sin(N • arccos(x))sin(arccos(x)) =

=xPK(x) + sin(N • arccos(x))sin(arccos(x)).

Складывая почленно два последних равенства,

PN*I + P\-i = - XPN*

PN.,= 2 XPN -P n1,

получаем рекуррентное соотношение для построения функции PN+1. В соответствии с формулой (2.15)

Р0(х) = cos(0- arccos(x)) = I; Р,(х) = cos(l ■arccos(x)) = x .

Чебышев Пафнутнй Львович [4.5.1821 26.11.1894]. В 1841 году закончил Московский университет и там же в 1846 году защипы магистерскую диссертацию. В 1847 году подготовил и защитил диссертацию на право чтения лекций и был утвержден в звании доцента Петербургского университета. В 1849 году защитил докторскую диссертацию; в 1850 году стал профессором Пегербургского университета. С 1856 года являлся икадемиком Петербургской академии наук.

И далее, в соответствии с полученной зависимостью Р2(х) = 2хР,(х)- Р0(х) = 2х2 -1; Р,(х) = 2xPj(x)- Р,(х) = 4х’ - Зх: Р4(х) = 2хР,(х) - Р,(х) = 8 х \-8 х 2 +1:

Р5(х) = 2хР4(х)- Р,(х) = 1бх* -20х5 +5х

На рис. 2.4 показаны некоторые полиномы построенной системы.

Рис. 2.4. Полиномы TN(X) при N= 2, 3, 4, 5, 6

Можно заметить, что в общем случае коэффициент при старшей степени

определяется следующим образом:

 

P„(x) = 2xPH,(x )-P s :(х) = 2N"'xN+...

(2.16)

Определим функцию TN(x) в виде

 

TN(x) = 2I N Рк(х) = 21Ncos(N • arccos(x)).

(2.17)

Очевидно, что TN(x) является полиномом степени N со старшим коэффициентом, равным I.

Определим корни этого полинома:

cos(N • arccos(x)) = 0,

/ \

(2k —1)- те

N ■arccos(x) =

-------— , к = 1,2,...

Поскольку TN(x) является полиномом степени N, он имеет не более N корней,

при 4ем все они различны и лежат на отрезке [-1, 1]:

(2k —1)- те

x ^ c o s-^ ——^— ,

к = 1,N.

с 'i

I

Ь - Ы

 

2-N

 

Таблица 2.4

Корни полинома TN(x) для N=1, 2. 3, 4, 5, 6 и 7

N=1

0

_

_

_

_

_

-

Z II

N=3

N=4

N=5

N=6

N=7

0,707106781

0,866025404

0,923879533

0,951056516

0,965925826

0,974927912

-0,70710678

0

0,382683432

0,587785252

0,707106781

0,781831482

_

-0,866025404

-0,382683432

0

0,258819045

0,433883739

_

_

-0,923879533

-0,587785252

-0,258819045

0

_

_

_

-0,951056516

-0,707106781

-0,433883739

_

_

_

_

-0,965925826

-0,781831482

-

-

-

-

-

-0,974927912

Вполне очевидно (рис. 2.4), что полиномы TN(x) принимают экстремальные значения в тех точках, где функция cos() принимает значения +1 или -1.

cos^N arccos(xp)) = ±1; Narccos(xp) = р я ;

х = co sP A p = 0,N.

рN

Вэтих точках полином TN(x) принимает чередующиеся по знаку значения

TN(xp) = (-l)P -2i_n, p = 0,N; при этом чебышёвская норма равна |Tn| = 21_N

Лемма 2.2. Пусть существует система точек - l< x N <xN_, < ...< х, < х0 < 1 такая,

что |QN(^p)| = ||QN||’

Р = О,N ,

причем

в указанных точках функция

QN(xp) имеет

чередующиеся знаки.

Тогда

среди

всех полиномов степени

N

со старшим

коэффициентом, равным I, многочлен QN(x) наименее уклоняется отО.

 

Доказательство. Пусть существует полином SN(x) степени N со старшим коэффициентом 1(рис. 2.5), причем

I|SN | | < | Q N | .

то есть |SN(x)| < ||Qn || V xe[-I,l].

Построим функцию R(X) = QN(X) -S N(X). отличную от нуля и являющуюся полиномом степени (N-1).

Рис. 2.5. Графики полиномов QsCx), Ss(x) и их разности R(x) = Q5(x)- S5(x)

В точках экстремумов хр имеем

QN(*PM -0P-|QN1- P=^N-

Тогда R(xp) = (—l)p • ||Qn || —SN(xp) . p = 0,N и в силу предположения функция R(x) на отрезке [-1, 1] меняет знак N раз, а значит имеет N корней, чего не может быть, поскольку R(x) является полиномом степени (Nrl).

Таким образом, утверждение леммы 2.2 доказано.

Поскольку построенный ранее полином Чебышёва TN(x) удовлетворяет всем требованиям леммы, он является наименее уклоняющимся от нуля на отрезке [-1, I].

В случае необходимости отыскания полинома, наименее уклоняющегося от нуля на произвольном отрезке [а, Ь], следует перейти к новой переменной

*

2

b+a

.

t = - — x —- — , a * x £ b ,

 

b - a

b - a

 

которая теперь принимает значение t е[-1, l].

В этом случае функция Рм(х) принимает вид

PN(x) = 21_ы cos^N • arccos

.

Формула (2.16) представляется в виде

PN(x) = 2xPN4 x ) - P N. 2(x) = 2N- ' [ ^ ^ p . . . = ^ x N+...

Теперь можно получить полином со старшим коэффициентом 1, то есть полином Чебышёва для отрезка [а, Ь]:

T NW =

cos^N • arccos

(2-18)

Корни этого многочлена определяются аналогично рассмотренному выше случаю:

cos^N • arccos ^

- о,

 

2x-(b+a)

(2 k - lk

1 —

arccos----- ------ - = ------ —,

k = 1,N,

 

b - a

2 N

 

b +а

b - а

(2к-1)тс

хк = —

+ —

c o s ^ ^ ,

к = 1,N.

 

 

2-N

 

Очевидно, что в этом случае |TN| = max TN(x)| = (b -a )N

Может рассматриваться еще одна задача: найти многочлен степени N, наименее уклоняющийся от нуля на отрезке [а, Ь] среди многочленов, удовлетворяющих условию

QN(0) = 1.

Перенормируем полином (2.18) так, чтобы TN(0) = 1,

(х)c ^ N - a r c c o s * ^ )

v—-

-----------------

- - -osl Narccos—

TN(x) =

PN(0)

f XI

a + b^i

-= PNC° S

 

NV 7

соя N arccos------

 

 

 

Л

a-by

 

где pN =-

 

 

 

 

Гхт

 

a + b Y

 

 

s^N • arccos---- -J

 

 

.

^— J.

Корни этого многочлена расположены в точках

b +а

Ь - а

(2к-1)тс

хк = —

+ —

cos

к = 1,N.

 

 

2N

Введем обозначения:

 

 

 

 

а

_ 1 - \

_ Ь - а

Ь’ Ро _ Г+Х~ Ь + а

Рассмотрим соотношения: у = arccos(z);

cos(y) = z - нечетная функция;

cos(2y) = 2cos2(y ) - 1 = 2z2 -1 - четная функция:

cos(3y) = cos(y) - (4cos2(y) - з) = 4z3 - 3z - нечетная функция;

cos(4y) = 2• (2cos2(y)- l)2 -1 = 2^2z2 - l)2 -1 - четная функция:

s(N • arccos(-z)) = (- l)Ncos(N • arccos(z)) = (- l)N^ ^|z + Vz: - 1J + |z -V z : - 1j

Положим z = — , тогда

Po

 

 

z +Vz - „ и

дт;,!±4 .

P .

Ы

1 --Д

Pc

VPil

1 + vr

Вводя обозначение p, = :—^ , представим

определенный выше коэффициент в

1+V£

 

 

виде

N J r f _

PN = ( - I) , . 2N

1+Pl

Теперь очевидно, что построенный полином принимает экстремальные значения, равные

ITNI= lejf?JTN(Х)1 = Г+Рр^