Метод итераций. Приведем систему (2.8) к виду, удобному для итераций
Приведем систему (2.8) к виду, удобному для итераций
xk = φ k (x 1, x 2, …, xn), 1 ≤ k ≤ n. (2.11)
Выберем начальное приближение к корню (x 10, x 20, …, xn 0) и последующие приближения вычислим по формулам
xks +1 = φ k (x 1 s, x 2 s, …, xns), 1 ≤ k ≤ n, s = 0, 1, 2, … (2.12)
Приведем без доказательства достаточные условия сходимости метода итераций (более строгое изложение можно найти, например, в [1, 2, 3, 7, 9]). Обозначим точное решение системы (2.8) . Назовем ε-окрестностью точки множество точек x = (x 1, x 2, …, xn), удовлетворяющих условиям
.
Теорема 2.4. Пусть в некоторой ε-окрестности точного решения частные производные существуют и удовлетворяют одному из трех неравенств
(2.13)
где . Если начальное приближение принадлежит ε-окрестности точного решения, то метод простой итерации (2.12) сходится к точному решению. Пример 2.9. Решить систему уравнений методом простых итераций Решение. Выразим из первого уравнения y, а из второго — x:
Проверим условие сходимости (2.13). Найдем частные производные Так как при любых допустимых значениях переменных верно неравенство , то не существует значений аргументов, при которых выполняются условия (2.13). Следовательно, для системы нельзя гарантировать сходимость метода итераций. Выразим теперь из первого уравнения переменную x, а из второго — y и найдем частные производные:
Очевидно, что в окрестности точки x = 0,641; y = 0,801 условия (2.13) также не выполняются. Тем не менее, примем за начальные значения x = 0,641; y = 0,801 и выполним итерации. Заполним ячейки, как показано в таблице 2.11, выделим диапазон B 2: C 2 и протянем маркером заполнения вниз до 402-й строки(!). В таблице 2.12 приведены результаты расчетов. Они показывают, что метод итераций сходится, хотя и очень медленно. Таблица 2.11
Таблица 2.12
|