ПОСЛЕ́ДОВАТЕЛЬНЫХ ПРИБЛИЖЕ́НИЙ МЕ́ТОД
-
Рубрика: Математика
-
-
Скопировать библиографическую ссылку:
Книжная версия:
Электронная версия:
ПОСЛЕ́ДОВАТЕЛЬНЫХ ПРИБЛИЖЕ́НИЙ МЕ́ТОД (метод повторных подстановок, метод простой итерации), один из общих методов приближённого решения уравнений. В ряде случаев хорошая сходимость построенных этим методом приближений позволяет применять его в практике вычислений.
Пусть E – некоторое множество, на котором задан оператор A, отображающий E в себя. Требуется найти неподвижную точку этого оператора, т. е. решение уравнения Ax=x,x∈E. Пусть это уравнение имеет решение x∗ и указано к.-л. его начальное приближение x0∈E. С помощью рекуррентного соотношения xn+1=Axn,n=0,1,2,..., определяется последовательность {xn}∞n=0. Построение этой последовательности и исследование вопроса о её сходимости обычно называют методом последовательных приближений.
Для исследования сходимости последовательности (2), а также для доказательства существования решения уравнения (1) широко применяется сформулированный ниже принцип сжимающих отображений.
Если E – полное метрическое пространство с метрикой ρ и для всех x, y∈E ρ(Ax,Ay)⩽αρ(x,y), 0\lt α=const\lt 1,то уравнение (1) имеет единственное решение, которое является пределом последовательных приближений (2) при любом начальном приближении x_0. Для приближения x_n верна следующая оценка его близости к решению x_*: ρ(x_n,x_*)⩽\frac{α^n}{1-α}ρ(Ax_0,x_0).
Пусть, напр., E=\rm{R}^n – n-мерное пространство и оператор A в (1) имеет вид Ax=Bx+c, где B= ‖ b_{ik} ‖ – квадратная матрица n-го порядка, c=(c_1,...,c_n) – заданный, а x=(x_1,...,x_n) – искомый векторы в \rm{R}^n. Если в этом пространстве метрика определена формулой ρ(x,y)=max_{1⩽i⩽n} ∣x_i-y_i∣ и элементы матрицы B удовлетворяют условию \sum^n_{k=1}|b_{ik}|\lt 1 для всех i=1,...,n, то из принципа сжимающих отображений следует, что система алгебраич. уравнений (1) имеет в \rm{R}^n единственное решение, которое можно вычислить со сколь угодно высокой точностью, исходя из произвольного вектора x_0=(x_1^{(0)},...,x_n^{(0)}).