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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    Métodos iterativos de solución de SEL

    Método de Gauss-Seidel

    MAT-251Dr. Alonso Ramírez ManzanaresDepto. de MatemáticasUniv. de Guanajuatoe-mail: [email protected]: http://www.cimat.mx/~alram/met_num/

    Dr. Joaquín Peña AcevedoCIMAT A.C.e-mail: [email protected]

    mailto:[email protected]:[email protected]://www.cimat.mx/~cesteves/mat151http://www.cimat.mx/~cesteves/mat151http://www.cimat.mx/~cesteves/mat151http://www.cimat.mx/~cesteves/mat151http://www.cimat.mx/~cesteves/mat151http://www.cimat.mx/~cesteves/mat151mailto:[email protected]:[email protected]

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    Descomposición de Jacobi

    • En el método de Jacobi, descomponíamos la matriz como

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    Fórmula iterativa de Gauss-Seidel

    • Teniendo la siguiente fórmula para el calculo iterativo de cada x  i  :

    • Pero, nótese que cuando calculamos una incógnita , de hecho ya calculamosantes todas las x 1,..., x  i-1, por lo que podemos acelerar la convergenciausando:

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    Ejemplo del método de Gauss-Seidel

    • Veamos un ejemplo para solución de este SEL con solución exacta

    • el cuál dá origen a las siguientes fórmulas iterativas:

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    Ejemplo del método de Gauss-Seidel

    • Si utilizamos x(0) = (0,0,0,0)T e iteramos obtenemos

    • para la condición de paro:

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    Gauss-Seidel vs. Jacobi (ambos con la misma

    condición de paro)

    • Jacobi

    • Gauss-Seidel

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     Algoritmo (1 de 2)

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

     Algoritmo (2 de 2)

    ¿Detalles de implementación?

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    Forma matricial del método de Gauss-Seidel

    • Tomamos la ecuación iterativa

    • y multiplicamos todo por aii y agrupamos los términos asociados a la mismaiteración:

    • Quedando el conjunto de todas las ecuaciones i =1,...,n como

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    Forma matricial del método de Gauss-Seidel

    • Este sistema de ecuaciones

    • genera la fórmula matricial iterativa

    • partiendo de que la matriz fué descompuesta como A = D - L - U

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    Forma matricial del método de Gauss-Seidel

    • Dada la fórmula iterativa

    • si existe, entonces usamos y

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    ¿Cuándo fuciona esto?

    • Dado que usamos , debemos de invertir  D-L, y sudeterminante es a11*a 22*...*a nn.

    • Por lo tanto necesitamos que a ii  sea diferente de cero.

    • En el ejemplo mostrado, se sugiere que el metódo de Gauss-Seidel essuperior al de Jacobi, esto sucede la mayoría de las veces, pero hay casosdonde el método de Jacobi converge y el método de Gauss-Seidel no.Nótese que en el método de Jacobi su matriz asociada era T  j  =  D-1(  L+U  ).

    • Podemos decir que si la matriz A  es estrictamente diagonal dominante,entonces para cualquier vector b y cualquier estimación inicial  x (0) los 2métodos convergen a la solución única del sistema  Ax = b.

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     Vector de residuo

    • Sea x~ una aproximación de la solución real  x  del sistema, entonces hay unvector residual r = b-  Ax~.

    • Lo que se hace en los métodos de GS y Jacobi es generar una sucesión deaproximaciones tal que r converja rápidamente a cero.

    • Definimos como el vector residual del método deGS correspondiente al vector solución  x  i (k) aproximado, que esta definido por:

    • La m-ésima componente de  r i(k) es:

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

     Vector de residuo

    • De

    • En particular la i-ésima componente de r  i (k) es

    • y por lo tanto

    • y el paso de GS es:

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     Vector de residuo

    • De

    • En particular la i-ésima componente de r  i (k) es

    • y por lo tanto

    • y el paso de GS es:

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

     Vector de residuo

    • por lo tanto

    • se puede escribir como

    • o sea

    • Nótese entonces, que el paso de GS escoge  x i(k) en función del residuo.

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    Deducción de relajación

    • Analicemos ahora para la “siguiente” entrada del vector residual

    • asociado al vector

    • pero en GS

    • por lo tanto el paso GS hace lo cual puede no ser muy correcto(agresivo ya que no intenta hacer todo el vector  r  cero sino solo una entrada).

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    Deducción de relajación

    • Analicemos ahora para la “siguiente” entrada del vector residual

    • asociado al vector

    • pero en GS

    • por lo tanto el paso GS hace lo cual puede no ser muy correcto(agresivo ya que no intenta hacer todo el vector  r  cero sino solo una entrada).

     Ahora corre hasta  i  y no  i -1

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    Deducción de relajación

    • Analicemos ahora para la “siguiente” entrada del vector residual

    • asociado al vector

    • pero en GS

    • por lo tanto el paso GS hace lo cual puede no ser muy correcto(agresivo ya que no intenta hacer todo el vector  r  cero sino solo una entrada).

     Ahora corre hasta  i  y no  i -1

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    Deducción de relajación

    • Analicemos ahora para la “siguiente” entrada del vector residual

    • asociado al vector

    • pero en GS

    • por lo tanto el paso GS hace lo cual puede no ser muy correcto(agresivo ya que no intenta hacer todo el vector  r  cero sino solo una entrada).

     Ahora corre hasta  i  y no  i -1

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    Deducción de relajación

    • Por lo tanto no usamos el paso tal cual,

    • sino que lo relajamos

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    El metodo SOR (Succesive Over Relaxation)

    • En este método de relajación usamos un peso w  

    • con w  = 1 tenemos el método de Gauss-Seidel, cuando 0 < w  < 1 tenemos

    sub-relajación (algunas veces es mejor para sistemas que no convergen conGS) y si w > 1 tenemos sobre-relajación (la cúal se usa para acelerar laconvergencia de sistemas que si convergen con GS). Hay teoría que sugiere

    1< w  < 2 en los casos de sobre relajación.

    • TAREA, ESCRIBIR EL SISTEMA MATRICIAL DEL MÉTODO SOR.

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     Alonso Ramírez ManzanaresMétodos Numéricos 03.09.2012

    Pequeño ejemplo:

    • El SEL con solución exacta