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1
• 引 言/* Introdction */
线性代数方程组出现在工程与科学的许多领域中,
而且很多数值求解问题最后也是导致于求解某些线性
代数方程组,例如电学中的网络问题,船体数学放样
中建立三次样条函数问题,用最小二乘法求实验数据
的曲线拟合问题,解非线性方程组问题,用差分法或
者有限元方法解常微分方程、偏微分方程边值问题等。
众多的事实表明,解线性代数方程组的有效方法在计
算数学和科学计算中具有特殊的重要性。
第六章 线性方程组的解法
/* Method for Solving Linear Systems */
2
线性方程组的两种数值解法
经过有限步算术运算,可求得方程组精确解的方
法(若计算过程中没有舍入误差)。
用某种极限过程去逐步逼近线性方程组精确解的方法。
•迭代法/* Iterative Methods */
直接法是解低阶稠密方程组的有效方法。
•特点
•特点
•直接解法/* Direct Methods */
迭代法是解大型稀疏方程组(尤其是由微分方程离散
后得到的大型方程组)的重要方法。
Introdction
3
2.
RXX
,
3.
YXYX
则称 是向量 Х 的范数。
)(XN
我们用 表示
n
维实向量的空间。
n
R
§1 向量与矩阵范数\*Norms of Vectors and Matrices *\
如果向量 的某个实值函数
满足条件
n
RX
||||)( XXN
定义
§1 Norms of Vectors and Matrices
(正定性 /* positive definite */ )
(齐次性 /* homogeneous */ )
(三角不等式 /* triangle inequality */ )
向量范数/* Vector norms */
0(0 XX
当且仅当
1.
)0X
4
1- 范数(最大范数)
i
ni
xX
1
max
§1 Norms of Vectors and Matrices
n
i
i
xX
1
1
2- 1—范数
4- p—范数
p
n
i
p
i
p
xX
/1
1
)(
2/1
1
2
2
n
i
i
xX
3- 2—范数(长度)
例 计算向量 的各种范数
T
X 321
解:
6321
1
X
3)3,2,1max(
X
143)2(1
222
2
X
几种常用的向量范数
5
向量序列 收敛于向量 是指对每一个 1 i n 都
有 。
}{
)(k
X
*
X
*)(
lim
i
k
i
k
xx
定义
可以理解为
0||||
*)(
XX
k
定义
若存在常数C > 0 使得对任意 有 , 则
称范数 || · ||
A
比范数 || · ||
B
强。
n
RX
BA
XCX ||||||||
若范数 || · ||
A
比|| · ||
B
强,同时|| · ||
B
也比|| · ||
A
强,即存
在常数 C
1
、C
2
> 0 使得 ,则称 || · ||
A
和|| · ||
B
等价。
BAB
XCXXC ||||||||||||
21
定义
定理
R
n
上一切范数都等价。
可以理解为对任何
向量范数都成立。
§1 Norms of Vectors and Matrices
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練心
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