Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Задание №7. Повторить эксперимент п.6 для задач с плохо обусловленной матрицей.






Повторить эксперимент п.6 для задач с плохо обусловленной матрицей.

 

Матрица 12 типа, 3 порядка; Тип возмущения P.

kEpsA kEpsB Ст. число обусловл. Ошибка решения ErrEst (cond) ErrEst ([P]) ErrEst ([M])
    9.986*105 3.021*10-8 3.02*10-7 5.62*10-9 1.26*106
103   9.986*105 3.021*10-8 3.02*10-7 5.62*10-9 1.26*106
106   9.986*105 3.080*10-8 8.32*10-8 6.13*10-9 1.26*106
109   9.986*105 3.293*10-8 3.57*10-7 1.19*10-8 1.26*106
1012   9.986*105 3.617*10-8 ­­­­­­­­­­6.16*10-8 1.30*10-7 1.26*106
1015   9.986*105 3.381*10-5 3.04*10-7 7.21*10-5 1.26*106
1018   1.128*106 1.087*10-1 5.12*10-7 1.34*10-1 1.26*106
    9.986*105 3.021*10-8 3.02*10-7 5.62*10-9 1.26*106
  103 9.986*105 3.021*10-8 3.02*10-7 5.62*10-9 1.26*106
  106 9.986*105 3.021*10-8 3.02*10-7 5.62*10-9 1.26*106
  109 9.986*105 1.986*10-8 1.08*10-4 4.85*10-9 1.26*106
  1012 9.986*105 9.873*10-8 1.08*10-1 2.32*10-7 1.26*106
  1015 9.986*105 1.084*10-4 1.08*102 2.17*10-4 1.26*106
  1018 9.986*105 1.084*10-1 1.08*105 1.96*10-1 1.26*106
    9.986*105 3.021*10-8 3.02*10-7 5.62*10-9 1.26*106
103 103 9.986*105 3.021*10-8 3.02*10-7 5.62*10-9 1.26*106
106 106 9.986*105 3.021*10-8 3.02*10-7 5.62*10-9 1.26*106
109 109 9.986*105 2.591*10-8 1.08*10-4 5.50*10-9 1.26*106
1012 1012 9.986*105 1.356*10-7 1.08*10-1 3.86*10-7 1.26*106
1015 1015 9.986*105 1.445*10-4 1.08*102 3.15*10-4 1.26*106
1018 1018 1.070*106 1.129*10-1 1.08*105 3.06*10-1 1.26*106

Матрица 12 типа, 4 порядка; Тип возмущения P.

kEpsA kEpsB Ст. число обусловл. Ошибка решения ErrEst (cond) ErrEst ([P]) ErrEst ([M])
    1.488*109 1.579*10-5 5.40*10-4 1.04*10-5 6.50*107
103   1.488*109 1.579*10-5 5.40*10-4 1.04*10-5 6.50*107
106   1.488*109 1.579*10-5 5.44*10-4 1.03*10-5 6.50*107
109   1.488*109 3.265*10-5 1.93*10-4 4.04*10-6 6.50*107
1012   1.488*109 4.293*10-5 1.03*10-4 6.70*10-6 6.50*107
1015   1.488*109 4.579*10-5 2.09*10-4 1.31*10-4 6.50*107
1018   1.605*109 6.833*10-2 2.43*10-4 1.15*10-1 6.50*107
    1.488*109 1.579*10-5 5.40*10-4 1.04*10-5 6.50*107
  103 1.488*109 1.579*10-5 5.40*10-4 1.04*10-5 6.50*107
  106 1.488*109 1.579*10-5 5.40*10-4 1.04*10-5 6.50*107
  109 1.488*109 1.971*10-5 1.60*10-1 6.45*10-6 6.50*107
  1012 1.488*109 1.717*10-5 1.61*102 9.11*10-6 6.50*107
  1015 1.488*109 1.017*10-5 1.61*102 2.20*10-4 6.50*107
  1018 1.488*109 1.084*10-1 1.61*108 1.96*10-1 6.50*107
    1.488*109 1.579*10-5 5.40*10-4 1.04*10-5 6.50*107
103 103 1.488*109 1.579*10-5 5.40*10-4 1.04*10-5 6.50*107
106 106 1.488*109 1.614*10-5 5.74*10-4 9.85*10-6 6.50*107
109 109 1.488*109 4.314*10-5 1.61*10-1 4.36*10-6 6.50*107
1012 1012 1.488*109 2.076*10-5 1.61*102 3.89*10-6 6.50*107
1015 1015 1.488*109 1.331*10-4 1.61*105 3.04*10-4 6.50*107
1018 1018 1.527*109 2.346*10-1 1.66*108 3.52*10-1 6.50*107

Вывод: При внесении возмущения только kEpsB (или одновременно kEpsA и kEpsB) в плохо обусловленную матрицу, реальная ошибка и её оценка по числу обусловленности примерно равны при степени неопределённости исходных данных меньше, чем 109. При внесении только возмущения kEpsA реальная ошибка и её оценка по числу обусловленности примерно равны при неопределённости исходных данных меньше, чем 1015. Плохо обусловленная матрица менее подвержена возмущению, чем хорошо обусловленная.


Задание №8

Выполняя п. 6 и 7, исследовать работоспособность различных методов оценки ошибок решения (выражения (7), (12), (13)) при наличии возмущения левой части системы.

Вывод: При внесении возмущения типа P в матрицу системы оценка ErrEst([P]) даёт точную оценку реальной ошибки (при любых возмущении), чем ErrEst([M]). ErrEst(cond) даёт точную оценку ошибки только при малых возмущениях (103 - 106). При больших возмущениях ErrEst(cond) отличается от реальной ошибки на несколько порядков. ErrEst([M]) при любом возмущении P даёт оценку, не соответствующую реальной ошибке. Так как каждый из способов оценки ошибки решения лучше “работает” со своим типом возмущения.

Задание №9

Применить для решения нескольких систем из пунктов 2-4 итерационные методы Якоби и Гаусса-Зейделя; проверить реализацию задаваемого критерия точности. Исследованием спектра матрицы В проверить выполнение теоремы сходимости стационарного метода; выявить взаимосвязь скорости сходимости итерационного процесса с величиной спектрального радиуса матрицы В.

Тип Обусловл. Метод решения Спектральный радиус Количество итераций
  1.175*101 Якоби    
1.175*101 Гаусса-Зейделя    
  1.307*101 Якоби 6.454*10-1  
1.307*101 Гаусса-Зейделя 9.424*10-1  
  5.756*101 Якоби    
5.756*101 Гаусса-Зейделя    
  1.191*107 Якоби 5.21 -
1.191*107 Гаусса-Зейделя 2.58 -

Вывод: У хорошо обусловленных матриц количество итераций ограничено. А решение с плохо обусловленными матрицами не сходится. Теорема о сходимости стационарного метода выполняется: метод Якоби сходится тогда и только тогда, когда спектральный радиус меньше единицы. Чем больше спектральный радиус, тем меньше радиус сходимости.







© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.