迭代法
迭代法
迭代方法也称为滚动方法。
Bai是一个过程，其中变量Du的旧值用于重现新值。
迭代算法是解决计算机问题的基本方法。
它利用了运算速度快的特点，并且适合重复操作，因此计算机可以重复执行一组指令（或某些步骤）。
每次执行指令组（或这些步骤）时，都会从变量的原始值中得出一个新值。
迭代方法分为精确迭代和近似迭代。
典型的迭代方法（例如二分法和牛顿迭代）属于近似迭代。
扩展数据：
对于区间[a，b]和f（a）·f（b）<0上的连续函数y=f（x），通过连续除以函数f（x）零点所在的区间，间隔的两个端点逐渐接近零点，然后获得零点的近似值称为二分法。
令[a，b]为R的封闭区间。
连续二等分方法将创建以下区间序列（[an，BN]），如下所示：A0=a，B0=B，并且对于任何自然数n，[an+1，BN+1]等于[an，cn]或等于[cn，BN]，其中CN表示[an，BN]的中点。
方法介绍
迭代法是一类利用递推公式或循环算法通过构造序列来求问题近似解的方法。
例如，对非线性方程，利用递推关系式，从开始依次计算，来逼近方程的根的方法，若仅与有关，即，则称此迭代法为单步迭代法，一般称为多步迭代法；对于线性方程组，由关系从开始依次计算来过近方程的解的方法。
若对某一正整数，当时，与k无关，称该迭代法为定常迭代法，否则称之为非定常迭代法。
称所构造的序
列为迭代序列。
2.2 迭代法
= ϕ ' (ξ )( x * − x * *) ≤ L x * − x * *
又， L < 1
⇒ x* = x * *
计算方法
② ∀x0 ∈ [a, b] 则 xk +1 − x *= ϕ ( xk ) − ϕ ( x*) = ϕ ' (ξ )( xk − x*)
≤ L xk − x * ≤ L2 xk −1 − x * x k +1 − x *
计算方法
二、收敛性分析
定理2.1 （全局收敛定理） 全局收敛定理） 定理
在区间[a,b]上可导 上可导 设ϕ ( x )在[a, b] 在区间
a （1）当a ≤ x ≤ b时， ≤ ϕ ( x ) ≤ b;
( 2) ∀x ∈ [a, b], | ϕ ' ( x ) |≤ L < 1 ( L为常数） 为常数）
ϕ ′( x ) ≤ L < 1
计算方法
则对于任意的初始值 x0 ∈ S ，由迭代公式 收敛于方程的根。 产生的数列 { xn } 收敛于方程的根。 （这时称迭代法在 α 的S邻域具有局部收敛性。） 邻域具有局部收敛性。）
x n +1 = ϕ ( x n )
Remark1：全局与局部收敛定理中的条件都是充分 Remark1： 条件，条件满足则迭代法收敛，不满足则不能判定， 条件，条件满足则迭代法收敛，不满足则不能判定， 此时可以用试算来判定迭代法的是收敛性。 此时可以用试算来判定迭代法的是收敛性。
p! p!
由迭代公式 xk +1 = ϕ ( xk ) 及 x * = ϕ ( x * ) 有 ϕ ( p ) (ξ ) * * p
′( x* ) = ϕ ′′( x* ) = L = ϕ ( p−1) ( x* ) = 0, ϕ ( p ) ( x* ) ≠ 0 ϕ 邻域是p阶收敛的。 则迭代过程在 x * 邻域是p阶收敛的。
迭代法的应用
迭代法的应用迭代法，又称递归法或回代法，是一种数学计算方法，通过逐步逼近的方式寻找方程的解。
迭代法广泛应用于各个领域，包括数学、计算机科学、物理学和工程学等等。
本文将介绍迭代法的基本原理，并探讨其在不同领域中的应用。
一、迭代法的基本原理迭代法的基本原理是通过逐步逼近的方式解决问题。
具体而言，迭代法使用一个初始值作为起点，然后通过一定的计算规则不断更新这个值，直到满足特定的条件为止。
这个过程可以理解为在数轴上不断靠近目标点的过程。
迭代法的核心在于不断重复更新值的操作，直到找到满足精度要求的解。
二、迭代法在数学中的应用1. 方程求解：迭代法广泛应用于方程求解中。
例如，使用牛顿迭代法可以求解非线性方程，通过不断迭代计算，逐步逼近方程的解。
迭代法不仅可以解决简单的方程，还可以应用于更复杂的方程组，如线性方程组和常微分方程等。
2. 数值积分：在数值方法中，迭代法也经常用于数值积分的计算。
通过将积分区间划分为多个小区间，利用迭代法逼近每个小区间的积分值，最后将这些积分值相加得到整个区间的积分近似值。
这种方法可以提高计算的精度和效率。
三、迭代法在计算机科学中的应用1. 数值优化：在计算机科学中，迭代法被广泛应用于数值优化问题。
例如，通过不断迭代调整参数的值，可以优化机器学习算法中的模型参数，使得模型在给定数据集上的表现达到最佳。
2. 图像处理：迭代法也可以应用于图像处理领域。
例如，通过不断迭代计算，可以对图像进行降噪、边缘检测和图像增强等操作。
迭代法能够逐步改进图像的质量，提高图像处理的效果。
四、迭代法在物理学和工程学中的应用1. 计算流体力学：在计算流体力学中，迭代法被广泛应用于求解流体动力学方程。
通过将流体域离散成网格，利用迭代法逐步求解每个网格点上的流体状态，可以模拟流体在不同条件下的行为，如风洞实验和飞行器设计等。
2. 结构分析：在工程学中，迭代法也可以用于结构分析和设计中。
通过不断迭代更新结构的参数，可以实现结构的优化和调整。
迭代法(iterative method
迭代法(iterative method
迭代法是一种数学方法，通过不断地迭代逼近来求解数学问题。
这种方法通常用于求解方程、优化问题、积分问题等。
迭代法的基本思想是：给定一个初始值或初始解，然后根据一定的规则进行迭代，每次迭代都得到一个新的解，直到满足某个终止条件为止。
这个终止条件可以是精度要求、迭代次数限制等。
常见的迭代法包括：
1.牛顿迭代法：用于求解非线性方程的根，通过不断地逼近方程的根来求解。
2.梯度下降法：用于求解最优化问题，通过不断地沿着负梯度的方向搜索来找到最优
解。
3.牛顿-拉夫森方法：结合了牛顿法和二分法的优点，用于求解非线性方程的根。
4.雅可比迭代法：用于求解线性方程组，通过不断地逼近方程组的解来求解。
5.高斯-赛德尔迭代法：用于求解线性方程组，通过不断地逼近方程组的解来求解。
使用迭代法时需要注意初始值的选择、迭代规则的合理性、终止条件的设定等问题，以确保迭代过程的收敛性和有效性。
同时，迭代法也有一定的局限性，对于一些非线性问题或复杂问题，可能需要进行多次迭代或者采用其他方法进行求解。
迭代法
迭代法
迭代法也叫辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法(或者称为一次解法)，即一次性解决问题。
对非线性方程，利用递推关系式，从开始依次计算，来逼近方程的根的方法，若仅与有关，即，则称此迭代法为单步迭代法，一般称为多步迭代法；对于线性方程组，由关系从开始依次计算来过近方程的解的方法。
若对某一正整数，当时，与k 无关，称该迭代法为定常迭代法，否则称之为非定常迭代法。
称所构造的序列为迭代序列。
求通项公式的方法（用迭代法）已知数列{An},a1=2,an=2a(n-1)-1(n>或=2）求通项公式
an=2a(n-1)-1 an-1=2(a(n-1)-1 ) n>或=2
所以an-1 为等比数列
an-1=(a1-1)*2^(n-1)
an-1=2^(n-1)
an=2^(n-1)+1
牛顿迭代法求开方
数方程不存在求根公式，因此求精确根非常困难，甚至不可能，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。
方法使用函数的泰勒级数的前面几项来寻找方程的根。
牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程的单根附近具有平方收敛，而且该法还可以用来求方程的重根、复根，此时线性收敛，但是可通过一些方法变成超线性收
敛。
另外该方法广泛用于计算机编程中。
用迭代法求平方根
对于A>1,求其平方根可构造用如下公式迭代：
f(x)=(1/a)(x+a/x),a=A/(A-1),迭代初值x0=[√A]+1,[x]为x的取整.如想求70的平方根,可令初值x0=9.
对于A1,用如上方法求出平方根后,在成10^(-n),即得结果.。
常用算法——迭代法
常用算法——迭代法常用算法，迭代法迭代法（iteration method）是一种通过重复执行相同的步骤来逐步逼近问题解的方法。
它在计算机科学和数学中被广泛应用，可以解决各种问题，比如求近似解、优化问题、图像处理等。
迭代法的基本思想是通过不断迭代的过程，逐渐逼近问题的解。
每一次迭代都会将上一次迭代的结果作为输入，并进行相同的操作，直到满足其中一种停止条件。
在每次迭代中，我们可以根据当前的状态更新变量的值，进而改善我们对问题解的估计。
迭代法最常用的应用之一是求解方程的近似解。
对于一些复杂方程，很难通过解析方法求得解析解，这时我们可以利用迭代法来逼近方程的解。
具体地，我们可以选择一个初始的近似解，然后将其代入方程，得到一个新的近似解。
重复这个过程，直到得到一个满足我们要求的解。
这个方法被称为迭代法求解方程。
另一个常用的迭代法示例是求解优化问题。
在优化问题中，我们需要找到能使一些目标函数取得最大或最小值的变量。
迭代法可以通过不断优化变量值的方法来求解这种问题。
我们可以从一个初始解开始，然后根据目标函数的导数或近似导数的信息来更新变量的值，使得目标函数的值逐步接近最优解。
这种方法被称为迭代优化算法。
迭代法还可以应用于图像处理等领域。
在图像处理中，我们常常需要对图片进行修复、增强或变形。
迭代法可以通过对图片像素的重复操作来达到修复、增强或变形的目的。
例如，如果我们想要修复一张受损的图片，可以通过迭代地修复每个像素点，以逐渐恢复整个图片。
除了上述示例，迭代法还有很多其他应用，比如求解线性方程组、图像压缩、机器学习等。
总之，迭代法是一种非常灵活和强大的算法，可以解决各种问题。
在实际应用中，迭代法的效果往往受到选择合适的初始值、迭代次数和停止条件的影响。
因此，为了获得较好的结果，我们需要在迭代过程中不断优化这些参数。
同时，迭代法也可能会陷入局部最优解的问题，因此我们需要设计合适的策略来避免这种情况。
总的来说，迭代法是一种重要的常用算法，它可以解决各种问题。
2.2 迭代法
首先用归纳假设证明如下不等式
| x* xk | Lk | x* x1 |
38
当k=1时 x x1 L x x0 ，已证成立。
k 1 x x L x x0 成立，可得 假设 k 1
不动点迭代的几何解释 y=f(x)=x y=g(x)
38
不动点判定定理
设g是一连续函数，且 { pn } 是由不动点迭代 n 0
生成的序列。若 lim pn p ，则p是g(x)的不动点
n
pn 1 p pn p ，则 lim 证：lim n n
g ( p ) g (lim pn ) lim g( pn ) lim pn1 p
1 1 x xk x k 1 x k ( x k ) ( x k 1 ) 1 L 1 L L Lk x k x k 1 x1 x0 1 L 1 L
L越小，收敛越快
38
不动点迭代的图形解释
一般来说从 f ( x ) 0 , 构造 ( x )不止一种，有的
38
由介值定理，存在 x [a , b] 使 f ( x ) 0
即
x ( x ).
②设方程 x ( x ) 还有一根 , 即 a (a ). 则由微分中值定理有
x ( x ) ( ) ( )( x ) L x
x4 2x 2 x 3 0 x 2 ( x)
x 4 1
x 3 ( x) x4 2x2 3
(其中第二式 x4 2 x 2 1=x 4 )
常用算法(一)——迭代法
常用算法——迭代法一、迭代法迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。
设方程为f(x)=0，用某种数学方法导出等价的形式x=g(x)，然后按以下步骤执行：（1）选一个方程的近似根，赋给变量x0；（2）将x0的值保存于变量x1，然后计算g(x1)，并将结果存于变量x0；（3）当x0与x1的差的绝对值还小于指定的精度要求时，重复步骤（2）的计算。
若方程有根，并且用上述方法计算出来的近似根序列收敛，则按上述方法求得的x0就认为是方程的根。
上述算法用C程序的形式表示为：【算法】迭代法求方程的根{ x0=初始近似根；do {x1=x0；x0=g(x1)；/*按特定的方程计算新的近似根*/} while ( fabs(x0-x1)>Epsilon)；printf(“方程的近似根是%f\n”，x0)；}迭代算法也常用于求方程组的根，令X=（x0，x1，…，xn-1）设方程组为：xi=gi(X) (I=0，1，…，n-1)则求方程组根的迭代算法可描述如下：【算法】迭代法求方程组的根{ for (i=0;i<n;i++)x=初始近似根;do {for (i=0;i<n;i++)y=x;for (i=0;i<n;i++)x=gi(X);for (delta=0.0,i=0;i<n;i++)if (fabs(y-x)>delta) delta=fabs(y-x)；} while (delta>Epsilon)；for (i=0;i<n;i++)printf(“变量x[%d]的近似根是%f”，I，x)；printf(“\n”)；}具体使用迭代法求根时应注意以下两种可能发生的情况：（1）如果方程无解，算法求出的近似根序列就不会收敛，迭代过程会变成死循环，因此在使用迭代算法前应先考察方程是否有解，并在程序中对迭代的次数给予限制；（2）方程虽然有解，但迭代公式选择不当，或迭代的初始近似根选择不合理，也会导致迭代失败。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第三章 线性代数方程组数值解法（迭代法）迭代法是解线性方程组的另一类方法，特别是适用于解大型稀疏线性方程组，如由某些偏微分方程数值解法中转化来的高阶线性代数方程组。
事实上，迭代法是求解多种数值问题的基本方法。
迭代法作为一种求解数值问题的通用方法，其基本思想是针对求解问题预先设计好某种迭代格式，从而产生求解问题的近似解的迭代序列，在迭代序列收敛于精确解的情况下，按精度要求取某个迭代值作为问题解的近似值，这就是求解数值问题的迭代法。
在这一章，我们的求解问题是线性方程组，下一章是非线性方程和非线性方程组，在不少其他问题中还会用到。
迭代法的内容包括下述两个主要方面： ① 针对具体问题构造具体的迭代格式。
② 研究迭代格式(序列)的收敛性并作误差分析。
3.1 解线性方程组迭代法的基本概念和基本迭代公式解线性代数方程组 b Ax = （3.1.1） (nn RA ⨯∈非奇异,0),,,(21≠=T n b b b b , Tn x x x x ),,,(21 =为解向量 )的迭代法的具体做法是： 把方程组(3.1.1)变形为等价形式)(x F x =我们这里只研究如上式的线性的形式 f Bx x +=(其中nn R B ⨯∈，nR f ∈ )例如把A分解为nn R M N M A ⨯∈-=,则（ b M Nx Mx b x N M 11)(--+=→=- ）如果令 N M B 1-=， b M f 1-= 这就是前面的迭代格式 f Bx x +=。
（对应的迭代公式是： ),,2,1,0()()1(n k f Bx xk k =+=+ 其中每一步迭代值仅依赖于前一步的迭代值。
称为单步迭代。
） 如果{)(k x }当 ∞→k 时有极限*x 存在， *)(lim x xk k =∞→则称迭代公式是收敛的；3.2 Jacobi 迭代法/Gauss —Seidel 迭代法这是解线性方程组的两种基本的方法。
1. Jacobi 迭代公式设方程组b Ax =中 nn ij Ra A ⨯∈=)(，ni R b b ∈=且 ),,2,1(0n i a ii =≠。
从方程组的分量形式来构造迭代格式，改写的迭代格式如下：1111113132121//)(a b a x a x a x a x n n +----= 2222223231212//)(a b a x a x a x a x n n +----=nn n nn n nn n n n a b a x a x a x a x //)(1122112+----=-- 或记为向量—矩阵形式 f x B x J +=于是对选定的初始向量 Tn x x x x ),,,()0()1(2)0(1)0( =构造迭代公式(格式)： ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+----=+----=+----=--+++nn n nn k n nn k n k n k nk n n k k k k n n k k k ab a x a x a x a x a b a x a x a x a x a b a x a x a x a x //)(//)(//)()(11)(22)(11)1(22222)(2)(323)(121)1(211111)(1)(313)(212)1(1或记成 ),,2,1,0()()1(n k f x B xk J k =+=+这就是解方程组b Ax =的Jacobi 迭代公式，J B 为迭代矩阵。
迭代公式也可写成),2,1,0(,,2,1/)(),,,(1)(11)()1()0()0(2)0(1)0( =⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=--==∑∑+=-=+k ni a x a x a b x x x x x ii n i j k j ij i j k j ij i k i T n⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡--=nn n J a a a a B 122210nn n a a a a 211120-- ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤--0222111 a a a a n n ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nn n a b a b a b f 222111 也可一般地推导如下：将A 分裂为⎢⎢⎢⎢⎣⎡=11a A 22a⎥⎥⎥⎥⎦⎤nn a +⎢⎢⎢⎢⎣⎡1120n a a 20n a ⎥⎥⎥⎥⎦⎤0+⎢⎢⎢⎢⎣⎡0012a ⎥⎥⎥⎥⎦⎤021 n n a a 由于),,2,1(0n i a ii =≠即D 非奇异，1-D 存在，故有 b x U L D b Ax =--⇒=)(b x U L Dx ++=)(b D Ux D Lx D x 111---++=b D x U L D x 11)(--++= 即得Jacobi 迭代矩阵和常数项)(1U L D B J +=- （或 A D I B J 1--=） b D f 1-=2. Gauss —Seidel 迭代公式Gauss 迭代公式是Jocobi 迭代公式的改进版。
容易看到，上面的公式是)1()1(2)1(1+++→→→k nk k x x x 的次序计算的。
其实，当计算)1(+k i x 时，前面1-i 个)1(1+k x ，)1(2+k x ,, )1(1+-k i x 已经计算出，但Jacobi 并没有及时利用这些最新算出的近似值，而仍用)(1k x ，)(2k x ,, )(1k i x -。
为此，改造Jacobi 迭代公式为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+----=+----=+----=+--++++++nn n nn k n nn k n k n k nk n n k k k k n n k k k ab a x a x a x a x a b a x a x a x a x a b a x a x a x a x //)(//)(//)()1(11)1(22)1(11)1(22222)(2)(323)1(121)1(211111)(1)(313)(112)1(1或写成),2,1,0(,,2,1/)(),,,(1)(11)1()1()0()0(2)0(1)0( =⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=--==∑∑+=-=++k ni a x a x a b x x x x x ii n i j k j ij i j k j ij i k iTn 或写成增量形式：),2,1,0(,,2,1/)(),,,()(11)1()()1()0()0(2)0(1)0( =⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=--=∆∆+==∑∑=-=++k ni a x a x a b x x x x x x x x iin ij k j ij i j k j ij i i i k i k i Tn类似地，Gauss —Seidel 迭代公式可以表述成基本格式),2,1,0()()1( =+=+k f x B x k GS k它的推倒过程如下：b x U L D b Ax =--⇒=)(b Ux Lx Dx ++=b D Ux D Lx D x 111---++=从而可得 b D Ux D Lx D xk k k 1)(1)1(1)1(--+-+++=或由假设可知1)(--L D 存在，故有b Ux x L D k k +=-+)()1()(b L D Ux L D x k k 1)(1)1()()(--+-+-=从而可得Gauss —Seidel 迭代矩阵和常数项：U L D B GS 1)(--= b L D f 1)(--=3 Jacobi 迭代法与Gauss-Seidel 迭代法上述两种迭代公式，如果是收敛（即∞→k 当时有极限，且极限就是方程组的解），则按精度要求，取某个迭代向量{}kx作为解的近似值，这就是解方程组（3.1.1）的Jacobi 迭代法(简称J 法)和Gauss-Seidel 迭代法（简称GS 法）。
例3.2.1 已知方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=-+=+-12423311420238321321321x x x x x x x x x 分别用（1）J 法和（2）GS 法以T x )0,0,0()0(=为初始向量，计算其前3个迭代值。
并精确解T x )1,2,3(*=比较。
解（1）J 法迭代公式为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+--==++-=+-=+++4/)122(),.1,0(11/)334(8/)2023()(2)(1)1(3)(3)(1)1(2)(3)(2)1(1k k k k k k k k k x x x k x x x x x x 前3个迭代值为：T(3)T (2)T (1)59)0455,0.971(3.1364,2.=x 0)3636,1.000(2.8750,2.=x 0)0000,3.000(2.5000,3.=x(2)GS 法的迭代公式为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+--==++-=+-=++++++4/)122(),.1,0(11/)334(8/)2023()1(2)1(1)1(3)(3)1(1)1(2)(3)(2)1(1k k k k k k k k k x x x k x x x x x x 前3个迭代值为：T(3)T (2)T(1)9)9968,0.995(3.0098,1.=x 3)0289,1.004(2.9772,2.=x3)0909,1.227(2.5000,2.=x在实践上，Jacobi 方法似乎比Gauss —Seidel 迭代法收敛速度快，但没有理论支持。
甚至有这样的方程组，使用J 法收敛，使用GS 法反而发散。
几点说明：① 一般计算是在没有肯定迭代法收敛的情况下进行的。
② 实际计算总是用迭代法的分量形式，迭代法的矩阵形式则用于研究收敛性理论。
③Jacobi 公式简单，每次迭代只需做矩阵与向量的一次乘法，特别适合于并行计算，缺点是需要存储两个向量)1()(,+k k x x . 4. Gauss —Seidel 迭代法的计算机算法 假定Tn x x x x),,,()0()0(2)0(1)0( =作为初值，以ε<-=-=∆=∞++)()1()1(0||max ||max ||k k k i k i ii ix x x x x P控制迭代终止，ε为精度要求，k 记录迭代次数，N 为允许的迭代次数最大值，n 为方程组的阶数，二维数组{}1,1,1+==n n j i ij a , 存放A 和b ，一维数组n i i x 1}{=开始存放初值，迭代过程中存放迭代值，最后存放近似值；算法使用工作单元0P 和P 以及循环变量i ;输入数据包括n ,A ,b , ε, N . [GS 算法] ① 0=k② 对 ,,,2,1n i =置初值 0=i x ③ 1+=k k④ 如果 N k >，则 输出当前迭代值i x （n i ,,2,1 =）和 k 值，并停机。