04.2 Metodo di Gauss-Seidel

Metodo di Gauss-Seidel


Siano

ARn×nBRnCRn×nQRn

Data un sistema

AX=B

riscrivibile nella forma

X=CX+Q

Riscrivo A come somma di tre matrici:

A=D+L+U

dove

D=[a11000a220000ann]L=[000a2100an1an20]U=[0a12a1n00a2n000]

Sostituendo questa scomposizione nel problema, troviamo

AX=(D+L+U)X=B(D+L)X+UX=B(D+L)X=BUXX=(D+L)1U=CGSX+(D+L)1B=QGS

Il metodo di Gauss-Seidel consiste quindi nel risolvere

X=CGSX+QGS

Scritta in forma estesa, CGS e QGS diventano:

☑️ Ipotesi

ipotesi

Elencare le ipotesi del metodo

Algoritmo

Lo schema iterativo è costituito da

X(k+1)=CGSX(k)+QGS

Facendo anche per le altre righe, possiamo riassumere e compattare con la scrittura:

xi(k+1)=1aij(j=1,jii1(aijxj(k+1))+j=i+1,jin(aijxj(k))+bi)1in;k0

Errori

Valutazione degli errori

Errore di troncamento

Errore di troncamento

Convergenza

La convergenza è garantita secondo le condizioni della convergenza per sistemi lineari condizioni della convergenza per sistemi lineari:

CS:||CGS||<1CN:limkX(k)=XCNS:ρ(CGS)<1
matrici diagonalmente dominanti

Sia A una matrice Diagonalmente Dominante per Righe o per Colonne,

allora

il metodo di Gasuss-Seidel converge.

teorema

Il metodo converge se A è una [[02. Richiami di algebra lineare#Matrice definita positiva]]

Ordine di convergenza

Ordine di Convergenza

Stima iterazioni necessarie

Fornire, se possibile, un modo di stimare le iterazioni necessarie

Criterio di arresto

Fornire dei criteri di arresto, se pertinente

Criterio di arresto a posteriori

Implementazione in Matlab

Copiare il codice di implementazione in Matlab