王慧蓉,賈武艷
(長治學(xué)院 數(shù)學(xué)系,山西 長治 046011)
在許多科學(xué)和工程領(lǐng)域中,常常會(huì)遇到求解線性方程組的問題,而方程組解的準(zhǔn)確性則由其性態(tài)所決定。病態(tài)線性方程組是在計(jì)算過程中經(jīng)常要遇到的問題,因其系數(shù)矩陣的條件數(shù)很大,故會(huì)使得解嚴(yán)重失真。近年來,求解病態(tài)線性方程組的新算法不斷推出,文獻(xiàn)[1]采用了正則化方法求解病態(tài)方程組,文獻(xiàn)[2]提出了病態(tài)問題的增廣方程組法,文獻(xiàn)[3]給出了精細(xì)積分解法等,并給出了一些數(shù)值例子來說明有較好的效果。但這些算法中選取的數(shù)值例子比較單一,大多數(shù)都以Hilbert矩陣為例來研究病態(tài)線性方程組,而針對系數(shù)矩陣為范德蒙德矩陣的研究相對較少。
文章選取以系數(shù)矩陣為范德蒙德矩陣的病態(tài)線性方程組,借鑒文獻(xiàn)[4]提供的單參數(shù)迭代法和文獻(xiàn)[5]中的新主元加權(quán)迭代法,對病態(tài)線性方程組進(jìn)行分析求解。結(jié)果表明選取的迭代方法切實(shí)可行,對分析此病態(tài)線性方程組有很大幫助。
選取n階的范德蒙德矩陣如下:
估計(jì)其階數(shù)與2-條件數(shù)的關(guān)系,分析其病態(tài)性。
表1 階數(shù)n與條件數(shù)
由表1的數(shù)據(jù)可知,隨著范德蒙德矩陣階數(shù)的增加,其2-條件數(shù)也越來越大,病態(tài)性也越來越嚴(yán)重參見文獻(xiàn)[6-7]。為更直觀地了解階數(shù)與條件數(shù)之間的關(guān)系,對條件數(shù)增長率進(jìn)一步分析,如圖1所示。
圖1 2-條件數(shù)的對數(shù)(log(cond(H)))與階數(shù)n的關(guān)系圖
從圖1中可以看出,當(dāng)范德蒙德矩陣的階數(shù)增加時(shí),其對應(yīng)的條件數(shù)在不斷增加,病態(tài)程度也越嚴(yán)重。
設(shè)病態(tài)線性方程組為:
其中系數(shù)矩陣A為范德蒙德矩陣,
即
對于上述線性方程組,取n=10,A的條件數(shù)為cond2(A)≈1.2×1014,可以看出此時(shí)矩陣A是嚴(yán)重病態(tài)的矩陣。用單參數(shù)迭代法對這個(gè)線性方程組進(jìn)行求解,其中單參數(shù)迭代算法的參數(shù)ρ=1.000001(經(jīng)過多次驗(yàn)證所得),得到表2的數(shù)值結(jié)果。
由表2可得:單參數(shù)迭代法對此病態(tài)線性方程組的求解效果比較好,迭代次數(shù)上有比較明顯的優(yōu)勢,此方法對求解一般的病態(tài)方程組是非常有效的。
表2 解的近似值(n=10,ρ=1.000001)
設(shè)病態(tài)線性方程組:
其中系數(shù)矩陣為范德蒙德矩陣,
下面用新主元加權(quán)迭代法對這個(gè)線性方程組進(jìn)行求解,得到的結(jié)果如表3所示。
表3 解的近似值(n=10加權(quán)因子為ρ=1.000001)
由表3的數(shù)據(jù)可知,此方法相較于文獻(xiàn)[4]和文獻(xiàn)[8]中的方法,迭代次數(shù)明顯減少,收斂速度也更快,解的精確度也非常高。在經(jīng)過多次數(shù)值實(shí)驗(yàn)選取合適的加權(quán)因子后,對求解階數(shù)不高時(shí)的病態(tài)線性方程組是有效的。
下面進(jìn)一步分析加權(quán)因子取值的不同對此病態(tài)線性方程組解的影響。
表4 加權(quán)因子與絕對誤差
從表4可以看出,對于加權(quán)因子ρ=0.0001,隨著階數(shù)的增加,絕對誤差在增大。當(dāng)階數(shù)增加到12時(shí),在重新選擇ρ=0.0001的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)絕對誤差繼續(xù)增大,說明本方法還有待進(jìn)一步改進(jìn)。
由上述研究結(jié)果可知,方法一(單參數(shù)迭代法)收斂速度快,是比較實(shí)用和有效的算法。方法二(新主元加權(quán)法)降低了矩陣的條件數(shù),提高了收斂速度和精度。通過Mat l a b軟件編程并運(yùn)算以系數(shù)矩陣為范德蒙德矩陣的病態(tài)線性方程組可知,這兩種方法都有較好的求解效果。但是對于矩陣元素過大的病態(tài)線性方程組,加權(quán)因子ρ應(yīng)如何更合理地選取,還有待進(jìn)一步研究,以提高算法的有效性。