迭代的收敛速度怎么求

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迭代的收敛速度怎么求公式

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2023-10-23 18:16:30

迭代过程的收敛速度,是指迭代误差的下降速度。迭代法的收敛速度一般用收敛阶来描述。

定义2:对于收敛的迭代法x k + 1 = φ ( x k ) , ( k = 1 , 2 , ⋯   ) x_{k+1}=varphi(x_k),(k=1,2,cdots)xk+1​=φ(xk​),(k=1,2,⋯),如果存在常数p ≥ 1 , c > 0 pgeq 1,c>0p≥1,c>0,使得

l i m k → ∞ e k + 1 e k p = C lim_{k

oinfty}frac{e_{k+1}}{e^p_k}=Climk→∞​ekp​ek+1​​=C

成立(其中e k = ∣ x k − x ∗ ∣ e_k=|x_k-x^*|ek​=∣xk​−x∗∣),则称该迭代法时p阶(次)收敛的。特别地,当p = 1 p=1p=1时称为线性收敛,p = 2 p=2p=2时称为平方收敛。

例2:讨论一般迭代法x k + 1 = φ ( x k ) , ( k = 1 , 2 , ⋯   ) x_{k+1}=varphi(x_k),(k=1,2,cdots)xk+1​=φ(xk​),(k=1,2,⋯)的收敛速度。

解:令x ∗ = φ ( x ∗ ) x^*=varphi(x^*)x∗=φ(x∗),所以x k + 1 − x ∗ = φ ( x k ) − φ ( x ∗ ) x_{k+1}-x^*=varphi(x_k)-varphi(x^*)xk+1​−x∗=φ(xk​)−φ(x∗)。根据中值定理,有

x k + 1 − x ∗ = φ ( x k ) − φ ( x ∗ ) = φ ′ ( ξ ) ( x k − x ∗ ) x_{k+1}-x^*=varphi(x_k)-varphi(x^*)=varphi'(xi)(x_k-x^*)xk+1​−x∗=φ(xk​)−φ(x∗)=φ′(ξ)(xk​−x∗)

ξ xiξ为x k x_kxk​与x ∗ x^*x∗之间的某一点。

因为e k + 1 = x x + 1 − x ∗ , e k = x k − x ∗ e_{k+1}=x_{x+1}-x^*,e_k=x_k-x^*ek+1​=xx+1​−x∗,ek​=xk​−x∗,所以当x k x_kxk​在根x ∗ x^*x∗附近时,有e k + 1 = φ ′ ( x ∗ ) e k e_{k+1}=varphi'(x^*)e_kek+1​=φ′(x∗)ek​。

可见,当φ ( x ∗ ) ≠ 0 varphi(x^*)

eq 0φ(x∗)​=0时,一般迭代法x k + 1 = φ ( x k ) , ( k = 1 , 2 , ⋯   ) x_{k+1}=varphi(x_k),(k=1,2,cdots)xk+1​=φ(xk​),(k=1,2,⋯),具有线性收敛性。

定理3:对于迭代过程x k + 1 = φ ( x k ) x_{k+1}=varphi(x_k)xk+1​=φ(xk​),如果迭代函数φ ( x ) varphi(x)φ(x)在所求根x ∗ x^*x∗的邻近有连续二阶导数,且∣ φ ′ ( x ∗ ) < 1 ∣ |varphi'(x^*)<1|∣φ′(x∗)<1∣,则有:

(1)当φ ′ ( x ∗ ) ≠ 0 varphi'(x^*)

eq 0φ′(x∗)​=0时,迭代过程为线性收敛;

(2)当φ ′ ( x ∗ ) = 0 varphi'(x^*)=0φ′(x∗)=0,而φ ′ ′ ( x ∗ ) ≠ 0 varphi''(x^*)

eq 0φ′′(x∗)​=0时,迭代过程为平方收敛。

一般迭代法的收敛速度还可以是p阶收敛的。设φ ( x ) varphi(x)φ(x)在x = φ ( x ) x=varphi(x)x=φ(x)的根x ∗ x^*x∗附近有连续的p阶导数,且φ ′ ( x ∗ ) = φ ′ ′ ( x ∗ ) = ⋯ = φ ( p − 1 ) ( x ∗ ) = 0 , φ ( p ) ( x ∗ ) ≠ 0 varphi'(x^*)=varphi''(x^*)=cdots=varphi^{(p-1)}(x^*)=0,varphi^{(p)}(x^*)

eq 0φ′(x∗)=φ′′(x∗)=⋯=φ(p−1)(x∗)=0,φ(p)(x∗)​=0,则迭代过程x k + 1 = φ ( x k ) x_{k+1}=varphi(x_k)xk+1​=φ(xk​)是p阶收敛的。

在用迭代法求解方程的根时,可以先判断迭代函数的收敛速度,然后再具体计算。

2. 收敛过程的加速

一个收敛的迭代过程,只要迭代次数足够多,就可以使计算结果达到任意指定的精度。但是,如果收敛过程过于缓慢、计算工作量过大,则在实际计算过程往往要考虑加速收敛过程的问题

其他答案

2023-10-23 18:16:30

迭代的收敛速度可以通过计算迭代序列的收敛速度指标来求解。常用的指标有绝对收敛速度和相对收敛速度。

1. 绝对收敛速度:绝对收敛速度是指迭代序列逼近目标值的速度。可以通过计算每一步迭代与目标值之间的差距来评估。一般情况下,差距越小,收敛速度越快。

2. 相对收敛速度:相对收敛速度是指迭代序列中每一步迭代与前一步之间的差距。可以通过计算每一步迭代与前一步之间的比值来评估。一般情况下,比值越接近于1,收敛速度越快。迭代的收敛速度是优化算法中一个重要的指标,它直接影响算法的效率和准确性。在实际应用中,我们可以根据具体问题的特点选择合适的收敛速度指标,并结合算法的特点进行评估和优化。同时,还可以通过调整算法的参数、改变初始值等方式来提高迭代的收敛速度。

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