雅克比迭代,一般用来对线性方程组,进行求解。形如:
(a_{11}*x_{1} + a_{12}*x_{2} + a_{13}*x_{3} = b_{1})
(a_{21}*x_{1} + a_{22}*x_{2} + a_{23}*x_{3} = b_{2})
(a_{31}*x_{1} + a_{32}*x_{2} + a_{33}*x_{3} = b_{3})
我们需要求解出(x_{1}) ,(x_{2}) ,(x_{3}),我们对这组方程进行变换:
(x_{1}=frac{1}{a_{11}}(b_{1} -a_{12}*x_{2} -a_{13}*x_{3}))
(x_{2}=frac{1}{a_{21}}(b_{2} -a_{21}*x_{1} -a_{23}*x_{3}))
(x_{3}=frac{1}{a_{31}}(b_{3} -a_{31}*x_{1}-a_{32}*x_{2}))
我们不妨假设 (x_{0}^{0}=(X_{1}^{0},X_{2}^{0},X_{3}^{0})) ,当我们代入上述公式的时候,我们就会得到一组新的 (x_{0}^{1}=(X_{1}^{1},X_{2}^{1},X_{3}^{1})) ,此刻我们称之为一次迭代.
然后我们将得到的X1,X2,X3再次代入公式,我们将会得到第二次迭代, 当我们重复这种迭代的时候,我们会得到第K次迭代:
(x^{k}=(X_{1}^{k},X_{2}^{k},X_{3}^{k})) , (k = 1,2,3...n)
我们将其归纳成一般式子:
eg: 对于方程组:
求解:
我们先将其变形:
然后,我们假设:
并将其代入得到:
我们将得到的X1,x2,x3再次代入方程中,反复迭代,将会得到如下:
最终我们将会得到一个收敛值,该组值,就是我们得到的解(会非常的逼近真实解)
那么这种方法,也可以用来求解矩阵:
对于方程: Ax =b ; 我们设定 A矩阵为: ,b矩阵为: , x矩阵为:
到这里,每个人都有自己的解法,直接的解法是将 x = (A^{-1})b,但是A的逆矩阵(A^{-1}),计算较为复杂,我们这里需要一点小的tricks ,我们将A矩阵拆分成为一个对角矩阵D,下三角矩阵L,上三角矩阵U,即
这样的话,公式 Ax = b 就变成了 ( D - L -U )x = b ,然后我们就可以得到:
Dx = b + (L+U)x ,当我们得到这个公式的时候,求解D的逆矩阵就容易了很多,我们得到D的逆矩阵为:
然后,我们将D移到右边变成:
这个公式,和我们上面描述的雅克比迭代是不是长得很像,然后我们可以将其一般化为:
我们知道A是一个已知的常量矩阵,因而D,L,U都是已知矩阵,那么我们可以简化为:
(T = D^{-1}*( L +U)) , (c = D^{-1}*b) ;
根据这一个思想,我们可以得到一个伪代码:
实现代码为: