Научная статья на тему 'Двухпараметрические итерационные методы'

Двухпараметрические итерационные методы Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
83
29
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Область наук

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Чикина Л. Г.

Two approaches, namely spectral and energy methods to investigation of two-parameter iterative methods are suggested. In both cases the sufficient conditions for convergence and the expressions for optimal parameters are obtained.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Two-parameter iterative methods

Two approaches, namely spectral and energy methods to investigation of two-parameter iterative methods are suggested. In both cases the sufficient conditions for convergence and the expressions for optimal parameters are obtained.

Текст научной работы на тему «Двухпараметрические итерационные методы»

Вычислительные технологии Том 11, № 4, 2006

ДВУХПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ ИТЕРАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ*

Л. Г. ЧикинА ЮГИНФО Ростовского государственного университета, Ростов-на-Дону, Россия e-mail: [email protected]

Two approaches, namely spectral and energy methods to investigation of two-parameter iterative methods are suggested. In both cases the sufficient conditions for convergence and the expressions for optimal parameters are obtained.

Ведение

Решение несимметричных систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ)

Ах = / (1)

с матрицами бездиагонального преобладания представляет практический и теоретический интерес.

Любой оператор А можно представить в виде суммы симметричной А0 и кососиммет-ричной А1 составляющих частей исходного оператора:

А = Ао + А1, Ао = 2(А + А* ) = А0, А1 = 2 (А - А* ) = -А1.

Если симметричная часть оператора положительно определена, то он называется дис-сипативным.

Для решения системы (1) рассмотрим одношаговый двухслойный стационарный итерационный метод, записанный в каноническом виде [1]:

ВХк+1 - Хк + Ахк = /, к = 0, 1, 2,..., (2)

т

с некоторым начальным вектором х0 и вещественным итерационным параметром т > 0. Будем считать, что А и В — невырожденные линейные операторы, действующие в конечномерном гильбертовом пространстве Н. Точность итерационного метода (2) характеризуется вектором погрешности Хк = Хк — х, где х — точное решение системы (1). Для

* Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (гранты № 06-01-00038-е, № 05-01-00096-е).

© Институт вычислительных технологий Сибирского отделения Российской академии наук, 2006.

исследования итерационного метода (2) рассмотрим однородное уравнение для векторов погрешностей

В^+1 - ¿к + Агк = 0, к = 0, 1, 2,..., ¿о = хо - х, т

или в разрешенной относительно ¿к+1 форме ¿к+1 = С^к, где

С = В-1(В - тА)

— оператор перехода итерационного метода (2).

Если оператор перехода С = С (т) зависит от одного итерационного параметра т, то метод (2) будем считать однопараметрическим итерационным методом, если же С = С(т, ш) зависит не только от параметра т, но и от некоторого второго параметра ш, то — двухпа-раметрическим.

Для получения условий сходимости итерационного метода (2) надо исследовать его

оператор перехода и оценить его спектр р (С) = тах |Ак (С)| < 1 или норму ||С|| < 1 [2].

к

Представим в (1) матрицу А в виде разложения

22

А = - В - - N, (3)

ш ш

где N и В — невырожденные линейные операторы, действующие в конечномерном гильбертовом пространстве Н; ш > 0 — второй итерационный параметр.

Рассмотрим двухпараметрический итерационный метод, записанный в канонической форме (2), в котором оператор метода В получен из разложения (3) и зависит от второго параметра ш:

В (ш) = N + 0.5шА,

а итерационные параметры ш и т — пока произвольные положительные числа. Оператор перехода двухпараметрического итерационного метода (2), (3) имеет вид

С (т, ш) = (Ж + 0.5шА)-1 (Ж + 0.5шА - тА). (4)

Сделаем в (4) следующие тождественные преобразования:

С (т, ш) = (Е + 0.5шЖ-1А)-1 (Е + (0.5ш - т) N-1А) .

Таким образом, оператор перехода двухпараметрического итерационного метода представили в виде

С (т, ш) = (Е + 0.5шЕ)-1 (Е + (0.5ш - т) Е) , (5)

где Е = N-1А.

1. Спектральный подход исследования 1.1. Условия сходимости

Докажем критерий сходимости итерационного метода (2), (3) решения системы (1) пока без каких-либо ограничений на свойства невырожденных операторов системы и метода.

Пусть Лк (Е) — собственные числа оператора Е. Найдем связь между собственными числами оператора перехода (5) и оператора Е, используя определение собственных чисел и коммутативность операторов (Е + 0.5иЕ)-1 и (Е + (0.5и — т) Е):

Л (С ( )) 1 + (0.5и — т) Лк (Е) Лк (С (Т'"))= 1 + 0.5иЛ* (Е) •

Запишем квадрат модуля собственных чисел для оператора перехода (5) через действительные ИеЛ^ (Е) и мнимые ТшЛ^ (Е) части собственных чисел оператора Е:

Л (С (т,и))|2 =

1 + (0.5и — т) И,еЛк (Е) + г (0.5и — т) 1шЛк (Е) 2

1 + 0.5иИ,еЛк (Е) + ¿0.5и!шЛк (Е)

Используя правила вычисления модуля комплексного числа и опуская выкладки, получим, что для сходимости итерационного метода необходимо и достаточно ограничения на спектр его оператора перехода в виде

(С (т,и))|2 =(1 + (0.5^ — т) КеЛ> »2 + ((«.5и — т) 1шЛ2к ))2 < 1. (6)

Теорема 1 (критерий сходимости двухпараметрического итерационного метода). Для сходнмост,н двухпараметрического итерационного метода (2), (3) необходимо и достаточно выполнение условий

0 < т < и + ИеЛк (Е-1) , (7)

где Е = N-1А.

Доказательство. Необходимость. Пусть для оператора перехода (5) выполнено условие (6), которое эквивалентно неравенству

,, (г( „л Л 2ИеЛк (Е) — (т — и) ((И,еЛк (Е))2 + (1шЛк (Е))2)

|Лк (С (т,и))| =1 — т--—2-2-- < 1,

(1 + 0.5иИеЛк (Е))2 + (0.5и1шЛк (Е))2

отсюда следует, что

2ИеЛк (Е) — (т — и) ((ИеЛк (Е))2 + (1шЛ* (Е))2) п

т-^-^- > 0. (8)

(1 + 0.5иИ,еЛк (Е))2 + (0.5и1шЛк (Е))2

Так как итерационный параметр т > 0 и знаменатель

(1 + 0.5иИ,еЛк (Е))2 + (0.5и1шЛк (Е))2 > 0, получаем, что неравенство (8) эквивалентно неравенству

2ИеЛк (Е) — (т — и) ((ИеЛк (Е))2 + (1шЛ* (Е))2) > 0.

Разрешая это неравенство относительно положительного итерационного параметра т > 0, имеем

ИеЛк (Е)

0 < т < и + 2-

(ИеЛк (Е))2 + (1шЛк (Е))2'

А так как

) _та„Л ^-1

(ИеЛк (Е))2 + (1шЛк (Е))2

ШЛ (Е"

имеет место неравенство (7).

Достаточность. Преобразуем неравенство (7)

т > 0,

0 < и — т +

2ReAfc (F)

(ReAfc (F))2 + (ImAfc (F))

2 •

Рассмотрим второе неравенство системы. Умножим его на положительное выражение т ((ReAfc (F))2 + (ImAfc (F))2) > 0 и разделим на положительное выражение

(1 + 0.5wReAfc (F))2 + (0.5wImAfc (F))2 .

После этого получим неравенство (8), к которому после умножения на —1 добавим с обеих сторон по единице и в итоге получим выражение (6). □

Следствие 1. Если спектр оператора F = N-1A лежит в правой полуплоскости, то для сходимости двухпараметрического итерационного метода (2), (3) достаточно, чтобы

0 < т < и. (9)

Доказательство. Если спектр оператора F лежит в правой полуплоскости, то и спектр оператора F-1 лежит в правой полуплоскости и ReAk (F-1) > 0. □

Утверждение 1. Если один из операторов A или B диссипативен, а другой положительно определен, то спектр оператора AB расположен в правой полуплоскости [3].

Утверждение 2. Спектр диссипативного оператора расположен в правой полуплоскости.

Это утверждение является следствием теоремы Хирша. Доказательство утверждения 2 основано на том, что спектр оператора A лежит в прямоугольнике с вершинами (Amin (Ao) , iAmin (Ai)), (Amin (Ao) ,iA max (A1)), (A max (A0) , iAmin (A1)), (A max (Ao) ,iA max (Ai)) [4].

Замечание 1. В общем случае обратное утверждение для утверждения 2 не верно. Из того, что спектр оператора A лежит в правой полуплоскости, не следует диссипативность оператора A.

Следствие 2. Если один из операторов в операторе F = N-1A диссипативен, а другой — положительно определен, то для сходимости итерационного метода (2), (3) достаточно ограничения (9) на итерационные параметры.

Доказательство. По утверждению 1 имеет место следующая сводная схема для оператора F = N-1A:

Неравенства 0 < т < ш получаются из утверждения 1 и следствия 1. □

Следствие 3. При значении ш = т для сходимости однопараметрического итерационного метода (2), (3) необходимо и достаточно, чтобы спектр оператора ^ = N-1А лежал в правой полуплоскости.

Доказательство. Двойное неравенство (7) эквивалентно системе неравенств

т > 0,

0 < ш - т + ИеА* -1) .

При условии, что и = т, имеем

' т > 0,

ИеЛк (Г-1) > 0

Следствие 4. Для сходимости итерационного метода (2), (3) при значении и = т достаточно, чтобы один из операторов в операторе Г = N-1А был диссипативен, а другой — положительно определен.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

1.2. Нахождение оптимального параметра (спектральный подход)

При оптимизации двухпараметрического итерационного метода (2), (3) будем предполагать, что спектр оператора Г = N-1А лежит в правой полуплоскости, т. е. для сходимости достаточно выполнения неравенства (9).

Исследуем квадрат модуля спектра оператора перехода

2И,еЛк (Г) + (и - т) Л (Г)|2 1 + иИ,еЛк (Г) + 0.25и2 |Лк (Г)|'

|Лк (С (т,и))| =1 - т~-^ л . „ ^ 2 ,л /ПМ2 , (10)

предполагая, что для оператора Г = N 1А выполняются неравенства

0 < тл71 < К^еЛ^ (Г) тл < Л (Г)|2 < МлКеЛ,к (Г) < Мл72- (11)

Оценим |Л& (С (т, и))|2, используя неравенства (11). Знаменатель в (10)

1 + иКеЛк (Г) + 0.25и2 Л (Г)|2 < 1 + иКеЛк (Г) + 0.25и2МлКеЛк (Г). Числитель в дроби из (10) при условии (11)

2КеЛк (Г) + (и - т) |Лк (Г)|2 > 2КеЛк (Г) + (и - т) тлКеЛк (Г).

Тогда

,л (С ( )) ,2 . (2+(и - т) тл) КеЛк (Г)

Л (С (т,и))| < 1 - т:

1 + (и + 0.25и2Мл) КеЛк (Г)' Функция

КеЛк (Г)

2л (КеЛк (Г)) = т (2 +(и - т) тл)

1 + (и + 0.25и2Мл) КеЛк (Г)

положительного аргумента КеЛ^ (Г) > 0 монотонно возрастает при положительных коэффициентах т > 0, 2 + (и - т) тл > 0, и + 0.25и2Мл > 0, удовлетворяющих достаточным условиям сходимости двухпараметрического итерационного метода (2), (3). Поэтому меньшему значению аргумента КеЛ^ (Г) > 71 > 0 из (11) соответствует меньшее значение функции

|Лк (С (т, и))|2 < 1 - 71 т ((2 + (и - т2) тл) .

1 1 ' " д 1 + (и + 0.25и2Мл) 71

С целью приближенной оптимизации итерационного метода надо минимизировать функцию двух переменных — правую часть оценки |А&(С(т, и))|2 :

Д (Г, и) = 1 - 71

т (2 +(и - т) тл)

(12)

Теперь наша цель — найти

1 + (и + 0.25и2Мл) 71'

т (2 + (и - т) тл) N 1 + (и + 0.25и2Мл) 7^ '

Исследуем функцию /л (т, и) на локальный экстремум. Для нахождения критических точек функции /л (т, и) надо найти первые частные производные и решить систему

шт I 1 — 71

д/л (т, и) 2ттл — итл — 2

""дТ" = 71-

д/л (т, и)

0,

1 + и71 + 0.25и2Мл71 0.25и2Млтл71 - ттл71 (1 + 0.5иМл) + иМл71 + 271 - тл

0.

^ = 72 ди (1+ и71 + 0.25и2 Мл71)2

Эта система равносильна совокупности двух систем:

2ттл - итл - 2 = 0, т = 0,

2ттл - итл - 2 = 0,

0.25и2Млтл71 - ттл71 (1 + 0.5иМл) + и Мл 71 + 271 - тл = 0.

Решение первой системы совокупности не подлежит исследованию, так как по определению итерационного метода т = 0. Для решения второй системы рассматриваемой совокупности подставим значение

то

0.5и + —, тл

полученное из первого уравнения системы, во второе равенство и запишем уравнение и71 (Мл - тл) + 2 (71 - тл) = 0, решением которого является

ио

2 (тл - 71) (Мл - тл) 71'

Таким образом, получаем следующую систему:

то

ио =

+ (тл - 71) тл (Мл - т) 71 2 (тл - 71) (Мл - тл) 71'

тл - 71 > 0.

Условие тл - 71 > 0 обеспечивает положительность параметра и0 и принадлежность т0 интервалу сходимости. Если оператор ^ симметричен, то (т0,и0) не является критической точкой функции /л (т,и), так как при этом тл = 71 и и0 = 0, т.е. нарушается предположение, что и > 0.

Пусть оператор ^ несимметричен. Для того чтобы выяснить, является ли критическая точка (то,.о) точкой экстремума, необходимо определить знак выражения

2

(/а)т2 (т0,^о) (/А)ш2 (то,^о) — ((/А)тш (т0,^о)) Вычислим вторые производные:

( £ ( \__271^А_

(/а)Т2 (Т,^) = 1 + + 0.25^2мА71 ,

'' (шА + 0.25шАмА^271 — 2тшА71 — т.шАмА71 + 271 + .мА71)

(/а)Т. (т,-) = —71-^-:

2

(/а)^2 (Т'^ = (1+ .71 + 0.25.?мА71)3 Х х (Э.шАмА — 0.25^3шАм271 — тшАмА + Эт.шАмА71 + 2мА — —6.МА71 — 1, 5.2М?71 + 4тша71 — 871 + 4ша + 0, 75т.2шам?71) . Подставим критическую точку (то,.о), где

0.5.ша + 1 2 (ша — 71)

То = -, .о =

шА ' (мА — шА ) 71'

в получившиеся выражения для вторых производных. Для этого вычислим

» (0.25^2мА71 + .71 + 1)

(/А)Т, , (т0, .) = —71шА-?,

^ Д А(1 + .71 + 0.25^2мА71)2

' ' \2 72

(/А)ТЩ ^ =(1+ .71 + 0.25^2мА71)4 Х х (0, 0625.4шАМ?7? + 0.5.3шАМА71 + 0.25.2 (2шАМА71 + 4шА7?) + 2.шА71 + шА) " 271 0, 0625.4шАмл272 + 0,125.3 (6шАмА7? — 2шАм272)

(/А ^ (То,^) = ША ^ +

+ 271 0.25.2 (5шАмА71 + 4шА7? — ЭМ?72) + шА (1 + .71 + 0.25.2мА71)4

271 0.5. (6шамА71 + 4шА71 — 6мА7?) + мА71 — 472 + 4шА71

ша (1 + .71 + 0.25.2ма71)4

Далее определим

" " / " \2

(/аЬ (то,.) (/а)т2 (то,.) — ((/а)™ (то,.)) = = 20,125.3 (2ш Ама72 — 2шам272) + 0.25.2 (ЭшАма71 — ЭМ272) = 71 (1 + .71 + 0.25.2ма71)4

0.5. (6шАмА71 — 6мА712) + (мА71 — шА — 47? + 4шА71) (1+ .71 + 0.25.2мА71)4 .

В получившееся выражение подставим и0 = 7—(—л—. Приведем подобные и сгруп-

(Мл - тл) 71

пируем

(/л)ш2 (т0,и0) (/л)1-2 (т0,и0) - ((/л)1-ш (т0,и0))

2 = 7? (Мл - 71) ((Мл - 2тл) 71 + —л)2 (1 + и71 + 0.25и2Мл71)4 "

Согласно предположению (11) 71—л > 0, поэтому

\"( \ 271—л ^ п

(/л)т2 (т,и) = 1 + и71 + 0.25и2Мл71 > 0,

и для того чтобы в точке (т0,и0) был минимум, достаточно, чтобы выполнялось неравенств /^2 (т0, и0) /Т/2 (т0, и0) - (/™ (т0,и0))2 > ° т.е.

72 (Мл - 71) ((Мл - 2тл) 71 + —л)2 > 0 (1+ и71 + 0.25и2 Мл71)4 .

Это неравенство будет выполняться, если Мл > 71. По предположению (11) у нас —л > 71, а так как Мл > тл, то Мл > 71. Вычислим значение

г ( ч л (2 + —Л (и0 - т0)) 71

Р1 = /л (т0,и0) = 1 - т0-

1 + (и0 + 0.25Мли0) 71

где

п, , 1 2(тл - 71) т0 = 0.5и0 +--, и0 —

—л' (Мл - —л) 71'

После простых преобразований запишем

(Мл - —л) (—л - 71)

Р1 = /л (т0,и0)

(Мл - 71) —л

Теорема 2. Пусть спектр оператора ^ = лежит в правой полуплоскости,

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

выполнено условие (11) и тл > 71. Тогда двухпараметрический итерационный метод (2), (3) сходится и оптимальные параметры определяются по формулам

—л Ы - 71 Ы

и0

(Мл (и0) -—л М) 71 (и0) т0 = 0.5и0 +

—л (и0)'

Для погрешности справедлива оценка

||хк - х|| < рк ||х0 - х|| , к = 0, 1, ... (Мл - —л) (—л - 71)

где р1 =

(Мл - 71) —л

Докажем теорему оптимизации для однопараметрического итерационного метода (2), (3).

Теорема 3. Пусть спектр оператора Е = N-1A лежит в правой полуплоскости, выполнено условие (11) и ш = т. Тогда однопараметрический итерационный метод (2), (3) сходится и оптимальный параметр находится из формулы

_ 2

х/тИтОР^УМл^тОРО'

а для погрешности справедлива оценка

||хк - х|| < рк ||х0 - х|| , к = 0, 1, где _

1 V Мл

Р2 = —

Мл

Здесь Мл,71 удовлетворяют условию (11) и 71 < Мл.

Число итераций, достаточных для достижения заданной точности е, оценивается числом

Ч?

п(е) = —-гу-1п ( — р2

Доказательство. С целью нахождения оптимального итерационного параметра метода, необходимо в функцию (12) подставить

, ( ч , т (2+(ш - т) шл)

/л (т, ш) = 1 - 71^—, п ок 2Д, ч—, 1 + (ш + 0.25ш2Мл) 71

ш = т, и исследовать на экстремум функцию одного переменного

/2 (т) = 1 - 71 2т

1 + (т + 0.25Млт2) 71'

которая оценивает квадрат модуля спектра оператора перехода (10).

Поскольку /2 (0) = /2 (+го) = 1, а при т € (0, функция бесконечно дифференцируема и 0 < /2 (т) < 1, то значение т = тор^ минимизирующее /2 (т), является решением уравнения

1 - 0.25М71т2 (1 + (т + 0.25Млт2) 71)'

откуда

1 - 0.2571 Мл^ = 0 ^ тг

( \ о 1 - 0.25М71' п /2 (т) = -271-2 = 0,

_2 п _2 4

71 Мл

Так как по условию итерационный параметр т > 0, получаем

2

тopt

•\/71Мл'

Оптимальный параметр Topt минимизирует величину

/2 (г) = 1 - 7i 1 + (т + 0.25МЛг2) Yi' Вычислим значения /2 (Topt):

i —»/-

i < ^ V МЛ ,,

Р2 = /2 (Topt) = -, Yi < Мл.

Итак, спектр оператора перехода (5) мы оценили функцией /2 (т) и нашли ее минимальное значение р2:

A (G (т,^))|2 <р2 =-.

Покажем на примере метода простой итерации

Xfc+1 - + Axfc = /, k = 0, 1, 2,'.',

т

что такая методика для симметричной положительно определенной матрицы А имеет место. Достаточное условие сходимости метода простой итерации имеет вид E — 0.5тА > 0 [1].

В операторе Fp = N-1А = (E — 0.5тА)-1 А для метода простой итерации операторы N-1 = (E — 0.5тА) 1 и А симметричны, положительно определены и коммутативны. Поэтому спектр оператора Fp действителен и положительно определен [5]. Так как Fp = Fj > 0, то в (11) Мл = Amax (Fp) , Y1 = Amin (Fp).

Запишем функцию собственных чисел оператора Fp через собственные числа оператора А

Ak №) = Ak ((E — 0-5тАГ' -А)- 1 — 0.5TAk (А) *

Функция Afc (Fp) является возрастающей относительно A& (А), поэтому

Amin (Fp) = 1 0Al5in(A)(A) = Y1, Amax (Fp) = . 0maXA(A)(A) = МЛ' (13)

1 — 0'5TAmin (A) 1 — 0'5TAmax (A)

,-1 ^ Afc (A)

Найдем Topt из выражения

To-

V Y1 (Topt ) Мл ( Topt)

С учетом (13) получаем

_ 2^(1 — 0'5ToptAmin (А)) (1 — 0'5ToptAmax (А))

Topt =

или

лД min (A) A max (А) Topt Amin (A) Amax (А) =4(1 — 0'5ToptAmin (А)) (1 — 0-5ToptAmax (А)) -

2

Откуда тор = --т-р----—тт-, что является известным результатом для метода про-

Лтт (А) + Лтах (А)

стой итерации.

2

2. Энергетический подход исследования 2.1. Условия сходимости

Для сходимости итерационного метода достаточно [1], чтобы норма оператора перехода (5) была меньше единицы:

||G (r,w)|| = ||(E + 0.5wF)-1 (E + (0.5w - т) F)|| < 1, (14)

где F = N-1A.

Докажем лемму, которая является некоторым обобщением леммы Келлога и основной для оценки (14).

Рассмотрим оператор T = (E + a A)-1 (E - в A).

Лемма 1 [6]. Пусть A — невырожденный оператор и а, в — действительные числа, причем a > 0 и a + в > 0. Тогда условие

-а < в < a + 2Amin (A-1)0 , (15)

A-i + A-t

где (A-1)0 =-2- является достаточным для выполнения оценки

Ц(£ + aA)-1 (E - в A)1 < 1. (16)

Доказательство. Оценим норму оператора

T = (E + aA)-1 (E - в A).

По определению нормы

2 ||Tv||2 ((E + a A)-1 (E - в A) v, (E + a A)-1 (E - в A) v)

||t || = sup-^ = sup ---г--.

v=0 ||v|| v=0 (v,v)

Так как операторы (E + a A) 1 и (E + в A) коммутативны,

2 ((E - в A) (E + a A)-1 v, (E - в A) (E + a A)-1 v)

v=0

(v, v)

Пусть х = (Е + аА) 1 V, тогда для выражения

2 = ((Е - вА) х, (Е - вА) х) 11 11 50 ((Е + аА) х, (Е + аА) х)

возможны следующие преобразования:

||Т= 1 - щ£(а + в) 2(Ах,х) + (а - в)(Ах,Ах)

x=0 (x, x) + 2a (Ax, ж) + a2 (Ax, Ax)

Условие

R = (a + в) 2(Ax,x) + (a - ЖЛг.Аг) > Q

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

(x, x) + 2a (Ax, x) + a2 (Ax, Ax)

является достаточным для выполнения оценки (16) в силу того, что при R > 0 выполняются неравенства 0 < ||T||2 < 1 — inf R < 1. Так как предполагается, что существует

(E + aA)-1, в выражении R знаменатель ((E + aA) x, (E + aA) ж) = (x, ж) + 2a (Ax, ж) + a2 (Ax, Ax) > 0 для всех x = 0 и a > 0.

В выражении R сумма a + ß > 0, поэтому достаточно рассмотреть всевозможные соотношения параметров a и ß, обеспечивающие неотрицательность выражения 2 (Ax, x) + (a — ß) (Ax, Ax).

Так как оператор A невырожден, (Ax, Ax) > 0, последнее выражение можно разделить на (Ax, Ax) и преобразовать следующим образом:

a + ß > 0,

2(Ш)+<«—ß) >0 *

ß > —a,

=> ^ ^ (Ax, x)

4 ß < a + 2 min ■ ' ;

x=o (Ax, Ax)'

Во втором неравенстве этой системы преобразуем min /.x^). . Пусть y = Ax, тогда

x=o (Ax,Ax)

/ A-1 + A-T

. (Ax, x) . (A-1y, y) . V 2 У,Уу A ( ,-i

min -¡-.-—- = min —---— = min —-----— = Amin (A

x=o (Ax,Ax) y=o (y,y) y=o (y,y)

A-i + A-t

где -2-= (A-1)o. В итоге получим неравенство (15). □

Замечание 1. Пусть в лемме a + ß < 0, тогда для выполнения неравенства (16) достаточно выполнение следующих условий:

2Amax (A-1 )o + a < ß < —a,

0 < a < —Amax (A-1)o , (17)

Amax (A-1)o < 0,

которые сужают область применения леммы.

Следствие 4. Пусть A — диссипативный оператор и a,ß — действительные числа, причем a > 0 и a + ß > 0. Тогда условие

|ß|< a

достаточно для выполнения оценки (16).

Доказательство. Если A — диссипативный оператор, то (A-1)o — диссипативный оператор и Amin (A-1)o > 0. □

Замечание 2. Если в следствии 4 a + ß < 0, то множество решений (17) пусто. Следствие 5. Пусть A — диссипативный оператор. Если a = ß > 0, то основная лемма 1 является леммой Келлога.

Теорема 4 (достаточное условие сходимости двухпараметрического итерационного метода). Для сходимостиi двухпараметрического итерационного метода (2), (3) достаточно выполнение условий

т-1

0 < т < и + 2Amin ((F-1)o) , где F = N-1A.

Доказательство. Оператор G (т, w) = (E + 0.5wF)-1 (E — (т — 0.5w) F) в соотношении (14) имеет тот же вид, что и оператор T = (E + a A) 1 (E — ß A) (16) в лемме 1 при значениях a = 0.5w и ß = т — 0.5w. Подставим значения a = 0.5w и ß = т — 0.5w в неравенства (15). После разрешения этих неравенств относительно положительных параметров т и w получаем доказательство теоремы. □

Следствие 6. Если оператор F = N-1A диссипативен, то для сходимости двухпараметрического итерационного метода (2), (3) достаточно, чтобы выполнялось неравенство (9)

0 < т < w.

Доказательство. Если оператор F = N-1A диссипативен, то диссипативен его обратный оператор и Amin ((F-1)0) > 0. □ Следствие 7. При значении w = т для сходимости однопараметрического итерационного метода (2), (3) достаточно диссипативности оператора F = N-1A.

2.2. Нахождение оптимального параметра (энергетический подход)

При оптимизации двухпараметрического итерационного метода (2), (3) энергетическим подходом будем предполагать, что оператор F = N-1A диссипативен, т. е. для сходимости достаточно выполнения неравенства (9).

Рассмотрим норму оператора перехода двухпараметрического итерационного метода

(2), (3)

II G (т,*)Г = 1 — т inf 2(Fy,y) +(w — т)(Fy,Fy)

у=о (y, y) + w (Fy, y) + 0.25w2 (Fy, Fy) Наша цель — найти величину

. Л . f 2 (Fy, y) + (w — т) (Fy, Fy) p3 = min max 1 — т ml

y=0 у y=0 (y,y)+ w (Fy,y) + 0.25w2 (Fy, Fy)

При оценке нормы ||G (т, w) || используем предположение, что для любого y = 0 выполняются ограничения на (Fy, Fy) [7] и (Fy,y) = (F0y,y) [1] следующего вида:

0 < ma1 (y, y) < m (Fy, y) < (Fy, Fy) < M (Fy, y) < M«2 (y, y), (18)

где a1 = Amin (Fo) > 0, a2 = Amax (Fo). Исследуем выражение

Q = 2 (Fy, y) + (w — т) (Fy, Fy)

(у,у)+ и (Еу,у) + 0.25и2 (Еу,Еу)"

С учетом (Еу, Еу) < М (Еу,у) из (15) знаменатель ^ можно оценить как

(у, у) + и (Еу, у) + 0.25и2 (Еу, Еу) < (у, у) + и (Еу, у) + 0.25Ми2 (Еу, у).

Так как оператор Е диссипативен и и - т > 0 из (10), все слагаемые в числителе Q положительны. Используя оценку — (Еу,у) < (Еу,Еу) из (18), для числителя Q получим

2 (Еу, у) + (и - т) (Еу, Еу) > 2 (Еу, у) + — (и - т) (Еу, у).

Полученные оценки для числителя и знаменателя выражения Q позволяют записать оценку нормы оператора перехода ||С (т, ш)|| в виде

(т,ш)||2 < 1 - т ш£ 2(Еу,у)+ ш (ш - т)(Еу,у)

y=0 (у, у) + w (Fy, y) + 0.25Mw2 (Fy, y)' Произведя замену z = y/||y||, получим

||G Cr,w)||2 < 1 - т inf (2 + m (w - T))(FZ'Z)

||z||=i 1 + (w + 0.25Mw2) (Fz, z)' Рассмотрим функцию

(2 + m (w - т))(Fz,z)

q (Fz, z)

1 + (w + Mw2) (Fz, z) '

стоящую под знаком inf. В силу диссипативности оператора F эта функция является монотонно возрастающей функцией положительного аргумента и меньшему значению аргумента (Fz,z) > ai из (18) соответствует меньшее значение функции

inf (2 + m (w - т)) (Fz, z) = (2 + m (w - т)) ai

(Fz,z)>ai 1 + (w + 0.25Mw2) (Fz, z) 1 + (w + 0.25Mw2) ai' Таким образом, получили

||G (^w)||2 < 1 - т- (2 + m (w - т)) ai

1 + (w + 0.25Mw2) a1'

Теперь наша цель — найти

. (2 + m (w - т)) ai

min 1 — т

1 + (ш + 0.25Мш2) а1

Обратим внимание, что функция, стоящая под знаком шт, совпадает с функцией (12) с различием в обозначениях констант. Итак, доказательство следующих теорем совпадает с доказательством теорем в пунктах для спектрального подхода.

Теорема 5. Пусть оператор Е = N-1А диссипативен, выполнено условие (18) и ш > а1. Тогда двухпараметрический итерационный метод (2), (3) сходится и оптимальные параметры находятся по формулам

ш (шо) - а (шо)

шо -

(M (wo) - m (wo)) ai (wo): то = 0.5wo +

m (wo)'

Для погрешности справедлива оценка

||xk - x|| < pk ||xo - x\\ , k = 0, 1 (M - m) (m - ai )

где рз =

(M - ai) m

Приведем теорему оптимизации для однопараметрического итерационного метода (2), (3).

Теорема 6. Пусть оператор Е = N-1А диссипативен, выполнено условие (15) и ш = т. Тогда однопараметрический итерационный метод (2), (3) сходится и оптимальный параметр находится из формулы

_ 2

Topt

\Ja1 (Topt) M (Topt) и для погрешности справедлива оценка

||xk - x|| < pk ||x0 - x|| , k = 0, 1,

где

P4

a1

1 ^ M

1+^! Vm

а М, а1 удовлетворяют условию (18) и а1 < М.

Число итераций, достаточных для достижения заданной точности е, оценивается числом

1п е

п(е) = ;-•

1п р4

Список литературы

[1] Самарский А.А. Введение в численные методы. М.: Наука, 1987.

[2] Young D.M. Iterative Solution of Large Linear Iterative Systems. N.Y.: Acad. Press, 1971.

[3] Taussky O. Positive-definite matrices and their role in the study of the characteristic roots of general matrices // Adv. Math. 1968. Vol. 2. P. 175-186.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

[4] Маркус М., Минк Х. Обзор по теории матриц и матричным неравенствам. М.: Наука, 1972.

[5] Фаддеев Д.К., Фаддеева В.Н. Вычислительные методы линейной алгебры. СПб.: Лань, 2002. 736 с.

[6] ЧикинА Л.Г. Двухпараметрический треугольный кососимметрический итерационный метод // Сб. тр. Всерос. конф. "Математическое моделирование и проблемы экологической безопасности". Абрау-Дюрсо. Ростов н/Д: Изд-во РГУ, 2000. С. 230-237.

[7] Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. Новосибирск: Наука, 1973.

Поступила в редакцию 7 февраля 2006 г., в переработанном виде —17 апреля 2006 г.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.