Смекни!
smekni.com

Метод простых итераций с попеременно чередующимся шагом (стр. 3 из 3)

Поскольку геометрическая прогрессия убывает быстрее, чем

, то
для достаточно больших
. Поэтому для таких
справедлива оценка
.

Так как

, то при условиях
, (4.4), (4.5), (4.10) и (4.12) имеет место следующая оценка погрешности итерационного метода (4.2)

. (4.13)

Нетрудно видеть, что условие (4.12) сильнее условия (4.4). Для нахождения оптимальной по

оценки погрешности производную по
от правой части выражения (4.13) приравняем к нулю. Тогда оптимальная по
оценка погрешности имеет вид

(4.14)

и получается при

. (4.15)

Итак, доказана

Теорема: При условиях

,
,
, (4.10), (4.5), (4.12) оценка погрешности метода (4.2) имеет вид (4.13) при достаточно больших
. При этих же условиях оптимальная оценка имеет вид(4.14) и получается при
из (4.15).

Таким образом, оптимальная оценка метода (4.2) при неточности в правой части уравнения оказывается такой же, как и оценка для метода простых итераций. Как видно, метод (4.2) не дает преимущества в мажорантных оценках по сравнению с методом простых итераций. Но он дает выигрыш в следующем. В методе простых итераций с постоянным шагом (2) требуется условие

, в этом же методе с переменным шагом допускается более широкий диапазон
для больших
. В методе (4.2)
. Следовательно, выбирая
и
соответствующим образом, можно считать
в методе (4.2) примерно втрое меньшим, чем для метода простых итераций с постоянным шагом, и вдвое меньшим, чем для того метода с переменным шагом. Таким образом, используя метод (4.2), для достижения оптимальной точности достаточно сделать итераций соответственно в три раза или два раза меньше. Приведем несколько подходящих значений
, удовлетворяющих требуемым условиям:
α 0,8 0,9 1,0 1,1 1,15 1,17 1,3
β 4,4 5,0 5,5 6,1 6,4 6,5 4,1

Наибольшую сумму

и, следовательно, наибольший выигрыш в объеме вычислений дают значения
и
. Поскольку в выделенном случае
, то условие (4.6) показывает, что достигнут практически максимальный возможный выигрыш.

Замечание: Оценки сходимости были получены для случая, когда

. В случае, когда
, во всех оценках
следует заменить на
.

Замечание: Считаем, что

. На самом деле все результаты легко переносятся на случай, когда
.

Литература

1. В.Ф. Савчук, О.В. Матысик «Регуляризация операторных уравнений в гильбертовом пространстве», Брест, 2008, 195 стр.