Diccionario vectorial

Si el método converge, el vector diferencia δ p y el vector residual a(p) de la norma L2 convergen a cero (ver No. 12). Cubrimos la agregación.

Estos vectores. Para comprender mejor estos métodos de activos para reducir errores, informamos cambios en PK÷L2/÷(suma) δL2 y ‖PK‖δL2/÷L2 (suma).

E iteración(k).

Realizamos tres experimentos utilizando diferentes algoritmos de inicialización (7) y (9). En el primer experimento, sea cero el vector inicial del algoritmo. La Figura 2 informa los resultados. La Figura 2(a) representa el vector residual convergente, mientras que la Figura 2(b) representa el vector diferencia convergente. En estas figuras, Nemo representa el método iterativo de Newton y AJNIM representa el método iterativo alterno de Newton. Estos datos muestran que la tasa de convergencia del método a través del Estrecho es la misma, pero el método de iteración de Jacobi-Newton aún se modifica para reducir mejor el error.

En el segundo caso, elijamos el elemento 10 del vector inicial. La Figura 3 compara estos dos métodos. Inicialmente sus elementos son el vector 10. Se puede observar que en estos números 3(a) y (b), 3 cambia la matriz jacobiana.

La velocidad de convergencia del método de iteración de Newton es más rápida que la del método de iteración de Newton. Finalmente tomemos una suma vectorial inicial igual a 100. Se proporciona la Figura 4 comparativa.

Para ambos métodos, primero sus elementos son el vector 100. Estas figuras 4(a) y 4(b) muestran que la variación del método iterativo de Newton no converge.

El método de iteración de Jacobi-Newton todavía converge. Tabla 1 Dos métodos para errores de obsequio después de 10 iteraciones. De hecho, estos experimentos muestran que la convergencia de la independencia cambia la inicialización del método de iteración de Jacobi-Newton. Vemos el primer caso en el que el método de iteración de Newton converge (la estimación inicial es un vector cero), pero su tasa de convergencia seguirá a medida que elijamos otras estimaciones iniciales. Por otro lado, el método de iteración jacobiano-Newton converge para todas las suposiciones iniciales.

Desarrollamos un algoritmo no lineal para cambiar el nombre del método de iteración de Jacobi-Newton para resolver problemas elípticos no lineales causados ​​por la discretización de las ecuaciones no lineales del sistema. Los trabajos digitales muestran que este método de iteración modificado de Jacobi-Newton tiene buena robustez e inicialización.

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