「ガウス・ザイデル法」の版間の差分

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'''【がうすざいでるほう (Gauss-Seidel method)】'''
 
'''【がうすざいでるほう (Gauss-Seidel method)】'''
  
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(線形)方程式系を数値的に解くための反復法の1つ. 例えば, <math>n \,</math> 次元ベクトル <math>\mathbf{b}=(b_1,\ldots,b_n) \,</math> と <math>n \,</math> 次の正方行列 <math>\mathbf{A}=( a_{ij} ) \,</math> に対して, <math>\mathbf{b}=\mathbf{x}\mathbf{A} \,</math> を満たす<math>\mathbf{x} =(x_1,\ldots,x_n) \,</math> を求める場合, 適当な <math>\mathbf{x}^{(0)} =(x_1^{(0)},\ldots,x_n^{(0)}) \,</math> から始めて
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(線形)方程式系を数値的に解くための反復法の1つ. 例えば, <math>n \,</math> 次元ベクトル <math>\boldsymbol{b}=(b_1,\ldots,b_n) \,</math> と <math>n \,</math> 次の正方行列 <math>\boldsymbol{A}=( a_{ij} ) \,</math> に対して, <math>\boldsymbol{b}=\boldsymbol{x}\boldsymbol{A} \,</math> を満たす<math>\boldsymbol{x} =(x_1,\ldots,x_n) \,</math> を求める場合, 適当な <math>\boldsymbol{x}^{(0)} =(x_1^{(0)},\ldots,x_n^{(0)}) \,</math> から始めて
  
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<math>
+
 
 +
<center>
 +
<math>\begin{array}{r}
 
\displaystyle{  x_j^{(k)} = \frac{b_j - \sum_{i=1}^{j-1} x_i^{(k)} a_{ij}
 
\displaystyle{  x_j^{(k)} = \frac{b_j - \sum_{i=1}^{j-1} x_i^{(k)} a_{ij}
−
                       - \sum_{i=j+1}^{n} x_i^{(k-1)} a_{ij}}{a_{jj}},}
+
                       - \sum_{i=j+1}^{n} x_i^{(k-1)} a_{ij}}{a_{jj}},} \\
−
  \,</math>
+
j=1,\ldots,n \qquad
−
<math>
+
\end{array} \,</math>
−
  \ \ \ \ \  j=1,\ldots,n
+
</center>
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\, </math>
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によって順次 <math>\boldsymbol{x}^{(k)} =(x_1^{(k)},\ldots,x_n^{(k)}) \,</math> を生成し, 収束した時点で <math>\boldsymbol{x}=\boldsymbol{x}^{(k)} \,</math> とする.
  
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によって順次 <math>\mathbf{x}^{(k)} =(x_1^{(k)},\ldots,x_n^{(k)}) \,</math> を生成し, 収束した時点で <math>\mathbf{x}=\mathbf{x}^{(k)} \,</math> とする.
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[[category:確率と確率過程|がうすざいでるほう]]

2008年11月7日 (金) 15:01時点における最新版

【がうすざいでるほう (Gauss-Seidel method)】

(線形)方程式系を数値的に解くための反復法の1つ. 例えば, 次元ベクトル と 次の正方行列 に対して, を満たす を求める場合, 適当な から始めて



によって順次 を生成し, 収束した時点で とする.

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