4th Homework of Numerical Analysis


第四次作业截图

1

  • Jacobi
  • Gauss-Seidel

2

比较后发现三者对于第一题的原始系数矩阵不收敛,对于重新组织后的严格行对角占优矩阵收敛。截图中第一个为原始矩阵的迭代结果,第二个为重新组织后的矩阵迭代结果。

Jacobi


Jacobi iteraion snat

Gauss-Seidel


Gauss-Seidel

SOR

(sigma = 1.25)


SOR with sigma = 1.25, maxiteration = 1000

(sigma = 0.7)


SOR with sigma = 0.7, maxiteration = 1000

Jacobi 和 高斯消元法比较

本例中使用的 :


所用矩阵定义,order=12
这里是12阶的矩阵,这里对 $order$ 取 $10, 100, 1000, 10000$ 比较不同方法的速度和内存占用

| Order | 10 | 100 | 1000 | |:----------------:|:---:|:---:|:----:|:-----:| | Memory of Jacobi /KB | 88.0 | 1700.0 | 12924 | | Memory of Gauss /KB | 618.0 | 1764.0 | 27348.0 | | | Time of Jacobi /ms | 4.00 | 27.28 | 69.72 | | Time of Gauss /ms | 47.34 | 21.13 | 1780.40 | | | | | |

两种方法的内存占用比较

type: bar
labels: [10, 100, 1000]
series:
  - title: MoJ
    data: [88, 1700, 12924]
  - title: MoG
    data: [618, 1764, 27348]
tension: 0.2
width: 80%
labelColors: false
fill: false
beginAtZero: false

两种方法的时间占用比较

type: bar
labels: [10, 100, 1000]
series:
  - title: ToJ
    data: [4, 27, 69]
  - title: ToG
    data: [47, 21, 1780]
tension: 0.2
width: 80%
labelColors: false
fill: false
beginAtZero: false

可以看出,在实例中的稀疏矩阵中使用Jacobi等迭代方法具有明显的内存和时间优势。