Splitting-Verfahren
In der
numerischen Mathematik sind
Splitting-Verfahren iterative Verfahren zum Lösen
linearer Gleichungssysteme Ax=b mit einer
Matrix A∈Cn×n und rechter Seite
b∈Cn Im Unterschied zu direkten Verfahren nähert man sich dabei ausgehend von einer Startnäherung schrittweise der gesuchten Lösung an und bricht ab, falls die Genauigkeit hoch genug ist.
Beschreibung
Das Verfahren ergibt sich über ein Splitting der Systemmatrix
A=B+(A−B) mit einer
invertierbaren Matrix B∈Cn×n.
- Ax=b⇔B−1(B+(A−B))x=B−1b
Daraus erhält man die Fixpunktgleichung
- x=B−1(B−A)x+B−1b.
- Wähle einen Startvektor x0∈Cn
- Setze xk=Mxk−1+B−1b=(I−B−1A)xk−1+B−1b
Man kann die Iteration abbrechen, falls die
Norm des Residuums
rk=b−Axk eine vorgegebene Fehlerschranke unterschreitet. Das Verfahren konvergiert genau dann, wenn der
Spektralradius der
Matrix M kleiner
1 ist. Mit Hilfe des
Banachschen Fixpunktsatzes folgt ferner die lineare Konvergenzgeschwindigkeit der gesamten Verfahrensklasse. Je kleiner der
Spektralradius ist, umso schneller konvergiert das Verfahren. Falls sich
B und
A nur wenig unterscheiden kann man mit dem Störungslemma zeigen, dass auch der
Spektralradius von
M klein ist. Damit ergibt sich ein Gegensatz von schneller Konvergenz (
B approximiert
A sehr gut) zu geringen Kosten pro Iteration (
B ist einfach
invertierbar). Insgesamt sind diese Verfahren für viele praktische Probleme zu langsam. Allerdings stellen sie aufgrund ihrer einfachen Anwendbarkeit gute Vorkonditionierer dar. Darüberhinaus sind viele
Splitting-Verfahren als Glätter in einem
Mehrgitterverfahren geeignet.
Beispiele
Modifikationen
Man unterscheidet stationären Verfahren - in dem Fall ist die Iterationsmatrix konstant und instationäre Verfahren - hier dürfen die
Matrizen M vom Index
i abhängen.
τ∈R ist ein Regularisierungsparameter der vom konkreten Problem und vom Verfahren abhängt.
Literatur
An Archimedes wird man sich erinnern, wenn Aischylos vergessen ist - weil zwar die Sprachen sterben, nicht aber die mathematischen Ideen.
Godfrey Harold Hardy
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