Splitting-Verfahren

In der numerischen Mathematik sind Splitting-Verfahren iterative Verfahren zum Lösen linearer Gleichungssysteme Ax=bAx=b mit einer Matrix ACn×nA\in\mathbb{C}^{n\times n} und rechter Seite bCnb\in\mathbb{C}^n\, 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+(AB)A = B + (A-B) mit einer invertierbaren Matrix BCn×nB\in\mathbb{C}^{n\times n}.
Ax=bB1(B+(AB))x=B1bAx=b \Leftrightarrow B^{-1}(B + (A-B))x=B^{-1}b\,
Daraus erhält man die Fixpunktgleichung
x=B1(BA)x+B1b x = B^{-1}(B-A)x + B^{-1}b.
Mit M=B1(BA)M = B^{-1}(B-A) ergibt sich die Fixpunktiteration
  1. Wähle einen Startvektor x0Cnx_0\in\mathbb{C}^n
  2. Setze xk=Mxk1+B1b=(IB1A)xk1+B1bx_k=Mx_{k-1}+B^{-1}b = (I - B^{-1}A)x_{k-1} + B^{-1}b
Man kann die Iteration abbrechen, falls die Norm des Residuums rk=bAxkr_k=b-Ax_k eine vorgegebene Fehlerschranke unterschreitet. Das Verfahren konvergiert genau dann, wenn der Spektralradius der Matrix MM kleiner 11 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 BB und AA nur wenig unterscheiden kann man mit dem Störungslemma zeigen, dass auch der Spektralradius von MM klein ist. Damit ergibt sich ein Gegensatz von schneller Konvergenz (BB approximiert AA sehr gut) zu geringen Kosten pro Iteration (BB 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 MM vom Index ii abhängen. τR\tau\in\mathbb{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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