18529

Меры погрешности решения

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Меры погрешности решения Пусть x вычисленное решение СЛАУ Ax=b. Существуют две общеупотребительные меры погрешности в х: вектор ошибки е = х х 1 и невязка r = b Ax = Ax x = Ae

Русский

2013-07-08

359 KB

2 чел.

Меры погрешности решения

Пусть x* - вычисленное решение СЛАУ Ax=b.

Существуют две общеупотребительные меры погрешности в х*:

вектор ошибки

е = х - х*                                                                (1)

и невязка

r = b - Ax* = A(x - x*) = Ae                                              (2)

Невязка – это количественная мера несоответствия между правыми и левыми частями уравнений системы при подстановке в них вычисленного решения. Теория матриц говорит, что при невырожденной матрице А из равенства нулю ошибки следует равенство нулю невязки и наоборот. Но эти два вектора не обязаны быть «малы» одновременно.

Таким образом, вычисленное решение может «почти удовлетворять» уравнениям, но совсем не походить на подлинное решение.

Квадратная матрица A называется вырожденной, если ее определитель равен нулю: det(A)=0. 

Если матрица А почти вырождена (т. е. если малым изменением уравнений систему можно сделать вырожденной), то, даже при игнорировании ошибок  округления, ничтожные возмущения коэффициентов системы могут приводить к большим изменениям решения. Поэтому для таких систем уравнений нереалистично рассчитывать на то, что х* будет хорошим приближенным решением. Если известно, что матрица далека от вырожденности, то и невязка, и ошибка будут достаточно малы.

Обусловленность матрицы

 

 Обусловленность – это внутреннее свойство матрицы, не связанное с тем, как именно решается система уравнений. Число обусловленности определяется отношением:

,                                                           (3)

где и - максимальное и минимальное собственные значения.

Проиллюстрируем физический смысл собственных значений на следующем примере.

Пример. Рассмотрим резистивную схему рис. 1а

    Y1                                            Y1`

  E                                       E                                              E                        Y1``                                                                                    

     1   Y2                                     1                                                             2

                                                                 Y2`                                               Y2``

     2  

   Y3

a                                              б                                                 в    

Рис. 1. Резистивные схемы: a) исходная; б) преобразованная для первого узла;

          в) преобразованная для второго узла.

Получим ММС схемы МУПом:

Преобразуем указанную схему к виду рис. 1б., объединив Y2 и Y3, так что , тогда ММС примет вид                                                                                  

| |*| φ1 | = .

Преобразуем схему  к виду рис. 1в, аналогично объединив Y1 и Y2. ММС примет вид

| |*|φ2| = .

Объединив эти уравнения, получим ММС схемы рис. 1а в виде

                                  (4)

Здесь ненулевые элементы матрицы расположены только по главной диагонали.

Известно, что в этом случае элементы и  являются собственными значениями исходной матрицы .

Легко видеть, что решение системы (4) тривиально, но нетривиальна задача нахождения собственных значений.

Собственные значения для линейных резистивных схем – это собственные проводимости. При анализе переходных процессов собственные значения – это собственные постоянные времени. При частотном анализе – это собственные частоты.

Число cond(A) измеряет, насколько близка к вырожденной матрица А, и насколько чувствительно решение системы  Ax=b к изменениям в А и b. Коэффициенты матрицы и правой части системы линейных уравнений редко бывают известны точно.  Некоторые системы возникают из эксперимента, и тогда коэффициенты подвержены ошибкам  наблюдения.   Коэффициенты  других  систем  записываются формулами, что влечет ошибки округлений при их вычислении. Даже если систему можно точно записать в память машины,  в ходе ее решения почти неизбежно будут сделаны ошибки округлений. Можно показать, что ошибки округлений в гауссовом исключении имеют то же влияние на ответ,   что и ошибки в исходных коэффициентах.

Чтобы уяснить себе смысл числа обусловленности, уточним представление о «почти вырожденности». Если А - вырожденная матрица, то для некоторых b решение х не существует, тогда как для других b оно будет неединственным. Если матрица А почти вырождена, то можно ожидать, что малые изменения в А и b вызовут очень большие изменения в х. С другой стороны, если А - единичная матрица, то b и х - один и тот же вектор. Следовательно, если матрица А близка к единичной, то малые изменения в А и b должны повлечь за собой соответственно малые изменения в х.

Чтобы получить более точную и надежную меру близости к вырожденности,  потребуется ввести понятие нормы вектора. Норма — это число, которое измеряет общий уровень элементов вектора. Наиболее употребительной векторной нормой является евклидова длина:

     .

Однако использование этой нормы сделало бы слишком трудоемкими некоторые из вычислений. Вместо нее мы определим норму вектора из п компонент следующим образом:

Эта норма обладает многими из аналитических свойств евклидовой длины, именно:

                                                    ||х|| > 0,  если х ≠ 0

                                                    ||0||=0,

                                                    ||сх|| = |с|*||х|| для всех скаляров с,

                                                    ||х+у||≤||x||+||y||.

Умножение вектора х на матрицу А приводит к новому вектору Ах, норма которого может очень отличаться от нормы вектора х. Это изменение нормы прямо связано с той чувствительностью, которую мы хотим измерять. Область возможных изменений можно задать двумя числами:

Максимум и минимум берутся по всем ненулевым векторам. Заметим, что если матрица А вырождена, то т = 0. Отношение М/т является числом обусловленности матрицы А:

Рассмотрим систему уравнений

Ах = b                                                           (5)

 и другую систему, полученную изменением правой части:

А(х + ∆х) = b + ∆b.                                                         (6)

Будем считать b ошибкой в b, а х – соответствующей ошибкой в х, хотя нет необходимости предполагать, что ошибки малы. Поскольку А (∆х) = ∆b, то определения Миm немедленно ведут к неравенствам:

    ||b|| ≤ M||x||

    ||b|| ≥ m||x||

Следовательно, при М ≠ 0

Величина ||b||/||b|| есть относительное изменение правой части, а величина ||х||/||х|| - относительная ошибка, вызванная этим изменением. Использование относительных изменений имеет то преимущество, что они безразмерны, т.е. нечувствительны к общим масштабирующим множителям.

Полученное неравенство показывает, что число обусловленности выполняет роль коэффициента увеличения относительной ошибки. Изменения правой части могут повлечь за собой изменения в решении, большие в cond (A) раз. Оказывается, что то же самое справедливо и в отношении изменений в коэффициентах матрицы.

Некоторые из основных свойств числа обусловленности выводятся просто. Ясно, что М≥m и потому

cond (A) ≥ 1.

Если Р - матрица перестановки, то компоненты вектора Рх отличаются от компонент вектора х лишь порядком. Отсюда следует, что ||Рх||  = ||х|| для всех х и, значит,

cond(P) = l.

В частности, cond(I)=1. Если А умножается на скаляр с, то и М, и т умножаются на модуль этого скаляра, так что

cond(сA)=cond(A).

Если D - диагональная матрица, то

Так, для матрицы

Имеем М = 5 и m = 1, поэтому cond(D) = 5/1 = 5.

Последние два свойства в известной мере объясняют, почему cond (A) является лучшей мерой близости к вырожденности, чем определитель матрицы А. В качестве крайнего примера рассмотрим диагональную матрицу порядка 100 с числом 0.1 на главной диагонали. Тогда det(A) = 10 -100, что обычно считается малым числом. Но cond(A)=1, и компоненты вектора Ах отличаются от соответствующих компонент вектора х лишь множителем 0.1. Для линейных систем уравнений такая матрица А ведет себя скорее как единичная, а не как вырожденная.

Проиллюстрируем понятие числа обусловленности следующим примером.

Пример 1. Пусть

А= ,          b=  ,

тогда        x= ,   =13.8                =1.

Если заменить правую  часть системы на:

b′= ,

то решением будет вектор

x′= .

Пусть b=b-b′  и ∆x=x-x′. Тогда

=0.01,  =1.63.

Очень малое возмущение, внесенное нами в b, совершенно изменило x. Действительно, относительные изменения равны

=0.0007246, =1.63.

Так как cond(A) характеризует максимальное возможное увеличение, то

.

На самом деле выбранные b и b как раз и дают максимум, так что для этого примера

Предположим, что мы хотим решить систему, в которой а1,1 = 0.1, а все остальные элементы в А и b - целые числа, и cond (A) = 105. Предположим далее, что у нас двоичный компьютер с 24 битами для дробной части числа и что мы каким-то образом умеем вычислять точное решение для системы, уже записанной в память машины. Тогда единственная ошибка будет связана с двоичным представлением числа 0.1, и тем не менее можно ожидать, что

Другими словами, простой акт записи матрицы коэффициентов в машине может вызвать изменения в третьей значащей цифре компонент правильного решения. Мы можем подытожить сказанное следующим практическим правилом: при решении системы линейных уравнений относительная погрешность решения пропорциональна относительным погрешностям матрицы коэффициентов системы и ее правой части, причем константа пропорциональности равна числу обусловленности.

Основной результат в исследовании ошибок округления в гауссовом исключении принадлежит Дж. X. Уилкинсону. Он доказал, что вычисленное решение х* точно удовлетворяет системе

(А + Е)х* = b,

где Е- матрица, элементы которой имеют величину порядка ошибок округления в элементах матрицы А. Тем самым все ошибки округления могут быть слиты воедино и рассматриваться как единственное возмущение, внесенное в матрицу в момент ее записи в память компьютера; само же исключение осуществляется без ошибок. Поскольку запись почти любой матрицы в память сопровождается возмущениями, сравнимыми с Е, то свойство метода Гаусса - это лучшее, что можно сказать о каком-либо алгоритме решения линейных уравнений. В этом смысле гауссово исключение представляет собой идеальный алгоритм решения системы Ах = b.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

73820. Учет финансовых вложений. Понятие, классификация и оценка финансовых вложений 19.22 KB
  Для принятия к БУ активов в качестве ФВ необходимо единовременное выполнение следующих условий: Наличие надлежаще оформленных документов подтверждающих существование права у организации на ФВ и ан получение д с или др.активов вытекающее из этого права; Переход к организации фин.; Способность приносить организации экономические выгоды доход в будущем в форме процентов дивидендов либо прироста их стоимости в виде разницы между ценой продажи погашения ФВ его покупной стоимостью в результате его обмена использования при погашении...
73821. Учет труда и его оплаты 29.23 KB
  Учет труда и его оплаты Нормативная база Федеральный закон от 24 июля 2009 г. Виды формы и системы оплаты труда Существует основная и дополнительная оплата труда. Основная оплата труда оплата начисляемая работникам за отработанное время кол-во и качество выполненных работ; оплата по сдельным расценкам тарифным ставкам окладам премии сдельщикам и повременщикам доплаты в связи с отклонениями от нормальных условий работы за работу в ночное время за сверхурочные за бригадирство оплата простоев не по вине рабочих и т. Дополнительная...
73822. Учет затрат на производство продукции (работ, услуг) 73.5 KB
  Учет затрат на производство продукции работ услуг Нормативная база. Расходы обуславливаются затратами относимыми на себестоимость продукции работ услуг и выплатами из прибыли предприятия. Затраты характеризуют в денежном выражении объем ресурсов использованных в определенных целях и трансформируются в себестоимость продукции работ услуг.
73823. Проблемы обеспечения устойчивости каналов радиоуправления 48 KB
  Кроме систем связи институт разрабатывает автоматизированные системы управления и средства радио-противодействия как в интересах народного хозяйства так и силовых структур. В современных условиях безопасность страны и её граждан зависит не только от количества и качества ВВП приходящемся на душу населения вооружений которым обладают силовые структуры но и от качества системы управления которая состоит из органов управления командиров пунктов управления технических средств связи и средств автоматизированного управления. Создание АСУ...
73826. Операции над матрицами 1.17 MB
  Элементами матрицы могут являться числа алгебраические символы или математические функции. Например матрицы используется для решения систем алгебраических и дифференциальных уравнений нахождения значений физических величин в квантовой теории шифрования сообщений в Интернете. Строки матрицы нумеруются сверху вниз а столбцы слева направо.
73827. Системы уравнений в линейной алгебре 467.5 KB
  Если это определение озвучить в терминах определителей то оно будет выглядеть примерно так: Матрица размера m×n имеет ранг r если существует хотя бы один отличный от нуля определитель rго порядка тогда как определитель любой подматрицы более высокого порядка равен нулю. Для вычисления ранга матрицы можно использовать метод элементарных преобразований строк и столбцов в точности тот самый метод который применяется для вычисления определителей. Целью элементарных преобразований является приведение матрицы к...
73828. Модель затраты- выпуск (модель В. Леонтьева) 121 KB
  Либо не весь объём производства расходуется на потребление и его достаточно для расширения производства тех видов продукции на которые имеется растущий спрос либо объём производства недостаточен для воспроизводства трудового ресурса на постоянном уровне. Свойство наличия баланса состоит как раз в том что полные объёмы всей продукции складываются только из объёмов её конечного потребления и объёмов потребления продукции в производственных процессах межотраслевых потоков. Примером такой взаимосвязи может служить например потребление с х...