matlab - 找到雅可比迭代矩阵的谱半径

Question

我正在使用 Matlab 查找雅可比迭代矩阵的谱半径，其中 A=[4 2 1;1 3 1;1 1 4]。

我似乎无法输入正确的命令来获得 5 次迭代后的错误大小。有人可以帮助我吗？

以下是我到目前为止输入到 Matlab 中的命令列表:

A=[4 2 1;1 3 1;1 1 4]

A =

 4     2     1
 1     3     1
 1     1     4

 D=diagonal(diagonal(A));L=(A,-1);U=(A,1);

 b=([3 -1 4])

 x0j=zeros([0 0 0]);

 x=D\(-(U+L)*x0j+b);r=b-A*x    %Jacobi iteration.
------------------------------------------------------------------------------
 Error using  * 
 Inputs must be 2-D, o enter code here r at least one input must be scalar.
 To compute element wise TIMES, use TIMES (.*) instead.

Answer 1

spectral radius矩阵的最大值是其特征值的模数。它可以使用 max(abs(eig(·))) 简单计算。

但是，正如其他人所注意到的，您的整个代码看起来很困惑，实际上不是有效的 Matlab 代码，所以您的问题并不是真正计算光谱半径，对吗？ algorithm非常简单易行:

% diagonal part of A and rest
D = diag(diag(A));
R = A - D;

% iteration matrix and offset
T = - inv(D) * R;
C = inv(D) * b;

% spectral radius condition
rho = max(abs(eig(T)));
if rho >= 1
    error('no convergence')
end

% initial guess
x = randn(size(b));

% iteration
while norm(A * x - b) > 1e-15
    x = T * x + C;
end

请注意，我使用 inv(D) 直接遵循维基百科中的描述，但是可以使用 diag(1 ./diag(D) 轻松计算对角矩阵的逆矩阵)。

我真的不明白为什么需要将 R 分成上下两部分。我想这与数值效率有关，但是，Matlab 已经是一种非常高效的矩阵计算高级语言。所以实际上，当您可以简单地编写 A\b 时，实际上没有必要在其中显式地实现 Jacobi 算法——我想除了教育目的。