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[人工智能]【算法设计zxd】第3章 迭代法 线性代数方程 |
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算法设计与描述 | |
输入: | |
输出: | |
Jacobi (x[],k) { ? ? ? ? i <- k; ? ? ? ? while (i) ? ? ? ? { ? ? ? ? ? ? ? ? x11 <- ( 20+3*x[2]-2*x[3])/8; ? ? ? ? ? ? ? ? x12?<- ( 33-4*x[1]-x[3])/11; ? ? ? ? ? ? ? ? x13?<- ( 36-6*x[1]-3*x[2])/12; ? ? ? ? ? ? ? ? x[1]?<- x11; x[2] <- x12 ;x[3] <- x13 ; ? ? ? ? ? ? ? ? i <- i-1 ; ? ? ? ? } ? ? ? ? output(x[]); } | 时间复杂度分析 由于计算模型已列出,ρ(B)=0.3592, R(B)=-lnρ(B)=1.02276,于是有 k≥(5ln10)/ 1.02276=11.2567, 则实际k可取12次可达到要求。 运行结果分析 Jacobi算法: k=12,结果: 2.999988 2.000008 1.000014 k=16,结果: 3.000000 2.000000 1.000000 Gauss_Seidel 算法: k=12, 结果: 3.000000 2.000000 1.000000 |
Gauss_Seidel (x[],k) { ? ? ? ? i <- k; ? ? ? ? while ( i ) ? ? ? ? { ? ? ? ? ? ? ? ? x[1]?<- ( 20+3*x[2]-2*x[3])/8; ? ? ? ? ? ? ? ? x[2]?<- ( 33-4*x[1]-x[3])/11; ? ? ? ? ? ? ? ? x[3]?<- ( 36-6*x[1]-3*x[2])/12; ? ? ? ? ? ? ? ? i <- i-1 ; ? ? ? ? } ? ? ? ? output(x[]); } |
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