Estos vectores. Para comprender mejor estos métodos de reducción de la equidad debido a errores, informamos cambios en PK‖L2/‖(suma)δL2 y ‖PK‖δL2/‖L2(suma).
E iteración(k).
Realizamos tres experimentos utilizando diferentes algoritmos de inicialización (7) y (9). En el primer experimento, sea cero el vector inicial del algoritmo. La Figura 2 informa los resultados. La Figura 2 (a) representa el vector residual convergente y la Figura 2 (b) representa el vector diferencia convergente. Entre ellos, Nemo significa método de iteración de Newton y AJNIM significa método de iteración alterna de Newton. Estos datos muestran que la velocidad de convergencia del método de dos estrechos es la misma, pero el método de iteración de Jacobi-Newton aún se modifica para reducir mejor el error.
En el segundo caso, seleccionamos el elemento 10 del vector inicial. La Figura 3 compara estos dos métodos. Primero, sus elementos son el vector 10. Se puede observar que en estos números 3(a) y (b), 3 cambia la matriz jacobiana.
La velocidad de convergencia del método de iteración de Newton es más rápida que la del método de iteración de Newton. Finalmente tomemos un vector inicial y elementos iguales a 100. Se proporciona la Figura 4 comparativa.
Para estos dos métodos, primero sus elementos son el vector 100. Estas figuras 4(a) y 4(b) indican que los cambios en el método iterativo de Newton no convergen.
El método de iteración de Jacobi-Newton todavía converge. Tabla 1 Errores presentados por ambos métodos después de 10 iteraciones. De hecho, estos experimentos muestran que la convergencia de la independencia cambia la inicialización del método de iteración de Jacobi-Newton. Vemos que el método de iteración de Newton converge en el primer caso (la estimación inicial es el vector cero), pero su tasa de convergencia seguirá a medida que elijamos otras estimaciones iniciales. Por otro lado, el método de iteración jacobiano-Newton converge para todas las suposiciones iniciales.
Desarrollamos un algoritmo no lineal, cambiando el nombre del método de iteración de Jacobi-Newton para resolver problemas elípticos no lineales causados por la discretización de las ecuaciones no lineales del sistema. Pantalla de trabajo digital
Este método de iteración Jacobi-Newton modificado tiene buena solidez e inicialización.
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