Математические задачи в пакете MathCAD 12

          

График плохо обусловленной системы двух уравнений



Рисунок 8.10. График плохо обусловленной системы двух уравнений

График плохо обусловленной системы двух уравнений


Из Рисунок 8.10 видно, что прямые, соответствующие плохо обусловленной СЛАУ, располагаются в непосредственной близости друг от друга (почти параллельны). В связи с этим малые ошибки в расположении каждой из прямых могут привести к значительным погрешностям локализации точки их пересечения (решения СЛАУ) в противоположность случаю хорошо обусловленной системы, когда малые погрешности в наклоне прямых мало повлияют на место точки их пересечения (Рисунок 8.9).

Примечание 2
Примечание 2

Плохая обусловленность матрицы типична и при реконструкции экспериментальных данных, задаваемых переопределенными (несовместными) СЛАУ (например, в задачах томографии). Именно такой случай приведен в качестве примера в следующем разделе (см. листинг 8.16 ниже).



Метод регуляризации

Для решения некорректных задач, в частности, вырожденных и плохо обусловленных СЛАУ, разработан очень эффективный прием, называемый регуляризацией. В его основе лежит учет дополнительной априорной информации о структуре решения (векторе априорной оценки хо), которая очень часто присутствует в практических случаях. В связи с тем, что регуляризация была подробно рассмотрена в разд. 6.3.3, напомним лишь, что задачу решения СЛАУ Аx=b можно заменить задачей отыскания минимума функционала Тихонова:

?(х,?) = |Ах-b|2+?|х-х0|2. (8.3)

Здесь Я, — малый положительный параметр регуляризации, который необходимо подобрать некоторым оптимальным способом. Можно показать, что задачу минимизации функционала Тихонова можно, в свою очередь, свести к решению другой СЛАУ:

(АTА+?I)-х=АTВ+?х0, (8.4)

которая при ?->0 переходит в исходную плохо обусловленную систему, а при больших x, будучи хорошо обусловленной, имеет решение х0. Очевидно, оптимальным будет некоторое промежуточное значение А, устанавливающее определенный компромисс между приемлемой обусловленностью и близостью к исходной задаче. Отметим, что регуляризационный подход сводит некорректную задачу к условно-корректной (по Тихонову) задаче отыскания решения системы (8.4), которое, в силу линейности задачи, является единственным и устойчивым.

Приведем, без излишних комментариев, регуляризованное решение вырожденной системы, которая была представлена на Рисунок 8.8.



Содержание раздела