Auszug
Die Behandlung von elliptischen Randwertaufgaben mit dem Differenzenverfahren oder mit finiten Elementen führt beispielsweise auf die Aufgabe, lineare Gleichungssysteme mit symmetrischer oder gelegentlich unsymmetrischer Matrix für die unbekannten Funktionswerte in den Gitterpunkten zu lösen. Bei feiner Diskretisierung des Grundgebietes sind die Systeme einerseits von hoher Ordnung und besitzen andererseits die Eigenschaft, sehr schwach besetzt (engl. sparse) zu sein. Grundsätzlich können sie mit den direkten Methoden von Kapitel 2 gelöst werden, wobei bei geeigneter Nummerierung der Unbekannten die resultierende Bandstruktur ausgenutzt werden kann. Im Verlauf des Eliminationsprozesses erfolgt aber im Inneren des Bandes ein oft vollständiger Auffüllprozess (das sog. fill-in), bei welchem Matrixelemente, die ursprünglich gleich null sind, durch von null verschiedene Werte ersetzt werden. Dadurch kann für sehr große Gleichungssysteme neben dem Rechenaufwand insbesondere der Speicherbedarf prohibitiv groß werden. Deshalb erweisen sich itera tive Verfahren zur Lösung von sehr großen, schwach besetzen linearen Gleichungssystemen als geeignete Alternativen, mit denen die schwache Besetzung voll ausgenutzt wird. Im Fo l g e nden betrachten wir die klassischen Iterationsmethoden und zeigen einige ihrer wich tigsten Eigenschaften auf. Dann wird die Methode der konjugierten Gradienten für sym metrische und positiv definite Gleichungssysteme sehr ausführlich unter Einschluss der zentralen, die Konvergenz verbessernden Vorkonditionierung behandelt. Daraus wird anschließend die Methode der verallgemeinerten minimierten Residuen zur Lösung von unsymmetrischen Gleichungssystemen entwickelt. Ausführlichere, unter anderem auch die effizienten Mehrgitterverfahren behandelnde Darstellungen von Iterationsmethoden findet man etwa in [Bey 98, Bra 93, Bri 00, McC 88, Hac 85, Hac 93, Hag 81, Sto 00, Var 00, Wes 92, You 71].
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© 2006 B.G. Teubner Verlag / GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden
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(2006). Lineare Gleichungssysteme, iterative Verfahren. In: Numerische Mathematik. Teubner. https://doi.org/10.1007/978-3-8351-9064-1_12
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-8351-9064-1_12
Publisher Name: Teubner
Print ISBN: 978-3-8351-0114-2
Online ISBN: 978-3-8351-9064-1
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