Springen naar inhoud

[numerieke algoritmen] sor


  • Log in om te kunnen reageren

#1

In physics I trust

    In physics I trust


  • >5k berichten
  • 7384 berichten
  • Moderator

Geplaatst op 31 mei 2011 - 12:40

Ik vertrek van de methode zoals die hier wordt beschreven: http://en.wikipedia....over-relaxation

Ik begrijp de technische kant ervan, daarmee bedoel ik dat ik weet hoe je ze toepast en waar de verschillende parameters voor staan.

Wat ik niet inzie, en wat ik meteen ook aan jullie wens te vragen, is hoe deze methode effectief voor snellere convergentie zorgt. Waar komt dat tot uiting in de vergelijkingen die er staan?


Alvast bedankt!
"C++ : Where friends have access to your private members." — Gavin Russell Baker.

Dit forum kan gratis blijven vanwege banners als deze. Door te registeren zal de onderstaande banner overigens verdwijnen.

#2

In physics I trust

    In physics I trust


  • >5k berichten
  • 7384 berichten
  • Moderator

Geplaatst op 13 juni 2011 - 08:03

Lichte variatie op hetzelfde thema: "Overrelaxatie werkt niet bij de methode van Jacobi". Ik weet dat overrelaxatie bij Gauss-Seidel wel werkt. Komt dat omdat je bij Gauss-Seidel al rekening houdt met de nieuwe benaderingen voor je onbekenden? En bij Jacobi kan je dus geen lineaire gewogen combinatie nemen omdat de verschillende vergelijkingen van het stelsel in principe parallel kunnen worden beschouwd, je hebt tijdens iteratie (n+1) nog geen idee over de nieuwe waarden van de andere onbekenden LaTeX .

Of is de redenering fout?

Alvast bedankt!
"C++ : Where friends have access to your private members." — Gavin Russell Baker.





0 gebruiker(s) lezen dit onderwerp

0 leden, 0 bezoekers, 0 anonieme gebruikers

Ook adverteren op onze website? Lees hier meer!

Gesponsorde vacatures

Vacatures