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과학

야코비 반복법

야코비 반복법과학
영문명
Jacobi iteration
대상
선형 연립방정식 Ax = b
갱신 정보
이전 반복의 성분들
기본 전제
사용하는 대각 원소가 0이 아님
야코비 반복법은 선형 연립방정식의 각 미지수를 이전 반복의 값으로 계산해 새 근삿값을 만드는 방법이다. 한 반복 안에서는 방금 계산한 성분을 다른 성분의 갱신에 바로 사용하지 않는다. 초기값에서 출발해 반복하지만 모든 계수 행렬에서 수렴하는 것은 아니다.

다른 성분을 오른쪽으로 옮긴다

각 식에서 자기 미지수 항만 왼쪽에 남긴 뒤 대각 계수로 나눈다. i번째 새 값은 (bi-Σ aij xj)/aii이며 합은 j가 i와 다른 항에 대해 구한다. 오른쪽의 xj에는 모두 이전 반복의 값을 넣는다.

두 식에서 한 번 갱신한다

4x+y = 9, x+3y = 7이라면 새 x는 (9-이전 y)/4, 새 y는 (7-이전 x)/3이다. (0,0)에서 시작하면 첫 값은 (2.25,7/3)이다. y를 구할 때 방금 구한 x = 2.25를 사용하지 않는 점이 핵심이다.

두 번째 반복을 계산한다

첫 값을 오른쪽에 넣으면 다음 x는 (9-7/3)/4 = 5/3이고 다음 y는 (7-2.25)/3 = 19/12다. 원래 연립방정식의 정확한 해는 (20/11,19/11)이다. 반복마다 두 식을 모두 정확히 만족하는 값을 얻는 구조는 아니다.

수렴과 정지 기준

모든 행에서 대각 원소의 절댓값이 나머지 원소 절댓값의 합보다 크면 수렴을 보장하는 충분조건이 된다. 이는 유일한 수렴 조건은 아니다. 반복 간 변화량뿐 아니라 Ax-b의 잔차도 확인한다. 가우스 소거법처럼 한 번의 소거 과정으로 푸는 직접법과 구분한다.

관련 문서

고정점 반복법 / 가우스 소거법 / LU 분해 / 희소행렬 / 행렬 / 벡터 / 부동 소수점