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如何在Python項目中實現一個Jacobi迭代算法

發布時間:2020-12-31 16:12:44 來源:億速云 閱讀:282 作者:Leah 欄目:開發技術

這篇文章給大家介紹如何在Python項目中實現一個Jacobi迭代算法,內容非常詳細,感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對大家能有所幫助。

import numpy as np
import time

1.1 Jacobi迭代算法

def Jacobi_tensor_V2(A,b,Delta,m,n,M):
start=time.perf_counter()#開始計時
find=0#用于標記是否在規定步數內收斂
X=np.ones(n)#迭代起始點
x=np.ones(n)#用于存儲迭代的中間結果
d=np.ones(n)#用于存儲Ax**(m-2)的對角線部分
m1=m-1
m2=2-m
for i in range(M):
print('X',X)
a=np.copy(A)
#得Ax**(m-2)
for j in range(m-2):
a=np.dot(a,X)
#得d 和 (2-m)Dx**(m-2)+(L'+U')x**(m-2)
for j in range(n):
d[j]=a[j,j]
a[j,j]=m2*a[j,j]
#迭代更新
for j in range(n):
x[j]=(b[j]-np.dot(a[j],X))/(m1*d[j])
#判斷是否滿足精度要求
if np.max(np.fabs(X-x))<Delta:
find=1
break 
X=np.copy(x)
end=time.perf_counter()#結束計時
print('時間:',end-start)
print('迭代',i)
return X,find,i,end-start

1.2 張量A的生成函數和向量b的生成函數:

def Creat_A(m,n):#生成張量A
size=np.full(m, n)
X=np.ones(n)
while 1:
#隨機生成給定形狀的張量A
A=np.random.randint(-49,50,size=size)
#判斷Dx**(m-2)是否非奇異,如果是,則滿足要求,跳出循環
D=np.copy(A)
for i1 in range(n):
for i2 in range(n):
if i1!=i2:
D[i1,i2]=0
for i in range(m-2):
D=np.dot(D,X)
det=np.linalg.det(D)
if det!=0:
break
#將A的對角面張量擴大十倍,使對角面占優
for i1 in range(n):
for i2 in range(n):
if i1==i2:
A[i1,i2]=A[i1,i2]*10
print('A:')
print(A)
return A
#由A和給定的X根據Ax**(m-1)=b生成向量b
def Creat_b(A,X,m):
a=np.copy(A)
for i in range(m-1):
a=np.dot(a,X)
print('b:')
print(a)
return a

1.3 對稱張量S的生成函數:

def Creat_S(m,n):#生成對稱張量B
size=np.full(m, n)
S=np.zeros(size)
print('S',S)
for i in range(4):
#生成n為向量a
a=np.random.random(n)*np.random.randint(-5,6)
b=np.copy(a)
#對a進行m-1次外積,得到秩1對稱張量b
for j in range(m-1):
b=outer(b,a)
#將不同的b疊加得到低秩對稱張量S
S=S+b
print('S:')
print(S)
return S
def outer(a,b):
c=[]
for i in b:
c.append(i*a)
return np.array(c)
return a

1.4 實驗一

def test_1():
Delta=0.01#精度
m=3#A的階數
n=3#A的維數
M=200#最大迭代步數
X_real=np.array( [2,3,4])
A=Creat_A(m,n) 
b=Creat_b(A,X_real,m)
Jacobi_tensor_V2(A,b,Delta,m,n)

關于如何在Python項目中實現一個Jacobi迭代算法就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。

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