Add chapter about Gauss-Seidel-Method

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Manuel Thalmann 2023-01-11 19:20:47 +01:00
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@ -62,6 +62,7 @@
- [Iterative Verfahren zur Lösung von Gleichungssystemen](#iterative-verfahren-zur-lösung-von-gleichungssystemen)
- [$LDR$-Zerlegung](#ldr-zerlegung)
- [Jacobi-Verfahren](#jacobi-verfahren)
- [Gauss-Seidel-Verfahren](#gauss-seidel-verfahren)
- [Formelbuchstaben](#formelbuchstaben)
- [Glossar](#glossar)
@ -1113,6 +1114,31 @@ $$x^{(k + 1)}_i = \frac{1}{a_{ii}} \cdot
</div>
### Gauss-Seidel-Verfahren
Das Gauss-Seidel-Verfahren konvergiert schneller als das Jacobi-Verfahren.
Da für die Berechnung des Jacobi-Verfahrens für die Berechnung von $x_2$ auch Werte von $x_1$ verwendet werden, können die Werte direkt aus der aktuellen Iteration $k$ wiederverwendet werden, um den Vorgang schneller konvergieren zu lassen.
Das Gauss-Seidel-Verfahren wird auch **Einzelschrittverfahren** genannt.
<div class="formula">
***Gauss-Seidel-Verfahren:***
$$x^(k+1) = -(D + L)^{-1} \cdot R \cdot x^{(k)} + (D + L)^{-1} \cdot b$$
Für die Berechnung einzelner Vektor-Komponente wiederum:
Für $i$ von $1$ bis $n$:
$$x^{(k + 1)}_i = \frac{1}{a_{ii}} \cdot
\left(
b_i - \sum_{j = 1}^{i - 1} a_{ij} \cdot x^{k + 1}_j -
\sum_{j = i + 1}^n a_{ij} \cdot x^{(k)}_j
\right)$$
</div>
## Formelbuchstaben
<div class="letters">