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@ -63,6 +63,7 @@
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- [$LDR$-Zerlegung](#ldr-zerlegung)
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- [$LDR$-Zerlegung](#ldr-zerlegung)
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- [Jacobi-Verfahren](#jacobi-verfahren)
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- [Jacobi-Verfahren](#jacobi-verfahren)
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- [Gauss-Seidel-Verfahren](#gauss-seidel-verfahren)
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- [Gauss-Seidel-Verfahren](#gauss-seidel-verfahren)
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- [Konvergenz](#konvergenz)
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- [Formelbuchstaben](#formelbuchstaben)
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- [Formelbuchstaben](#formelbuchstaben)
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- [Glossar](#glossar)
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- [Glossar](#glossar)
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@ -1139,6 +1140,79 @@ $$x^{(k + 1)}_i = \frac{1}{a_{ii}} \cdot
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</div>
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</div>
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### Konvergenz
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<div class="formula">
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***Anziehung/Abstossung:***
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Gegeben sei eine Fixpunkt-Iteration:
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$$x^{(n + 1)} = B \cdot x^{(n)} + c =: F(x^{(n)})$$
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Beispiele für solche Fixpunkt-Iterationen sind das Jacobi- oder das Gauss-Seidel-Verfahren.
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Falls folgendes gegeben ist: $\tilde{x} = B \cdot \tilde{x} + c = F(\tilde{x})$, dann gilt:
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- $\tilde{x}$ ist ein anziehender Fixpunkt, falls $||B|| < 1$
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- $\tilde{x}$ ist ein abstossender Fixpunkt, falls $||B|| > 1$
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<div class="formula">
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***Abschätzungen:***
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Gegeben sei eine Fixpunkt-Iteration:
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$$x^{(n + 1)} = B \cdot x^{(n)} + c =: F(x^{(n)})$$
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Für Fixpunkt-Iterationen bei denen $x^{(k)}$ gegen $\tilde{x}$ konvergiert (gemäss oben stehender Formel "Anziehung/Abstossung"), gelten folgende Abschätzungen:
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a-priori Abschätzung:
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$$||x^{(n)} - \tilde{x}|| \le
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\frac{||B||^n}{1 - ||B||} \cdot
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||x^{(1)} - x^{(0)}||$$
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a-posteriori Abschätzung:
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$$||x^{(n)} - \tilde{x}|| \le
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\frac{||B||}{1 - ||B||} \cdot
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||x^{(n)} - x^{(n - 1)}||$$
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</div>
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Die Matrix $B$ hat hierbei je nach verwendetem Verfahren einen anderen Wert:
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<div class="formula">
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***Matrix $B$ für Abschätzung und Konvergenz***
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- Für das Jacobi-Verfahren:
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$$B = -D^{-1} \cdot (L + R)$$
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- Für das Gauss-Seidel-Verfahren
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$$B = -(D + L)^{-1} \cdot R$$
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</div>
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<div class="formula">
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***Diagonal-Dominanz:***
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Die Matrix $A$ ist diagonal-dominant, falls eines der folgenden Kriterien zutrifft:
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- Zeilensummen-Kriterium:
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- Für alle $i = 1, \dots, n$ gilt:
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$$|a_{ii}| > \sum_{j = 1, i \not = j}^n{|a_{ij}|}$$
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- Spaltensummen-Kriterium:
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- Für alle $i = 1, \dots, n$ gilt:
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$$|a_{jj}| > \sum_{i = 1, i \not = j}{|a_{ij}|}$$
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Für alle Matrizen, die diagonal-dominant sind gilt, dass sie für das Jacobi- und das Gauss-Seidel-Verfahren konvergieren.
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## Formelbuchstaben
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## Formelbuchstaben
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<div class="letters">
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<div class="letters">
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