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Aufgabe 4.1: Numerische L¨ osung linearer Gleichungssysteme Schreiben Sie ein MATLAB-Skript, das f¨ ur n = 50

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Academic year: 2021

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Mathematisches Institut WiSe 2019/20

der Universit¨ at M¨ unchen – Blatt 4 –

K. Keilhofer 12.11.2019

Computergest¨ utzte Mathematik

Aufgabe 4.1: Numerische L¨ osung linearer Gleichungssysteme Schreiben Sie ein MATLAB-Skript, das f¨ ur n = 50

A =

1 0 0 . . . 0 1

−1 1 0 . . . 0 1

−1 −1 1 0 1

.. . . .. ... ... .. .

−1 −1 −1 . . . −1 1

∈ R

n×n

, v =

 sin(1) sin(2) sin(3)

.. . sin(n)

∈ R

n

und b = Av

erzeugt. Versuchen Sie dabei ohne Laufschleifen auszukommen (Hinweis: tril-Befehl).

L¨ osen Sie anschließend mit diesen Daten auf dreierlei Weise das Gleichungssystem Ax = b:

i) mit dem \-Operator,

ii) durch Berechnung einer LR-Zerlegung A = LR

1

und L¨ osung der Dreieckssysteme Ly = b, R

1

x = y mit \,

iii) durch Berechnung einer QR-Zerlegung A = QR

2

und L¨ osung des Dreieckssystems R

2

x = Q

t

b mit \.

Geben Sie jeweils nur den relativen Fehler kx − vk

2

/kvk

2

zur wahren L¨ osung v in der k·k

2

- Norm aus. Was ist zu beobachten? Berechnen Sie anschließend die k · k

2

-Konditionszahlen der Matrizen A, L, R

1

und R

2

.

Aufgabe 4.2: QR-Verfahren

Man kann die Eigenwerte einer symmetrischen n × n-Tridiagonalmatrix A = (a

ij

) zum Beispiel mit Hilfe des sogenannten QR-Verfahrens berechnen. Das geht f¨ ur den kleinsten Eigenwert so:

W¨ ahle ein kleines ε > 0 und setze A

(0)

:= A;

Wiederhole f¨ ur k = 0, 1, . . ., solange |a

(k)n,n−1

| > ε ist:

Berechne eine QR-Zerlegung A

(k)

= Q

(k)

R

(k)

; Setze A

(k+1)

:= R

(k)

Q

(k)

;

Ergebnis: Bricht das Verfahren beim K-ten Schritt ab, dann ist a

(K)n,n

eine N¨ aherung an den kleinsten Eigenwert.

Schreiben Sie eine MATLAB-Funktion lambda = qriter(A,epsilon), die mit diesem Verfahren einen Eigenwert einer symmetrischen Tridiagonalmatrix berechnet. Beachten Sie, dass Sie den Index k im Programm gar nicht ben¨ otigen! Testen Sie die Funktion mit ε = 10

−12

an der symmetrischen Tridiagonalmatrix (vgl. auch help diag).

A =

1 1 0

1 2 1

1 3 1

. .. ... ...

1 49 1

0 1 50

∈ R

50×50

.

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