Ko zaporedne potence matrike
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
postanejo majhne (ko se vsi elementi matrike
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
približajo ničli po dvigu
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
na zaporedne potence), matrika
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
konvergira k ničelni matriki. Regularna razdelitev nesingularne matrike
A
{\displaystyle \mathbf {A} \!\,}
povzroči konvergentno matriko
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
. Polkonvergentna razdelitev matrike
A
{\displaystyle \mathbf {A} \!\,}
povzroči polkonvergentno matriko
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
. Splošna iterativna metoda konvergira za vsak začetni vektor , če je
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
konvergentna, in pod določenimi pogoji, če je
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
polkonvergentna.
Matrika
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
velikosti
n
×
n
{\displaystyle n\times n\!\,}
se imenuje konvergentna matrika, če velja:
lim
k
→
∞
(
T
k
)
i
j
=
0
,
{\displaystyle \lim _{k\to \infty }(\mathbf {T} ^{k})_{ij}=0\!\,,}
(1 )
za vsak
i
=
1
,
2
,
…
,
n
{\displaystyle i=1,2,\ldots ,n\!\,}
in
j
=
1
,
2
,
…
,
n
{\displaystyle j=1,2,\ldots ,n\!\,}
.[ 1] :404 [ 2] :14 [ 3] :13
Naj je matrika:
T
=
[
1
4
1
2
0
1
4
]
.
{\displaystyle {\begin{aligned}&\mathbf {T} ={\begin{bmatrix}{\frac {1}{4}}&{\frac {1}{2}}\\[4pt]0&{\frac {1}{4}}\end{bmatrix}}\!\,.\end{aligned}}}
Če se izračunajo njene zaporedne potence, sledi:
T
2
=
[
1
16
1
4
0
1
16
]
,
T
3
=
[
1
64
3
32
0
1
64
]
,
T
4
=
[
1
256
1
32
0
1
256
]
,
T
5
=
[
1
1024
5
512
0
1
1024
]
,
{\displaystyle {\begin{aligned}&\mathbf {T} ^{2}={\begin{bmatrix}{\frac {1}{16}}&{\frac {1}{4}}\\[4pt]0&{\frac {1}{16}}\end{bmatrix}},\quad \mathbf {T} ^{3}={\begin{bmatrix}{\frac {1}{64}}&{\frac {3}{32}}\\[4pt]0&{\frac {1}{64}}\end{bmatrix}},\quad \mathbf {T} ^{4}={\begin{bmatrix}{\frac {1}{256}}&{\frac {1}{32}}\\[4pt]0&{\frac {1}{256}}\end{bmatrix}},\quad \mathbf {T} ^{5}={\begin{bmatrix}{\frac {1}{1024}}&{\frac {5}{512}}\\[4pt]0&{\frac {1}{1024}}\end{bmatrix}}\!\,,\end{aligned}}}
T
6
=
[
1
4096
3
1024
0
1
4096
]
,
{\displaystyle {\begin{aligned}\mathbf {T} ^{6}={\begin{bmatrix}{\frac {1}{4096}}&{\frac {3}{1024}}\\[4pt]0&{\frac {1}{4096}}\end{bmatrix}}\!\,,\end{aligned}}}
in v splošnem:
T
k
=
[
(
1
4
)
k
k
2
2
k
−
1
0
(
1
4
)
k
]
.
{\displaystyle {\begin{aligned}\mathbf {T} ^{k}={\begin{bmatrix}({\frac {1}{4}})^{k}&{\frac {k}{2^{2k-1}}}\\[4pt]0&({\frac {1}{4}})^{k}\end{bmatrix}}\!\,.\end{aligned}}}
Ker velja:
lim
k
→
∞
(
1
4
)
k
=
0
{\displaystyle \lim _{k\to \infty }\left({\frac {1}{4}}\right)^{k}=0\!\,}
in:
lim
k
→
∞
k
2
2
k
−
1
=
0
,
{\displaystyle \lim _{k\to \infty }{\frac {k}{2^{2k-1}}}=0\!\,,}
je
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
konvergentna matrika. Pri tem se upošteva, da je
ρ
(
T
)
=
1
/
4
{\displaystyle \rho (\mathbf {T} )=1/4\!\,}
, kjer
ρ
{\displaystyle \rho \!\,}
predstavlja spektralni polmer matrike
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
, saj je 1/4 edina lastna vrednost matrike
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
.
Naj je
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
matrika velikosti
n
×
n
{\displaystyle n\times n\!\,}
. Naslednje značilnosti so enakovredne temu, da je
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
konvergentna matrika:
lim
k
→
∞
‖
T
k
‖
=
0
{\displaystyle \lim _{k\to \infty }\|\mathbf {T} ^{k}\|=0\!\,}
za neko naravno formo,
lim
k
→
∞
‖
T
k
‖
=
0
{\displaystyle \lim _{k\to \infty }\|\mathbf {T} ^{k}\|=0\!\,}
za vse naravne forme,
ρ
(
T
)
<
1
{\displaystyle \rho (\mathbf {T} )<1\!\,}
,
lim
k
→
∞
T
k
x
=
0
{\displaystyle \lim _{k\to \infty }\mathbf {T} ^{k}\mathbf {x} =\mathbf {0} \!\,}
za vsak
x
{\displaystyle \mathbf {x} \!\,}
.[ 1] :404 [ 2] :14, 63 [ 3] :122 [ 3] :13
Splošna iterativna metoda vključuje postopek, ki pretvori sistem linearnih enačb :
A
x
=
b
{\displaystyle \mathbf {Ax} =\mathbf {b} }
(2 )
v ekvivalentni sistem oblike:
x
=
T
x
+
c
{\displaystyle \mathbf {x} =\mathbf {Tx} +\mathbf {c} }
(3 )
za neko matriko
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
in vektor
c
{\displaystyle \mathbf {c} \!\,}
. Ko se izbere začetni vektor
x
(
0
)
{\displaystyle \mathbf {x} ^{(0)}\!\,}
, se zaporedje približnih vektorjev rešitev generira z izračunom:
x
(
k
+
1
)
=
T
x
(
k
)
+
c
{\displaystyle \mathbf {x} ^{(k+1)}=\mathbf {Tx} ^{(k)}+\mathbf {c} }
(4 )
za vsak
k
≥
0
{\displaystyle k\geq 0\!\,}
.[ 1] :406 [ 3] :61 Za poljubni začetni vektor
x
(
0
)
∈
R
n
{\displaystyle \mathbf {x} ^{(0)}\in \mathbb {R} ^{n}\!\,}
zaporedje
{
x
(
k
)
}
k
=
0
∞
{\displaystyle \lbrace \mathbf {x} ^{\left(k\right)}\rbrace _{k=0}^{\infty }\!\,}
, definirano z enačbo (4 ) za vsak
k
≥
0
{\displaystyle k\geq 0\!\,}
in
c
≠
0
{\displaystyle \mathbf {c} \neq 0\!\,}
, konvergira k edinstveni rešitvi enačbe (3 ), če in samo če je
ρ
(
T
)
<
1
{\displaystyle \rho (\mathbf {T} )<1\!\,}
, oziroma, če je
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
konvergentna matrika.[ 1] :412 [ 2] :62–63
Razdelitev matrike je izraz, ki predstavlja dano matriko kot vsoto ali razliko matrik. V sistemu linearnih enačb (2 ) zgoraj, kjer je matrika
A
{\displaystyle \mathbf {A} \!\,}
nesingularna, se lahko matrika
A
{\displaystyle \mathbf {A} \!\,}
razdeli, oziroma se zapiše kot razlika matrik
B
{\displaystyle \mathbf {B} \!\,}
in
C
{\displaystyle \mathbf {C} \!\,}
:
A
=
B
−
C
,
{\displaystyle \mathbf {A} =\mathbf {B} -\mathbf {C} \!\,,}
(5 )
tako, da se lahko enačba (2 ) zapiše kot zgornja enačba (4 ). Izraz (5 ) je regularna razdelitev matrike
A
{\displaystyle \mathbf {A} \!\,}
, če in samo če je
B
−
1
≥
0
{\displaystyle \mathbf {B} ^{-1}\geq 0\!\,}
in
C
≥
0
{\displaystyle \mathbf {C} \geq 0\!\,}
, oziroma, če imata
B
1
{\displaystyle \mathbf {B} ^{1}\!\,}
in
C
{\displaystyle \mathbf {C} \!\,}
samo nenegativne elemente. Če je razdelitev (5 ) regularna razdelitev matrike
A
{\displaystyle \mathbf {A} \!\,}
in je
A
−
1
≥
0
{\displaystyle \mathbf {A} ^{-1}\geq 0\!\,}
, potem je
ρ
(
T
)
<
1
{\displaystyle \rho (\mathbf {T} )<1\!\,}
in
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
je konvergentna matrika. Zato metoda (4 ) konvergira.[ 4] :122–123 [ 3] :89
Matrika
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
velikosti
n
×
n
{\displaystyle n\times n\!\,}
se imenuje polkonvergentna matrika , če limita:
lim
k
→
∞
T
k
{\displaystyle \lim _{k\to \infty }\mathbf {T} ^{k}\!\,}
(6 )
obstaja.[ 5] :699 Če je
A
{\displaystyle \mathbf {A} \!\,}
morda singularna, vendar je enačba (2 ) konsistentna, oziroma, če je
b
{\displaystyle \mathbf {b} \!\,}
v območju
A
{\displaystyle \mathbf {A} \!\,}
, zaporedje, definirano z enačbo (4 ), konvergira k rešitvi enačbe (2 ) za vsak vektor
x
(
0
)
∈
R
n
{\displaystyle \mathbf {x} ^{(0)}\!\,\in \mathbb {R} ^{n}\!\,}
, če in samo če je
T
{\displaystyle \mathbf {T} \!\,}
polkonvergentna. V tem primeru se razdelitev (5 ) imenuje polkonvergentna razdelitev matrike
A
{\displaystyle \mathbf {A} \!\,}
.[ 5] :700
Burden, Richard L. ; Faires, John Douglas (1993), Numerical Analysis (5. izd.), Boston: Prindle, Weber and Schmidt , COBISS 375380 , ISBN 978-0-53-493219-0 , OCLC 258508981
Isaacson, Eugene ; Keller, Herbert Bishop (1994), Analysis of Numerical Methods , New York: Dover , COBISS 4820252 , ISBN 978-0-486-68029-3 , OCLC 912154846
Meyer, Carl Dean mlajši ; Plemmons, Robert James (september 1977), »Convergent Powers of a Matrix with Applications to Iterative Methods for Singular Linear Systems«, SIAM Journal on Numerical Analysis , 14 (4): 699– 705, Bibcode :1977SJNA...14..699M , doi :10.1137/0714047 , ISSN 0036-1429
Varga, Richard Steven (1960), »Factorization and Normalized Iterative Methods«, v Langer, Rudolf Ernest (ur.), Boundary Problems in Differential Equations , Madison: University of Wisconsin Press , str. 121– 142, COBISS 6782553 , LCCN 60-60003
Varga, Richard Steven (1962), Matrix Iterative Analysis , Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice–Hall , Bibcode :1962mia..book.....V , COBISS 21167638 , LCCN 62-21277