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Niveau Master
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methode du gradient à pas fixe

Posté par
romulus
31-01-09 à 10:37

Bonjour, j'ai des difficultés à faire un exercie, vous pouvez m'aider??

Soit A^{n , n} symétrique définie positive et b[smb]R^n. Pour la résolution Ax=b, on applique l'algorithme du gradient avec pas constant (de longueur t) ç une fonction quadratique que l'on précisera.

1) Ecrire l'algorithme

2) Soit x^* la solution et  r_k=x^*-x_k.
Démontrer que r_k=(I-tA)^kr_0

3)Soient 0<lambda_1<=lambda_2<=...<=lambda_n les valeurs propres de A. Montrer que l'algorithme converge si et seulement si 0<t<\frac{2}{lambda_n}

4)Montrer que le meilleur choix est t^*=\frac{2}{lambda_n+lambda_1} et alors que rho ( T-t^*A)=\frac{lambda_n-lambda_1}{lambda_n+lambda_1} (rho désigne le max des valeurs propres)


1)J'ai pris f(x)= 0.5*||Ax-b||^2, son gradient (que l'on appelle g) est A^TAx-A^Tb

L'algorithme:
x_0 donné
Pour i=1 a N
   x_{k+1}=x_{k}+tg(x_{k})
fin pour i
(on note aussi g_k=g(x_{k})

2)pour tout k, r_{k+1}=x^*-r_{k}=x^*-(x_{k}+tg_k))
r_{k+1}=(x^*-x_k)-tg_k=r_{k}-t g_k
r_{k+1}=r_{k}-t(Ax^*-Ax_k)=r_{k}-tAr_{k}=(I-tA)r_{k}

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