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Sesión 11
 En éste método el primer paso es reordenar el sistema de ecuaciones
despejando en cada ecuación una de las variables, es decir,
expresándola en términos de las otras, exactamente como se hace en
el método de Jacobi. Luego se procede a mejorar cada valor de x a la
vez, siempre usando las aproximaciones más recientes a los valores
de las otras variables. La razón de convergencia es más rápida.
 Hay algunos casos del sistema Ax=b en que la matriz de coeficientes
no tiene diagonal dominante por filas, pero ambos métodos, el de
Jacobi y el de Gauss – Seidel convergen. Puede demostrarse que, si
la matriz de coeficientes, A, es simétrica (si 𝐴 = 𝐴 𝑇 ) y definida
positiva (si 𝑥 𝑇 𝐴𝑥 > 0) el método de Gauss – Seidel converge desde
cualquier vector inicial.
 Considere el sistema de ecuaciones
(1)
 Resolviendo la k-ésima ecuación para 𝑥 𝑘 tenemos
(2)
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por prueba y error y usando la fórmula (2) para cada incógnita, para
calcular una nueva solución. Esta solución, si es no satisfactoria, se
toma una nueva solución por prueba y error para cada una de las
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Método de gauss siedel

  • 2.  En éste método el primer paso es reordenar el sistema de ecuaciones despejando en cada ecuación una de las variables, es decir, expresándola en términos de las otras, exactamente como se hace en el método de Jacobi. Luego se procede a mejorar cada valor de x a la vez, siempre usando las aproximaciones más recientes a los valores de las otras variables. La razón de convergencia es más rápida.
  • 3.  Hay algunos casos del sistema Ax=b en que la matriz de coeficientes no tiene diagonal dominante por filas, pero ambos métodos, el de Jacobi y el de Gauss – Seidel convergen. Puede demostrarse que, si la matriz de coeficientes, A, es simétrica (si 𝐴 = 𝐴 𝑇 ) y definida positiva (si 𝑥 𝑇 𝐴𝑥 > 0) el método de Gauss – Seidel converge desde cualquier vector inicial.
  • 4.  Considere el sistema de ecuaciones (1)
  • 5.  Resolviendo la k-ésima ecuación para 𝑥 𝑘 tenemos (2)
  • 6.  Donde 𝑘 = 1 ℎ𝑎𝑠𝑡𝑎 𝑛  El concepto básico del método iterativo es seleccionar una solución por prueba y error y usando la fórmula (2) para cada incógnita, para calcular una nueva solución. Esta solución, si es no satisfactoria, se toma una nueva solución por prueba y error para cada una de las incógnitas para calcular otra solución
  • 7.  Este procedimiento se repite nuevamente y así sucesivamente, hasta observar que la diferencia entre el ensayado y la solución calculada son suficientemente pequeños.  La ecuación general para el ciclo de r- iteraciones
  • 8.  El siguiente ejemplo ilustra el procedimiento usando el método de Gauss – Seidel.
  • 9.  Considere el siguiente sistema de tres ecuaciones con tres incógnitas,  cuya matriz es simétrica y diagonalmente dominante
  • 10.  Solución:  Aplicando la ecuación (2)
  • 11.  Solución:  El primer ciclo da (partiendo con el vector inicial 𝑥 = [0 0 0 0 ] )
  • 12.  Solución:  Para el segundo ciclo
  • 13.  Solución:  El proceso converge después de 9 iteraciones para los siguientes valores correctos:
  • 14.
  • 15. Para checar la correlación corr visitar el siguiente enlace: http://www.mathworks.com/help/stats/corr.html?re questedDomain=www.mathworks.com