في الجبر الخطي العددي، **طريقة غاوس-زايدل** المعروفة أيضًا **بطريقة ليبمان**، هي طريقة تكرارية تستخدم في حل نظم المعادلات الخطية. وسميت على اسم عالمي الرياضيات الألمانيين كارل فريدريش غاوس وفيليب لودفيش فون زايدل. وذكرت فقط في رساله خاصة من غاوس إلى تلميذه كريستيان غيرلنغ عام 1823. لكنها لم تنشر إلا من قبل زايدل عام 1874.

الوصف
-----

تعتمد طريقة غاوس زايدل على أسلوب التكرار لحل معادلات خطية عددها n بمجهول x.

{\displaystyle A\mathbf {x} =\mathbf {b} }
وتعرّف بالتكرار:

{\displaystyle L\_{\*}\mathbf {x} ^{(k+1)}=\mathbf {b} -U\mathbf {x} ^{(k)},}
بحيث:
{\displaystyle \mathbf {x} ^{(k)}} هو التكرار أو التقريب رقم *k* لـ{\displaystyle \mathbf {x} ,\,\mathbf {x} ^{k+1}} هو التكرار رقم *k* + 1 لـ{\displaystyle \mathbf {x} }.

وبالتفصيل:

{\displaystyle A={\begin{bmatrix}a\_{11}&a\_{12}&\cdots &a\_{1n}\\a\_{21}&a\_{22}&\cdots &a\_{2n}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\a\_{n1}&a\_{n2}&\cdots &a\_{nn}\end{bmatrix}},\qquad \mathbf {x} ={\begin{bmatrix}x\_{1}\\x\_{2}\\\vdots \\x\_{n}\end{bmatrix}},\qquad \mathbf {b} ={\begin{bmatrix}b\_{1}\\b\_{2}\\\vdots \\b\_{n}\end{bmatrix}}.}
{\displaystyle A=L\_{\*}+U\qquad {\text{where}}\qquad L\_{\*}={\begin{bmatrix}a\_{11}&0&\cdots &0\\a\_{21}&a\_{22}&\cdots &0\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\a\_{n1}&a\_{n2}&\cdots &a\_{nn}\end{bmatrix}},\quad U={\begin{bmatrix}0&a\_{12}&\cdots &a\_{1n}\\0&0&\cdots &a\_{2n}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\0&0&\cdots &0\end{bmatrix}}.}
ومن ثم يمكن كتابة نظام المعادلات الخطية كما يلي:

{\displaystyle L\_{\*}\mathbf {x} =\mathbf {b} -U\mathbf {x} }
{\displaystyle \mathbf {x} ^{(k+1)}=L\_{\*}^{-1}(\mathbf {b} -U\mathbf {x} ^{(k)}).}
{\displaystyle x\_{i}^{(k+1)}={\frac {1}{a\_{ii}}}\left(b\_{i}-\sum \_{j<i}a\_{ij}x\_{j}^{(k+1)}-\sum \_{j>i}a\_{ij}x\_{j}^{(k)}\right),\quad i,j=1,2,\ldots ,n.}

مثال
----

{\displaystyle A\mathbf {x} =\mathbf {b} }

{\displaystyle A={\begin{bmatrix}16&3\\7&-11\\\end{bmatrix}}} و {\displaystyle b={\begin{bmatrix}11\\13\end{bmatrix}}}
نحتاج لاستخدام المعادلة

{\displaystyle \mathbf {x} ^{(k+1)}=L\_{\*}^{-1}(\mathbf {b} -U\mathbf {x} ^{(k)})}
في صورة

{\displaystyle \mathbf {x} ^{(k+1)}=T\mathbf {x} ^{(k)}+C}
حيث:

{\displaystyle T=-L\_{\*}^{-1}U} و{\displaystyle C=L\_{\*}^{-1}\mathbf {b} .}
يجب أن نحلل المصفوفة {\displaystyle A\_{}^{}} إلى مجموع {\displaystyle L\_{\*}^{}} و{\displaystyle U\_{}^{}}:

{\displaystyle L\_{\*}={\begin{bmatrix}16&0\\7&-11\\\end{bmatrix}}} و{\displaystyle U={\begin{bmatrix}0&3\\0&0\end{bmatrix}}.}
ومعكوس {\displaystyle L\_{\*}^{}} هو:

{\displaystyle L\_{\*}^{-1}={\begin{bmatrix}16&0\\7&-11\end{bmatrix}}^{-1}={\begin{bmatrix}0.0625&0.0000\\0.0398&-0.0909\\\end{bmatrix}}}.
نستطيع الآن إيجاد:

{\displaystyle T=-{\begin{bmatrix}0.0625&0.0000\\0.0398&-0.0909\end{bmatrix}}\times {\begin{bmatrix}0&3\\0&0\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}0.000&-0.1875\\0.000&-0.1193\end{bmatrix}},}
{\displaystyle C={\begin{bmatrix}0.0625&0.0000\\0.0398&-0.0909\end{bmatrix}}\times {\begin{bmatrix}11\\13\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}0.6875\\-0.7443\end{bmatrix}}.}
بذلك نكون قد حصلنا على {\displaystyle T\_{}^{}} و{\displaystyle C\_{}^{}}

نفرض:

{\displaystyle x^{(0)}={\begin{bmatrix}1.0\\1.0\end{bmatrix}}.}
ثم يمكننا أن نحسب:

{\displaystyle x^{(1)}={\begin{bmatrix}0.000&-0.1875\\0.000&-0.1193\end{bmatrix}}\times {\begin{bmatrix}1.0\\1.0\end{bmatrix}}+{\begin{bmatrix}0.6875\\-0.7443\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}0.5000\\-0.8636\end{bmatrix}}.}
{\displaystyle x^{(2)}={\begin{bmatrix}0.000&-0.1875\\0.000&-0.1193\end{bmatrix}}\times {\begin{bmatrix}0.5000\\-0.8636\end{bmatrix}}+{\begin{bmatrix}0.6875\\-0.7443\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}0.8494\\-0.6413\end{bmatrix}}.}
{\displaystyle x^{(3)}={\begin{bmatrix}0.000&-0.1875\\0.000&-0.1193\end{bmatrix}}\times {\begin{bmatrix}0.8494\\-0.6413\\\end{bmatrix}}+{\begin{bmatrix}0.6875\\-0.7443\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}0.8077\\-0.6678\end{bmatrix}}.}
{\displaystyle x^{(4)}={\begin{bmatrix}0.000&-0.1875\\0.000&-0.1193\end{bmatrix}}\times {\begin{bmatrix}0.8077\\-0.6678\end{bmatrix}}+{\begin{bmatrix}0.6875\\-0.7443\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}0.8127\\-0.6646\end{bmatrix}}.}
{\displaystyle x^{(5)}={\begin{bmatrix}0.000&-0.1875\\0.000&-0.1193\end{bmatrix}}\times {\begin{bmatrix}0.8127\\-0.6646\end{bmatrix}}+{\begin{bmatrix}0.6875\\-0.7443\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}0.8121\\-0.6650\end{bmatrix}}.}
{\displaystyle x^{(6)}={\begin{bmatrix}0.000&-0.1875\\0.000&-0.1193\end{bmatrix}}\times {\begin{bmatrix}0.8121\\-0.6650\end{bmatrix}}+{\begin{bmatrix}0.6875\\-0.7443\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}0.8122\\-0.6650\end{bmatrix}}.}
{\displaystyle x^{(7)}={\begin{bmatrix}0.000&-0.1875\\0.000&-0.1193\end{bmatrix}}\times {\begin{bmatrix}0.8122\\-0.6650\end{bmatrix}}+{\begin{bmatrix}0.6875\\-0.7443\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}0.8122\\-0.6650\end{bmatrix}}.}
وبذلك تكون قيمة x:

{\displaystyle \mathbf {x} =A^{-1}\mathbf {b} ={\begin{bmatrix}0.8122\\-0.6650\end{bmatrix}}.}

اقرأ أيضا
---------

* الرقم الصغير.
* عدد غير أولي.
* معادلة xʸ=yˣ.
* الأس العشري.
* معادلات نيوتن-أويلر.

مراجع
-----

1. ↑  
Gauss 1903، صفحة 279; direct link. نسخة محفوظة 21 أبريل 2017 على موقع واي باك مشين.
2. ↑  Golub & Van Loan 1996، eqn (10.1.3).

* أيقونة بوابةبوابة تحليل رياضي

|  |  |
| --- | --- |
| ضبط استنادي: وطنية عدلها في ويكي بيانات | 
* الملف الاستنادي المتكامِل (GND)

 |