Über die Konvergenz des Relaxationsverfahrens bei nicht-negativen und diagonaldominanten Matrizen

In der folgenden Arbeit werden zunächst die Begriffe “Gesamtschrittverfahren”, “Einzelschrittverfahren” und “Relaxationsverfahren” allgemein formuliert und dann auf allgemeine lineare Gleichungssysteme angewandt. Im Spezialfall einer Matrix mit verschwindender Hauptdiagonale erhält man so die bekanntenJacobi-, Gauss-Seidel- und Relaxationsverfahren. Satz 1 macht eine Aussage über die Konvergenz des Einzelschrittverfahrens bei allgemeinen, nicht-negativen Matrizen. Der Beweis verläuft ähnlich wie in einem bereits 1948 vonStein undRosenberg [2] behandelten Spezialfall. Als Korollar ergibt sich eine Aussage über die Konvergenz des Relaxationsverfahrens bei nicht-negativen Matrizen. Es wird ferner der Satz 2 über die Konvergenz des Relaxationsverfahrens bei diagonaldominanten Matrizen beweisen.

In this paper we give a general definition what is meant by “total-step-”, “single-step-” and “successive relaxation iterative method” and we apply these concepts on systems of linear equations. In the special case of a matrix with zero diagonal entries we obtain the well knownJacobi-, Gauss-Seidel- and Relaxation iterative method. Theorem 1 gives conditions for the convergence of the singlestep-iterative method for general, non-negative matrices. The proof is similar to that given byStein andRosenberg in [2] (1948) for a special case. A corollary gives conditions for the convergence of the relaxation-iterative method for non-negative matrices. Further on we prove theorem 2 about the convergence of the relaxation-iterative method with diagonally dominant matrices.

Authors and Affiliations

1. Technische Hochschule Karlsruhe Rechenzentrum, Englerstr. 2, D-75, Karlsruhe

   N. Apostolatos &  U. Kulisch

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