title: Método de Jacobi
text: # Método de Jacobi
  
  En análisis numérico el método de Jacobi es un método iterativo, usado para resolver sistemas de ecuaciones lineales del tipo $A\mathbf {x} =\mathbf {b}$. El algoritmo toma su nombre del matemático alemán Carl Gustav Jakob Jacobi. El método de Jacobi consiste en usar fórmulas como iteración de punto fijo.
  
  ## Descripción
  
  La base del método consiste en construir una sucesión convergente definida iterativamente. El límite de esta sucesión es precisamente la solución del sistema. A efectos prácticos si el algoritmo se detiene después de un número finito de pasos se llega a una aproximación al valor de x de la solución del sistema.
  
  La sucesión se construye descomponiendo la matriz del sistema ${\mathit {A}}$ en la forma siguiente:
  
     ${\mathit {A}}={\mathit {D}}+{\mathit {R}}$
  
  donde ${\mathit {D}}$, es una matriz diagonal y ${\mathit {R}}$, es la suma de una matriz triangular inferior ${\mathit {L}}$ y una matriz triangular superior ${\mathit {U}}$, luego ${\mathit {R}}={\mathit {L}}+{\mathit {U}}$. Partiendo de $A\mathbf {x} =\mathbf {b}$, podemos reescribir dicha ecuación como:
  
     ${\mathit {D}}\mathbf {x} +{\mathit {R}}\mathbf {x} =\mathbf {b}$
  
  Luego,
  
     $\mathbf {x} ={\mathit {D}}^{-1}\left(\mathbf {b} -{\mathit {R}}\mathbf {x} \right)$
  
  Si $a_{ii}$ ≠ 0 para cada i. Por la regla iterativa, la definición del Método de Jacobi puede ser expresado de la forma:
  
     $\mathbf {x} ^{\left(k+1\right)}={\mathit {D}}^{-1}\left(\mathbf {b} -{\mathit {R}}\mathbf {x} ^{(k)}\right)$
  
  donde $k$ es el contador de iteración, Finalmente tenemos:
  
     $x_{i}^{\left(k+1\right)}={\frac {1}{a_{ii}}}\left(b_{i}-\sum \limits _{j\neq i}{a_{ij}x_{j}^{\left(k\right)}}\right),i=1,2,3,...$
  
  Cabe destacar que al calcular $x_i^{(k+1)}$ se necesitan todos los elementos en $x^{(k)},$ excepto el que tenga el mismo i. Por eso, al contrario que en el método Gauss-Seidel, no se puede sobreescribir $x_i^{(k)}$ con $x_i^{(k+1)},$ ya que su valor será necesario para el resto de los cálculos. Esta es la diferencia más significativa entre los métodos de Jacobi y Gauss-Seidel. La cantidad mínima de almacenamiento es de dos vectores de dimensión n, y será necesario realizar un copiado explícito.
  
  ## Convergencia
  
  El método de Jacobi siempre converge si la matriz A es estrictamente diagonal dominante y puede converger incluso si esta condición no se satisface.
  
  Para verificar la convergencia del método se calcula el radio espectral (ρ):
  
      $\rho (D^{-1}R)<1.$
  
  es la condición necesaria y suficiente para la convergencia, siendo R = L + U . No es necesario que los elementos de la diagonal en la matriz sean mayores (en magnitud) que los otros elementos (la matriz es diagonalmente dominante), pero en el caso de serlo, la matriz converge.
  
  ## Algoritmo
  
  El método de Jacobi se puede escribir en forma de algoritmo de la siguiente manera:
  
  * Algoritmo Método de Jacobi
  * función Jacobi ($A$, $x^{0}$)
  * //$x^{0}$ es una aproximación inicial a la solución//
  * para $k\gets 1$ hasta convergencia hacer
  * para $i\gets 1$ hasta $n\,$ hacer
  * $\sigma \gets 0$
  * para $j\gets 1$ hasta $n\,$ hacer
  * si $j\neq i\,$ entonces
  * $\sigma =\sigma +a_{ij}x_{j}^{(k-1)}$
  * fin para
  * $x_{i}^{(k)}={{\left({b_{i}-\sigma }\right)} \over {a_{ii}}}$
  * fin para
  * comprobar si se alcanza convergencia
  * fin para
  
  ## Ejemplo
  
  Un sistema lineal de la forma $Ax=b$ con una estimación inicial$x^{(0)}$ está dado por
  
      $A={\begin{bmatrix}2&1\\5&7\\\end{bmatrix}},\ b={\begin{bmatrix}11\\13\\\end{bmatrix}}\quad {\text{y}}\quad x^{(0)}={\begin{bmatrix}1\\1\\\end{bmatrix}}.$
  
  Usamos la ecuación $x^{(k+1)}=D^{-1}(b-Rx^{(k)})$, descrita anteriormente, para estimar $x$. Primero, reescribimos la ecuación de una manera más conveniente $D^{-1}(b-Rx^{(k)})=Tx^{(k)}+C$, donde $T=-D^{-1}R$ y $C=D^{-1}b$. vea que $R=L+U$ donde $L$ y $U$ son las partes inferior y superior de $A$. de los valores conocidos.
  
      $D^{-1}={\begin{bmatrix}1/2&0\\0&1/7\\\end{bmatrix}},\ L={\begin{bmatrix}0&0\\5&0\\\end{bmatrix}}\quad {\text{y}}\quad U={\begin{bmatrix}0&1\\0&0\\\end{bmatrix}}.$
  
  determinamos $T=-D^{-1}(L+U)$ como
  
      $T={\begin{bmatrix}1/2&0\\0&1/7\\\end{bmatrix}}\left\{{\begin{bmatrix}0&0\\-5&0\\\end{bmatrix}}+{\begin{bmatrix}0&-1\\0&0\\\end{bmatrix}}\right\}={\begin{bmatrix}0&-0.5\\-0.714&0\\\end{bmatrix}}.$
  
  C es encontrada como
  
      $C={\begin{bmatrix}1/2&0\\0&1/7\\\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}11\\13\\\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}5.5\\1.857\\\end{bmatrix}}.$
  
  con T y C calculadas, estimaremos $x$ como $x^{(1)}=Tx^{(0)}+C$:
  
      $x^{(1)}={\begin{bmatrix}0&-0.5\\-0.714&0\\\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}1\\1\\\end{bmatrix}}+{\begin{bmatrix}5.5\\1.857\\\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}5.0\\1.143\\\end{bmatrix}}.$
  
  siguientes iteraciones.
  
      $x^{(2)}={\begin{bmatrix}0&-0.5\\-0.714&0\\\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}5.0\\1.143\\\end{bmatrix}}+{\begin{bmatrix}5.5\\1.857\\\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}4.929\\-1.713\\\end{bmatrix}}.$
  
  este proceso se repetirá hasta que converja (i.e., hasta que $\|Ax^{(n)}-b\|$ sea pequeño). la solución después de 25 iteraciones es:
  
      $x={\begin{bmatrix}7.111\\-3.222\end{bmatrix}}.$
  