MPSD迭代法和Jacobi迭代法的敛散关系

本文证明了当Jacobi迭代矩阵B非负时,解线性方程组Ax=b(A为不可约矩阵)的MPSD迭代法(0＜wi＜τ≤1,i=1,2)和Jacobi迭代法同时敛散,给出了其谱半径ρ(Sτ,w1,w2)和ρ(B)之间的关系.     

TOR,GAOR和GSAOR迭代法收敛准则

熟知,解线性方程组的TOR迭代法包括了Jacobi,Gauss-Seidel,SOR,AOR等迭代法.而GAOR和GSAOR迭代法则包括了GSOR,SSOR,SAOR,GSSOR和MSOR等迭代法。 本文给出了一些新的,易于检验的迭代法收敛准则,它能用来判别一类矩阵A之Jacobi矩阵B=I-D~(-1)A(或矩阵B=I-AD~(-1))的模B≥1,以及A为(行或列)弱对角占优矩阵     

Jacobi和Gauss-Seidel迭代法收敛性的判定

§1 引言 解线代数方程组 AX=b 的Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法收敛的充要条件是Jacobi迭代矩阵B=D(-1)(E F)的谱半径ρ(B)小于1,但验证这一充要条件需要求阵B的特征值,使用很不方便。因此促使人们去寻找使用方便、计算简单判定两迭代法收敛的充分条件。如大家所熟知,两迭代法收敛的一充分条件是:     

GAOR迭代法的收敛性

当A为实对称矩阵时,[1]中在D_i选取较特殊的条件下,证明了GAOR迭代法收敛的充要条件为A是正定矩阵. 设A为Hermite矩阵,进一步讨论GAOR迭代法收敛的充要条件. 以下记 B=D_1~(-1)(C_L+C_U).     

一类可逆的对角占优矩阵与Jacobi迭代法

<正> 用Jacobi 迭代法解线性方程组AX=b(其中A∈R~(n×n)、b∈R~n.X∈R~n)时,一般假定A 为可逆阵且a_(ii)≠0(i=1,2,…n)。文[1]指出.如果矩阵A 为严格对角占优阵,则Ja obi 迭代过程是收敛的。‘严格对角占优’这个条件是比较强的,它限制了Jacobi 迭代法的应用范围。实际     

块二级迭代法的近似最优内迭代次数

本文讨论线性方程组定常块二级迭代法内迭代次数的选择.对于单调矩阵,证明了块Jacobi矩阵的谱半径ρp(T)为非定常块二级迭代法R_1-因子的下界.对于M-矩阵,用某个单调范数给出了ρ(T_p)的关于p单调下降且收敛于ρ(T)的上界.于是,当系数矩阵为M-矩阵时,我们定义了定常块二级迭代法的近似最优内迭代次数.所定义的近似最优值与模型问题数值计算的实际最优值非常吻合.本文分析表明,实际计算中应该把内迭代次数控制在较小的数目.     

预条件同时置换(PSD)迭代法的收敛性分析

1引言求解线性方程组Ax=6,(1.1)其中A∈R~(n×n)非奇异阵且对角元非零,x,b∈R~n,x未知,b已知.不失一般性,我们假设A=I-L-U,(1.2)其中L,U分别为A的严格下和上三角矩阵,相应的Jacobi迭代矩阵为B=L U.(1.3)若Q是非奇异阵且Q~(-1)易计算,于是(1.1)可以变成     

水平线性互补问题投影迭代法和模系矩阵分裂迭代法的等价性

水平线性互补问题(HLCP)是著名线性互补问题(LCP)的重要推广形式之一,投影迭代法和模系矩阵分裂迭代法是最近提出的求解HLCP两类非常有效的热点方法.本文研究表明,尽管这两类方法导出原理不同,但在一定条件下是等价的.特别地,当模系矩阵分裂迭代法中参数矩阵Ω取为特定的正对角矩阵时,投影Jacobi法、投影Gauss-Seidel法和投影SOR法分别等价于模系Jacobi迭代法、加速的模系Gauss-Seidel迭代法和加速的模系SOR迭代法.此外,对一般的正对角矩阵Ω,本文也研究了两类方法的等价性.最后,通过数值算例验证了本文的理论结果.     

相容次序矩阵PSD迭代法的收敛性

本文是在求解大型线性方程组Ax=b的系数矩阵A为(1,1)相容次序矩阵且其Jacobi迭代矩阵的特征值均为纯虚数或零的条件下,得到PSD迭代法收敛的充分必要性定理,并在特殊情况下得到了相应的最优参数.     

块AOR迭代法的收敛性

本文推广了解线性方程组的AOR迭代法,给出了块AOR迭代法(BAOR迭代法).文中引进了块M-矩阵,块H-矩阵,块严格对角优势矩阵,块Hermite正定矩阵,块相容次序矩阵和广义块相容次序矩阵等概念.在线性方程组的系数矩阵分别具有上述性质的假设下,讨论了BAOR迭代法的敛散性.     

关于ρ(L_(r,w))、ρ(J_w)的最小值

本文证明了当线性方程组系数矩阵 A之 Jacobi迭代矩阵 B=L+ U≥ 0 ,ρ( B) <1时 Gauss-Seidel法之迭代矩阵 G=L1,1的谱半径 ρ( G) =ρ( L1,1)是 ρ( Lr,w) ( 0≤ r≤w≤ 1 ,w>0 )中的最小值 ,即此时 Gauss-Seidel迭代是 AOR法中收敛最快的迭代法 .并且对 JOR法 (谱半径为 ρ( Jw) )和 SAOR法也作了相应的论述 .     

一类带p-Laplace型算子的高阶两点边值问题的极值解

本文主要研究一类带p-Laplace型算子的n(≥3)阶非线性常微分方程-[φ(u(n-1)(t))]'=f(t,u(t)), a.e.t∈[a,b]满足两点边界条件u(i)(a)=Ai, i＝0,1,…,n-3, u(n-1)(a)=A, u(n-1)(b)=B的边值问题极值解的存在性,这里φ:R→R=(-∞,+∞)是递增的同胚,f:[a,b]×R→R是L 1-Carathéodory函数,A,B,Ai,Bi∈R,i=0,1,…,n-3.主要利用基于反极大值原理的单调迭代方法,得到了上述边值问题极值解的存在性结果.     

一类具有多个偏差变元的高阶中立型微分方程的周期解

利用Mawhin重合度理论,获得了一类具有多个偏差变元的高阶中立型微分方程(x(t)-cx(t-r))~(l)+h(x(t))x′(t)+■α~i(t)f(x′(t-μ_i(t))+■β_j(t)g(x(t-τ_i(t)))=p(t)周期解存在性的新结果,推广和改进了已有文献的相关结果.     

非线性分数次边值问题改进的ADM解法(英文)

We use the modified Adomian decomposition method（ADM） for solving the nonlinear fractional boundary value problem {D（^α₀） + u（x） = f（x, u（x））, 0 < x < 1, 3 < α≤ 4 u（0） = α₀ , u’’ （0） = α₂ u（1） = β₀ , u’’（1） = β₂} （1） where D（₀^α）+u is Caputo fractional derivative and α₀,α₂,β₀,β₂ is not zero at all,and f:[0,1]×R→ R is continuous.The calculated numerical results show reliability and efficiency of the algorithm given.The numerical procedure is tested on linear and nonlinear problems.     

关于PSD迭代法收敛的充分必要性定理

本文在线性方程组系数矩阵A为相容次序矩阵及A的Jacobi迭代矩阵的特征值μ_j均为实数且μ_j~2<1的条件下,得出了PSD迭代法收敛的充分必要性定理,并由此而得到了一个易于判别的PSD法收敛性定理。     

The extrapolated first order method for solving systems with complex eigenvalues

An extrapolated form of the basic first order stationary iterative method for solving linear systems when the associated iteration matrix possesses complex eigenvalues, is investigated. Sufficient (and necessary) conditions are given such that convergence is assured. An analytic determination of good (and sometimes optimum) values of the involved real parameter is presented in terms of certain bounds on the eigenvalues of the iteration matrix. The usefulness of the developed theory is shown through a simple application to the conventional Jacobi method.     

抛物型奇异积分算子在Triebel-Lizorkin空间的有界性

在Triebel-Lizorkin空间上建立了粗糙核抛物型奇异积分算子T的有界性,其中算子T定义为Tf(x)=p.v.∫_(Rn)(Ω(y))/(ρ(y)~β)f(x-y)dy,β≥n,ρ是伴随某种非迷向展缩的范数.     

算子方程X+A~*X~(-t)A=Q的正算子解的研究

研究了算子方程X+A*X~(-t)A=Q(t>1)的正算子解问题,分别给出了算子方程X+A*X~(-t)A=Q有正算子解的一些充分条件和必要条件,并确定了解的范围,用迭代的方法得到方程的正算子解.     

Optimum Modified Extrapolated Jacobi Method for Consistently Ordered Matrices

1.IlltroductionandPreliminariesWeconsiderthelineaxsystemAx=b,(1.1)wheteAERn,",bERnanddet(A)/O.WeaJ8oassumethatAhasthef0rmwhereA11,A22axesquarenonsingular(usuallydiagonal)matrices-Asisknow[61,AisaconSisentlyordered2-cyclicmatris.Forsolving(1.1)weintendtousethef0lfowngsimpleiterativemethod:In(1.4)and(1.6),w1,w2arenonzeroparameters(extraP0lati0nparameters)andI1,I2areidelltitymatricesofthesamesizesasA11anA22respectively.Theconstructionofmeth0d(1.3)isbasedonthesplittingA=M-N,whereM=Dfl-1…