SOR方法的拓展与应用

对流体润滑的压力控制方程,在有限差分法的基础上,通过对SOR超松弛因子和迭代精度的选择,采用SOR逐次超松弛迭代法对控制方程进行了数值求解.在保证方程求解精度的基础上,还具有收敛快、稳定性好,计算工作量小等特点.     

线性块SOR二级迭代法的收敛性质

内迭代次数充分大时,求解非奇异线性方程组的块SOR二级迭代法与经典的块SOR方法有相同的收敛性和大致相等的收敛速度.因此,用于块SOR方法有效的松弛因子,同样可有效地用于块SOR二级迭代法.     

逐次超松弛迭代中的松弛因子

基于线性方程组中逐次超松弛(SOR)迭代结构的认识,多角度地考虑迭代构造的松弛因子,即作为修正常数、加权系数、组合系数和变形系数的松弛因子.这样多方面的理解必然有利于SOR类方法的更灵活掌握与运用.     

求解加权线性最小二乘问题的预处理迭代方法

给出了求解一类加权线性最小二乘问题的预处理迭代方法,也就是预处理的广义加速超松弛方法（GAOR）,得到了一些收敛和比较结果．比较结果表明当原来的迭代方法收敛时,预处理迭代方法会比原来的方法具有更好的收敛率．而且,通过数值算例也验证了新预处理迭代方法的有效性．     

松弛型二级多分裂法的上松弛收敛性

松弛型二级多分裂法是解线性代数方程组的一种并行迭代算法,其松弛因子在(0,1]区间的下松弛收敛结果是已知的.证明了松弛型二级多分裂法松弛因子大于1的上松弛收敛性,改进了有关下松弛的收敛结果.另外,对下松弛情形给出了矩阵范数意义下的一个比较定理.     

关于Leontief产出方程的二级分裂迭代方法

研究Leontief投入产出模型中计算产出向量的迭代方法,基于Leontief产出方程,在矩阵规模很大,直接计算逆矩阵很困难的条件下,通过引入参数并运用二级分裂迭代思想和松弛技术,提出了Leontief产出方程的二级分裂迭代方法,给出了该方法的收敛理论.利用给出的收敛因子的计算方法,讨论了参数的优化选择,数值实例验证了此方法的有效性,表明优化参数能有效提高迭代方法的收敛效率.     

k-循环矩阵的最佳SOR方法

本文研究 K-循环矩阵的SOR迭代,提出一种确定最佳松弛因子的方法，应用和改进了Young和Eidson等人的结果，同时给出了计算实例．     

矩形区域上非线性变分不等式的并行SOR格式及其全局收敛性

数值方法的并行化是近些年随计算机并行性能的开发而兴起的研究方向之一。众所周知,逐次超松弛迭代(简记为SOR)是解方程组及其它数学问题简单而又实用的数值算法。八十年代末及九十年代初,Mangasarian及De.Leone等人将此算法的并行格式用于求解线     

基于梯度的Sylvester共轭矩阵方程的迭代解

本文提出了一种基于梯度的Sylvester共轭矩阵方程的迭代算法.通过引入一个松弛参数和采用递阶辨识原理,构造一个迭代算法求解Sylvester矩阵方程.通过应用复矩阵的实数表达以及实数表示的一些性质,收敛性分析表明在一定假设条件下,对于任意初始值,迭代方法均收敛到精确解,数值算例也表明了所给方法的有效性.     

线性互补问题模系多重网格方法的AMSOR光滑算子

为了改进求解大型稀疏线性互补问题模系多重网格方法的收敛速度和计算时间,本文采用加速模系超松弛(AMSOR)迭代方法作为光滑算子.局部傅里叶分析和数值结果表明此光滑算子能有效地改进模系多重网格方法的收敛因子、迭代次数和计算时间.     

解线性互补问题的预处理加速模Gauss-Seidel迭代方法

本文提出了解线性互补问题的预处理加速模系Gauss-Seidel迭代方法,当线性互补问题的系统矩阵是M-矩阵时证明了方法的收敛性,并给出了该预处理方法关于原方法的一个比较定理.数值实验显示该预处理迭代方法明显加速了原方法的收敛.     

非埃尔米特正定线性系统的m步预处理的斜埃尔米特和反埃尔米特分裂方法（英文）

进一步研究了非埃尔米特正定线性系统的斜埃尔米特和反埃尔米特迭代方法,并在预处理的斜埃尔米特和反埃尔米特迭代方法的基础上,引入了m步多项式预处理子,证明了预处理的斜埃尔米特和反埃尔米特迭代方法在一定条件下是收敛的,而且得到了预处理的斜埃尔米特和反埃尔米特迭代方法的收缩因子.通过数值例子说明,对于非埃尔米特正定线性系统m步的预处理有效地加速了Krylov子空间方法,例如GMRES.     

H-矩阵线性方程组的一类预条件并行多分裂SOR迭代法

基于并行多分裂算法的思想及SOR迭代格式, 本文提出一种求解H-矩阵线性方程组新的并行多分裂SOR迭代法, 新方法某种程度上避免了SOR迭代法中选取最优参数的困难. 同时, 选取Kohno等(1997)提出的预条件子$P=I+S_{\alpha}$对原始线性方程组进行预处理, 进而给出了一种实用的预条件并行多分裂SOR迭代法. 理论分析和数值实验均表明, 新算法是实用而有效的.     

用块超松弛迭代法求解不定最小二乘问题

应用块对称超松弛(symmetric successive overrelaxation,SSOR)和块加速超松弛(accelerated overrelaxation,AOR)迭代法来解不定最小二乘问题,并分析两种算法的收敛性和最佳松弛因子.理论分析表明,尽管最佳的SSOR方法比最佳的AOR方收敛慢,但其最佳松弛因子取法更简单.数值算例验证了相应的理论结果.     

非线性绝对值方程组的类SOR迭代方法

提出了非线性绝对值方程组(AVE)问题解的存在性和唯一性的一个充分条件,构建了数值求解方程组的类超松弛迭代方法,并证明其收敛性.数值算例表明该迭代方法是非常有效的.     

求解电报方程的自适应重要性抽样蒙特卡罗算法

提出一种常系数二阶双曲型电报方程的自适应重要性抽样蒙特卡罗算法.通过使用无条件稳定的紧有限差分格式将电报方程离散化为线性代数系统,对得到的线性系统使用具有动态松弛因子的自适应重要性抽样蒙特卡罗算法,加速了蒙特卡罗算法的收敛.一些数值算例的实现证明了提出方法的有效性和适用性.提出的方法容易且适合在计算机上编程实现,所得数值解接近文献提供的精确解.     

求解非线性方程的加权迭代方法

提出加速迭代收敛的新思想,构造出一类加权迭代格式.通过选取最优加权因子使得该迭代格式具有较小的渐近误差常数,且至少具有原有迭代格式的收敛阶,数值例子表明该方法具有较快的收敛速度.     

解非线性方程的自动调节阻尼法

解非线性方程组的一般方法是将其线性化,形成各种形式的迭代程序进行数值近似计算.对于复杂强非线性问题,在迭代过程中往往不易收敛,甚至数值失稳而发散.不能满足工程要求.常规的牛顿法及改进的牛顿法均未彻底解决这一问题,因而使得复杂强非线性问题的数值模拟计算受到了限制.本文提出一种新的方法---自动调节阻尼法,是对带阻尼因子的牛顿法的进一步改进.引进阻尼因子向量,在迭代过程中,通过判断与调整,不断地自动调节阻尼因子向量,引用有效收敛系数与加速系数,改善对赋初值的要求,加速求解的迭代过程,保证了复杂强非线性方程求解的稳定性.采用这一新的方法,已成功地数值模拟了飞机中的一些复杂的传热问题,可进一步推广用于非线性流动、传热、结构动力响应等各种复杂强非线性的工程问题的数值模拟计算.     

关于鞍点问题的预处理HSS-SOR交替分裂迭代方法

为了高效地求解大型稀疏鞍点问题,在白中治,Golub和潘建瑜提出的预处理对称/反对称分裂(PHss)迭代法的基础上,通过结合SOR-like迭代格式对原有迭代算法进行加速,提出了一种预处理HSS-SOR交替分裂迭代方法,并研究了该算法的收敛性.数值例子表明:通过参数值的选择,新算法比SOR-like和PHSS算法都具有更快的收敛速度和更少的迭代次数,选择了合适的参数值后,可以提高算法的收敛效率.     

Poisson方程差分格式迭代解法中一些最优参数的有理拟合方法(英文)

本文针对二维Poisson方程五点和九点差分格式,导出了求解这些格式的SOR方法中最优松弛因子与区域剖分数的有理拟合公式,给出了Jacobi结合Chebyshev加速方法中Jacobi迭代矩阵谱半径的有理拟合公式.实际计算表明这些公式计算效果良好.