求解定态中子输运方程的非相容DSA方法

在数值方法求解低泄漏或低俘获的粒子输运方程时,常用的源迭代法(Source iteration method,SI)收敛较慢.缓慢的迭代过程不仅效率低,并且难以确定迭代何时收敛.在已有众多的迭代加速方案中,扩散综合加速法(diffusion synthetic acceleration method,DSA)是一种有效且鲁棒的加速方法.对于一致离散DSA方法,高阶输运方程和低阶扩散算子应该满足相容性条件.然而,在处理复杂离散系统时,却很难推导出满足一致相容性条件的方法.提出了一个满足部分相容性条件的方法,即带阻尼的DSA方法.利用间断有限元方法(diffusion Galerkin method,DGA)对中子输运方程空间坐标进行离散,并利用傅里叶分析结果选择阻尼因子β.方法可用于求解定义在一维平面几何中的输运方程.傅里叶分析和数值试验表明了方法的有效性.     

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.     

基于埃特金加速的改进Landweber迭代正则化方法

为克服Landweber迭代正则化方法在求解大规模不适定问题时收敛速度慢的不足,将埃特金加速技巧与不动点迭代相结合,构建了能快速收敛的改进Landweber迭代正则化方法.数值实验结果表明:改进的迭代正则化方法在稳定求解不适定问题时,能够快速地收敛至问题的最优解,较Landweber迭代正则化方法大大提高了收敛速度.     

影响阻尼牛顿法收敛性的两个重要参数

对阻尼牛顿算法作了适当的改进,证明了新算法的收敛性.基于新算法,运用计算机代数系统Matlab,研究了迭代次数k,参数对(μ,λ)与初值x0三者间的依赖关系,研究了病态问题在新算法下趋于稳定的渐变(瞬变)过程.数值结果表明:(1)阻尼牛顿迭代中,参数对(μ,λ)与迭代次数k间存在特有的非线性关系;(2)适当的参数对(μ,λ)与阻尼因子α的共同作用能够在迭代中大幅度地降低病态问题的Jacobi阵的条件数,使病态问题逐渐趋于稳定,从而改变原问题的收敛性与收敛速度.     

求解非线性算子方程的加速迭代格式

研究非线性算子方程的近似求解方法.首先对通常的求解非线性方程加速迭代格式进行推广,得到高阶收敛速度的加速迭代格式,最后把这种加速迭代格式推广到非线性算子方程的求解中去,利用非线性算子的渐进展开,证明了这种加速格式具有三阶的收敛速度.     

Jacobian系数矩阵分裂法与气动方程的数值计算

前言 七十年代中期,人们多采用显式方法数值求解可压缩的Navier-Stokes方程.这种方法简单易解,但由于稳定性对时间步长的限制,使得求解所需机时颇多.在求解定常问题时,数值求解过程可以与真实的物理发展过程不对应,人们可以根据需要而改变求解过程,以达到加速收敛的目的.Allen和Cheng就是根据这种思想计算了近底部分离流动.为了达到加速得到定常解的目的,很多人采用在不同空间点上取变时间步长的方法.在[5]中,当调节因子取标量形式时,相当于取变时间步长的方法.如果调节因子或算子放大修正系数取矩阵形式,则可得到更快的收敛速度.Beam和Warming在[7]中提出了一个非迭代的隐式方法,并在空间坐标方向上利用近似因式分解,大大提高了隐式格式的使用效率.Steger和Warming在[8]中详细介绍了流通量分裂法.1985年,MacCormack在[9]中改进了自己在[10]中提出的二步隐式方法.作者在[11]中也用流     

求解非线性互补问题的逐次逼近阻尼牛顿法

针对非线性互补问题,提出了与其等价的非光滑方程的逐次逼近阻尼牛顿法,并 在一定条件下证明了该算法的全局收敛性.数值结果表明,这一算法是有效的.     

解凸约束非线性单调方程组的无导数低存储Broyden族投影法

拟牛顿法是求解非线性方程组的一类有效方法.相较于经典的牛顿法,拟牛顿法不需要计算Jacobian矩阵且仍具有超线性收敛性.本文基于BFGS和DFP的迭代公式,构造了新的充分下降方向.将该搜索方向和投影技术相结合,本文提出了无导数低存储的投影算法求解带凸约束的非线性单调方程组并证明了该算法是全局且R-线性收敛的.最后,将该算法用于求解压缩感知问题.实验结果表明,本文所提出的算法具有良好的计算效率和稳定性.     

关于位移线性方程组的加速超松弛迭代算法

本文研究关于系数矩阵为位移埃尔米特和位移反埃尔米特矩阵的复线性方程组的简便而有效的分裂迭代算法及其收敛性质.由于复系数线性方程组的系数矩阵由实部和虚部组成,运用松弛加速技术,我们得到了求解位移线性方程组的加速超松弛迭代算法,并分析了这类算法的收敛性质.数值算例表明,这类加速超松弛迭代算法是可行且有效的.     

基于新光滑函数的P0映射非线性互补问题的光滑牛顿法(英文)

非线性互补问题(NCP)可以重新表述为一个非光滑方程组的解.通过引入一个新的光滑函数,将问题近似为参数化光滑方程组.基于这个光滑函数,我们提出了一个求解P₀映射和R₀映射非线性互补问题的光滑牛顿法.该算法每次迭代只求解一个线性方程和一次线搜索.在适当的条件下,证明了该方法是全局和局部二次收敛的.数值结果表明,该算法是有效的.     

弦割法与Muller法收敛阶的新证明方法

弦割法、Muller法与牛顿法一样,都是求解非线性方程的著名算法之一.然而在目前众多优秀的数值分析教材或论著中.关于弦割法和Muller法收敛阶的证明过程都是比较复杂的,无一例外的都是借助于差分方程的求解.本文对这两个算法的收敛阶给出了一种新的简单、直接的证明方法,达到了与牛顿法收敛阶证明方法的统一,同时还能够方便地求...     

Local Behavior of the Newton Method on Two Equivalent Systems from Linear Programming

Newton's method is a fundamental technique underlying many numerical methods for solving systems of nonlinear equations and optimization problems. However, it is often not fully appreciated that Newton's method can produce significantly different behavior when applied to equivalent systems, i.e., problems with the same solution but different mathematical formulations. In this paper, we investigate differences in the local behavior of Newton's method when applied to two different but equivalent systems from linear programming: the optimality conditions of the logarithmic barrier function formulation and the equations in the so-called perturbed optimality conditions. Through theoretical analysis and numerical results, we provide an explanation of why Newton's method performs more effectively on the latter system.     

具有参数平方收敛的线性插值迭代类

提出了一类具有参数平方收敛的求解非线性方程的线性插值迭代法,方法以Newton法和Steffensen法为其特例,并且给出了该类方法的最佳迭代参数.数值试验表明,选用最佳迭代参数或其近似值的新方法比Newton法和Steffensen方法更有效.     

基于连分式重新推导的Newton迭代公式及其变体

基于Thiele连分式,重新建立了求解非线性方程的经典的Newton迭代公式.为了避免求导数运算,采用差商可以近似代替导数的办法,得到Newton迭代方法的几个变体并给出了其收敛的阶数.最后,数值实例证实了这些迭代格式是有效的.     

The Impact of Equal Weighting of Low- and High-Confidence Observations on Robust Linear Regression Computations

Equal weighting of low- and high-confidence observations occurs for Huber, Talwar, and Barya weighting functions when Newton's method is used to solve robust linear regression problems. This leads to easy updates and/or downdates of existing matrix factorizations or easy computation of coefficient matrices in linear systems from previous ones. Thus Newton's method based on these functions has been shown to be computationally cheap. In this paper we show that a combination of Newton's method and an iterative method is a promising approach for solving robust linear regression problems. We show that Newton's method based on the Talwar function is an active set method. Further we show that it is possible to obtain improved estimates of the solution vector by combining a line search method like Newton's method with an active set method.This revised version was published online in October 2005 with corrections to the Cover Date.     

一类非线性矩阵方程对称解的双迭代算法

利用逆矩阵的Neumann级数形式,将在Schur插值问题中遇到的含未知矩阵二次项之逆的非线性矩阵方程转化为高次多项式矩阵方程,然后采用牛顿算法求高次多项式矩阵方程的对称解,并采用修正共轭梯度法求由牛顿算法每一步迭代计算导出的线性矩阵方程的对称解或者对称最小二乘解,建立求非线性矩阵方程的对称解的双迭代算法.双迭代算法仅要求非线性矩阵方程有对称解,不要求它的对称解唯一,也不对它的系数矩阵做附加限定.数值算例表明,双迭代算法是有效的.     

Generalized equations and the generalized Newton method

We give some convergence results on the generalized Newton method (referred to by some authors as Newton's method) and the chord method when applied to generalized equations. The main results of the paper extend the classical Kantorovich results on Newton's method to (nonsmooth) generalized equations. Our results also extend earlier results on nonsmooth equations due to Eaves, Robinson, Josephy, Pang and Chan. We also propose inner-iterative schemes for the computation of the generalized Newton iterates. These schemes generalize popular iterative methods (Richardson's method, Jacobi's method and the Gauss-Seidel method) for the solution of linear equations and linear complementarity problems and are shown to be convergent under natural generalizations of classical convergence criteria. Our results are applicable to equations involving single-valued functions and also to a class of generalized equations which includes variational inequalities, nonlinear complementarity problems and some nonsmooth convex minimization problems.     

Exponential decay rate of a nonlinear suspension bridge model by a local distributed and boundary dampings

In this paper, we investigate the decay properties of the unconstrained one dimensional suspension bridge model. With only partial damping acting on one or on both equations and with boundary dampings, we prove that the first order energy is decaying exponentially, our method of proof is based on the energy method to build the appropriate Lyapunov functional. Moreover, we develop a numerical algorithm which is based on the finite element method to approximate the spatial variable and the Crank–Nicolson type of symmetric difference scheme to discretize the time derivative, and also a Picard type iteration process for solving the system of nonlinear equations obtained by discretization. At the end, we present some numerical experiments to illustrate our theoretical results.     

快速求解参数化偏微分方程的缩减基有限元方法及其在核工程中的应用

基于求解偏微分方程的高保真数值模拟已经广泛应用于科学研究和工程设计.然而,即使借助超级计算机的并行计算能力,经典的有限元方法和其它数值方法在面对需要多次求解或需要快速甚至实时求解的问题时仍然面临效率的挑战.针对可用参数化微分方程表示的问题,缩减基有限元方法利用少数代表性的经典有限元解构造基函数,同时通过仿射分解使得系统矩阵和载荷向量的组装变为简单的代数叠加,因此该方法可以大幅度地提高这类问题的求解效率.本文介绍了这种方法的原理,并以固体热传导和中子扩散的快速求解为例,展示了这种方法的优良特性.结果表明,在线阶段的求解效率可以实现两到三个数量级的提升.基于高保真模拟的缩减基模型是将高性能计算应用于工程优化设计、应急指挥以及复杂问题的反分析等工作的有效手段.