Newton迭代的区域估计与点估计

§1.引言、点估计 Sieve Smale在1986年国际数学家大会上介绍了他在连续复杂性理论方面的开创性研究.从报告摘要[1]及背景论文[2]来看,他着重介绍了解方程的整体代价,其基础是[3]关于Newton迭代的点估计的工作. 设f是从Banach空间E到同型空间F的解析映照.对于点z_0∈E,从z_0开始的Newton迭代是指     

Hansen和Patrick方法的点估计

§1.引言设f是实的或复的Banach空间E的某个区域到同型空间F的解析映射。对于解方程 f(z)=0的Newton方法,在[1]及[2]中只用f在一点Z_0的信息来判断从Z_0开始的Newton迭代的收敛性。这项工作对连续复杂性的研究是极重要的。最近,[4]利用优序列技巧对Smale     

若干变形Newton迭代的点估计

引言 设E和F同是实的或同是复的Banach空间,f:E→F是一个非线性映照.由于方程 f(z)=0具有很强的概括性,所以用以求解这个方程的Newton迭代 z_(n+1)=z_n-Df(z_n)~(-1)f(z_n),?n∈N_0几乎成了经典应用数学的中心.     

γ-条件下Hansen和Patrick方法的收敛性

1977年Hansen和Patrick提出了一族求复函数f:C→C零点的带参数λ的迭代方法[1]:xn+1=xn-(λ+1)f(xn)/λf1(xn)±(√f1(xn)2-(λ+1)f(xn)fn(xn))n(>)0.[2]在区间估计的判据下证明了此方法的收敛性;而[3]用Smale的点估计判据证明了:当λ∈[-1,1]和α(x,f)≤3-2√2时,此方法对复解析函数是收敛的.但是解析性的条件太强了.[4]和[5]针对性地给出了点估计的弱条件,分别对Newton和Halley方法作了分析.     

在点估计判据下Euler级数、Euler迭代族以及Hauey迭代族的收敛性

论文证明了,当 S.Smale[1—3]的点估计判据α(f,z)=‖Df(z)~-1f(z)‖·(?)‖Df(z)~(-1)D~nf(z)/n!‖~(1/(n-1))≤3-22~(1/2)时,求 Banach 空间解析映照f零点ζ的 Newton 迭代的两族高阶推广以及ζ的逆级数都收敛,并且对其中每一个极限来说,条件中的常数3-22~(1/2)都是最好可能的.对其中以f在z的[1/k-1]阶 Padé 逼近的零点的算子形式拓广为迭代函数的那一族迭代(k=1,2,…),还给出了误差的准确估计.     

在点估计判据下Euler级数、Euler迭代族以及Hauey迭代族的收敛性

论文证明了,当 S.Smale[1—3]的点估计判据α(f,z)=‖Df(z)~-1f(z)‖·(?)‖Df(z)~(-1)D~nf(z)/n!‖~(1/(n-1))≤3-22~(1/2)时,求 Banach 空间解析映照f零点ζ的 Newton 迭代的两族高阶推广以及ζ的逆级数都收敛,并且对其中每一个极限来说,条件中的常数3-22~(1/2)都是最好可能的.对其中以f在z的[1/k-1]阶 Padé 逼近的零点的算子形式拓广为迭代函数的那一族迭代(k=1,2,…),还给出了误差的准确估计.     

Hammerstein型方程的Galerkin—Newton方法

1 引言 关于Hammerstein型方程的数值逼近方法,许多作者做了工作,例如[1]、[2]、[3]、[4]等,他们把无限维空间中的 Hammerstein型方程转化为有限维空间中的非线性 Hammer-stein型方程,在此基础上,[1]、[2]又用Newton型迭代方法对有限维空间中的非线性方程做了进一步地讨论.[5]中把Newton迭代方法与投影方法结合在一起,考虑了Hilbert空间中具有紧性的非线性算子的不动点问题的数值解法.本文把Galerkin有限维逼近方法与Newton迭代方法紧密结合,把无限维Banach空间中一类具有单调型算子的非线性Ham-merstein型方程的求解问题在迭代过程中化为有限维空间中的线性代数方程组求解.并证明了迭代序列超线性收敛于原方程的解,最后举例说明了这一方法的应用.     

基于函数值Pad逼近的[1/n]阶迭代算法

<正>1引言一般的,我们在求解非线性方程的根时,利用最多的是迭代法,其迭代效果也各不一样[1-4].通常,我们在构造非线性方程求根的迭代方法有Newton迭代算法、Halley迭代算法和割线法等,而Newton迭代格式构造简单且收敛速度较快,又被认为是求解一般非线性方程根的最常用方法.在:Newton迭代公式的推导过程中,利用最多的是泰勒展开式法、切线法、积分法[5].本文基于函数值Pad6逼近的行列式表示[6-7],构造出[1/0]、[1/1]、[1/2]阶Pade逼近     

弱条件下Euler族迭代的收敛性

用于求Banach空间中算子f 零点的Euler迭代族的迭代映射是f 在z的局部逆 f ^-1_z的Taylor展式的部分和.当α≤3-2Ö2时整个Euler迭代族统一的收敛性定理被建立,并且其中Smale的α判据中f 解析的强条件被有限次可微的弱条件取代,从而使Smale的理论被纳入数值泛函学者习惯的框架之中.     

偏序下的区间松弛法

§1. 引言 本文给出了求解非线性方程组 f(x)=0,f:D?R~n→R~m (1.1)在偏序下的区间松弛法,它是在[1]的基础上将区间迭代与Newton-SOR 迭代结合得到的一种便于计算且收敛较快的序区间N-SOR松弛法,也是单调N-SOR迭代法的推广.§2给出了偏序下的区间Krawczyk算子,它是区间 Newton算子的推广,同样具     

偏序下的区间松弛法

§1. 引言 本文给出了求解非线性方程组 f(x)=0,f:D?R~n→R~m (1.1)在偏序下的区间松弛法,它是在[1]的基础上将区间迭代与Newton-SOR 迭代结合得到的一种便于计算且收敛较快的序区间N-SOR松弛法,也是单调N-SOR迭代法的推广.§2给出了偏序下的区间Krawczyk算子,它是区间 Newton算子的推广,同样具     

关于有界全纯函数在边界附近的某些性质

<正> 在[1]中 H.G.Eggleston 曾经证明了如下一个很有用的定理.设 f(z)是区域 D 内的有界全纯函数并 z_0为 D 的某一界点,z_0可为∞,但 D 至少人含有一有限还点为其界点.让 L 是一弧而以 z_0为其一端点且其他各点全属 D 内.若     

点估计中的优序列方法以及Smale定理的条件和结论的最优化

可以用优序列的方法准确化Smale在1986年国际数学家大会上报告的关于Newton迭代点估计的工作。我们证明了,当且仅当α(z,f)≤13-3(17^1/2)/4时,对于所有实的或复的Banach空间E到同型空间F的解析映照f和z∈E,z是f的一个逼近零点。此外,当α(z,f)≤(7-3(5^1/2)/2时z是f的一个第二类逼近零点。     

$\mathbb{C}^n$中一类星形映射子族的增长定理及推广的Roper-Suffridge算子

在有界星形圆形域上定义了一个新的星形映射子族, 它包含了$\alpha$阶星形映射族和$\alpha$阶强星形映射族作为两个特殊子类. 给出了此类星形映射子族的增长定理和掩盖定理. 另外, 还证明了Reinhardt域$\Omega_{n,p_{2},\cdots,p_{n}}$上此星形映射子族在Roper-Suffridge算子 \begin{align*} F(z)=\Big(f(z_{1}),\Big(\frac{f(z_{1})}{z_{1}}\Big)^{\beta_{2}}(f'(z_{1}))^{\gamma_{2}}z_{2},\cdots, \Big(\frac{f(z_{1})}{z_{1}}\Big)^{\beta_{n}}(f'(z_{1}))^{\gamma_{n}}z_{n}\Big)' \end{align*} 作用下保持不变, 其中 $\Omega_{n,p_{2},\cdots,p_{n}}=\{z\in {\mathbb{C}}^{n}:|z_1|^2+|z_2|^{p_2}+\cdots + |z_n|^{p_n}<1\}$, $p_{j}\geq1$, $\beta_{j}\in$ $[0, 1]$, $\gamma_{j}\in[0, \frac{1}{p_{j}}]$满足$\beta_{j}+\gamma_{j}\leq1$, 所取的单值解析分支使得 $\big({\frac{f(z_{1})}{z_{1}}}\big)^{\beta_{j}}\big|_{z_{1}=0}=1$, $(f'(z_{1}))^{\gamma_{j}}\mid_{{z_{1}=0}}=1$, $j=2,\cdots,n$. 这些结果不仅包含了许多已有的结果, 而且得到了新的结论.     

一个非线性分数微分方程奇异解的存在性与逐次迭代方法

研究了非线性分数微分方程D~αu(t)=f(t,u(t)),0≤t≤1,t~(1-α)u(t)|t=0=c解的存在性与迭代方法,其中0α1.当c≠0时该方程的解是奇异的.通过构造了两个在Banach空间C_α[0,1]中收敛于解的逐次迭代序列证明了解的存在性.这项工作改进了文献[8]的主要结论.     

关于复方程组的圆盘迭代法

§1.导言 关于非线性复方程组: f(z)=0,f:G?C~n→C~n的圆盘迭代,[1]中曾考虑过圆盘Newton法,它需要计算圆盘逆阵,因此计算最大.其中还给出了一种Krawczyk-Moore型算法,本文的目的就是对这一结果作进一步改进,     

基于凸优函数的Newton类方法的收敛定理

本文研究了求解Banach空间上非线性算子方程f(x)=0的Newton类方法的收敛性.利用优函数原理,在A(x0)1f满足关于某一凸优函数的广义Lipschitz条件下,得到了Newton类方法的一个半局部收敛定理.同时,当f和A(x)及初始点x0给定时,针对广义Lipschitz条件构造了相应的优函数,推广了Newton类方法的相关结果.     

求解多项式重根时修正的Ehrlich法之改进

1引言次数大于4的多项式的根已没有一般的公式解法,但多项式求根有很多应用背景,因此有不少文献讨论多项式根的迭代解法,如文献[1-9]。对多项式f(x)=sum from j=0 to na_jx~j(a_n=1),(1.1)若其根全是单根,则已有一些收敛快效率高的迭代解法,如著名的Newton法,Durand- Kerner算法。特别是Ehrlich L W在文[1]中提出的同时决定多项式(1.1)的全部单根     

两族选代的不动点和Julia集

1．引言Fatou[1]和Julia[2]在本世纪初奠定的有理迭代动力学，在近二十多年来由于微机的应用使其中许多深刻结果可视化而又重新热门起来［3]。这些研究对于数值非线性代数是大可借鉴的，因为在那里普遍使用的迭代法大多是有理迭代。设f为d次多项式.由以为特征方程的反向Bernoulli速推得到序列示日由是我们得到两个趋向于f的与Z最靠近的根的序列这些都是有理函数。固定k，我们可以作Riemann球面C二CU｛co｝上的有理迭代这两个选代族的首元素都是Newton迭代jt“njHk迭代（1．9）当k—2时即是Halley迭代所以我们称Hk迭代（1．9）为Halley…     

随机多项式空间和计算复杂性理论

按照Smale对随机多项式空间概率分布的约定,讨论了多项式零点计算的复杂性.指出:(1)王则柯和徐森林的研究并没有表明Kuhn算法比Newton迭代好;(2)通过“二阶逼近零点”而不是“逼近零点”的概念把Kuhn算法和Newton迭代组合起来的话,王和徐的结果并经某些高维复区域的体积计算表明这是一个有效的算法;(3)进一步的分析表明稍加改进的Lehmer算法的估计成本比Kuhn算法的估计成本更低;(4)这种改进的Lehmer算法和一种并行圆盘迭代组合比Kuhn算法和Newton迭代组合的估计成本更低,并且不存在Wilkinson所说的“降次、精炼”中的困难,因而值得推荐.