病态线性方程组及其解法

我们曾就一类特殊问题讨论过病态线性方程组的迭代解法。本文试图从较一般的观点来讨论病态线性方程组的问题:我们首先从随机函数的自然正交分解联系到矩阵的奇值分解来讨论矩阵的最佳逼近问题与病态方组的带滤子的广义逆阵解法。1974年前后,我们曾用这些方法在湖北省气象局作过大量的实例计算,本文就是这方面工作的一个初步小结。这里分四个小节:     

线性方程组的一种解法

本文利用矩阵的分块运算法则，给出求线性方程组ＡｍｎＸｎ＝Ｏｍ及ＡｍｎＸｎ＝ｂｍ一种方法．     

一类线性方程组的特殊解法

求解线性方程组的基本思想是消元,常用的方法有代入消元法,加减消元法和行列式法等。从理论上来分析,上面几种方法,是解答线性方程组的一般方法,具有普遍性意义。但就解题实践而论,对于某些结构特殊的方程组,用一般方法求解,常常计算冗繁,或是影响解题速     

线性方程组的分块矩阵解法

本文利用分块矩阵证明线性方程组解的基本定理，并给出解线性方程组的一种改进方法．     

线性方程组的分块矩阵解法

本利用分块矩阵证明线性方程组解的基本定理，并给出解线性方程组的一种改进方法。     

一般限制线性方程组的迭代解法

本文研究带限制条件的线性方程组Ａｘ＝ｂ，Ｘ∈Ｔ的选代解法，这里Ａ∈Ｃｍ×ｎ，ｂ∈Ｃｍ，Ｔ是Ｃｎ的子空间．我们构造了迭代格式ｘｏ＝０，ｒｋ＝ｂ—Ａｘｋ，ｘｋ＋１＝ｘｋ＋βＹｒｋ，ｋ＝０，１，…其中β是非零实参数，Ｙ是参矩阵；在方程组有解时，给出了参数β与参阵Ｙ的选取方法，以保证选代序列｛ｘｋ｝收敛到它的一个解．     

几何规划的序列线性方程组解法

1 引 言 众所周知,几何规划是非线性规划中的一类特殊规划。数学规划的前辈,早已预料:若对几何规划能探索出有效可行的算法,必将把非线性规划,特别是分式规划的算法推向新的台阶,即任何非线性规划问题,在一定的条件下,都可用一串几何规划去逼近,正因为如此,近几年,我们对几何规划的理论和算法,再一次产生了浓厚的兴趣,获得了一些新的结果,写此文目的,是想引起更多的规划专家的注意和重视,把冷落了近二十年的几何规划,推向新的台阶,为非线性规划的求解开辟新的途径。 几何规划的一般形式为     

病态线性方程组新的Jacobi迭代解法

给出了解病态线性方程组的一种新的Jacobi迭代算法,并证明了算法的收敛性;通过具体算例说明了算法的实用性和有效性.     

大型线性方程组的变分迭代解法

本文提出了一种求解大型线性方程组的一种新方法——变分迭代解法．这种方法的基本思想是：先给方程一个近似的初值,然后引进若干个拉氏乘子控正其近似值．而拉氏乘于可用垭值的概念最佳确定．这种方法收敛速度较快,如果只取,n个拉氏乘子(n为方程个数),则该方法即为Newton迭代法．     

非齐次线性方程组的统一矩阵解法

本文把非齐次线性方程组有唯一解和有无穷多解这两种情形,如同Cramer规则一样,统一为矩阵方法求解。     

大型线性方程组的变分迭代解法

本文提出了一种求解大型线性方程组的一种新方法——变分迭代解法．这种方法的基本思想是：先给方程一个近似的初值,然后引进若干个拉氏乘子校正其近似值,而拉氏乘子可用极值的概念最佳确定．这种方法收敛速度较快,如果只取ｎ个拉氏乘子（ｎ为方程个数）,则该方法即为Ｎｅｗｔｏｎ迭代法．     

大型非对称线性方程组的分块直接解法

大型拟带形对称正定线性方程组的分块直接解法已获得广泛应用,而将这方法推广到大型拟带形非对称非奇方程组时需要解决两个关键问题:第一,推广相关三角块的概念,并有效地使用它,以使分块直接解法的内外存交换次数尽可能少;第二,应用消去法于非对称块时主元的处理,要求既不破坏原矩阵的拟带形,又能使算法得以     

求解线性方程组和一种迭代解法

本文对任意线性方程组ＡＸ＝Ｂ（Ａ∈Ｒ（ｎ×ｍ），Ｂ∈Ｒｎ），在文［１］基础上给出了一种迭代算法。其收敛速度比文［１］方法快，并证明了该算法的收敛性。最后，通过几个算例说明了本文算法的有效性。     

一类广义半正定线性方程组的直接解法

1 引言 在具有等式约束的二次规划或椭圆型边值问题离散化分析中经常会遇到解线性方程组 (1)其中A∈R~(m×m)为对称正定矩阵,B∈R~(n×m)为行满秩矩阵,f∈R~m,g∈R~n为右端向量. 为了讨论的方便,首先引进, 定义1 若G∈R~(N×N),且对任何非零向量x∈R~N都有x~TGx>0(≥0),则称矩阵G     

关于Toeplitz+Hankel线性方程组的迭代解法

本文研究Toeplitz+Hankel线性方程组的预处理迭代解法.我们提出了几个新的预条件子,并分析了预处理矩阵的谱性质,当生成函数在Wiener类中时,预处理矩阵的特征值聚集在1附近.数值实验表明该预处理子比文[5]中的预处理子更有效.     

常系数线性方程组的一种新解法

对于常系数线性微分方程组:dx/dt=Ax(A是n阶实常数矩阵)通过特征根λ和对应的特征行向量K:K~T(A-λE)=0将微分方程组化为线性方程组:1°当有n个互异的特征根λ_1,λ_2,…,λ_n,对应的线性无关的特征行向量为K_1,K_2,…,K_n,若记K_i=(k_1,k_2,…,k_n)(i=1,2,…,n),则有方程组:(n∑i=1 k_ix_i)′=λ_j(n∑i=1 k_ix_I)(j=1,2,…,n);2°当有不同的特征根λ_1,λ_2,…,λ_m其重数分别为n_1,n_2,…,n_m,n_1+n_2+…+n_m=n,对应的线性无关的特征行向量为K_i=(k_1,K_2,…,k_n)(i=1,2,…,m),则有方程组:(n∑i=1 k_rx_r)′=λ_k(n∑i=1 k_rx_r)((A-λ_jE)x_(n_i)=0;i=1),(n∑i=1 k_rx_r)′=λ_j(n∑i=1k_rx_r)+c_(n_i)e~(λ_jt)((A-λ_kE)x_(i-1)=Ex_i,i=2,…,n_i).     

一类幂等半环上线性方程组的解法

极大-极小-加系统规划的全局优化可用于通信网络、柔性制造、对策博弈等实际系统,而幂等半环上线性方程理论在极大-极小-加系统规划的全局优化的研究中起着关键的作用.对于一类幂等半环上的非齐次线性方程组,引入列满秩矩阵与控制向量概念,并分别给出解的存在性和惟一性充分必要条件以及求解方法.     

大型线性方程组系数阵不限带宽的直接解法

在许多重要实际问题中,特别是在大系统的应用中,经常会遇见大型线性代数方程组的求解。由于一般的计算机的容量有限,使大型方程组的系数阵无法全部进入内存。因此,在直接解法中,出现了不少分块的求解方法,即利用计算机的外部设备(磁盘或磁带),将系数阵分块放进外存中,然后使用内外信息交换,完成方程组的求解。     

随机系数线性方程组正解的一种数值解法

通过建立摩擦片磨损量的数学模型,引出了随机系数线性方程组的求解问题以及对其解的统计分布上的分析,给出了一个相关定理,阐明了其分布是对称分布,且其正分量出现的概率大于零,从而为讨论此类方程组解的问题提供了统计分析的依据.同时,还利用优化思想对该随机系数线性方程组的正解加以讨论,给出在简约梯度法下正解数值近似解的算例.     

关于对称半正定矩阵线性方程组解法的注记

§1.引言 在有限元法中,以位移为未知数的静力求解问题,最后都归结为求解如下线性方程组 [K][δ]={P},(1.1)其中[K]为对称正定或对称半正定的总刚度矩阵.当出现后者时,直接解法在消元或分解过程中,使对角元素变为零,从而无法继续消元或分解.例如,采用对称分解法时,对[K]的分解公式如下