求解线性方程组的一种迭代算法

对系数为对称正定矩阵的线性方程组,利用系数矩阵主对角线上元素的和构造一种新的收敛迭代格式．     

求解线性方程组的一种迭代算法及其收敛性

对于求解线性方程组Ax=b,考虑当矩阵A为对称正定矩阵或者M矩阵时,文章给出了一种松弛迭代算法并且讨论了其收敛性.从数值结果,可以看出此算法的优越性.     

广义正定矩阵的判别及相应线性方程组的求解

通过给出广义正定矩阵判别的充分条件和充要条件,研究求解广义正定矩阵线性方程组的HSS迭代算法,分析算法的收敛性,并给出数值实验.     

线性方程组迭代解法平均收敛速度收敛阶的定量估计

由迭代法平均收敛速度与渐进收敛速度的关系引入近似估计法,即通过对迭代平均收敛速度取对数,然后使用数值拟合软件CurveExport1.3给出拟合函数,最终得到了Jacobi迭代法和Gauss-seidel法平均收敛速度收敛到渐进收敛速度的近似收敛阶,且该法适用于其他迭代法平均收敛速度的估计。     

线性方程组的特殊解法——平方根法

由对称正定矩阵的性质，引出平方根法的递推算法。从而给出了对称正定矩阵的线性方程组的求解方法。     

线性方程组迭代求解的近似逆方法收敛性

利用近似逆矩阵定义，构造一类双对称矩阵，讨论解线性方程组迭代求解近似逆方法的收敛性。     

一种改进的求解大型线性方程组的Jacobi迭代法

针对求解大型线性方程组提出了一种新的Jacobi迭代法。其思想是用Jacobi迭代法得到的当前点和上一步迭代点的组合得到下一步迭代点,并且通过求解最小二乘优化问题求得最佳组合因子。在与经典的Jacobi迭代法相同的条件下,证明了这种最优外插Jacobi迭代法的全局收敛性,进一步的数值实验也验证了新算法的有效性。     

解线性方程组的一种改进算法

阐述用迭代法解线方程组的基本理论，对雅可比迭代法作了一些改进，提高了其收敛速度。     

求解非对称线性方程组的预对称混合GMRES算法

对于非对称线性方程组Ax=b,当A是正定可对称化矩阵时,利用预对称化技术和混合迭代技术,结合GMRES算法提出了一种新的预对称混合GMRES迭代算法,理论表明,新算法可以使迭代的收敛效果得到明显改善.数值例子表明该算法迭代次数要少于解非对称线性方程组的GMRES方法.     

线性方程组AX=b的反问题求解

所谓n阶复方阵A是正定的是指对任意n维非零复列向量X,都有ReX*AX>0.文章给出了线性方程组AX=b的反问题具有复正定方阵解的一个充要条件.     

关于线性互补问题的一个迭代算法

针对矩阵M为具有正主对角元素的严格对角占优矩阵的线性互补问题构造了一个迭代算法，证明了算法的全局收敛性，并给出了数值算例．     

求解双曲型方程的隐式差分方程的并行迭代法

主要研究了双曲方程的三层隐式差分方程的分段并行迭代法。其基本思想是把隐式差分方程组划分为若干个子方程组来分别同时进行求解。文中给出了构造隐式差分方程组的分段隐式迭代法的一般过程,论证了它的收敛性。它具有0（△t^2＋△x^2）的精度阶和绝对稳定性对任意网比r和任意阶子方程组迭代过程都是收敛的。并阐明了它处理子方程组的优越性。为说明此迭代法的有效性,针对具体例子给出了数值试验结果。     

线性方程组并行迭代求解的收敛性

文章利用近似逆矩阵构造了一类求解线性方程组的并行迭代算法.分析了算法的收敛性,给出了参数的取值范围及最优值计算公式.     

张量具有线性收敛速度的迭代算法

基于计算非负张量谱半径的高阶幂法, 给出一种新的迭代算法判定强H张量. 结合不等式的放缩技巧和非负张量的Perron-Frobenius定理证明所给算法在有限步内停止, 且其收敛速度是线性收敛的. 数值算例表明, 该算法能判定任意给定的张量是否为强H张量, 且在某些情形下比经典的强H张量判定算法所需迭代步数更少.     

张量具有线性收敛速度的迭代算法

基于计算非负张量谱半径的高阶幂法, 给出一种新的迭代算法判定强H张量. 结合不等式的放缩技巧和非负张量的Perron-Frobenius定理证明所给算法在有限步内停止, 且其收敛速度是线性收敛的. 数值算例表明, 该算法能判定任意给定的张量是否为强H张量, 且在某些情形下比经典的强H张量判定算法所需迭代步数更少.     

一类非线性矩阵方程的迭代算法

研究了一类在电路设计,信号处理中有广泛应用的非线性矩阵方程。给出了求该方程解的迭代算法,证明了其收敛性。数值例子说明所给算法是有效的。     

BBMB方程的Crank-Nicolson差分格式的一种迭代算法

对于BBMB方程的Crank-Nicolson差分格式提出了一种迭代算法,然后利用离散能量法证明了迭代算法收敛到差分格式。最后,通过数值实验说明了该迭代算法无论是在计算时间上还是在计算误差上都优于Newton迭代法。     

求解泊松方程的多子域超松弛并行迭代算法

基于区域分解思想,对二维泊松方程提出了一种多子域超松弛并行迭代算法.首先将求解区域划分为多个子区域,利用超松弛迭代格式构造出若干分组显式格式,然后结合边界条件在迭代次数为奇数和偶数时,分别给出新算法的实现过程.最后通过具体的数值算例验证了此算法的有效性和优越性.     

自由边界问题的线性互补投影迭代算法

对一类自由边界问题,提出了基于线性互补问题的投影迭代算法.用有限差分对微分模型离散化后得到一个正定线性互补问题,然后导出与之等价的不动点问题,从而提出求解线性互补问题的投影迭代算法.利用投影原理,证明了该算法的收敛性.数值结果表明了算法的可行性和有效性.     

A Fixed Point Iterative Algorithm for Concave Penalized Linear Regression Model

This paper concerns computational problems of the concave penalized linear regression model. We propose a fixed point iterative algorithm to solve the computational problem based on the fact that the penalized estimator satisfies a fixed point equation. The convergence property of the proposed algorithm is established. Numerical studies are conducted to evaluate the finite sample performance of the proposed algorithm.