一类矩阵方程异类约束解与Ls解的迭代算法

当多矩阵变量线性矩阵方程(LME)相容时,通过修改共轭梯度法的下降方向及其有关系数,建立求LME的一种异类约束解的迭代算法.当LME不相容时,先通过构造等价的线性矩阵方程组(LMEs),将不相容的LME异类约束最小二乘解(Ls解)问题转化为相容的LMEs异类约束解问题,然后参照求LME的异类约束解的迭代算法,建立求LME的一种异类约束Ls解的迭代算法.不考虑舍入误差时,迭代算法可在有限步计算后求得LME的一组异类约束解或者异类约束Ls解;选取特殊的初始矩阵时,可求得LME的极小范数异类约束解或者异类约束Ls解.此外,还可在LME的异类约束解或者异类约束Ls解集合中给出指定矩阵的最佳逼近矩阵.算例表明,迭代算法是有效的.     

矩阵方程组一种异类约束最小二乘解的迭代算法

本文研究了求双矩阵变量线性矩阵方程组(LMEs)的一种异类约束最小二乘解的问题.通过构造等价的LMEs,并修改共轭梯度法的下降方向及其有关系数,建立了一种迭代算法.算例表明,迭代算法是有效的.     

特殊双变量矩阵方程组异类约束解的MCG算法

本文研究了约束矩阵方程问题中异类约束解的迭代算法.利用修正共轭梯度法,求得了特殊双变量线性矩阵方程组的异类约束解,选取特殊的初始矩阵,得到唯一极小范数异类约束解.理论证明和数值算例验证了该方法的有限步收敛性,推广了修正共轭梯度法在求约束矩阵方程问题中的应用范围.     

离散对偶代数Riccati方程异类约束解的双迭代算法

利用逆矩阵的Neumann级数形式,将在离散时间跳跃线性二次控制问题中遇到的含未知矩阵之逆的离散对偶代数Riccati方程(DCARE)转化为高次多项式矩阵方程组,然后采用牛顿算法求高次多项式矩阵方程组的异类约束解,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组的异类约束解或者异类约束最小二乘解,建立求DCARE的异类约束解的双迭代算法.双迭代算法仅要求DCARE有异类约束解,不要求它的异类约束解唯一,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.     

双矩阵变量Riccati矩阵方程对称解的迭代算法

研究一类双矩阵变量Riccati矩阵方程(R-ME)对称解的数值计算问题.运用牛顿算法求R-ME的对称解时,会导出求双矩阵变量线性矩阵方程的对称解或者对称最小二乘解的问题,采用修正共轭梯度法解决导出的线性矩阵方程约束解问题,可建立求R-ME的对称解的迭代算法.数值算例表明,迭代算法是有效的.     

含高次逆幂的矩阵方程对称解的双迭代算法

本文研究了在控制理论和随机滤波等领域中遇到的一类含高次逆幂的矩阵方程的等价矩阵方程对称解的数值计算问题.采用牛顿算法求等价矩阵方程的对称解,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,建立了求这类矩阵方程对称解的双迭代算法,数值算例验证了双迭代算法是有效的.     

一类Riccati矩阵方程广义自反解的双迭代算法

本文研究了一类Riccati矩阵方程广义自反解的数值计算问题.利用牛顿算法将Riccati矩阵方程的广义自反解问题转化为线性矩阵方程的广义自反解或者广义自反最小二乘解问题,再利用修正共轭梯度法计算后一问题,获得了求Riccati矩阵方程的广义自反解的双迭代算法.拓宽了求解非线性矩阵方程的迭代算法.数值算例表明双迭代算法是有效的.     

双变量矩阵方程组对称最小二乘解的迭代算法

本文研究了求双变量线性矩阵方程组的对称最小二乘解的问题.利用求解线性代数方程组的共轭梯度法的基本思想,通过对有关矩阵和系数的变形与近似处理,建立了一种迭代算法.拓宽了共轭梯度法的适用范围.算例表明,迭代算法是有效的.     

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.     

求矩阵方程AXB+CXD=F的中心对称最小二乘解的迭代算法

该文建立了求矩阵方程AXB+CXD=F的中心对称最小二乘解的迭代算法.使用该算法不仅可以判断该矩阵方程的中心对称解的存在性,而且无论中心对称解是否存在,都能够在有限步迭代计算之后得到中心对称最小二乘解.选取特殊的初始矩阵时,可求得极小范数中心对称最小二乘解.同时,也能给出指定矩阵的最佳逼近中心对称矩阵.     

不定最小二乘问题的改进的不完全双曲Gram-Schmidt预处理算法

应用改进的不完全双曲Gram-Schmidt(IHMGS)方法预处理不定最小二乘问题的共轭梯度法(CGILS)、正交分解法(ILSQR)与广义的最小剩余法(GMRES)等迭代算法来求解大型稀疏的不定最小二乘问题.数值实验表明,IHMGS预处理方法可有效提高相应算法的迭代速度,且当矩阵的条件数比较大时,效果更加显著.     

线性子空间上求解矩阵方程组A_1XB_1=C_1,A_2XB_2=C_2的迭代算法

应用共轭梯度方法,结合线性投影算子,给出迭代算法求解了线性矩阵方程组A_1XB_1=C_1,A_2XB_2=C_2在任意线性子空间上的约束解及其最佳逼近.当矩阵方程组A_1XB_1=C_1,A_2XB_2=C_2相容时,可以证明,所给迭代算法经过有限步迭代可得到矩阵方程组的约束解、极小范数解和最佳逼近.文中的数值例子证实了该算法的有效性.     

Augmented conjugate gradient. Application in an iterative process for the solution of scattering problems

We discuss the application of an augmented conjugate gradient to the solution of a sequence of linear systems of the same matrix appearing in an iterative process for the solution of scattering problems. The conjugate gradient method applied to the first system generates a Krylov subspace, then for the following systems, a modified conjugate gradient is applied using orthogonal projections on this subspace to compute an initial guess and modified descent directions leading to a better convergence. The scattering problem is treated via an Exact Controllability formulation and a preconditioned conjugate gradient algorithm is introduced. The set of linear systems to be solved are associated to this preconditioning. The efficiency of the method is tested on different 3D acoustic problems. This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date.     

Finite iterative method for solving coupled Sylvester-transpose matrix equations

This paper is concerned with solutions to the so-called coupled Sylvester-transpose matrix equations, which include the generalized Sylvester matrix equation and Lyapunov matrix equation as special cases. By extending the idea of conjugate gradient method, an iterative algorithm is constructed to solve this kind of coupled matrix equations. When the considered matrix equations are consistent, for any initial matrix group, a solution group can be obtained within finite iteration steps in the absence of roundoff errors. The least Frobenius norm solution group of the coupled Sylvester-transpose matrix equations can be derived when a suitable initial matrix group is chosen. By applying the proposed algorithm, the optimal approximation solution group to a given matrix group can be obtained by finding the least Frobenius norm solution group of new general coupled matrix equations. Finally, a numerical example is given to illustrate that the algorithm is effective.     

Modified geometric programming problem and its applications

In this paper, we propose unconstrained and constrained posynomial Geometric Programming (GP) problem with negative or positive integral degree of difficulty. Conventional GP approach has been modified to solve some special typer of GP problems. In specific case, when the degree of difficulty is negative, the normality and the orthogonality conditions of the dual program give a system of linear equations. No general solution vector exists for this system of linear equations. But an approximate solution can be determined by the least square and also max-min method. Here, modified form of geometric programming method has been demonstrated and for that purpose necessary theorems have been derived. Finally, these are illustrated by numerical examples and applications.     

Conjugate gradient type methods for unsymmetric and inconsistent systems of linear equations

Conjugate gradient type methods are discussed for unsymmetric and inconsistent system of equations. For unsymmetric problems, besides conjugate gradient methods based on the normal equations, we also present a (modified) minimal residual (least square) method, which converges for systems with matrices that have a positive definite symmetric part. For inconsistent problems, for completeness we discuss briefly various (well-known) versions of the conjugate gradient method. Preconditioning and rate of convergence are also discussed.     

矩阵最小二乘问题的迭代求解及其在机器翻译中的应用

研究一类线性矩阵方程最小二乘问题的迭代法求解,利用目标函数与矩阵迹之间的关系构造了矩阵形式的"梯度"下降法迭代格式,推广了向量形式的经典"梯度"下降法,并引入了两个矩阵之间的弱正交性来刻画迭代修正量的特点.作为本文算法的应用,给出了机器翻译优化问题的一种迭代求解格式.     

求解具有张量积结构线性系统的共轭梯度法

本文考虑具有张量积结构线性系统的数值解法．该线性系统常常来源于高维立方体上线性偏微分方程的有限差分离散化．利用张量一矩阵乘法,给出了基于张量格式的求解这类线性系统的共轭梯度法．与求解标准线性系统的共轭梯度法比较,新的算法能够节约大量的计算量及存储空间．