构造求根迭代公式的一种方法

本文给出了构造方程求根迭代公式的一种方法,条件简单,便于应用。所得公式具有大范围收敛性,初值可任取,能在任一有限区间上求出方程的全部实根,或判断出方程无实根的情况。将这种方法应用到不同的函数类上,就可得到各种不同的具体的迭代公式。例如,应用到二次连续可微函数类上,就包含了[2],[3]的结果;应用到连续函数类上,就包含了[4]的结果。本文还给出了另外的特例,包括不需要在每步迭代中计算一阶导数和二阶导数的特例,以及不用[1]—[4]中公式求解的特例。对收敛阶也进行了讨论。     

关于“改进Huang族算法”一文的注记

J.Flach,在文[1]中对Huang族算法的迭代式这里引进新的参数争φ_k和σ_k,令得到“改进Huang”族算法的迭代公式并在文献[1]的主要定理中证明了这一改进Huang族算法类中,所有算法产生的序列{x_k}只依赖于ρ_k、φ_k和σ_k,与其他参数无关.本文指出,J.Flaohs引进的独立参数仅仅是σ_k,这样[1]的主要结论可改为:改进Huang族算法产生的{x_k}只依赖于ρ_k和σ_k,与其他参数无关.考虑迭代公式     

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     

G -函数与迭代阵谱半径的估计

该文应用G -函数概念, 获得了迭代矩阵谱半径新的上、下界, 所得结果推广和改进了文献[1--6]中的相应结果.这些结果适合于更广泛的矩阵类, 数值结果也表明在相同的条件下这些新界优于文献[1--6]中的界.     

关于数值数学的一个典型问题

<正> Collatz L.在综述性文章[1]和[2]中就数值数学的典型问题归纳为五类,第一类是方程Tu=φ或Tu=u的解.关于这类问题主要是寻找解的存在性定理和解的存在区间以及唯一性定理等等. 如所周知,由初始元u_o出发,经过迭代     

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.     

具有完全并行度的SOR算法

1　引　　言Jacobi和 SOR迭代是求解线性方程组的两类基本的迭代方法 .并行计算机的出现使人们能立刻注意到它们在拥有并行处理性能上的显著差别 .Jacobi迭代因其各个分量的修正相互独立而具有十分明显的内在并行计算特性 .SOR则完全不同 ,其中诸分量的计算是逐个相关的 .由此而导致一般认为 SOR不适合并行处理 ,其内在并行性远不如 Jacobi迭代[1 ] [2 ] .由于 SOR多用于有限差分或有限元方法导致的大型稀疏方程组求解 ,因此 ,利用系数矩阵零元素或非零元素的特殊分布 ,采用红 -黑或多色排序成为实现 SOR并行处理的有效途径 .然而 ,…     

解第一类积分方程与代数方程组的一种投影迭代算法

§1.引言 投影迭代法用于解线性方程组,最早是由S.Kaczmarz在[1]中提出的。七十年代的发展,可见[2]与[3]。本文介绍另一种类型的投影迭代格式,它可用于解线性及非线性代数方程组。计算是并行的,适宜在并行机上处理。尤其值得提出的是,这种迭代法易于推广到求解第一类积分方程。众所周知,这类积分方程通常属于不适定问题范畴。     

线性多步公式的并行Newton-Raphson迭代方法

1.引言 常微分方程初值问题并行数值方法的研究,一直是并行算法研究中值得注意的问题.其原因不仅在于常微分方程初值问题是一个典型的非线性连续递推问题,也在于它在应用中的重要性,特别如实时计算的需要. [1]与[2]对两类典型的线性多步公式,Adams-Molton隐式公式和 Gear公式(即向后微分公式)进行处理,得到了一类并行算法.其基本思想是将这两类线性多步公式在一个区间上作为非线性方程进行整体迭代求解,该方法的最大特点是方程右端函数在各节点上可以并行计算,适用于多处理机系统和流水线向量机.[2]在一定的迭代初值条     

求解线性规划问题的一种全搜索方法

在[1]基础上提出一个全搜索方法,它通常只需迭代一、二次,即可得到一个基可行解,之后依据最优性条件进行的寻优迭代,也较[2]的搜索方位更多,从而总体上效果更好。     

样条变差缩减算子迭代极限的一个简单证明

一、引言在[1]和[2]中,胡莹生、徐叔贤利用 Markov 链终极条件概率的有关结果,确定了一类变差缩减算子的迭代极限.本文采用作者在[3]中使用的技巧,利用多项式样条的若干基本知识,不但简单地得出了[1,2]的结果,并且给出了迭代收敛速度的估计.对于等距分划的三次样条,所给的误差估计在某种意义上是最好的.     

两类下降的非线性共轭梯度法的全局收敛性

本文在文献[1]中提出了一类新共轭梯度法的基础上,给出求解无约束优化问题的两类新的非线性下降共轭梯度法,此两类方法在无任何线搜索下,能够保证在每次迭代中产生下降方向.对一般非凸函数,我们在Wolfe线搜索条件下证明了两类新方法的全局收敛性.     

平均迭代压缩映射存在不动点的充要条件

本文剖析文[1]的定义，举出反例说明文[1]结论不成立，并给出平均迭代压缩映射存在不动点的两个充要条件。     

一类迭代系统解的存在性与唯一性

1986年张伟年在文献[1]中研究了迭代方程: sum from i=1 to n(λ_i f~i(x)=F(x)(f~0(x)=x,f~k(x)=f·f~(k-1)(x)) (*)解的存在性与唯一性,推广了文献[2]—[4]中的结果。本文将作进一步的推广。我们考察了一类具有相当广泛性的迭代系统:     

无限阶段部分可观察马尔可夫决策规划

本文对[1,2]所考虑的无限阶段折扣费用部分可观察马尔可夫决策规划作了进一步的讨论,澄清了其中的一些模糊概念,补充或纠正了其中的疏漏和错误,特别地,在保持费用函数分片线性的原则下扩大了有限瞬时策略类,最后给出了几个新的结论,并对[1]中的策略迭代算法给出了修正及收敛估计。     

一致凸Banach空间非扩张映象带误差的Ishikawa型的三重迭代序列的收敛性

在一致凸Banach空间上,研究了半紧的非扩张压缩映象‖Tx-Ty‖≤‖x-y‖的Ishikawa型的三重迭代序列的收敛性问题,建立并证明了带误差的Ishikawa三重迭代逼近收敛定理,从而独特的推广了Mann和Ishikawa迭代方法,改进和发展了文献[1]-[7]的主要结果.     

Urysohn方程数值解的一个高精度算法

Kumar和Sloan[1]及Atkinson,Flores[3]将配置法用于Hammerstein方程，并证明了在适当条件下近似解的迭代是超收敛的．这里针对于一般的vrysotri方程给出了一个近似解的迭代校正计算格式，证明了近似解不论是用什么方法求得的，在适当条件下迭代校正算法总具有超收敛性．将（1）     

n次迭代还原函数的一个构造定理的改进

定义1^[1]记函数f（x）=f^[1]（x）,f（f（x））=f^[2]（x）,…,f（f（…f（x）…））=f^[n]（x）,f^[n]（x）为f（x）的n次迭代．     

Banach空间中具有数列的渐近拟非扩张型映象的不动点及其具有误差的Ishikawa迭代逼近

1引言及相关定义 引文[1～5]讨论了渐近非扩张映象和渐近非扩张型映象不动点的迭代逼近问题.文[6]改进了文[1]中条件,将T由渐近非扩张型映象推广到T是渐近拟非扩张型映象.     

一类非均匀分形插值函数的可微性

本文研究一类分形插值函数的可微性问题，通过构造一迭代函数系，利用迭代函数系的唯一吸引子。给出了一类分形插值函数。并获得了此类分形插值函数在[0，1]区间上几乎处处可微和在[0，1]区间上某一点不可微判定的充分条件，推广了文献[2]的结论。