用简单反迭代法计算三对角矩阵的特征向量

与特征值计算的算法丰富多彩相比,在已知比较精确的特征值的情况下,求其相应的特征向量的算法却不多见,已有的算法有基本反迭代法[1][2][4][5]、交替法[3]等.到目前为止,计算特征向量的算法都是基于反迭代法的,衡量算法是否收敛都是以残量的大小为标准,本文的算法也不例外.本文的目的就是计算不可约实对称三对角矩阵T=[bj-1,aj,bj]的相应于某个特征值λi（已得到其近似λ）的特征向量.首先我们来看下面的例子:例1 我们取T为201阶的Wilkinson负矩阵,λ取计算的最大特征值,分别令迭代的初始向量是e1,e100,e201,e=（1,1,…,1）T.图1反映了反迭代的收敛速度.     

一类抛物型方程系数反问题的分裂算法

考虑利用终端时刻的温度u(x,T)=Z_T(x)反演热传导方程u_t-a~2u_(xx) q(x)u=0,x∈(0,1)中的未知系数q(x)的反问题.通过引进变换v(x,t)=(u_t(x,t)/u(x,t))将此非线性不适定问题的求解分解为两步.首先利用输入数据迭代求解一个非线性的正问题(该过程独立于未知系数),得到其迭代解v~(k)(x,t).其次利用q(x)与v(x,t)的关系式求出q(x)的近似解.对提出的反演方法,证明了采用的变换的可行性,得到了原反问题与由变换后的非线性正问题反演q(x)的等价性并且证明了迭代解的收敛性,给出了收敛速度.数值结果表明了该方法的有效性.     

分块带状矩阵的逆

1引言如果分块矩阵A=(A_(ij))_(n×n)满足A_(ij)=O(j-i＞p且i-j＞q),其中A_(ij)为m阶矩阵,则称A为(p,q)-分块带状矩阵．分块带状矩阵在一些实际问题中经常出现,例如在量子场论中用途很广的非线性Schr(?)dinger方程的差分离散问题,解热传导问题等,都会遇到分块带状矩阵．常见的分块三对角矩阵,分块五对角矩阵都是特殊的分块带状矩阵．采用通常的方法求解分块带状矩阵的逆矩阵时,需要进行O(n~3)次m阶矩阵的运算．本文首先将分块带状矩阵扩充成可逆的分块上(下)三角矩阵,利用其逆矩阵导出了分块带状矩阵的逆矩阵表达式;进而利用所得到的公式分别推导了分块三对角矩阵及分块五对角矩阵的逆矩阵的快速算法,所需运算量为O(n~2)次m阶矩阵的运算．本文的结果扩充了文[1]等关于分块三对角阵求逆的相关结果．     

用二次曲线作最佳法向逼近的快速迭代法

1 法向误差函数d 曲线逼近广泛应用于机械零件的设计与加工中,由于理论曲线的制造有时很困难,且效率低成本高。因此,常用较易制造的曲线(如二次曲线)来近似代替理论曲线。而机械上的误差是以最大法向误差为标准的。因此,曲线的拟合应使最大法向误差d达最小。于是问题就变成了非线性最佳Chebyohcv逼近。 设理论曲线为Γ:y=f(x),拟合的二次曲线为Γ_1:     

AN INVERSE EIGENVALUE PROBLEM FOR JACOBI MATRICES

In this paper, we discuss an inverse eigenvalue problem for constructing a 2n × 2n Jacobi matrix T such that its 2n eigenvalues are given distinct real values and its leading principal submatrix of order n is a given Jacobi matrix. A new sufficient and necessary condition for the solvability of the above problem is given in this paper. Furthermore, we present a new algorithm and give some numerical results.     

AN INVERSE EIGENVALUE PROBLEM FOR JACOBI MATRICES

Let T1,n be an n x n unreduced symmetric tridiagonal matrix with eigenvaluesand is an (n - 1) x (n - 1) submatrix by deleting the kth row and kth column, k = 1, 2,be the eigenvalues of T1,k andbe the eigenvalues of Tk+1,nA new inverse eigenvalues problem has put forward as follows: How do we construct anunreduced symmetric tridiagonal matrix T1,n, if we only know the spectral data: theeigenvalues of T1,n, the eigenvalues of Ti,k-1 and the eigenvalues of Tk+1,n?Namely if we only know the data: A1, A2, An,how do we find the matrix T1,n? A necessary and sufficient condition and an algorithm ofsolving such problem, are given in this paper.     

A MODIFIED INVERSE ITERATION FOR A LARGE SPARSE SPD GENERALIZED EIGENPROBLEM

In this paper, an algorithm based on a shifted inverse power iteration for computing generalized eigenvalues with corresponding eigenvectors of a large scale sparse symmetric positive definite matrix pencil is presented. It converges globally with a cubic asymptotic convergence rate, preserves sparsity of the original matrices and is fully parallelizable. The algebraic multilevel itera-tion method (AMLI) is used to improve the efficiency when symmetric positive definite linear equa-tions need to be solved.     

计算常用广义逆的一类统一的迭代法

本文给出了计算广义逆的一阶与ｐ阶（ｐ≥２）迭代法。由于常用的重要广义逆，例如Ａ＋，，Ａ（ｄ），Ａ＃，Ａｄ，ｗ，，等等，都是　型的广义逆，所以，我们实际上给出了计算这些重要广义逆的一类统一的迭代法。此外，我们还研究了计算的迭代法中初始逼近的一般取法，以及计算上述各个广义逆的迭代法中初始逼近的实际取法。     

双对称矩阵的一类反问题

给定矩阵X和B,得到了矩阵方程X^TAX=B有双对称解的充分必要条件及有解时解的一般表达式．用SE表示此矩阵方程的解集合,证明了SE中存在唯一的矩阵^↑A,使得^↑A与给定矩阵A^*的差的Frbenius范数最小,并且给出了矩阵^↑A的表达式。     

特征值问题的自适应反迭代有限元算法

1引言设Ω∈R~2为Lipschitz单连通的有界闭区域,X为定义在Ω的Sobolev空间,a(·,·)和b(·,·)为X×X→C的有界双线性或半双线性泛函,考虑变分特征值问题:求(λ,u≠0)∈C×X使得a(u,v)=λb(u,u),(?)u∈X,其中a(·,·)满足X上的"V-强制性"条件或者连续的inf-sup条件,设M_h为Q区域上的正则三角形剖分,X_h∈X为定义在M_h有限元子空间,上述变分问题对应的有限元离散问题为:求(λ_h,u_h)∈R×X,u_h≠0使得     

实对称矩阵广义特征值反问题

本文研究如下实对称矩阵广义特征值反问题: 问题IGEP,给定X∈R~(n×m),1=diag(λ_II_k_I,…,λ_pI_k_p)∈R~(n×m),并且λ_I,…,λ_p互异,sum from i=1 to p(k_i=m,求K,M∈SR~(n×n),或K∈SR~(n×n),M∈SR_0~(n×m),或K,M∈SR_0~(n×n),或K∈SR~(n×n),M∈SR_+~(n×n),或K∈SR_0~(n×n),M∈SR_+~(n×n),或K,M∈SR_+~(n×m), (Ⅰ)使得 KX=MXA, (Ⅱ)使得 X~TMX=I_m,KX=MXA,其中SR~(n×n)={A∈R~(n×n)|A~T=A},SR_0~(n×n)={A∈SR~(n×n)|X~TAX≥0,X∈R~n},SR_+~(n×n)={A∈SR~(n×n)|X~TAX>0,X∈R~n,X≠0}. 利用矩阵X的奇异值分解和正交三角分解,我们给出了上述问题的解的表达式.     

ON THE CONVERGENCE OF KING-WERNER ITERATION METHOD IN BANACH SPACE ON THE CONVERGENCE OF KING-WERNER ITERATION METHOD IN BANACH SPACE

1. IntroductionLetf(x) = 0 (1.1)where j: X - Y is a norilineax operator which maps Banach space X into Baaedspace Y. The well-known iteration methods for solving (1.1) are the Nixon methodaam very ldnds of its improvement methods. One of them is the so called King-Wernerm6thod denned bykw(p, x03 yo):which is established by King in [7], Werner in [12] in d~nt formulas, respectively.It is interesting that the method (1.2) is of order 1 fi with the same functioncompotatinn coSt and twO ti…     

A NEW ALGORITHM FOR COMPUTING THE INVERSE AND GENERALIZED INVERSE OF THE SCALED FACTOR CIRCULANT MATRIX

A new algorithm for finding the inverse of a nonsingular scaled factor circulant matrix is presented by the Euclid＇s algorithm. Extension is made to compute the group inverse and the Moore-Penrose inverse of the singular scaled factor circulant matrix. Numerical examples are presented to demonstrate the implementation of the proposed algorithm.     

对称正交矩阵反问题及其最佳逼近

本文主要讨论下面两个问题：问题Ⅰ：给定矩阵X,B∈R~(m×n),求对称正交矩阵A∈SOR~(m×m),使得AX=B．问题Ⅱ：给定矩阵(?)∈R~(m×m),求矩阵A~*∈S_E使得(?)这里S_E问题Ⅰ的解集合,‖·‖指Frobenius范数．本文首先讨论具有k阶对称主子阵的n(n＞k)阶正交矩阵的C-S分解,利用这个结果,得到了问题Ⅰ有解的充要条件和通解的一般形式．然后,对给定矩阵(?)∈R~(m×m),讨论了矩阵(?)在问题Ⅰ的解集合S_E中的最佳逼近,得到了最佳逼近解的表达式．     

关于不用计算导数的大范围收敛迭代法的注记

1　引　　言在文 [1 ]中我们借助于动力系统方法导出了求连续函数 ｆ(ｘ)在区间 [ａ ,ｂ]上单零点ｘ 的一个大范围收敛的连续性方法 .此处 ｆ(ｘ)满足李氏条件 ,且 ｆ(ａ) <0 ,ｆ(ｂ) >0 .这个连续性方法由动力系统ｄｘｄｔ =- ｆ(ｘ)ｘ( 0 ) =ｘ0 ∈ [ａ ,ｂ]( 1 )确定 ,其解析解ｘ(ｔ ,ｘ0 )具有性质ｌｉｍｔ→ +∞ｘ(ｔ,ｘ0 ) =ｘ ,　　ｘ0 ∈ [ａ ,ｂ].　　为了数值地求出ｘ ,我们利用显式欧拉法ｘｎ+ 1=ｘｎ -ｈｎｆ(ｘｎ)ｘ0 =ｂ　ｏｒａ ( 2 )来求 ( 1 )式的解 .其中ｈｎ>0 ,为步长 .它的选择满足文 [1 ]中的不等式ａ<ｘｎ+ 1<ｘｎ,…     

非线性不适定算子方程算子与右端项皆有扰动的Landweber迭代法

考虑非线性算子方程 F（x）=y（1）其中 F:D（F）　 X→Y,X,Y为 Hilbert空间.F是 Frechet可微的。 这里考虑算子方程的解x+不连续依赖于右端数据的情况。由于不稳定性,并且在实际问题中只有近似数据yδ满足 ‖yδ-y‖≤δ（2）可以得到,方程（1）必须正则化.     

代数特征值反问题Hermite情形可解的充分条件

１　引言及主要结果 本论文将要讨论如下问题［２,４］： 问题ＨＧ给定ｎ＋１个Ｈｅｒｍｉｔｅ矩阵Ａ＝（ａｉｊ）ｎ×ｎ和Ａｋ＝Ｓ和ｎ个实数　,求个实数ｃ１,…,ｃｎ,使得Ａ（ｃ）＝ ．的特征值为 对于上述问题,有解的充分条件已有许多研究结果,如［２,４,６］．下面将利用Ｂｒｏｕｗｅｒ不动点定理给出新的充分条件． 本文的符号和定义如下： 对任意ｎ阶Ｈｅｒｍｉｔｅ矩阵Ｂ＝（ｂｉｊ）,记Ｂ（０）＝Ｂ－ｄｉａｇ（ｂ１１,ｂ２２,…,ｂｎｎ）,ρ（Ｂ）表示Ｂ的谱半径, ｛λ（Ｂ）｝表示Ｂ的特征值（谱）集合,且设　表…     

双反对称矩阵反问题的最小二乘解

1 引 言Rn×m表示所有n×m阶实矩阵集合,Rrn×m表示Rn×m中秩为r的子集;ORn×m表示所有n阶正交阵的集合;A+表示A的Moore-Penrose广义逆;Iκ表示κ阶单位阵;||·||表示Frobenius范数;ASRn×m表示n阶实反对称阵的全体;A＊B表示A与B的Hadamard乘     

同时具有点和区间半径序列收敛性的免导迭代法的进一步讨论

1 引 言 传统的求零点的迭代法只讨论迭代序列{xn}的收敛阶,近年来,G.Alefeld和F.A.Po-tra研究了含零点的区间半径序列的收敛性[2][3],而我们提出了同时具有点和区间半径序列均平方收敛的免导迭代法[1],即当n充分大时,序列{xn}和含零点区间的半径序列{(bn-an)}都是平方收敛的.通过进一步的分析,我们发现,文[1]中的结果仍可改进,并且,不需     

对称自正交相似矩阵的逆特征值问题

1引言 对称自正交相似矩阵在结构力学及土木工程等中有实际应用,在许多实际问题中会遇到其逆特征值问题.因此研究此问题是有意义的.