对称线性互补问题的乘性Schwarz算法

本文提出了求解对称性互补问题的乘性Schwarz算法,其中子问题用投影迭代方法求解.利用投影迭代算子的性质及投影迭代的收敛性,证明了算法产生的迭代点列的聚点为原互补问题的解,并在一定条件下,证明算法产生的迭代点列的聚点存在.     

求解线性互补问题的乘性Schwarz算法的收敛速度估计

1．引言区域分解法是八十年代兴起并得到迅速发展及广泛应用的数值计算方法．和多重网格法一样，区域分解法用于求解椭圆边值问题时具有与剖分网格h无关的收敛速度［8］，因而是一种高效快速算法．八十年代末及九十年代初，这种区域分解思想也开始应用于障碍问题的求解［2－8，10。12，16］数值实验表明，该算法对于障碍问题也是有效的·但是，和多重网格法一样，用于求解障碍问题时，算法的收敛速度分析存在一定的困难［11，13，14］对于障碍问题，一般的收敛性证明都是建立在证明算法产生的序列为一个极小化序列的基础之上［‘，‘’，“…     

对称线性互补问题的并行Schwarz算法

1引言考虑对称线性互补问题:求x∈R~N使得(1) Ax 6≥0,x≥0,x~T(Ax b)=0其中,A是给定的N×N实对称矩阵,b是N×1向量.目前求解该互补问题的迭代算法有很多(如Mangasarian(1977),Mangasarian,Leone (1987),Cottle(1992),曾金平,李董辉(1994)等).区域分解法以其将大问题化为若干子问     

求解线性互补问题的一种新算法

包括数学规划、对策论、经济学和力学等应用领域中的某些问题,都可以转化成如下的线性互补问题:     

一个求解一类投影问题的总体线性收敛的迭代法

所求的解就是c在p上的投影。 对于问题(1.1),He基于求解线性互补问题的投影收缩(PC)法,把投影问题转化为等价的广义线性互补问题,提出了一个求解这类问题的迭代方法。 原始的PC方法只能证明迭代是全局收敛的,而无法估计其收敛速度。为此,[4]和[5]对原始的PC方法作了改进,提出了固定步长的PC法并证明了其收敛速度是线性的。但在实际应用中,固定步长的PC法比原始的PC法慢的多,而且在求步长时,还要估计约束矩阵范数的大小。 本文基于[5]的思想,对于(1.1)提出了一个新的PC方法,该方法是全局线性收敛的。 本文中用到的符号说明如下:x_i表示x的第i个分量。如果u∈(?)且Ω(?)(?)为凸闭集,则P_Ω[u]定义为u到Ω上的投影。特别地,u_+定义为u到非负卦限(?)上的投影,对于一个正定矩阵G,范数||u++G表示(u~TGu)(?)。     

互补问题算法的新进展

互补问题是一类重要的优化问题,在最近３０多年的时间里,人们为求解它而提出了许多算法,该文主要介绍１９９０－１９９７年之间出现的某些新算法,它们大致可归类为：（１）光滑方程法;（２）非光滑方程法;（３）可微无约束优化法;（４）ＧＬＰ投影法;（５）内点法;（６）磨光与非内点连续法,文中对每类算法及相应的收敛性结果做了描述与评论,并列出有关文献。     

二阶锥线性互补问题的低阶罚函数算法

本文研究了二阶锥线性互补问题的低阶罚函数算法.利用低阶罚函数算法将二阶锥线性互补问题转化为低阶罚函数方程组,获得了低阶罚函数方程组的解序列在特定条件下以指数速度收敛于二阶锥线性互补问题解的结果,推广了二阶锥线性互补问题的幂罚函数算法.数值实验结果验证了算法的有效性.     

部分线性模型中估计的收敛速度

考虑回归模型（Ⅰ）：其中（ｘ＿ｉ，ｔ＿ｉ）是固定非随机设计点列，ｘ＿ｉ＝（ｘ＿（ｉｌ），…，ｘ＿（ｉｐ））＇β＝（β＿１，…，β＿ｐ）＇（ｐ＞１），ｇ是定义在［０，１］上的未知函数，β是未知待估参数，０＜ｔ＿ｉ＜１，ｅ＿ｉ是ｉ．ｉ．ｄ．随机误差，且Ｅｅ＿ｉ＝０，Ｅｅ＝σ￣２＜∞。基于ｇ的估计取一类非参数权估计（包括常见的核估计和近邻估计），我们讨论了β的最小二乘估计及ｇ的估计的最优强弱收敛速度。     

一个求解单调线性互补问题的高阶不可行内点算法

本文通过使用相同的矩阵因子，给出了一个求解单调线性互补问题的r-阶Mehrotra型宽城不可行内点算法，其中嵌入Wright的快速步与安全步算法．所给算法的迭代复杂性为O（n~((r 1)/r)L）．在考虑的问题有一个严格互补解的条件下，所给算法具有2阶Q-超线性收敛性．     

求解一类隐线性互补问题的投影MAOR算法

用MAOR迭代算法求解一类L-矩阵的隐线性互补问题.证明了由此算法产生的迭代序列的聚点是隐线性互补问题的解.并且当问题中的矩阵是M-矩阵时,算法产生的迭代序列单调收敛于隐互补问题的解.     

求解线性互补问题的一种新算法

本文针对线性互补问题,提出了与其等价的非光滑方程的逐次逼近阻尼牛顿法,并在一定条件下证明了该算法具有的全局收敛性．同时给出了一些数值例子,得到很好的数值结果．     

一类线性乘积规划问题的分支定界缩减方法

提出了求解一类线性乘积规划问题的分支定界缩减方法, 并证明了算法的收敛性.在这个方法中, 利用两个变量乘积的凸包络技术, 给出了目标函数与约束函数中乘积的下界, 由此确定原问题的一个松弛凸规划, 从而找到原问题全局最优值的下界和可行解. 为了加快所提算法的收敛速度, 使用了超矩形的缩减策略. 数值结果表明所提出的算法是可行的.     

线性互补问题的一种新Lagrange乘子法

A new multiplier method for solving the linear complementarity problem LCP(q, M) is proposed. Based on the Lagrangian of LCP(q,M) introduced here, we construct a new differentiable merit function θ(x,λ) which containing a multiplier vector λ and satisfying θ(x,λ) ≥ 0 and θ(x,λ) = 0 if and if only x solves LCP(q,M). A simple damped Newton-type algorithm which based on the merit function θ(x,λ) is presented. The main feature of the method is that the multiplier self-adjusting step accelerates the local convergence rate without losing global convergence. When M is the P-matrix, the sequence {θ(x^k,λ^k)}where {(x^k,λ^k)} generated by the algorithm is globally linearly convergent to zero and convergent in finite number of iterations if the solution is nondegenerate. Numerical results suggest that the method is high efficient and promising.     

对称双正型线性互补问题的多重网格迭代解收敛性理论

多重网格法是七十年代产生并获得迅速发展的快速送代法.八十年代初,此方法开始应用于变分不等式的求解,其中包括一类互补问题,近十年来大量的数值实验证实,算法是成功的,而算法的收敛性理论也正在逐步建立,当A正定对称时的多重网格收敛性可见[3]和[7];[4]讨论了A半正定时的情况·本文考虑A为更广的一类矩阵:对称双正阵(见定义1.1),建立互补问题:     

垂直线性互补问题的一种光滑算法

文中给出了垂直线性互补问题的一个新的光滑价值函数,不同于光滑化方法中的价值函数,它不包含任何必须趋向零的参数,因此算法中不涉及参数调整步骤,而且具有良好的强制性.基此价值函数,提出了求解垂直线性互补问题的一种阻尼Newton类算法,并证明了该算法对竖块P0+R0矩阵的垂直线性互补问题具有全局收敛性;当解满足相当于BD-正则条件时,算法具有局部二次收敛性;在不增加额外校正步骤(算法的每个迭代步只求解一个Newton方程)的情形下,算法对竖块P-矩阵垂直线性互补问题(无须假设严格互补),具有有限步收敛性.数值实验结果令人满意.     

求解线性互补问题的一种新的势下降内点算法

本文针对具有半正定矩阵的线性互补问题提出了一个新的内点方法———势函数下降内点方法.采用部分校正技术和Sherman-Morrison-Woodbury准则获得问题的近似最优解.讨论了该算法的收敛性,并证明了该算法为多项式算法.     

ON THE MONOTONE CONVERGENCE OF THE PROJECTED ITERATION METHODS FOR LINEAR COMPLEMENTARITY PROBLEMS

Under suitable conditions,the monotone convergence about the projected iteration method for solving linear complementarity problem is proved and the influence of the involved parameter matrix on the convergence rate of this method is investigated.     

一种求解非线性互补问题的方法及其收敛性

本文将Newton方法和外梯度方法相结合,提出了一种求解非线性互补问题的方法,证明了此方法的全局收敛性和超线性收敛性,在适当的条件下给出了一个有限终止结果。数值实验表明,此方法是有效的。     

一类线性规划逆问题及解法

本文讨论了逆ＬＰ问题的更一般的情况,这里称它为广义逆ＬＰ问题,即在知道了一部分变量和价值系数的条件下,求余下的未知的变量和价值系数,将它们合起来组成给定的ＬＰ问题的最优解。显然若知道全部价值系数就成为ＬＰ问题;若知道全部变量就成为逆ＬＰ问题,它是在根据研制应用软件时提出的。文中给出了解广义逆ＬＰ问题的算法,并成功地用于“宏观经济调控系统”等应用软件的研制中,对要解决的实际问题,给出了强多项式算法。