瞬态动力问题的遂单元矩阵分裂和逐步积分方法

本文对瞬态动力问题,结合逐步积分方法提出了一类广义的矩阵分裂和逐单元松弛算法,摆脱了有限元法通常需形成总体刚度矩阵,总体质量矩阵和求解大型稀疏方程组的工作,理论分析和计算实例表明,本文的广义矩阵分裂是最优的分裂方案.本文的算法物理意义明确,便于编写程序推广应用.     

广义并行矩阵多分裂松弛算法

求解大型线性代数方程组的并行矩阵多分裂算法讨论的大多为系数矩阵是非奇日矩阵的情况，[2]提出了当系数矩阵是非奇H矩阵时的广义矩阵多分裂松弛算法．对系数矩阵是奇异日矩阵的情况研究较少，本文给出了当系数矩阵G是不可约奇异H矩阵时的齐次线性方程组Gx=0的广义矩阵多分裂松弛算法并讨论其收敛性。     

广义异步矩阵多分裂向前向后松弛算法

本文建立了一类广义异步矩阵多分裂向前向后松弛算法，并在系数矩阵是Ｈ－矩阵的条件下，证明了这类算法的收敛性．     

广义异步矩阵多分裂向前向后松驰算法

本文建立了一类广义异步矩阵多分裂向前向后松驰算法，并在系数矩阵是Ｈ－矩阵的条件下，证明了这类算法的收敛性。     

二阶锥线性互补问题的广义模系矩阵分裂迭代算法

通过将二阶锥线性互补问题转化为等价的不动点方程,介绍了一种广义模系矩阵分裂迭代算法,并研究了该算法的收敛性.进一步,数值结果表明广义模系矩阵分裂迭代算法能够有效地求解二阶锥线性互补问题.     

求解广义绝对值方程的交替牛顿矩阵多分裂方法

本文针对广义绝对值方程,提出了基于牛顿法的矩阵多分裂方法.并在该方法的基础上进一步改进,得到了基于牛顿法的交替矩阵多分裂方法.给出两种算法在一定条件下的全局收敛性,并分析当分裂为H分裂时,基于牛顿法的矩阵多分裂方法的收敛条件.通过数值实验验证了所提出的算法的可行性和有效性.     

非负不可约矩阵的广义Perron补矩阵

1989年Meyor为计算马尔可夫链的平稳分布向量构造了一个算法，首次提出非负不可约矩阵的Perron补矩阵的概念，本给出非负不可约矩阵A的广义Perron补矩阵若干性质，并且证明若矩阵A是不可约逆M-矩阵，其广义Perron补矩阵也是不可约逆M-矩阵。     

广义Rayleigh商矩阵和求解大稀疏广义特征值问题的块算法(英文)

从矩阵和矩阵束的Rayleigh商的极值性质出发,引进了矩阵束的广义Rayleigh商矩阵,证明了相应的极值定理,它包括了已有的各种 Ragleigh商作为特殊情况。 对求解大稀疏广义特征值问题 (A-λB)x=0,应用广义 Rayleigh 商矩阵的概念导出了不用对A,B或 A和B 的任何线性组合进行因子分解的快解法(BLRQ算法)。它解决了文[6]提出的计算中间特征值和特征向量的困难问题。证明了 BLRQ算法的总体收敛性和渐近平方收敛。     

连续Sylvester矩阵方程求解的分裂迭代算法

有效求解连续的Sylvester矩阵方程对于科学和工程计算有着重要的应用价值,因此该文提出了一种可行的分裂迭代算法.该算法的核心思想是外迭代将连续Sylvester矩阵方程的系数矩阵分裂为对称矩阵和反对称矩阵,内迭代求解复对称矩阵方程.相较于传统的分裂算法,该文所提出的分裂迭代算法有效地避免了最优迭代参数的选取,并利用了复对称方程组高效求解的特点,进而提高了算法的易实现性、易操作性.此外,从理论层面进一步证明了该分裂迭代算法的收敛性.最后,通过数值算例表明分裂迭代算法具有良好的收敛性和鲁棒性,同时也证实了分裂迭代算法的收敛性很大程度依赖于内迭代格式的选取.     

圆盘定理的改进与弱连对角占优矩阵

本文对圆盘定理进行了改进，给出了特征值分布新的估计，由此引出了弱连对角占优矩阵，讨论了其基本性质，重点分析了该类矩阵的逆与分裂特征，证明了在该类矩阵条件下Ｈ－相容分裂是收敛分裂，并给出迭代矩阵谱半径的上界及ＳＯＲ算法中参数ω的选取范围。     

研究简报：并行矩阵多分裂多参数松弛算法

求解大型稀疏线性方程组Ax=b，A∈L(R^n)，x，b∈R^n的并行矩阵多分裂算法最早由[1]提出，[2]提出了当系数矩阵是非奇H—矩阵时的多分裂多参数松弛算法，但是对于奇异H—矩阵的理论及算法的研究结果都很少，为此，     

矩阵的正则逆的求法

本利用广义行列式和广义伴随矩阵的概念，给出了矩阵的正则逆的一种求法。     

广义对角占优矩阵的判别准则

本语文给出了３－连对角占优矩阵是广义对角占优矩阵的充要条件，也考虑了广义对角占优矩阵的一些简单和实用的判别。     

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.     

一类弱非线性互补问题的广义模系矩阵多分裂多参数加速松弛迭代方法

本文提出一类求解弱非线性互补问题的广义模系矩阵多分裂多参数加速松弛迭代方法，并给出了系数矩阵为H₊-矩阵时该方法的收敛性分析.数值实验表明新方法是有效的.     

广义投影型的超线性收敛算法

该文利用矩阵分解与广义投影等技巧，给出了求解线性约束的非线性规划的一个广义投影型的超线性收敛算法，不需要δ－主动约束与每一步反复计算投影矩阵，避免了计算的数值不稳定性，利用矩阵求逆的递推公式，计算简便，由于采用了非精确搜索，算法实用可行，文中证明了算法具有收敛性及超线性的收敛速度．     

并行矩阵多分裂多参数松弛算法

1 引言和算法 求解大型稀疏线性方程组Ax=6, A∈L(Rn), x,b∈Rn的并行矩阵多分裂算法最早由[1]提出, [2]提出了当系数矩阵是非奇H-矩阵时的多分裂多参数松弛算法.但是对于奇异H-矩阵的理论及算法的研究结果都很少,为此,[3]对于奇异H-矩阵的并行算法进行了有益的研究.本文给出了当系数矩阵是奇异H-     

局部环上幂等矩阵线性组合广义逆之间的关系

设R是2为单位的局部环.研究了R上三个两两可换的n阶非零幂等矩阵的线性组合广义逆之间的包含关系,确定了R上一类特殊矩阵广义逆的列表算法.利用这种列表算法和相关的矩阵理论,得到了这些矩阵线性组合广义逆之间的包含关系的充要条件,推广了矩阵自反广义逆的逆反律的相关结果.     

几种约束广义逆矩阵的有限算法

1引言与引理众所周知，关于非奇异方阵的正则逆的有限算法是由Faddeev大给在1949年之前提出的，这就是著名的Faddeev算法[1，P…334-336]。自从五十年代中期广义逆矩阵的研究复兴与发展以来，有不少学者提出了关于广义逆矩阵的有限算法。第一个给出关于广义逆矩     

矩阵的广义对角化

定义了矩阵广义对角化的概念 ,并通过引入 s次特征向量组的方法不但给出了矩阵广义对角化的充要条件和判定方法 ,而且还给出矩阵广义对角化的算法