求解H-矩阵线性方程组的预处理Gauss-Seidel方法

针对系数矩阵A为H-矩阵,为线性方程组Ax=b引入了两种形式的预处理矩阵I+-S和I+S^,给出了相应的预处理Gauss-Seidel方法.证明了若系数矩阵A为H-矩阵,则新的系数矩阵(I+-S)A和(I+S^)A仍是H-矩阵,并给出了相应预条件Gauss-Seidel方法的收敛性分析.通过数值算例验证了新的预处理迭代方法的收敛率比经典的Gauss-Seidel迭代法以及J.P.Milaszewicz提出的改进Gauss-Seidel迭代法更好.     

基于梯度的Sylvester共轭矩阵方程的迭代解

本文提出了一种基于梯度的Sylvester共轭矩阵方程的迭代算法.通过引入一个松弛参数和采用递阶辨识原理,构造一个迭代算法求解Sylvester矩阵方程.通过应用复矩阵的实数表达以及实数表示的一些性质,收敛性分析表明在一定假设条件下,对于任意初始值,迭代方法均收敛到精确解,数值算例也表明了所给方法的有效性.     

求解M-张量方程的两种新型算法

多重线性系统在当今的工程计算和数据挖掘等领域有很多实际应用,许多问题可以转化为多重线性系统求解问题.在本文中,我们首先提出了一种新的迭代算法来求解系数张量为M-张量的多重线性系统,在此基础上又提出了一种新的改进算法,并对两种算法的收敛性进行了分析.数值算例的结果表明,本文提出的两种算法是有效的并且改进算法的迭代时间更少.     

APPLICATIONS OF STAIR MATRICES AND THEIR GENERALIZATIONS TO ITERATIVE METHODS

Stair matrices and their generalizations are introduced. The definitions and some properties of the matrices were first given by Lu Hao. This class of matrices provide bases of matrix splittings for iterative methods. The remarkable feature of iterative methods based on the new class of matrices is that the methods are easily implemented for parallel computation. In particular, a generalization of the accelerated overrelaxation method (GAOR) is introduced. Some theories of the AOR method are extended to the generalized method to include a wide class of matrices. The convergence of the new method is derived for Hermitian positive definite matrices. Finally, some examples are given in order to show the superiority of the new method.     

矩阵BTA-1B的特征值估计及预条件处理

在矩阵A为对称正定和矩阵B为列满秩的假设下,研究矩阵BTA-1B的特征值上下界估计,进而给出了BTA-1B的谱条件数的估计·基于以上论述,论证了当矩阵A的条件较好时矩阵Q=BTB可作为矩阵BTA-1B的预条件矩阵·在数值实验中,采用预条件共轭梯度算法(PCG)对Stokes方程求解,实验结果表明Q=BTB确实是一类有效的预条件矩阵·这一结果也和其他文献的数值结果相吻合·     

在最优准则下的共轭梯度重建算法

将最小二乘准则与平滑准则相结合,提出了一个关于SIRT型CT代数重建模型的实用的最优准则,根据这一准则推导出相应的代数重建方程·分别应用预优共轭梯度算法和另一种新兴的迭代格式SOR like算法对该方程进行求解·在理论上证明了:对任意的迭代初值,预优共轭梯度法的收敛速度至少不低于广义SOR或SOR like算法·在数值实验中,验证了预优共轭梯度算法比SOR like算法具有更好的CT重建效果和消噪能力·由此导出的预优共轭梯度重建算法提高了CT代数重建的效率·     

时变Stokes方程迭代方法的研究

时变Stokes方程的求解在物理学、离散动力学系统和科学计算等领域具有广泛的应用,但是时变Stokes方程是一个随时间变化的偏微分方程组,在实际中求解非常困难.针对时变Stokes方程在预处理基础上构造了一个新的双预优迭代方法,然后给出了迭代格式、收敛域以及一些相关的结论.通过改进迭代法中参数的选取和对方程组本身进行预处理等方式,提高了迭代方法的收敛速度.最后用数值算例验证了双预优迭代方法的可行性和有效性.     

Preconditioned iterative methods for solving weighted linear least squares problems

A class of preconditioned iterative methods,i.e.,preconditioned generalized accelerated overrelaxation(GAOR) methods,is proposed to solve linear systems based on a class of weighted linear least squares problems.The convergence and comparison results are obtained.The comparison results show that the convergence rate of the preconditioned iterative methods is better than that of the original methods.Furthermore,the effectiveness of the proposed methods is shown in the numerical experiment.     

关于正实线性系统的一种新的迭代法

针对系数矩阵A是大型稀疏非对称的且AT+A是对称正定的,或者等价地说A是正实矩阵的线性系统AU=b给出了一种新的迭代解法·该迭代法的构成是基于矩阵A的混合形式的分解A=M-S,其中M是对称正定矩阵及S是斜对称矩阵·迭代法需要选择一个对称正定矩阵D,通过适当选取矩阵D,新迭代法是收敛的,并且以定理的形式给出了两种选择D的方法,又通过例题给出了迭代法的计算过程·可以看出,对于用迭代法求解正实线性系统,新迭代方法要比其他的迭代方法如SOR法更容易实现·     

求解Time-dependent Stokes方程的含参数双预优迭代算法

Time-dependent Stokes方程在离散动力学系统和科学计算中具有非常重要的作用,而它的求解非常困难.针对Time-dependent Stokes方程利用双预优方法构造了一种新型的含参数双预优迭代解法,并给出了新方法的收敛性分析,同时还讨论了参数的取值范围.最后用数值算例又验证了新方法的可行性和有效性.