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。     

块H－矩阵的进一步推广

对Ｎａｂｂｅｎ［２］提出的块Ｈ－矩阵做进一步推广，使得非对角块矩阵不必是Ｈｅｒｍｉｔｅ矩阵．但仍保留其基本特征不变．对块Ｈ－矩阵提出块Ｈ－分裂及块相容Ｈ－分裂．证明了矩阵的任意块相容Ｈ－分裂都是收敛分裂．对ＪＯＲ迭代法给出松驰参数的上界．     

Toeplitz矩阵填充的四种流形逼近算法比较

 本文提出Toeplitz矩阵填充的四种流形逼近算法。在左奇异向量空间中对已知部分运用最小二乘法逼近,形成新的可行矩阵;并将对角线上的元素分别用均值,l₁范数,l_∞范数和中间数四种方法逼近使得迭代后的矩阵仍保持Toeplitz结构,节约了奇异向量空间的分解时间。最终找到合理的低秩矩阵来逼近未知的高秩矩阵,进而精确地完成Toeplitz矩阵的填充。理论上,分析了在一定条件下算法的收敛性。实验上,通过取不同的采样密度进行数值实验展示了四种算法的优劣。实验结果说明均值算法和l_∞范数算法大多用的时间较少,但是当采样密度和矩阵规模较大时,中间数算法的精度较高。     

Oseen方程的一种新的局部投影稳定化方法

对Oseen方程提出一种新的局部投影稳定化有限元方法,并且速度和压力采用inf-sup稳定的非协调有限元空间逼近．局部投影稳定化项仅加在子网格上(H≥h);与RFB方法相比,该方法稳定性项简单,并且可以克服对流占优．最后,通过实验证明,数值结果和理论结果完全一致．     

矩阵填充的子空间逼近法

本文提出了一种矩阵填充的子空间逼近法.该算法以奇异值分解的子空间逼近为基础,运用二次规划技术产生子空间中最接近的可行矩阵,从而获得较好的可行矩阵.该算法通过阈值的奇异值个数逐步减少达到子空间的降秩,最后得到最优低秩矩阵.本文证明了在一定条件下子空间逼近法是收敛的.通过与增广Lagrange乘子算法和正交秩1矩阵逼近法进行随机实验对比,本文所提方法在CPU时间和低秩性上均更有效.     

对称正定线性方程组具有任意权矩阵的多分裂迭代求解

本文利用优化模型研究求解对称正定线性方程组Ax=6的多分裂并行算法的权矩阵.在我们的多分裂并行算法中,m个分裂仅要求其中之一为P-正则分裂而其余的则可以任意构造,这不仅大大降低了构造多分裂的难度,而且也放宽了对权矩阵的限制(不像标准的多分裂迭代方法中要求权矩阵为预先给定的非负数量矩阵).并且证明了新的多分裂迭代法是收敛的.最后,通过数值例子展示了新算法的有效性.     

PARALLEL SEMI ITERATIVE AND ITERATIVE METHODS FOR SINGULAR M-MATRICES

This paper praidrs a theurvtheal hasts for establishing the congergente of paraled interative and itratiee techaigues,for computing nmtrfied solution of Ar three A is a singal M-matrix,These results do not assuine A to irreducihle,A concrete relaxed parallet multixpla ting algorithin culled the parallel multispliting AOR algarithm is showed Findly,numericales amples are givep,arhleh show effertielve of parallel iterurise methods for singalar case     

一种推广的求解可分离凸优化问题的黄金比率邻近ADMM算法

ADMM算法是求解可分离凸优化问题的经典算法之一,但其无法保证原始迭代序列的收敛性且其子问题计算量很大.为了保证该算法所有迭代点列的全局收敛性及提高计算效率,采用凸组合技术的黄金比率邻近ADMM算法被提出,其中凸组合因子Ψ是关键参数.本文在黄金比率邻近ADMM算法的基础上,扩大了凸组合因子Ψ的取值范围,提出了收敛步长范围更广的推广黄金比率邻近ADMM算法.并在一定的假设下,证明了算法的全局收敛性及函数值残差和约束违反度在遍历意义下的O(1/N)次线性收敛速度.以及,当目标函数中任意一个函数强凸时,证明了算法在遍历意义下的O(1/N²)收敛率.最后,本文通过数值试验表明推广算法的有效性.     

一类带线搜索的非单调信赖域新算法

结合非单调信赖域方法,和非单调线搜索技术,提出了一种新的无约束优化算法.信赖域方法的每一步采用线搜索,使得迭代每一步都充分下降加快了迭代速度.在一定条件下,证明了算法具有全局收敛性和局部超线性.收敛速度.数值试验表明算法是十分有效的.     

K—对角占优矩阵

提出Ｋ－对角占优矩阵，它是对角占优矩阵及某些Ｈ－矩阵判别法的推广讨论了其基本性质以及与Ｈ－矩阵的关系，并给出其一些应用。