摘要
本文提出了一类具有全局收敛性质的Newton-GMRES方法-NGLM方法.该方法是对经典Newton-GMRES方法的推广.NGLM方法的全局策略是当在非精确Newton 方向上后退不能成功时,转而在一个子空间上运用信赖域方法确定迭代步长.理论分析与数值实验均表明,NGLM方法改善了Newton-GMRES方法的强健性.
For large sparse system of nonlinear equations, we propose a globally convergent Newton-GMRES method, called as the Newton-GMRES with Levenberg-Marquardt strategy (NGLM) method. This method is a technical generalization of the standard Newton-GMRES method. In NGLM method, the adopted global strategy is using the trust region technique in a subspace to find a satisfactory iteration step when the backtracking along the inexact Newton direction fails. Both theoretical analysis and numerical results show that NGLM method is more robust than the Newton-GMRES method.
出处
《计算数学》
CSCD
北大核心
2005年第2期151-174,共24页
Mathematica Numerica Sinica
基金
国家重点基础研究项目"大规模科学计算研究(G1999032803)"专项经费国家自然科学基金(No.10471146) 资助课题.
关键词
GMRES方法
全局收敛
NEWTON
LM方法
信赖域方法
收敛性质
数值实验
非精确
子空间
强健性
迭代
System of nonlinear equations, inexact Newton method, generalized minimal residual (GMRES) method, trust region technique, Levenberg-Marquardt method, global convergence