求解大型稀疏线性方程组的不完全SAOR预条件共轭梯度法

预条件共轭梯度法是求解大型稀疏线性方程组的有效方法之一,SSOR预条件方法是基于矩阵分裂的较有效的预条件共轭梯度法。通过矩阵分裂,本文讨论不完全SAOR预条件方法,研究此方法的预条件因子及系数矩阵的预条件数,并证明了此方法的预条件数小于SSOR预条件方法的预条件数。最后通过求解离散化波松(Poisson)方程组表明了该方法的有效性。

关于SAOR方法的某些新结果

本文研究解大线性系统的对称的AOR(SAOR)方法。讨论了SAOR迭代的收敛性,进一步扩充了文[1]的结果,并在系数矩阵是对称正定矩阵的情况下,给出SAOR迭代谱半径的估计式。

相容次序矩阵SAOR方法收敛的充要条件

讨论了A为大型稀疏非奇异矩阵的线性方程组Ax=b的SAOR迭代求解问题.在系数矩阵为对角元素非零的相容次序矩阵且相应的Jacobi迭代矩阵的特征值都是实数的情况下,得到了SAOR方法收敛的充要条件.

相容次序矩阵SAOR方法的最优参数估计

在系数矩阵为对角元素非零的相容次序矩阵且Jacobi迭代矩阵的特征值都是实数的情况下,给出参数γ,ω是实数时SAOR方法收敛的一个充要条件,以及参数γ=2,ω是复数时SAOR迭代法的收敛性和最优参数.

一类非对称矩阵SAOR迭代方法收敛的充要条件

本文讨论了SAOR迭代方法的收敛性问题.得到了当系数矩阵为对角元素非零的相容次序矩阵,且Jacobi迭代矩阵的特征值都是纯虚数时SAOR方法收敛的充要条件.

张量分裂可行域问题的有效投影迭代法

投影法是解决多集分裂可行域问题的广泛且有效的研究方法.本文从分裂迭代视角出发,研究了求解张量可行域问题的高效投影分裂迭代方法.首先,利用投影算子将张量分裂可行域问题转化为多线性方程组.然后,借助加速超松弛法和对称(交替)加速超松弛法的高维化处理方式,推广到适合多线性方程组的求解框架.最后,通过对新的张量分裂迭代格式的谱半径的理论分析,证明了算法的收敛性.充分的数值测试验证了算法的有效性.

求解模糊线性方程组的对称加速超松驰迭代方法

研究并给出了求解模糊线性方程组(记为FSLE)的对称加速超松驰迭代算法(SAOR),同时利用FSLE的系数矩阵与用嵌入法得到的等价线性方程组的系数矩阵的关系,给出了算法的收敛条件。此外,论文最后给出了几个数值实验,实验的结果显示,利用SAOR方法求解模糊线性系统方程组的解的精确度很好。