解非对称线性方程组的不完全广义Hessenberg方法

[1 ]中讨论了不完全广义 Hessenberg方法 (IGH) ,给出了 IGH方法的一些性质 ,本文进一步讨论 IGM方法的实际执行情况 ,以及 IGM方法和广义 Hessenberg方法 (GHM)的残量之间的关系式 .

风振响应计算的新方法——广义坐标合成法

风振响应通常根据激励的功率谱矩阵,采用完全二次型组合(CQC)或其改进算法进行计算。但对于已由风洞试验给出激励时程的结构而言,采用广义坐标合成法(GCS)可获得更高的计算效率和更快的计算速度。该方法利用单自由度广义坐标方程的频域数值解法,求解广义坐标时程,进而根据振型叠加法得出响应时程或响应方差。对于加速度响应,首先计算广义坐标的加速度时程,然后再叠加。求解响应方差时,GCS的计算量和计算规模通常不到CQC改进算法的1/10,而计算结果与CQC方法完全等价。该方法的另一突出优点是可方便的得到响应时程,这为开展响应构成和概率特性的研究创造了有利条件。通过两个典型算例阐述了该方法地具体应用,证明该方法具有高效、快速、准确的特点。

随机振动问题的广义坐标合成法

工程中的随机振动分析多采用完全二次型组合法(CQC)及其改进算法,如虚拟激励法(PEM)和谐波激励法(HEM)。广义坐标合成法(GCS)提出了一种计算随机响应的新思路,其基本原理是将物理空间的计算转移到自由度较小的振型空间进行,从而缩减了计算量和计算规模。对于较大规模结构体系的随机振动问题,GCS方法计算响应协方差矩阵的计算量只相当于PEM的2r/sT,其中s、r和T分别为激励功率谱矩阵的秩、振型总数和离散频率点数。此外,对于给定激励时程的问题,由于GCS方法直接求解广义坐标运动方程,因而可以方便得出响应时程。通过对几种方法的详细对比,说明对于大多数只需要求解响应方差的随机振动问题,GCS是最优的计算方法。PEM只有在s<r且必须求得响应功率谱的条件下才能获得较高的计算效率,而HEM实际上等同于s=1的PEM。

大型广义逆反演中求逆算法的比较

目前地球物理反演中应用最广泛、最重要的一类反演方法就是广义反演。由于地球物理反演中的数据量大、模型参数多,所以在对一个反演问题建立模型方程后就要寻求一种合适高效的算法来处理它。本文首先介绍现有几种迭代求逆的方法,然后通过Matlab设计的大型高条件数矩阵,比较了共轭梯度法以及两种基于预条件算子的迭代算法,结果表明共轭梯度法迭代方法对于条件数巨大的矩阵解算效率很低,而基于预条件算子的迭代算法具有明显的优势。

基于m次重启的简化广义最小残差法的电力系统暂态稳定仿真

提出了一种基于m次重启的简化广义最小残差法(simpler generalized minimal residual algorithm of m times restart,SGMRES(m))的电力系统暂态稳定仿真新算法,即采用SGMRES(m)方法对暂态稳定仿真中形成的线性方程组进行求解,通过修正标准正交基的生成过程,使得m阶上Hessenberg矩阵成为上三角矩阵。这样,只要通过简单的上三角线性方程组的求解即可求得解的修正量,避免了求解广义最小残差法每次迭代中的最小二乘问题,从而有效地减少了计算量。为进一步加快计算速度,文中算法进一步结合了伪牛顿策略和不完全LU预处理技术。多个算例的计算结果表明,所提出方法是有效的。

不定最小二乘问题的改进的不完全双曲Gram-Schmidt预处理算法

应用改进的不完全双曲Gram-Schmidt(IHMGS)方法预处理不定最小二乘问题的共轭梯度法(CGILS)、正交分解法(ILSQR)与广义的最小剩余法(GMRES)等迭代算法来求解大型稀疏的不定最小二乘问题.数值实验表明,IHMGS预处理方法可有效提高相应算法的迭代速度,且当矩阵的条件数比较大时,效果更加显著.

孤子间的完全非弹性碰撞和孤子的聚合作用

利用齐次平衡法,使广义耦合 Burgers方程通过 B¨acklund变换转化为一个线性方程,然后得到 Bur gers方程的多孤子解,进而讨论了其势函数 Dromion和 Dromion之间、Solitoff与 Solitoff之间、Dromion和Solitoff之间典型的完全非弹性作用.

解非对称线性方程组的一种方法

本文研究了求解非对称线性方程组的广义Hessenberg方法 (GHM) 的截断格式——不完全广义Hessenberg方法(IGH)。该方法是在迭代过程的每一步,采用不完全正交化方法,使产生的第m+1个向量1+mv只与前面的已经求得的p个向量(1+-pmv,…,mv)正交,从而达到了节约存储量和运算量的目的。本文同时给出了有关IGH方法的一些性质。

求解一类模糊线性系统的全局FOM和GMRES方法

考虑一类n×n阶模糊线性系统,其系数矩阵是精确数矩阵,右端项为模糊数向量.本文基于矩阵方程模型,提出求解该系统的全局完全正交化方法和全局广义极小残量法,并给出了收敛性分析.最后,数值结果验证了新方法的稳定性与有效性.

求解大型非对称线性方程组的不完全广义最小向后扰动法

本文给出了求解大型非对称线性方程组的广义最小向后扰动法(GMBACK)的截断版本——不完全广义最小向后扰动法(IGMBACK).该方法基于Krylov向量的不完全正交化,从而在Krylov子空间上求出一个近似的或者拟最小向后扰动解.本文对新算法IGMBACK做了一些理论研究,包括算法的有限终止、解的存在性和唯一性等方面的研究;且给出了IGMBACK的执行.数值实验表明:IGMBACK通常比GMBACK和广义最小残量法(GMRES)更有效;且IGMBACK和GMBACK经常比GMRES收敛得更好.特殊地,如果系数矩阵是敏感矩阵,且方程组右侧的向量平行于系数矩阵的最小奇异值对应的左奇异向量时,重新开始的GMRES不一定收敛,而IGMBACK和GMBACK一般收敛,且比GMRES收敛得更好.

Bent函数研究综述

介绍了Bent函数的主要研究成果和研究现状,展望了Bent函数的发展,并指出了若干重要的研究课题。

广义非线性Schrödinger方程的显示解

应用完全判别系统法,构造广义非线性Schrödinger方程的精确解.得到了系列显示解,包括扭波解、三角函数解、有理函数解、Jacobi椭圆函数解、暗孤立波解、周期波解和双曲函数解.并将所得结果与已有报道结果作了对比,表明获得了新解.