奇异线性方程组的并行多分裂迭代法(英文)

改进了奇异M -矩阵的线性方程组的并行多分裂法的一些最近结果 ,给出了并行多分裂迭代方法的一些收敛性的理论结果 .

求解奇异线性方程组的两种预条件QMR算法

主要讨论求解奇异线性方程组的两种预条件QMR算法,证明了相应的收敛性.数值试验表明,在收敛速度上,两种预条件QMR算法比预条件GMRES算法具有明显的优越性.

求解奇异线性方程组的双逐次投影法

用双逐次投影迭代法来求解奇异线性方程组,当线性方程组的系数矩阵是对称半正定时,给出了不同情形时有关参量的选取以及相应的算法,并就收敛结果分别与雅可比迭代法和Gauss-Seidel迭代法进行了比较,数值结果表明,该方法对求解奇异线性方程组是很有效的.

奇异线性方程组求解的代数摄动方法

一个奇异矩阵A经过代数摄动得到一个非奇异矩阵B。于是Ax=b的特解可以作为Bx=d的唯一解来求出,其中d是b的代数摄动。更确切地说,A的零向量和广义零向量能当作线性方程组的唯一解来求出。而且还证明B^(-1)AB^(-1)是A的一个广义逆。

奇异p-循环阵块AOR迭代的半收敛性

讨论了用块AOR迭代法解决线性方程组的系数矩阵为奇异p-循环阵的半收敛性问题.首先用外插迭代给出了用块AOR迭代法解线性方程组系数阵为奇异p-循环阵半收敛的一些充分条件,然后在合理的假设条件下给出一个数值例子对结论加以验证.

Chebyshev加速法在斜对称化情况下迭代参数ρ_n的确定

在使用迭代法求解大型稀疏非奇异线性方程组时,引进由Chebyshev多项式形成的迭代向量{x(n)},对迭代过程进行加速,这是一种系统使用参数来加速的迭代法·在迭代向量序列{x(n)}形成的过程中,需要确定迭代参数序列{ρn}·对于斜对称化情况,迭代矩阵的特征值为纯虚数,且共轭成对地出现在虚轴上,而迭代参数序列{ρn}的确定恰取决于G迭代矩阵的谱半径S(G)的信息,即迭代参数序列{ρ2k}及{ρ2k+1}分别是单调增加和单调减少地收敛到同一个值,那么{ρn}必收敛且极限也是这个值,这样就可以利用极限值来选择一个最佳的迭代初值,从而使Chebyshev加速过程达到最优·

一种求解弹性接触问题的缩减二次规划方法

基于势能原理以节点位移为设计变量、以接触条件为约束方程构建了无摩擦弹性接触问题的二次规划数学模型,在此基础之上利用力平衡线性约束方程的特解和由基础解向量构成的奇异模态矩阵,提出一种新的基于奇异坐标变换的自由度缩减方法,大大降低了二次规划的规模,并使得二次规划模型不再含显性等式约束;根据弹性接触力学体系的特点,通过人为假定接触自由度位移模式,提出了一种简单高效的奇异模态矩阵的计算方法.通过两圆柱接触、轴孔间隙配合接触两个数值算例的对比分析,验证了对于弹性接触问题的求解,缩减二次规划方法有效克服了传统方法计算量大、对求解参数设置敏感、收敛困难的问题.

非对称AOR迭代法的收敛性

介绍了求解非奇异线性方程组Ax=b的非对称AOR迭代法,并给出了系数矩阵A为正定阵时该迭代法收敛的充分条件.