求解非线性互补问题的松弛模系矩阵分裂算法

讨论求解一类非线性互补问题的数值算法.通过引入松弛变量,首先将非线性互补问题转化为隐不动点方程.进一步提出了求解隐不动点方程的模系矩阵分裂算法.在适当的条件下,证明了算法的收敛性.初步的实验结果表明算法是可行且有效的.

带BTTB矩阵线性互补问题的块预处理模系矩阵分裂迭代方法

为快速求解基于正定的二级对称BTTB矩阵的线性互补问题,提出块预处理模系矩阵分裂迭代方法。该方法将BCCB块预处理算子作为预优共轭梯度法的预处理矩阵。数值实验表明,该方法是有效的。

双边障碍问题的模系矩阵分裂迭代方法

针对一类双边障碍问题,提出了一类模系矩阵分裂迭代方法。该方法采用模系矩阵分裂迭代算法逐次子线性互补问题,最终求解的线性互补问题的解,即为双边障碍问题的解。通过分析方法的收敛性,数值结果表明了方法的有效性。

线性互补问题模系矩阵分裂迭代方法解的扰动分析

线性互补问题在经济,金融,交通和力学等诸多领域有着广泛的应用。因此如何求解结构矩阵线性互补问题的方法已然成为时下数值计算方面的热门话题。而这类问题往往牵涉到大型稀疏矩阵,对于这类问题的解的扰动分析就更加重要。模系矩阵分裂迭代方法是最近提出的用于求解线性互补问题的一种迭代方法,在实际应用中易于实现且非常有效。本文系统地研究了模系矩阵分裂迭代方法下的线性互补问题解的扰动分析,即当系数矩阵发生扰动时,线性互补问题的解作何变化。

模系矩阵分裂迭代法定价机制转换下的美式Kou型跳扩散期权

[目的]研究机制转换下的美式Kou型跳扩散期权模型的数值解法。[方法]基于Crank-Nicolson拟合有限体积法离散得到的线性互补问题,引入高效的模系矩阵分裂迭代法进行求解。[结果]给出了H+离散矩阵下算法的收敛性定理。[结论]数值实验验证了新方法的有效性、稳健性和收敛性,且模系矩阵分裂迭代法的计算效率优于投影超松弛迭代法。

有关一类H_+矩阵线性互补问题的修正模系矩阵分裂迭代方法

我们在本文建立了一类H+矩阵线性互补问题的修正模系矩阵分裂迭代方法并且给出了其收敛性分析.此外,我们也考虑了在给定方法下的最优参数选取问题.我们得出的修正方法是对[Xu W W, Liu H, A modified general modulus-based matrix splitting method for linear complementarity problems of H-matrices, Linear Algebra. Appl., 2014, 458:626-637]中方法2.1的一个修正.同时,我们也对[Xu W W,Modified modulus-based matrix splitting iteration methods for linear complementarity problems, Numer. Linear Algebra. Appl., 2015, 5:748-760]中方法3.1和方法3.2有关解的等价性证明作了补充说明.最后,我们给出的数值例子也表明了修正方法的有效性.

二阶锥线性互补问题的广义模系矩阵分裂迭代算法

通过将二阶锥线性互补问题转化为等价的不动点方程,介绍了一种广义模系矩阵分裂迭代算法,并研究了该算法的收敛性.进一步,数值结果表明广义模系矩阵分裂迭代算法能够有效地求解二阶锥线性互补问题.

求解带Toeplitz矩阵的线性互补问题的一类预处理模系矩阵分裂迭代法

针对系数矩阵为对称正定Toeplitz矩阵的线性互补问题,本文提出了一类预处理模系矩阵分裂迭代方法.先通过变量替换将线性互补问题转化为一类非线性方程组,然后选取Strang或T.Chan循环矩阵作为预优矩阵,利用共轭梯度法进行求解.我们分析了该方法的收敛性.数值实验表明,该方法是高效可行的.

求解线性互补问题的模系瀑布型多重网格方法

为快速求解一类线性互补问题,提出了模系瀑布型多重网格方法。该方法利用模系矩阵分裂迭代法作为瀑布型多重网格方法的光滑子,得到了满足要求的近似解。数值结果表明,该算法是有效的。

基于有限差分离散的模方法定价美式债券期权

针对美式债券期权定价模型的数值解法,构造全隐式的有限差分格式,并给出格式的稳定性证明.采用模系矩阵分裂迭代法求解离散得到的线性互补问题,并与投影超松弛迭代法进行比较.数值实验验证了新方法的有效性和稳健性.

一类新的高效数值方法定价美式零息债券期权

与欧式期权定价不同,由于提前行使的特性,美式期权一般不存在封闭形式的解.因此,往往采用数值方法进行求解.本文讨论了一类新的高效数值方法定价美式债券期权模型.针对该偏微分互补问题中的偏微分方程,空间方向采用经典的有限体积离散,时间方向构造稳定的全隐式格式.针对离散得到的线性互补问题,引入高效的模系矩阵分裂迭代法求解,并建立了H_(+)-离散矩阵下的收敛性定理.数值实验验证了新方法的精确性、高效性和稳健性.