网格缩减的自适应hp伪谱法

针对控制变量不连续的最优控制问题,本文提出一种自适应更新的忉伪谱法,这种方法在(Legendre Gauss Radau,LGR)点处取配点,能够以较小的网格规模获得较高的精度.通过计算相对误差估计,判断网格规模是增加还是缩减,若相对容许误差大于给定值,则增加网格区间数或网格配点数提高解的精度,反之则合并网格或减小网格配点数缩减网格规模提高计算效率.将hp伪谱法应用于最优控制问题,仿真验证了hp伪谱法的优越性.

计算矩阵函数双线性形式的Krylov子空间算法的误差分析

矩阵函数的双线性形式u^Tf(A)v出现在很多应用问题中,其中u,v∈R^n,A∈R^(n×n),f(z)为给定的解析函数.开发其有效可靠的数值算法一直是近年来学术界所关注的问题,其中关于其数值算法的停机准则多种多样,但欠缺理论支持,可靠性存疑.本文将对矩阵函数的双线性形式u^T f(A)v的数值算法和后验误差估计进行研究,给出其基于Krylov子空间算法的误差分析,导出相应的误差展开式,证明误差展开式的首项是一个可靠的后验误差估计,据此可以为算法设计出可靠的停机准则.