求特征值的Jacobi方法

讨论了求实对称矩阵的特征值的经典Jacobi方法,通过一系列的正交相似变换将实对称矩阵化为对角矩阵,从而求出全部特征值和相应的特征向量。文中给出所有正交变换的计算公式,并用MATLAB编程实现,为实际问题的计算提供了简单实用的计算工具。

基于Jacobi方法的线性离散时间系统的迭代学习控制

提出线性离散时间系统基于Jacobi方法的迭代学习控制问题.通过构建线性迭代学习控制问题与线性方程组之间的联系,将Jacobi方法引入到迭代学习控制中,并由此构建得到迭代学习控制律.借助于矩阵运算,证明这种学习律能使得系统的输出跟踪误差经有限次迭代后为零.数值例子说明了算法的可适用性.

广义Jacobi方法的优化算法

针对有限单元法结构分析中的对称方阵广义特征值问题,提出广义Jacobi方法的一种优化算法.在该算法中,对非对角元素的阈值判断和扫描圈迭代的收敛准则采用了与以往文献中不同的新颖措施,使得该算法不仅适用于对称正定方阵,而且还可应用于全部特征值均为实数时任意对称方阵的广义特征值问题.并对这一算法给出了证明.

Jacobi型方法的一些研究

回顾了 Jacobi 方法与拟-Jacobi 方法的发展历史,介绍了并行 Jacobi 方法与并行拟-Ja-cobi 方法的研究现状。针对网格状分布式多处理机系统就非对称广义特征值问题设计了一种拟-Jacobi 方法的并行处理方案,并对 G.W.Stewart 提出的一种算法做了修正。

计算复矩阵奇异值的一种双边Jacobi型方法

本文提出一种新的计算复矩阵奇异值的双边Ｊａｃｏｂｉ型方法一对角元实数化方法，新方法可以避免许多繁杂的运算；减少了计算量，克服了循环Ｊａｃｏｂｉ法的某些困难；而且保存了Ｊａｃｏｂｉ型方法固有的高度并行性，数值例子表明对角元实数化方法是有效的。

预条件Jacobi迭代方法及比较定理

利用一种新的预条件矩阵讨论了预条件Jacobi迭代方法,得到了比较定理,并且揭示了预条件Jacobi迭代方法的收敛速度和参数之间的关系.

非线性Klein-Gordon方程的广义Jacobi谱配置方法

构造非线性Klein-Gordon方程的广义Jacobi谱配置格式,并给出相应收敛性分析.文中的方法和技巧为设计和分析各类线性与非线性偏微分方程的谱配置格式提供了有效的框架.

几类分数阶多项比例延迟微分方程的Jacobi配置方法

本文利用Jacobi配置方法数值求解几类分数阶多项比例延迟微分方程初值问题,给出相应的误差分析,并利用若干数值算例验证了相应的理论结果,表明Jacobi配置方法求解这几类分数阶比例延迟方程是高效的.同时,也为分数阶泛函微分方程的数值算法提供新的研究思路.

用Jacobi拟谱方法求解半直线上的非线性Klei-Gordon方程(英文)

研究半直线上的非线性Klein-Gordon方程的数值求解方法。通过适当的变换,将此问题变成有限区间上的某类奇异问题。然后利用Jacobi拟谱方法来求解。证明了拟谱格式的稳定性和收敛性。数值结果也说明了该方法的有效性。

大型实对称特征值问题的块Jacobi-Davidson方法的不精确求解

块Jacobi-Davidson方法是计算大型实对称矩阵特征值问题的有效方法,可解决矩阵存在重特征值和密集特征值情况时的计算问题.块Jacboi-Davidson算法分为内外两层迭代,外层迭代计算矩阵特征对,内层迭代求解校正方程组,计算量主要花费是校正方程组的求解.针对校正方程的不精确求解,提出了几种构造预条件子的块不完全分解方法,并通过数值试验,对多种预条件子的效果进行比较.

四阶混合边值问题的广义Jacobi-Petrov-Galerkin谱方法

发展了矩形区域上的四阶混合边值问题的广义Jacobi-Petrov-Galerkin谱方法,利用广义Jacobi多项式对模型问题的精确解进行数值展开,设计了有效的数值算法.数值结果验证了该算法的有效性和高精度.

求解大型对称特征值问题的改进块Jacobi-Davidson方法

块Jacobi-Davidson方法是求解对称矩阵重或密集特征值问题的一种有效方法.为了提高其整体收敛速度,应用动态压缩技术,提出了动态压缩的块Jacobi-Davidson方法;为了计算大型对称矩阵的内部特征对,本文将调和Rayleigh-Ritz方法与块Jacobi-Davidson方法结合,提出了调和块Jacobi-Davidson方法,并将动态压缩技术应用于调和块Jacobi-Davidson方法,给出了动态压缩的调和块Jacobi-Davidson方法.数值结果表明,动态压缩的块Jacobi-Davidson方法优于块Jacobi-David-son方法,动态压缩的调和块Jacobi-Davidson方法能有效计算大型对称矩阵的内部重或密集特征值.

半直线上修正的Jacobi有理谱方法(英文)

研究了半直线上修正的Jacobi有理函数正交系,建立了在金融数学中经常应用的Black-Scholes模型的有理谱格式.数值结果说明了这种方法的有效性.

CPU-GPU协同计算的并行奇异值分解方法

在目标跟踪应用中,常常采用奇异值分解(SVD)作为基本工具进行动态建库。然而当每秒处理的数据量较大、计算精度要求较高时,SVD的计算耗时往往无法满足应用的实时性能要求。针对这一问题,提出了CPU-GPU协同计算的并行奇异值分解方法。该方法利用GPU与CPU间的异步执行,对奇异值分解过程进行划分从而构造软件流水线,大大挖掘软硬件的并行性。实验表明,该方法比一般的基于GPU的Jacobi方法有约23%的性能提升。相对于CPU上的Intel MKL的奇异值分解函数获得了6.8x的加速比,满足了应用中的实时性能要求。

求解模糊线性系统的Jacobi迭代法

给出了求解模糊线性系统的基于矩阵方程模型的Jacobi迭代法,并用实例说明方法的有效性.

一种求解线性方程组的Gauss-Seidel变体方法

随着并行计算的快速发展,设计求解线性方程组的并行算法已是科学计算中的一个热点问题.Jacobi方法和Gauss-Seidel方法是求解线性方程组的常用迭代法,前者的并行度大,后者的收敛速度快.本文综合这两种方法的优势,构造了Gauss-Seidel变体方法,并对其收敛性进行了分析.此外,在Matlab环境下,我们对Gauss-Seidel变体方法实现了并行,通过数值实验验证了该并行算法的有效性.

非线性方程的Jacobi椭圆函数新周期解

基于刘等(物理学报,2001,50(11):2068-2072.)提出的Jacobi椭圆函数展开方法,将修正的Jacobi椭圆函数展开方法应用于求解修正的BBM方程和结合的KdV-mKdV方程,得到了许多新的用Jacobi椭圆函数表示的周期解,应用该方法得到的周期解在极限情况下可以退化为相应的孤立波解,此方法还可以用于求解其它的非线性方程.

矩阵的特征值计算方法探讨

矩阵的特征值是矩阵应用的一个重点,在科学研究方面具有重要的地位,进行矩阵特征值的讨论可以直接用来解决实际的问题.本文简要介绍了矩阵特征值的普通求法,并着重研究求解矩阵的一些其他优化方法,包括幂法、反幂法、Jacobi方法、QR方法.在实际求解矩阵特征值问题时,根据矩阵的不同特点,选择最快速的方法求解,从而可以达到最优化解决实际问题.

求矩阵特征值的两种经典方法

该文就计算机上实用的两种经典的求特征值的方法作了一点探讨 。

《微分方程的分析力学方法》内容简介

《微分方程的分析力学方法》，梅风翔，吴惠彬著，本书全面系统地论述常微分方程的分析力学方法，包括常微分方程的力学化、降阶法、Hamilton-Jacobi方法、Poisson方法、Noether方法、Hojman方法、场方法、势积分方法、共形不变性、Jacobi最终乘子、Lagrange方法与Birkhoff方法、力学化与稳定性等．