一维对流扩散方程的4种差分格式的Jacobi迭代收敛性比较

针对一维常系数对流扩散方程采用不同的差分格式离散后所得到的线性系统,通过直接估计Jacobi迭代矩阵的谱半径,比较了不同差分格式下点Jacobi迭代方法的收敛性,并通过数值算例进一步验证了所得理论结果的正确性.

预条件双参数并行Jacobi型方法及外插迭代收敛性和Jacobi迭代收敛性的比较

讨论了在矩阵条件下预条件方法在双参数并行Jacobi方法上的加速作用,以及参数在迭代上的作用,比较了外插迭代矩阵和Jacobi迭代矩阵谱半径之间关系.

矩阵分块的Jacobi迭代收敛的几个准则

在文[1],[2],[3]中,先后讨论了分块矩阵的度量性质及矩阵分块的迭代法的收敛性.本文给出了矩阵分块的 Jacobi 迭代收敛的两个新的判别法及其敛速估计.

一类二次矩阵方程的牛顿迭代法及其收敛性

二次矩阵方程是科学与工程计算中一类重要的方程,探讨有效的数值方法是一项有意义的工作,拟生灭过程在股价模拟、库存控制、排队论等很多领域都有着重要的应用,对一类来源于拟生灭过程的特殊的二次矩阵方程进行了研究。在最小非负解存在且唯一的假设条件下,提出了牛顿迭代法并证明其收敛性。当初始矩阵取零矩阵时,牛顿迭代法产生的矩阵列收敛到方程的唯一最小非负解。最后通过数值例子验证算法的有效性与可行性。

提高含新能源交流电网短路计算迭代收敛性的改进方法

交流电网短路故障下,新能源电源的输出电流与并网点电压非线性相关,使得含新能源交流电网短路电流计算需要利用迭代方法求解,存在无法收敛的可能。针对该问题,选取适用于交流电网短路计算的新能源等效模型,以包含新能源典型输出特性的双馈风机作为研究对象,确定了高电压单段型、低电压单段型和高电压双段型这3种不收敛工况。根据3种不收敛工况的特征,提出了基于二分法和基于二分法与逐步回归结合的改进方法,提高了上述工况下迭代计算的收敛性。以实际电网为例,通过仿真计算验证了所提方法的有效性。

一类快速收敛的渐进迭代逼近方法

渐进迭代逼近(PIA)是一种用于数据拟合的经典几何迭代方法,其操作简单,表达显式.针对经典PIA算法存在收敛速度慢的问题,将逆矩阵的具有高阶收敛的迭代算法与经典PIA方法融合,提出一类单步非定常的加速PIA算法.首先,对给定数据点用均匀或累加弦长法进行参数化;然后,用加速PIA算法调整控制点生成拟合曲线(曲面)序列,从理论上保证了生成的曲线(曲面)序列的极限插值原始数据点.在规则曲线曲面,散乱数据点以及加噪声散乱数据点的拟合实验结果表明,在相同终止误差条件下,相比经典PIA算法,所提加速PIA算法需要的迭代次数平均减少84.75%,运算时间平均减少65.53%.

由拟钩函数给出的迭代数列的收敛性

对拟钩函数给出的迭代数列进行渐近分析,推广了美国数学月刊的一个征解问题.

块Jacobi迭代阵的收敛性

研究大型线性方程组迭代解法中分块ＪＡＣＯＢＩ迭代阵的收敛性。采用块矩阵分析方法和谱半径降维估计法得到块Ｊａｃｏｂｉ迭代阵收敛的实用充分条件。

四元数亚正定系统混参分裂迭代方法

随着四元数的广泛应用,大型四元数结构矩阵方程的求解成为科学计算的重要课题。针对四元数亚正定系统AX=B,在新自共轭正定和斜自共轭分裂迭代(new positive definite and skew-self-conjugate splitting,NPSS)基础上,通过引入双参数和松弛加速技术,构建出两种新的混参分裂迭代格式,即非对称新自共轭正定和斜自共轭分裂迭代(asymmetric new positive definite and skew-self-conjugate splitting,ANPSS),以及超松弛非对称新自共轭正定和斜自共轭分裂迭代(successive over relaxation asymmetric new positive definite and skew-self-conjugate splitting,SANPSS),同时运用四元数矩阵特征值理论,证明了这两种迭代的收敛性,并给出相关参数的取值范围。采用四元数矩阵的复表示方法,在MATLAB环境下实现该系统的数值求解。数值算例表明,多参数的灵活选取,显示出所提混参分裂迭代相比NPSS迭代具有更高的收敛效率。

高速列车受限自适应有限次迭代学习容错控制

为研究高速列车(High-Speed Train, HST)自动运行系统在执行器故障和速度受限下的速度控制问题,本文提出一种有限次运行收敛的受限自适应迭代学习容错控制(Finite-Iteration Constrained Adaptive Iterative Learning Fault-Tolerant Control, FI-CAILFTC)方法。首先,基于障碍组合能量函数(Barrier Composite Energy Function, BCEF)构建沿迭代域方向有限次运行收敛条件,并且利用所期望任意跟踪精度计算所需运行次数,同时,指导控制器参数选择,以保证HST有限次运行收敛性;其次,设计具有自适应容错能力的迭代学习控制算法,对未知时变且迭代变化的执行器故障进行自适应估计和补偿;再次,针对HST运行过程中超速问题,在所设计容错控制器基础上,加入超速防护机制,保证HST实际运行速度始终满足速度约束,保障列车安全运行;最后,以CRH-3型高速动车组列车作为研究对象,对设计的控制方法进行仿真研究。仿真结果表明:FI-CAILFTC方法下,HST速度跟踪误差在预先计算出的第17次迭代后达到期望控制精度0.2,相较于对比算法,控制精度分别提高了90.70%和90.22%;FI-CAILFTC有更快的收敛速度和更好的自适应容错能力;HST实际运行速度始终主动满足速度受限。

四元数双鞍点问题分层Uzawa迭代方法

伴随四元数在科技领域的广泛应用,本文提出并讨论3×3分块四元数双鞍点问题的迭代解法.采用适当的矩阵划分方法,将双鞍点问题转化为广义单鞍点问题,从而构建出相应的分层含参Q-Uzawa迭代;再运用四元数矩阵的特征值理论,分析了迭代矩阵的谱值半径,并得到迭代收敛的条件,以及参数的选取方法;最后运用四元数矩阵的复表示方法,在Matlab环境下实现该系统的迭代求解,数值算例检验了所给迭代的可行及有效性.

非线性广义分数阶多智能体系统迭代学习趋同控制

针对一类含有扰动的非线性广义分数阶多智能体系统,研究其在不同通信拓扑协议下闭环Dα型迭代学习一致性趋同跟踪问题。首先,基于分数阶微积分特性及广义的Gronwall不等式,给出非线性广义分数阶多智能体系统在固定通信拓扑下一致性趋同误差收敛的充分条件。然后,将所得到的理论结果推广到通信拓扑随迭代变轴变化的情形,并分析了被控多智能体系统趋同跟踪误差的收敛特性。最后,通过2个数值仿真实例验证了所提闭环Dα型迭代学习趋同控制协议的有效性。

基于改进经验模态分解的直线电机伺服系统迭代学习控制

针对直线电机伺服系统迭代学习过程中因误差积累效应引起的收敛速度慢和跟踪精度差的问题,提出一种基于改进经验模态分解的控制策略。首先,设计一种具有自适应性调节特点的迭代学习位置控制器。然后,提出一种基于三角极值波延拓与互补集合经验模态分解的改进算法,该算法可将各次迭代的跟踪误差进行分解,筛选并剔除影响误差收敛的分量。通过仿真分析并与传统迭代学习控制进行比较,证明了本文方法具有更快的收敛速度,能够以较少的迭代次数实现直线电机的高精度跟踪控制。

Jacobi迭代法收敛的新准则

给出了当‖B‖F = ni=1b2 i ≥ 1 ,b2 i = nj=1bij 2 ,i=1 ,n时 ,Jacobi迭代法收敛的新准则 ,并给出了敛速估计 ,该准则检验方便 。

迭代函数方程的同胚解

已有的迭代函数方程解结论主要是关于它的连续性和光滑性.然而在函数方程与动力系统的共轭和线性化理论研究中,解的同胚性质起到重要作用.对这一问题虽然已取得部分结论,但还未有一个完整的描述.该文首先利用构造和逼近的方法考虑一般类型的迭代函数方程的同胚解,然后将得到的结论应用到研究多项式型迭代方程.

关于求解矩阵方程AXB = C的预处理Richardson迭代

本文类比于求解线性方程Ax = b的Richardson迭代,通过引入可调参数ω,提出了求解矩阵方程AXB = C的Richardson迭代及其Jacobi和Gauss-Seidel预处理迭代,并详细分析了它们的收敛性。此外,对于一些特殊情况,可以得到参数ω的最优选择,使得迭代矩阵的谱半径达到最小。最后,通过数值实验,我们验证了所提算法的有效性。

非精确Newton方法中线性迭代收敛判据研究

在计算流体力学中,采用隐式时间推进方法时通常需要采用Newton类迭代方法求解大型非线性离散系统。每步非线性迭代需求解由非线性系统Jacobian矩阵组成的大型线性方程组,其中线性方程组求解误差会对非线性系统的收敛性产生显著影响,然而对存在Jacobian矩阵误差情况下的线性迭代收敛判据缺乏深入的研究。本文针对上述问题,首先给出了存在Jacobian矩阵误差和线性迭代误差情况下Newton迭代式的形式,并通过数值测试验证了Jacobian矩阵误差对迭代产生较大影响的可能性;其次对常见的两种不同类型的线性迭代收敛判据进行了数值测试,重点研究了存在Jacobian矩阵误差情况下容易产生的过度求解问题;最后,结合上述两类判据的特点发展了一种新的线性迭代收敛判据,结果表明:新提出的迭代收敛判据能够有效缓解过度求解问题,从而提高计算效率。

试算迭代法在求解多层复合材料稳态导热问题中的应用

传热学是能源与动力工程专业类的主干专业基础课之一,在能源与动力工程专业的人才培养方案和课程体系中处于极为重要的地位。教学过程中往往会采用实际工程问题对传热学的知识点进行讲解,使学生对知识点的理解更深刻,而在工程实际问题的求解过程中,常常会用到试算法。本文以通过多层平壁及圆筒壁的稳态导热问题为例,在传热学稳态导热部分的教学中以下两种情况就必须采用试算法:(1)在计算多层平壁稳态导热过程中,各层之间的温度未知导致材料的导热系数无法确定时。(2)在求解通过多层筒壁的稳态导热过程中未知量出现在两个不同的对数中时。此外,在案例探讨的基础上,本文还对迭代过程的收敛性及收敛的加速进行了分析。

一类八阶收敛的最优修正牛顿迭代法

通过对牛顿迭代法进行改进,利用两步平移加权得到一类八阶收敛的求解非线性方程最优修正迭代算法,该算法中每一步迭代只需计算四个函数值即可实现最优阶数,收敛性分析和数值实例验证该方法具有较高的效率指数和收敛精度.这一非线性方程求根算法的实现,在模式识别、电力系统、轨迹预测等工程领域和人工智能领域具有一定的理论和使用价值.

最速下降法的一次迭代收敛性的一点注记

推广了最速下降法经过一次迭代到达严格凸二次规划问题的最优解的充分必要条件:初始点可以表示为最优解和Hesse矩阵的一个特征向量之和.证明此条件也是最速下降法经过有限次迭代后到达最优解的充要条件.丰富了最速下降法的理论,有助于更好地认识和理解最速下降法,对相关算法的教学有一定的启发意义.