解线性最小二乘问题的一个新并行算法

讨论了求解无约束线性最小二乘问题的一种并行单纯形法以及对它的改进算法并行共轭梯度—单纯形法 .算法本身具有很强的并行机制 ,能够充分地发挥并行机快速省时的特点 .本文也对算法做了理论分析 ,对算法的收敛性给予了证明 (在二维情形下 ) .最后做了数值实验 (由于软硬件条件的限制 ,并行算法未能在并行计算机上实现 ,鉴于这种情况 ,我们所做的数值实验均是在串行机上完成的 )

火山形变Mogi模型反演的病态总体最小二乘解算方法

相对最小二乘方法,总体最小二乘顾及了观测方程系数矩阵含有误差的情况,然而,当系统出现病态时,总体最小二乘受病态的影响将更加明显。因此,针对病态总体最小二乘问题解算方法的研究越来越多受到关注。文中基于总体最小二乘进行火山形变Mogi模型反演,针对反演过程中出现的病态性问题,采用虚拟观测解法、谱修正迭代解法、共轭梯度解法,通过模拟算例验证文中方法在抑制病态性方面的有效性。与一般总体最小二乘、正则化总体最小二乘等方法相比存在优势。

不定最小二乘问题的改进的不完全双曲Gram-Schmidt预处理算法

应用改进的不完全双曲Gram-Schmidt(IHMGS)方法预处理不定最小二乘问题的共轭梯度法(CGILS)、正交分解法(ILSQR)与广义的最小剩余法(GMRES)等迭代算法来求解大型稀疏的不定最小二乘问题.数值实验表明,IHMGS预处理方法可有效提高相应算法的迭代速度,且当矩阵的条件数比较大时,效果更加显著.

求解地震波反演问题的一类预处理共轭梯度方法

地质勘探中的全波形反演模型可以转化为一个求解带微分方程约束的最小二乘问题,这类模型通过扩大了搜索区域,减少了变量的储存,提高了计算效率.基于上述模型,采用有限差分方法离散Helmholtz方程,提出一类预处理共轭梯度法求解地震波场,并交替更新地层信息.数值实验中测试和比较了对角预处理、Gauss-Seidel预处理和不完全LU分解三种预处理方法,实验结果表明这类预处理方法应用到共轭梯度法中能够减少迭代步数、改善实验精度,加快反演迭代效率.

非线性参数拟合问题的改进阻尼最小二乘方法和共轭梯度方法

本文首先给出了一个改进的阻尼最小二乘方法,并把它用于非线性曲线拟合问题。由于A^TA为对称正定的就有理由一开始把法方程组做乔累斯基分解,并使法方程的条件数有所改善,为此目的而引入了一个非负的阻尼因子。 对于共轭梯度方法,由于非线性函数在极小点附近表现为二次函数的特性,所以在非线性拟合问题中引入了共轭关系P_j^TAP_j=0共轭梯度方法的优点是收敛速度较快,当它用于二次函数极小化问题时总是在有限步内收敛。