新预条件下Gauss-Seidel迭代法及比较定理

提出了一种新预处理矩阵,研究了新预条件下Gauss-Seidel迭代法的收敛性,得到了比较性定理;并用数值例子验证了定理的正确性,揭示了新预条件加快Gauss-Seidel迭代法的收敛速度,且优于通常的预条件(I+R)。

新预条件Gauss-Seidel迭代法及收敛性比较

针对Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组,引入了一种新的预条件矩阵.当系数矩阵为广泛应用的M-矩阵时,给出了该预条件Gauss-Seidel迭代法与经典Gauss-Seidel迭代法的比较定理,其说明了新预条件Gauss-Seidel迭代法是收敛的且加速了经典Gauss-Seidel迭代法的收敛速率.证明了新预条件Gauss-Seidel迭代法优于已有预条件Gauss-Seidel迭代法.最后用一个数值例子来验证所得结论的有效性.

一类预条件矩阵USSOR迭代方法的比较定理

为了提高线性方程组迭代法的收敛速度,采用适当的预处理方法是必要的,即PAx=Pb.利用新预条件矩阵P=I+C′α,当系数矩阵A为非奇异M-矩阵时,运用USSOR迭代方法及矩阵分裂理论,获得了新的比较定理.最后通过数值例子验证了所得的主要结论.

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.

预条件I+S+R下的AOR迭代方法

对于线性方程组Ax=b,讨论了在预条件预矩阵I+S+R下系数矩阵为非奇异Z-阵时AOR迭代法的收敛性以及系数矩阵为非奇异不可约Z-阵时AOR方法的敛散性,进而得到了2个比较定理,并得出了预条件矩阵可以加快AOR方法的敛散速度,最后借助Matlab实现并验证了结论.

预条件AOR迭代法及比较性定理

在预条件矩阵(P=I+B)下提出新的AOR迭代法,讨论了新方法的收敛性,并给出预条件AOR迭代法与经典AOR迭代法之间的比较定理。最后给出一个数值例子验证该预条件要优于通常的预条件(I+S)。

预条件USSOR迭代法及比较定理

在预条件矩阵P=I+R下,提出了新的USSOR迭代法。通过矩阵理论,证明了在非奇异M-矩阵和非奇异H-矩阵下该预条件USSOR迭代法收敛,并给出了非奇异M-矩阵下预条件USSOR迭代法与经典USSOR迭代法的比较性定理,揭示了该预条件加快了USSOR迭代法的收敛速度,最后用数值例子验证了定理的正确性。

预条件的Jacobi迭代法及比较性定理

利用预条件矩阵P=(I+Cα)讨论了预条件下Jacobi迭代法,得到了比较性定理,并揭示了预条件Jacobi迭代法的收敛速度和参数之间的关系。最后用数值例子验证了所得结果的优越性。

新的预条件的Jacobi迭代法及比较性定理

提出了一种新的预条件矩阵Pα=(I+Kα),并讨论了该预条件下Jacobi迭代法的收敛性,得到了比较性定理,揭示了预条件Jacobi迭代法的收敛速度和参数之间的关系。最后给出数值例子验证了该预条件迭代格式优于通常的预条件法。

预条件下高阶2PPJ迭代法及比较定理

当线性方程组的系数矩阵A为不含任何零元素L-阵时,给出一类新的预条件矩阵P1=I+S1,首先研究预条件P1=I+S1下的Jacobi迭代法的敛散性比较定理,其次根据Jacobi迭代矩阵与高阶2PPJ迭代矩阵之间的关系,得到了预条件P1=I+S1下的高阶2PPJ迭代法的敛散性比较定理,最后给出3个数值算例对结论加以验证。

解线性互补问题的预处理加速模Gauss-Seidel迭代方法

本文提出了解线性互补问题的预处理加速模系Gauss-Seidel迭代方法,当线性互补问题的系统矩阵是M-矩阵时证明了方法的收敛性,并给出了该预处理方法关于原方法的一个比较定理.数值实验显示该预处理迭代方法明显加速了原方法的收敛.