新的预条件AOR迭代法的收敛性

讨论Z-矩阵线性系统的一类新的预条件AOR迭代法的收敛性。对预条件后的AOR迭代法的系数矩阵进行两种不同的分裂,得到了这两种分裂下的相对应的预条件AOR迭代法的收敛速度分别与基本的AOR迭代法的收敛速度之间的比较定理。最后对这两种分裂间的预条件迭代法的收敛速度进行比较,得出比较结果。     

新的预条件AOR迭代法的收敛性

讨论Z-矩阵线性系统的一类新的预条件AOR迭代法的收敛性.对预条件后的AOR迭代法的系数矩阵进行两种不同的分裂,得到了这两种分裂下的相对应的预条件AOR迭代法的收敛速度分别与基本的AOR迭代法的收敛速度之间的比较定理.最后对这两种分裂间的预条件迭代法的收敛速度进行比较,得出比较结果.     

新的L-矩阵线性方程组的预条件AOR迭代法

在预条件矩阵Pα=(I+Sα)和Pαβ=(I+Sαβ)的基础上提出一个新的预条件矩阵为P^αβ=(I+S^αβ)的预条件AOR迭代法,建立了新的预条件AOR迭代法与经典的AOR迭代法的比较定理,数值试验表明预条件AOR迭代法更为有效.     

一类新预条件下AOR迭代法收敛性的讨论

对AOR迭代法解线性方程组,讨论在一类新的预条件下AOR迭代法收敛性的加速,证明在非奇异M-矩阵下该预条件加速AOR迭代法的收敛性,而在非奇异不可约M-矩阵下能严格加速AOR迭代法的收敛性.最后给出一个例子说明该预条件要优于通常的预条件(I+S).     

解线性方程组的预条件SOR型迭代法

针对大型线性方程组问题构造了一种含有待定参数和预条件因子的新迭代解法,将其称为预条件SOR型迭代法.当待定参数ω=1时,预条件SOR迭代法就变成程光辉等人给出的预条件Gauss-Seidel型方法.讨论了当系数矩阵是不可约Z-矩阵时,SOR法和预条件SOR法的迭代矩阵所具有的性质,并通过定理将这两种迭代矩阵的谱半径进行了比较,同时给出了收敛最快时参数的取值范围.另外也将预条件SOR型迭代法和预条件Gauss-Seidel型方法进行了比较,显示了新方法的优越性.最后通过数值例子说明,选取合适的预条件因子可以使求解线性方程组的预条件SOR方法变得更有效.     

一类新预条件下AOR迭代法比较性定理

讨论了新预条件下AOR迭代法的收敛性.若系数矩阵为非奇异M-矩阵,该预条件加快了AOR迭代法的收敛速度,而且该预条件下AOR迭代法的谱半径是单调下降的.最后用数值例子说明了结论.     

H-矩阵的预条件AOR迭代法

H-矩阵是一类用途比较广泛的矩阵,为了解决H-矩阵线性系统,给出了两类新的不同预条件AOR迭代法,得到了这两类预条件AOR迭代法的收敛结果.最后用数值例子验证得到的结果是正确的.     

预处理并行AOR迭代法

AOR迭代法是经典的迭代法,不同的AOR迭代法和并行AOR迭代法被广泛研究.近年来,预条件迭代法引起了人们的极大兴趣,提出了多种预条件因子.论文提出预处理并行AOR迭代法,并给出了相应的收敛性和比较理论.最后,通过数值例子说明新算法的有效性.     

两类预条件后SOR迭代法收敛性的比较

对常用的两类预条件方法求解线性方程组Ax=b,在它们都能够加速SOR迭代法的情况下,运用矩阵分析及矩阵分裂理论,给出两类预条件后SOR迭代法收敛速度的一个比较定理,并用数值例子加以说明。     

预条件AOR迭代法的比较定理

讨论了预条件AOR迭代法的收敛性,并给出了关于预条件AOR迭代法和经典AOR迭代法的谱半径的比较,证明了文章所提出的预条件迭代法提高了经典迭代法的收敛率.     

迭代法的并行化

迭代法是解方程组的主要方法之一。本文利用图论知识讨论迭代法并行执行的可能性问题。     

预条件SOR型迭代法的收敛性

给出了一个具有一般上三角形式预条件子作用下的SOR型迭代法,比较了此迭代法与经典SOR迭代法的收敛速度,从而更好地说明选取一般上三角形式的预条件子也能加快收敛速度;讨论了线性方程组的系数矩阵为M-矩阵、H-矩阵、正定的Z-矩阵时该迭代法的收敛性,推广了该方法的适用范围.     

面向对象的迭代增量式软件开发方法

相对于传统顺序里程碑交接的瀑布模型来说，快速原型法与面向对象技术在应用中具有明显的优点，而面向对象的迭代增量式开发方法是软件开发中上述两者的结合。该方法已成功地应用于邮政网上银行的开发项目中。     

求解L-矩阵线性方程组的预处理迭代法

文章提出了求解系数矩阵为L-矩阵的线性方程组的预处理迭代方法,详细研究了该方法的重要性质及比较定理,表明了新的预处理方法提高了Gauss-Seidel型迭代法的收敛速度.最后以数值例子验证了该预处理迭代法的有效性.     

利用Newton法改进Halley迭代

利用Ｎｅｗｔｏｎ迭代法对Ｈａｌｌｅｙ迭代法进行了某种修正。修正后的迭代法具有更高的敛速和效率，而且也不增加程序设计的困难。     

相容次序矩阵SAOR方法的最优参数估计

在系数矩阵为对角元素非零的相容次序矩阵且Jacobi迭代矩阵的特征值都是实数的情况下，给出参数γ，ω是实数时SAOR方法收敛的一个充要条件，以及参数γ=2，ω是复数时SAOR迭代法的收敛性和最优参数．     

关于修正的Super-Halley迭代法的收敛性

用递推方法证明了修正Super-Halley方法在Holder条件下有3+p(p∈[0,1])阶收敛,同时也给出了误差估计.     

p—循环矩阵与AOR迭代法

指导出ＡＯＲ迭代矩阵的非零特征值λ，以及其相伴的块Ｊａｃｏｂｉ矩阵特征值μ在ｐ－循环矩阵情况下的新的函数方程。     

自适应折叠混沌优化方法

针对传统混沌优化方法中优化结果对搜索初始值要求极高以及搜索效率较低的问题,提出一种自适应折叠混沌优化方法。该方法首先提出一种新型无限折叠混沌映射,并证明了该映射无有理数不动点;根据映射关系式建立混沌模型求解Lyapunov指数,并基于该混沌模型对搜索初值采用大幅度改变和小幅度改变两种方式来考察映射对初值的依赖程度。采用所提映射取代传统的有限折叠映射作为混沌产生器,提高了混沌的动态优化性能,通过在优化过程中不断缩小优化变量的搜索空间来提高搜索效率和精度。实验结果表明,该方法的优化结果不依赖于初始值位置,具有搜索效率高的特点。与Logistic映射和Tent映射优化方法相比,平均搜索效率分别提高了71.6%和62.6%。