弱奇异积分算子特征值问题的无网格配置法

该文讨论奇异积分算子特征值的无网格算法.首先介绍了移动最小二乘法逼近(MLS)方法,然后介绍特征值问题的基础知识,最后,结合最小二乘逼近的方法和求解特征值的理论知识,给出求解特征值问题的两种算法形式,并对算法求得的特征值进行收敛性分析.     

移频算法在加速子空间迭代法中的应用

基于子空间迭代法,采用移频加速算法,开发了一个高效、稳定、内存消耗低的移频子空间迭代特征值求解器SSubspace. 给出了详细的移频子空间迭代法求解广义特征值问题的步骤及关键参数的选取. 对刚度矩阵奇异时特征值的求解进行了探讨,实现了对刚体模态的求解. 与Intel MKL特征值求解器(FEAST v2.1)相比,SSubspace的求解效率高于FEAST,且内存消耗低于FEAST. SSubspace理论上可以求解出所有阶的特征值,且计算时间随特征值数的增加近似成线性增长关系,可用于求解大阶数特征值问题、大型矩阵的全特征值问题.     

广义特征值问题的计算

有很多实际课题,往往导致求解广义特征值问题,即求λ使满足方程Ax=λBx (1) 其中A为对称矩阵,B为对称正定矩阵。通常,需要求出全部负的特征值,而正的特征值也有参考价值。那么,归结到数学问题,就是求出方程(1)的完全特征值问题。本文介绍求解矩阵广义特征值问题的几种计算方法。我们参考了电子计算机动态等文     

箭状矩阵的一种广义特征值反问题

已知系统的部分频率(特征值)和相应的振型(特征向量)即特征对,如何求质点的质量或弹簧的刚度,是振动系统中的反问题.箭状矩阵即非零元集中在主对角线、最后一行及最后一列的矩阵描述了星形弹簧质量系统的振动问题.文章对箭状矩阵提出了已知2对特征对的广义特征值反问题,并利用方程组求解的方法构造性地证明了解存在唯一的条件,同时给出了解的具体表达式及算法和实例.     

求解对称张量广义特征值的非单调自适应信赖域法

将张量广义特征值问题转化为单位超球上的齐次多项式优化问题,利用投影思想,结合自适应技术,提出了自适应信赖域法,进而求得张量的极大(极小)广义特征值,证明了该算法的全局收敛性,并给出了问题最优解的二阶必要性条件.数值实验表明该算法是有效的,在广义特征值问题退化为Z-特征值问题时,与已有结果的数值比较表明本算法更为有效.     

行列式搜索法与解某类特征方程KX=λMX

本文针对K和M均为n阶实对称正定矩阵时的特征方程KX=λMX (A)的广义特征值及其相应的特征向量的求解问题,讨论了: 1.如何用行列式搜索法确定方程(A)在某个区间(0,μ)内的特征值的个数(其中μ>0)。2.反幂法求方程(A)的最小特征值和相应的特征向量的算法构造及其所构造的算法的收敛性问题。3.在行列式搜索法的基础上结合反幂法求方程(A)的任一个特征值的方法。4.初始迭代向量的生成方法,并严格证明了第P个初始迭代向量必能保证所构造的算法收敛到方程(A)的第P个特征值λ_p及其相应的特征向量φ_p。     

一种求解广义特征值的瀑布型多重网格方法

提出了一种求解广义特征值的瀑布型多重网格方法.这种方法利用某一层网格的结果,通过插值得到下一层细网格新的近似特征向量,结合Rayleigh商公式实现对广义特征值的求解.在光滑步中,改进了文献[1]的算法以提高其收敛率.实验结果表明这种方法是有效和实用的.     

由部分特征值和顺序主子阵构造广义Jacobi矩阵的逆特征值问题

给定一组复数{λ_i}_(i=1)~(2N-2n)(N/2≤nN)和一个n阶广义Jacobi矩阵,构造了一个N阶广义Jacobi矩阵,使得这组给定的复数为其一部分特征值;给定的n阶广义Jacobi矩阵为其顺序主子阵,得出了问题有解的充分必要条件,给出了一个求解该问题的算法;最后把该算法应用于数值例子以说明其有效性.     

求解矩阵极大特征值问题的保守BFGS算法

基于求解无约束优化问题,本文提出求解大型对称正定矩阵极大特征值问题的保守BFGS算法.所提算法有效地避免了求解大型Hessian矩阵逆的问题.同时,在一些合理的条件下,建立了所提算法的全局收敛性.最后,将所提算法和EIGS(Matlab内部计算矩阵极大特征值的命令)进行了对比测试.数据结果表明,本文所提算法快速、高效、稳定.     

非对称广义特征值问题的并行算法

广义特征值问题 AX=λBX(A，B 是 N 阶方矩阵)的并行处理是大规模科学与工程计算中的基础问题之一。本文 介绍了解决非对称广义特征值问题并行处理方面的解决方法--并行同伦算法。     

非对称广义特征值问题的并行QZ算法

非对称广义特征值问题的并行处理是并行计算结构力学的重要部分,这方面的工作目前在国内外研究得还很少.将串行计算中求解非对称广义值问题AX=λBX(A、B为n阶实矩阵)行之有效的QZ算法作了并行化处理,并就得到的并行QZ算法在Challenge L并行机上进行了试算.数值结果表明:当处理机个数为2或4时并行效率良好,但当处理机个数为8时并行效率不高.     

用插值型无单元Galerkin方法求解广义Fisher方程

首先讨论了移动最小二乘插值法,并利用移动最小二乘插值法建立形函数,结合广义Fisher方程的Galerkin积分弱形式,提出了求广义Fisher方程数值解的插值型无单元Galerkin方法,该方法在求解偏微分方程定解问题时可以直接施加本质边界条件,这样就提高了求解效率.并给出了数值算例.     

对称广义特征值问题的一种算法

本文给出了一个化对称广义特征值问题为对称三对角特征值的一种算法。(A,B)A和B是对称阵,B是半正定阵;可以被化为(A,B),这里A是不可约对称三对角阵,B是正定对角阵。显然求解(A,B)是容易的。由(A、B)的特征伍和特征向量(y,λ),几乎不用什么算法就可得到(A,B)的特征值和特征向量(x,λ)。另外,我们给出了计算(A,B)特征值的个数公式。     

解广义水平线性互补问题的组合同伦方法

摘要: 给出了求解广义水平线性互补问题EHLCP(A,q)的组合同伦方法, 该方法初始点的选取只要求不可行内点即可. 构造了求解广义水平线性互补问题EHLCP(A,q)的组合同伦方程, 并在一定条件下, 证明了同伦路径的存在性及所给算法的全局收敛性. 数值结果表明, 该算法行之有效     

大间距无相关边界Fisher鉴别分析

针对边界Fisher鉴别分析方法存在的小样本问题以及所求出的鉴别矢量集缺少约束限制的缺陷,提出了一种大间距无相关边界Fisher鉴别分析方法.该方法采用最大化描述样本数据可分性和紧致性的矩阵之差作为目标函数,避免了边界Fisher鉴别分析的小样本问题;对于无相关鉴别矢量集的求解,给出了先构造无相关空间,再进行特征值分解的求解策略.仿真结果表明,该方法在识别性能上优于已有的边界Fisher鉴别分析及其改进方法,且避免了使用繁琐的迭代方法求解不相关鉴别矢量集,具有一定的实用价值.     

由特征值和顺序主子阵构造广义Jacobi矩阵的逆特征值问题

给定一组复数{λi}2ni=1和一个n×n阶广义Jacobi矩阵,构造了一个2n×2n阶广义Jacobi矩阵,使得其特征值为给定的这组复数,其n×n阶顺序主子阵为给定的广义Jacobi矩阵.得出了问题有解的充分必要条件,给出了一个求解该问题的算法.最后,把该算法应用于数值例子加以说明.     

正定式约束下广义几何规划的一种线性化方法

几何规划是一类具有特殊形式的非线性规划问题,正定式几何规划问题借助于凸规划问题的求解已基本得到解决.但广义几何规划问题作为一种特殊的(DC)规划,至今没有好的求解方法.利用线性化技术,将正定式约束下的一类广义几何规划问题转化为一列凸规划问题进行求解,构造了正定式约束下广义几何规划的一种新算法,并证明了该算法的全局收敛性.     

二次特征值问题的最佳向后扰动分析

二次特征值问题（QEP）的主要的求解方法之一是转化为广义特征值问题（GEP），然后用求解广义特征值的方法（比如QZ方法）求解。本研究由此获得的计算解的范数意义下的最佳向后扰动分析，所得结果是Tisseur最近所得结果的加强。     

基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的特征提取算法

针对稀疏保持投影算法在特征提取过程中无监督和l1范数优化计算量较大的问题,提出一种基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的快速特征提取算法.首先通过逐类主元分析(PCA)构造级联字典,并基于该字典通过最小二乘法快速学习稀疏保持结构;其次利用学习到的稀疏表示结构正则化拉普拉斯判别项达到既考虑判别效率又保持稀疏表示结构的目的;所提算法最终转化为一个求解广义特征值问题.在公共人脸数据库(Yale,ORL和扩展Yale B)的测试结果验证了该方法的可行性和有效性.     

非对称广义特征值问题并行处理的一些进展

广义特征值问题AX=λBX(A、B是N阶方矩阵）的并行处理是大规模科学与工程计算中的基础问题之一。迄今为止，国内外学对该问题的研究多集中于对称矩阵广义特征值问题的并行处理，并形成多种算法和相应软件。而非对称矩阵广义特征值问题并行处理的研究相对进行得较少。介绍作等人近几年来在非对称广义特征值问题并行处理方面的一些工作。它包括：QZ算法的并行化，并行拟－Eberlein算法及并行同伦数值方法等。