SOR迭代法收敛性判定

在简述内容的基础上，给出了当Ｊａｃｏｂｉ迭代阵‖Ｂ‖ｍ＝∑↑ｎ↑ｉ＝１ｂ＾（ｉ）≥１，ｂ＾（ｉ）＝ｍａｘ↓１≤ｊ≤ｎ｛ｂｉｊ｝时ＳＯＲ迭代法收敛的充分条件及误差估计式。将收敛的限制由‖Ｂ‖〈１部分地扩充到‖Ｂ‖ｍ≥１上。     

修正Gauss - Seidel 迭代法(MGS) 的收敛条件

设矩阵A是奇异肘矩阵具有Frobenius标准型,相容线性方程组为Ax=b．给出了修正Gauss—Seidel迭代法(MCS)收敛的一些充分条件,推广了一些最新的结果。     

双参数并行Jacobi型迭代法的收敛性

双参数并行Ｊａｃｏｂｉ型迭代法的收敛性张志华（数学系）求线性方程组的解始终是一个重要课题．近年来，已取得许多成果．１９８３年Ｍｉｓｓｉｒｌｉｓ提出了并行Ｊａｃｏｂｉ型方法［１］，胡家赣１９９２年将这个方法推广到两参数的情形，称之为双参数并行Ｊａｃｏｂ...     

Gauss－Seidel迭代法收敛的新准则

给出了当一般迭代矩阵Ａ的Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范数‖Ａ‖Ｆ＝　＜１时，Ｇａｕｓｓ—Ｓｅｉｄｅｌ迭代法收敛的充分条件。该条件易于检验，适用范围广，证明方法独特。     

Gauss－Seidel迭代法的一个新的收敛条件

给出了当　Ａ　＿ｍ＝Σα￣（ｉ）≥１其中ａ￣（ｉ）＝ｍａｘ｛｜αｉｊ｜｝时，Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代法收敛的充分条件，将收敛的限制由　Ａ　＿１＜１，　Ａ　＿∞＜１扩充到　Ａ　＿ｍ≥１上。该条件易于检验，适用范围广。     

MPSD迭代法的收敛性定理

在线性方程组系数矩阵Ａ为相容次序矩阵和Ａ的Ｊａｃｏｂｉ矩阵的特征值μｊ均为实数的条件下，证明了ＭＰＳＤ迭代法的收敛定理。     

GPSD迭代法的收敛性定理

给出了一些易于检验的广义的预条件同时置换(GPSD)迭代法的收敛性定理.利用这些定理,能够较容易地判别解线性方程组Ax=f的GPSD迭代法的收敛性.数值例子证明,定理具有较好的实用价值.     

GAOR方法的收敛性

本文导出 GAOR 迭代矩阵谱半径的表达式,给出了在 L 矩阵情况下 GAOR 与 GSOR 迭代矩阵谱半径之间的关系,并在系数矩阵为 L 矩阵,H 矩阵,Hermitian 正定矩阵,严格对角占优矩阵及不可约对角占优矩阵的条件下,讨论了 GAOR 迭代的收敛性,进一步扩充了文[2]、[3]的结果.     

弱对角占优矩阵的Jacobi和Gauss-Seidel及SOR迭代法收敛准则

本文提出了一些新的、易于检验的迭代法收敛判别准则。特别是放宽了Jacobi,Gauss-Seidel和SOR迭代法收敛的不可约弱对角占优矩阵这一条件。     

USSOR迭代法和Jacobi迭代法的敛散性

证明了当Ｊａｃｏｂｉ迭代矩阵Ｂ非负时，解线性方程组（系数矩阵为不可约）的ＵＳＳＯＲ法（０〈ｗ１，ｗ２〈１）和Ｊａｃｏｂｉ法同时敛散，给出了ＵＳＳＯＲ法迭代矩阵之谱半径ρ（ψ１，ｗ２）和ρ（Ｂ）之间的关系。     

GETOR迭代法的收敛性

定义了广义的ＥＴＯＲ迭代法,给出ＧＥＴＯＲ方法的Ｓｔｅｉｎ－Ｒｏｓｅｎｂｅｒｇ型定理,并讨论了当系数矩阵为正定对称矩阵时的收敛性。     

关于Jacobi,Gauss-Seidel迭代法收敛的判别方法

本文引入矩阵广义对角占优的概念，从而推广了迭代法收敛性的判别范围，关给出了几个判 别迭代法收敛的充分条件且附有关实例。     

线性系统频域稳定性的Jaeobi和Gauss-Seidel型迭代分析

本文研究线性多变量系统的频域稳定性问题;通过对系统四差矩阵进行分裂及简单运算,利用 Jacobi 和 Gauss-Seidel 迭代方法,获得了系统闭环稳定的一类充分条件.     

变分迭代法求解消失时滞微分方程的收敛性

 应用变分迭代法求解一类消失时滞微分方程. 通过选取适当的Lagrange乘子, 得到了求解这类方程的迭代格式, 并证明了该格式的收敛性. 数值实验验证了理论结果的正确性.     

Jacobi和Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组的分析及应用

先描述了Jacob i和Gauss-Se idel迭代法求解线性方程组的基本思想,然后给出三个收敛定理并分别对它们作出解释,举例进行分析和比较,最后给出算法,并用程序求解算例,对迭代法的学习和应用有着十分重要的意义.     

Jacobi和Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组的分析及应用

先描述了Jacob i和Gauss-Se idel迭代法求解线性方程组的基本思想,然后给出三个收敛定理并分别对它们作出解释,举例进行分析和比较,最后给出算法,并用程序求解算例,对迭代法的学习和应用有着十分重要的意义.     

求解H-矩阵线性方程组的预处理Gauss-Seidel方法

针对系数矩阵A为H-矩阵,为线性方程组Ax=b引入了两种形式的预处理矩阵I+-S和I+S^,给出了相应的预处理Gauss-Seidel方法.证明了若系数矩阵A为H-矩阵,则新的系数矩阵(I+-S)A和(I+S^)A仍是H-矩阵,并给出了相应预条件Gauss-Seidel方法的收敛性分析.通过数值算例验证了新的预处理迭代方法的收敛率比经典的Gauss-Seidel迭代法以及J.P.Milaszewicz提出的改进Gauss-Seidel迭代法更好.