Newton迭代法收敛性

给出一种新的,具有较大收敛域的Newton迭代法和Newton下山法收敛性定理,以及误差估计式.它不要求函数f(x)存在二阶导数,只需要函数f(x)存在一阶导数,便可根据文中定理对其收敛性进行判别,弥补了以往相关定理的不足,并通过数值例子给予验证.     

关于简化Newton方法收敛性的注记

在假设算子方程解存在的前提下,给出了以解为中心的一个球域,证明了当初始点落到这个球域时,用于判断简化Newton方法收敛性的Kantorovich定理的条件必然满足,从而由简化Newton方法产生的迭代序列收敛.     

H?lder条件下一种Newton类方法的半局部收敛性

从Kantorovich理论出发,研究了不可微非线性算子的求解问题,探讨了一种Newton类方法的半局部收敛性.在算子可微部分一阶导数满足H?lder条件、不可微部分满足Lipschitz条件下,通过构造优函数,利用优序列证明了方法的半局部收敛定理,同时也给出了解的唯一性.     

牛顿法在新的仿射逆变条件下的半局部收敛性分析

非线性方程及非线性方程组的数值求解一直是计算数学所关注的问题,公认的经典算法是牛顿法,对于它的局部收敛性已有很多研究.在经典牛顿法的半局部收敛Kantorovich定理的基础上引入仿射逆变性,研究了牛顿法在仿射逆变Lipschitz条件和仿射逆变Holder条件下的半局部收敛性.简化了牛顿法的收敛行为,得到了相应的半局部收敛性定理及误差估计.推广并改进了相关文献的结果,表明了该方法的有效性.     

波速反问题迭代算法的收敛性

本文讨论了一维波动方程的波速反问题,将反问题归结为一个等价的非线性算子方程,利用Newton迭代法提出了一种求解非线性算子方程的简单迭代算法,应用推广的Newton-Kantorovich定理证明了迭代过程的收敛性.     

关于Newton迭代法收敛性定理的一个注记

文章分析了通常Newton迭代法收敛性定理的缺陷,并给出了一个新的命题(见文章第二部分),比通常的定理条件弱,适应性强,文中用实例加以验证。     

一种新的Uzawa-MHSS迭代法求解一类复奇异鞍点问题

利用经典的Uzawa法和修正的Hermitian和Skew-Hermitian分裂(MHSS)迭代法,提出一种新的Uzawa-MHSS迭代法求解一类复奇异鞍点问题,得到了该方法的半收敛定理,并分析了其半收敛性.数值实验表明,新迭代方法比经典的Uzawa法和MHSS法在求解鞍点问题时更有效.     

关于Newton-like-iterative方法新的收敛性定理(英文)

用迭代法求解Newton-like法中的方程,T.J . Ypma提出Newton-like-iterative方法。在其早期的文章中,不精确牛顿法理论用来研究Newton-like-iterative方法的收敛性。与以往方法不同,今提出用不精确Newton-like法做相关的收敛性分析,所得定理更加简单,同时具有仿射不变性。     

解非线性方程的NeWton类方法及其变形

为了求解非线性方程,利用同伦方法推出具有大范围稳定性的连续型方法、进而离散化得到Newton类方法和Steffenson-Newton类方法,分析得出Newton类方法的大范围收敛性,用Taylor展开证明Newton类方法和Steffenson-Newton类方法在弱条件下的二阶收敛性,并得到收敛速度因子。Newton类方法摒弃了f'(x)≠0这一苛刻条件,带有可调整收敛速度的参数,而Steffenson-Newton类方法还不需要调用导数值,它们都优于Newton法和Newton下山法。     

牛顿迭代法在非线性方程求重根中的应用

牛顿迭代法是非线性方程根的一种常见的数值方法,对于非线性方程的单重零点来说Newton迭代法一般具有局部二阶收敛性,但是当所求的根x*是f(x)的m重根时,m是大于等于2的整数,此时Newton迭代法只有一阶收敛性。本文结合两种修正的Newton迭代法给出一种在不知道根的重数的情况下既可以提高收敛速度而又避免求f(x)的二阶导数可行的算法。     

Newton迭代法的一种新改进

提出了Newton迭代法的一种新的改进格式,并证明了适当选取参数α,r能使改进的Newton迭代法具有三阶收敛性。最后用数值算例,说明了此改进方法优于经典的Newton迭代法和通常的修正Newton迭代法。     

差商变尺度法的收敛性分析

正如Giu和Murry(参见[1])指出的,差商变尺度法对于求解无约束最优化问题是十分有效的.关于该种方法的理论分析还限于研究差商误差与截断误差如何互相平衡(参见[1]).另一方面,Evtushenku论述了差商Newton法的收敛性条件,但也未论及差商     

非线性方程组的Newton法及Newton型迭代法收敛性分析

分析求解非线性方程组的Newton法及Newton型迭代法收敛的条件，收敛阶以及误差估计。     

模糊线性方程组的基本迭代解法

利用迭代法求解模糊线性方程组是一种重要的方法.研究了模糊线性方程组的几种基本迭代解法.在模糊线性方程组系数矩阵是拟对角占优矩阵的条件下,得到了迭代法的收敛性定理.最后,给出了数值例子.     

模系矩阵分裂迭代法定价机制转换下的美式Kou型跳扩散期权

【目的】研究机制转换下的美式Kou型跳扩散期权模型的数值解法。【方法】基于Crank-Nicolson拟合有限体积法离散得到的线性互补问题,引入高效的模系矩阵分裂迭代法进行求解。【结果】给出了H₊离散矩阵下算法的收敛性定理。【结论】数值实验验证了新方法的有效性、稳健性和收敛性,且模系矩阵分裂迭代法的计算效率优于投影超松弛迭代法。     

平面连杆变幅机构的轨迹综合遗传优化方法

采用延拓法与Newton迭代法组合,求解平面连杆曲线非线性方程组,使迭代过程具有大范围收敛性。构造了平面连杆变幅机构的优化数学模型。利用遗传算法的群体搜索特点对其进行了轨迹与尺寸综合优化。     

求解奇异非线性方程组的牛顿不精确最小二乘算法

对运用M-P逆建立的Newton迭代法做近似,构造不精确的算法.取Newton方程组的最小二乘解的近似解推导构造不精确的算法,结果可得到不精确Gauss-Newton算法和不精确Levenberg-Marquardt算法;用一迭代法计算雅可比矩阵的Moore-Penrose逆,截取它的一个近似矩阵构造不精确的算法,给出了近似程度的控制条件,证明了其收敛性;用雅可比矩阵的局部信息代替其全部信息构造不精确的算法,证明了算法的收敛性.数值例子也表明了不精确算法在求解大型方程组问题上的优越性.     

解非线性方程组的交替拟Newton法

本文提出了求解非线性方程组的交替拟 Newton 法,数值例子表明这种方法具有较高的计算效率.文中由拟 Newton 方程解的一般理论导出了新方法的一般形式,细致地分析了新方法的收敛性.     

避免二阶导数计算的Newton迭代法的一个改进

利用Newton迭代法和微分中值定理“中值点”的渐近性,给出了Newton迭代法的一个改进. 此方法不必计算高阶导数值,但收敛速度却更高，具有至少三阶的收敛速度. 最后, 从数值试验可以看出, 此方法是非常有效的.     

仿射反变条件下Newton迭代法的半局部收敛性

研究了一阶导数满足仿射反变ω-条件下,Newton迭代法在求解非线性算子方程时的半局部收敛性.这种ω-条件包含了仿射反变Lipschitz条件和仿射反变Hlder条件作为特殊情形.此外,得到了相应迭代残余(‖F(xk)‖)的误差估计,并推广了相应结果.