张量扩展特征值的带位移幂法和共轭梯度法

针对与牛顿迭代相关的张量扩展特征值问题,在幂法的基础上,提出了求解特征值与特征向量的带位移幂法和共轭梯度法。分析了这两种算法的收敛性,并通过数值试验初步验证了其有效性,同时对两种算法进行了比较。     

求张量扩展特征值的幂法

针对与牛顿迭代相关的张量扩展特征值问题,在对已有张量特征值和幂法的研究基础上,提出了求解与牛顿迭代有关的张量扩展特征值和特征向量的幂法,分析了该幂法的收敛性。最后数值试验结果验证了该幂法的有效性。     

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.     

张量具有线性收敛速度的迭代算法

基于计算非负张量谱半径的高阶幂法, 给出一种新的迭代算法判定强H张量. 结合不等式的放缩技巧和非负张量的Perron-Frobenius定理证明所给算法在有限步内停止, 且其收敛速度是线性收敛的. 数值算例表明, 该算法能判定任意给定的张量是否为强H张量, 且在某些情形下比经典的强H张量判定算法所需迭代步数更少.     

张量具有线性收敛速度的迭代算法

基于计算非负张量谱半径的高阶幂法, 给出一种新的迭代算法判定强H张量. 结合不等式的放缩技巧和非负张量的Perron-Frobenius定理证明所给算法在有限步内停止, 且其收敛速度是线性收敛的. 数值算例表明, 该算法能判定任意给定的张量是否为强H张量, 且在某些情形下比经典的强H张量判定算法所需迭代步数更少.     

判定强H-张量具有线性收敛速度的迭代算法

基于计算非负张量谱半径的高阶幂法,给出一种新的迭代算法判定强H-张量.结合不等式的放缩技巧和非负张量的Perron-Frobenius定理证明所给算法在有限步内停止,且其收敛速度是线性收敛的.数值算例表明,该算法能判定任意给定的张量是否为强H-张量,且在某些情形下比经典的强H-张量判定算法所需迭代步数更少.     

带子矩阵约束的二次逆特征值问题的最小二乘埃尔米特广义斜哈密顿矩阵迭代解

针对带子矩阵约束的二次逆特征值问题的最小二乘埃尔米特广义斜哈密顿结构矩阵解问题,给出了一种共枙梯度迭代算法。首先提出了带子矩阵约束的二次逆特征值问题的最小二乘问题及其最佳逼近问题;然后分别给出了基于共轭梯度的迭代算法,证明了算法的收敛性。对于任意初始约束矩阵,在不存在舍入误差的情况下,用该迭代算法可以在有限步迭代中得到迭代解。最后,给出了一个数值实例,数值实例证明了所提算法的有效性。     

矩阵方程AXB+CXD=F广义双对称解的迭代算法

对广义自反矩阵P,即PT=P,P2=I,如果PXP=X,XT=X,称X为广义双对称矩阵.在共轭梯度思想的启发下,给出了迭代算法求解约束矩阵方程AXB+CXD=F的广义双对称解及其最佳逼近.应用迭代算法,矩阵方程AXB+CXD=F的相容性可以在迭代过程中自动判断.当矩阵方程AXB+CXD=F有广义双对称解时,在有限的误差范围内,对任意初始广义双对称矩阵X1,运用迭代算法,经过有限步可得到矩阵方程的广义双对称解;选取合适的初始迭代矩阵,还可以迭代出极小范数广义对称解.而且,对任意给定的矩阵X0,矩阵方程AXB+CXD=F的最佳逼近广义双对称解可以通过迭代求解新的矩阵方程AXB+CXD=F的极小范数广义双对称解得到.     

一类张量方程的基于梯度的迭代方法

从张量的角度研究线性系统的数值解,利用分层确定原则及张量导数运算,得到求解一类特殊的张量方程基于梯度的迭代方法,然后推广到求解较为一般的张量方程,讨论了算法的收敛性,并用数值实验进一步验证了理论结果。     

一类矩阵方程自反解的自适应参数交替方向法

提出求解一类广义耦合Sylvester矩阵方程自反解的自适应参数交替方向迭代算法,证明算法在适当的条件下是收敛的,并给出了数值实验.     

基于MPI算法的均匀线阵自适应方向图形成研究

介绍了一种基于大特征矢量的幂迭代(MPI)算法,利用幂迭代(MPI)算法对均匀线阵的方向图进行仿真.通过仿真结果可以看出,采用该算法的均匀线阵方向图在信号位置可以形成自适应峰值,提高了均匀线阵的分辨力.     

弯曲矩形板的广义位移解

本文引入了广义支承边的概念,给出了弯曲矩形板的广义位移解。从广义位移解可导出在各种载荷作用下具有各种边界条件矩形板的弯曲位移公式。因此,今后对矩形板的弯曲位移无需再行求解,为获得它们只需对广义位移解进行简化即可。广义位移解是编制弯曲矩形板通用程序的理论基础.     

广义混合变分不等式问题的投影算法

提出一种新的求解广义混合变分不等式的投影算法.在迭代的每一步,首先利用当前点xi,通过计算预解算子得到点z_i,其中的迭代步长满足某种Armijo线搜索.然后,利用zi构造出分离当前点xi及广义混合变分不等式解集的超平面,再将当前点向该超平面做投影得到下一步迭代点.在一定的条件下,给出该算法产生的无穷序列具有全局收敛性.同时,给出数值计算结果,表明这种算法的有效性.     

解块三对角线性方程组的广义共轭梯度法

文中用块三对角矩阵的一种不完全LU分解给出了一种解块三对角线性方程组的广义共轭梯度法,该方法具有高级的并行性。     

解反对称矩阵特征问题的精化广义Lanczos方法

利用广义Lanczos算法,提出了一种计算反对称矩阵特征问题的广义Lanczos方法,并根据精化策略给出了求解大规模反对称矩阵部分特征对的精化广义Lanczos算法,数值实验表明精化变形需要的迭代次数更少.     

小型二冲程汽油机排气压力波的计算

建立小型二冲程汽油机非常排气流动的数学模型，给出用特征线法解排气压力波的计算实例。在计算过程中通过迭代不断修正特征线的位置，提高了数值解的精度。计算结果与结果相当吻合。     

一种稳健快速的波束形成算法 

提出了一种计算自适应方向图权向量的迭代算法。为满足迭代矩阵的收敛条件, 算法根据协方差矩阵的最大Gerschgorin半径选择对角加载值对协方差矩阵进行对角加载；通过对协方差矩阵进行简单的矩阵分裂；进而给出自适应权向量的迭代解形式。仿真表明，所提出的算法能在快拍数较少时形成稳健的特性良好的方向图。     

实对称矩阵特征值和特征向量的数值算法

结合幂法、反幂法和原点平移法的特点,给出求实对称矩阵特征值和特征向量的一种数值算法。提出的方法能有效地处理幂法、反幂法和原点平移法在迭代时可能出现的一些问题,并通过实例验证了本算法的有效性。     

两类张量方程解的新表示

对张量ＡＸ＋ＸＡ＝Ｑ,当Ｑ的反对称张量时,该文给出了一个形式对称于Ｑ且只含Ａ和Ｑ低次幂的解。当Ｑ对称或任意张量时,得出了不需计算复杂系数及不含Ａ和Ｑ的高次幂解。对张量方程ＡＸ－ＸＡ＝Ｃ,给出了结构形式和系数都较简单的张量形式妥。最后给出了两类张量方程在计算转动轴和Ｌａｇｒａｎｇｅ旋率的应用实例。     

Hilbert空间中—广义幂等算子方程的解

设算子A是无限维Hilbert空间上的一个广义幂等算子,利用广义幂等算子A在特定空间分解下的矩阵形式,对一类算子方程的解与自伴解进行研究,并给出该算子方程的解和自伴解的一般表达式.