解(1,1)块不定鞍点问题的预条件分裂方法

提出了一类吉尔-默里强迫正定的预条件方法,该方法是使一个对称不定矩阵强迫分裂出一个正定矩阵,然后用该分裂方法构造一个迭代方法用于求解在系数矩阵中(1,1)块为不定的鞍点问题,在合适的条件下,证明了新的预条件迭代法的收敛性,最后,数值算例表明新预条件方法具有的收敛性。
     

基于位移Hermite分裂的图像恢复算法

针对传统图像恢复算法在反Hermite分量主导Hermite分量时, 难导出收敛分裂结果, 导致图像恢复效果较差的问题, 提出一种位移Hermite分裂的图像恢复算法. 先在矩阵分裂时引入位移参数定义准Hermite分裂, 再利用共轭梯度正规残差(CGNR)算法将定义分裂结果代入进行内迭代, 以此逼近每个外迭代, 每个外迭代则由系数矩阵的收敛分裂导出; 然后将导出的收敛分裂结果应用到图像恢复模型; 最后与广义最小误差方法、 广义预条件对称分裂方法进行对比实验. 实验结果表明, 该算法得到的迭代逼近结果更好, 所需的迭代次数和CPU时间明显减少, CPU占用时间仅0.25 s, 图像恢复效果较好.     

基于预条件处理的双分裂SOR迭代法收敛性

目的快速求解线性方程组Ax=b。方法将双分裂SOR迭代方法和矩阵的预条件处理方法相结合,对系数矩阵先进行预条件处理,再给出非负分裂SOR双步迭代方法。结果与结论本方法收敛速度不但比通常的预条件处理方法快,而且超过了双步分裂方法。     

鞍点问题的多参数SSOR预条件求解

针对鞍点问题的预条件迭代求解方法,通过引入多参数使系数矩阵的分裂形式更加一般化,运用矩阵代数理论分析多参数形式下算法的收敛性。最后给出数值例子来检验多参数预条件算法的优势,并在数值上分析收敛速度与参数的变化趋势。     

解(1,1)块不定鞍点问题的预条件分裂方法(英文)

提出了一类吉尔-默里强迫正定的预条件方法,该方法是使一个对称不定矩阵强迫分裂出一个正定矩阵,然后用该分裂方法构造一个迭代方法用于求解在系数矩阵中(1,1)块为不定的鞍点问题,在合适的条件下,证明了新的预条件迭代法的收敛性,最后,数值算例表明新预条件方法具有的收敛性。     

鞍点问题中的位移分裂预条件技术

提出一类位移分裂预条件技术(SSP),用于求解大型稀疏非正定鞍点方程组,其中该方程组的系数矩阵具有非对称正定的(1,1)子块,同时,对于任意迭代参数α0,证明这一类位移分裂迭代法是无条件收敛的,最后通过数值算例进一步验证这类预条件技术的有效性和稳定性.     

新的预条件的Jacobi迭代法及比较性定理

提出了一种新的预条件矩阵,并讨论了该预条件下Jacobi迭代法的收敛性,得到了比较性定理,揭示了预条件Jacobi迭代法的收敛速度和参数之间的关系。最后给出数值例子验证了该预条件迭代格式优于通常的预条件法。     

亚正定四元数矩阵方程的NPSS迭代及外推

【目的】研究四元数体上亚正定矩阵方程AX=B的分裂迭代求解问题。【方法】利用四元数正规矩阵和亚正定矩阵的自共轭分支与斜自共轭分支，建立两种新的NPSS分裂迭代，并引入参数对它们统一加速处理。【结果】获得外推NPSS迭代(简称ENPSS)，证明了ENPSS迭代收敛于原方程组的唯一解，同时给出迭代收敛因子的一个上界及拟最优参数估计式。【结论】把复矩阵方程的分裂求解问题推广到四元数体讨论，并构建出新的ENPSS迭代，数值算例验证了所给迭代的有效及可行性。     

矩阵分裂的收敛性

在解线性方程组Ax=b (1)时,常将矩阵A分裂为如下形式A=Q-R (2)其中A是n×n矩阵,Q是非奇异矩阵。然后用迭代格式QX_(K 1)=RX_(E b) (3)来解(1),格式(3)的迭代矩阵为M=Q~(-1)R (4) 迭代格式(3)从而迭代矩阵(4)的敛散性一直为人们所研究,[1]在A非奇异且(2)是A的正则分裂(即Q~(-1)≥0,R≥0)的条件下,给出了迭代矩阵(4)收敛的充要条件为A是单调     

L-矩阵的一类新预条件迭代方法

在Evans等人提出的预条件AOR迭代法的基础上考虑一种新的预条件方法,并将其应用于AOR和2PPJ（即双参数并行Jacobi迭代法）迭代格式中,该方法不但适用范围较原方法更为广泛,即对一般的L-矩阵均适用,而且也可提高迭代的收敛速度,甚至使一些发散的迭代格式收敛。     

预处理Hermitian和skew-Hermitian分裂迭代法

对于系数矩阵为大型稀疏非Hermitian正定线性方程组,白中治、Golub和Ng提出了Hermitian和skew-Hermitian分裂迭代法(HSS).该论文提出一种预处理Hermitian和skew-Hermitian分裂迭代法(PHSS).理论分析该法收敛于线性方程组的唯一解.     

预处理后含参数形式的SOR迭代法收敛性

在运用SOR迭代法求解线性方程组Ax=b时,针对常见的预条件矩阵P=(I+S),本文给出预处理后迭代法的一类含参数分裂形式As=1γ{[αI-γ(L-S+L1)]-[(α-γ)I+γD1+γU]},使得分裂形式更加一般化,当α=1时就成为常见的预条件SOR迭代法。结合矩阵分析和矩阵比较定理,讨论这种含参数分裂形式下的SOR迭代法不仅能加速SOR迭代法,而且收敛速度超过常见预条件SOR迭代法,通过参数α的不同取值找到迭代法谱半径的变化趋势,得到当参数γ=α时该方法的谱半径最小,即收敛速度最快。最后给出数值例子加以验证。     

多分裂形式下的SOR迭代法收敛性分析

在预条件方法解大型线性方程组Ax =b时,给出预条件后多种分裂形式的SOR迭代方法,说明这些方法能够使SOR迭代法收敛,并与一般的预条件方法进行比较分析,证明了这些分裂形式加速效果更好.最后用数值例子加以验证.     

基于超松弛迭代的MHSS加速方法

修正的Hermite/反Hermite分裂(MHSS)迭代方法是一类求解大型稀疏复对称线性代数方程组的无条件收敛的迭代算法。基于超松弛(SOR)迭代技术,本文提出一类MHSS加速方法,分析了MHSS加速方法的收敛性质,给出了MHSS加速方法中参数ω的选取办法。数值实验证明了新方法能够有效地提高MHSS求解线性代数方程组的求解效率。     

预处理后不同分裂形式下的松弛迭代法敛散性分析

在以往预处理的基础上,结合矩阵分析及分裂理论,用迭代法求解线性方程组Ax=b,给出预处理后松弛迭代法的2种不同分裂形式,从理论和数值两个方面说明这种分裂形式的收敛效果优于常见的预处理方法．     

矩阵非负分裂下SOR迭代法收敛性

目的讨论预条件后用迭代法求解的线性方程组Ax=b。方法利用预条件后系数矩阵非负分裂形式的多样性,给出一种含参数形式的非负分裂。结果与结论证明这种分裂形式可以加速SOR迭代法的收敛性,并与一般的预条件后SOR迭代法的收敛性进行比较,说明这些分裂形式更好。     

关于Z-矩阵的一类新预条件迭代法

 给出了解线性方程组Ax=b的一类新的预条件迭代法,并证明了其收敛性.数值例子表明,所给方法比经典的Gauss-Seidel方法收敛速度快.     

复参数HSS迭代法求解非Hermitian正定线性方程组

将实参数的Hermitian/斜-Hermitian分裂(HSS)迭代法推广到复参数Hermitian/斜-Hermitian分裂(CHSS)迭代法,并证实CHSS迭代法是无条件收敛的。理论分析显示:CHSS迭代法的致缩因子的上界依赖系数矩阵Hermitian部分的谱,与矩阵的特征向量无关。数值例子显示方法的有效性。     

基于矩阵分裂的预条件SOR迭代法收敛性

对预条件方法解线性方程组,利用黄廷祝等在["modified SOR-type iterative method for z-matri-ces"]中提到的预条件能加速SOR迭代法的收敛性,结合矩阵分裂理论及比较定理,给出一种基于矩阵分裂的含参数预条件SOR迭代方法,说明这种方法不仅能加速SOR迭代法的收敛性,而且优于一般的预条件方法,找出参数的最优选取方法,最后通过数值例子加以说明.