自由边界问题的线性互补投影迭代算法

对一类自由边界问题,提出了基于线性互补问题的投影迭代算法.用有限差分对微分模型离散化后得到一个正定线性互补问题,然后导出与之等价的不动点问题,从而提出求解线性互补问题的投影迭代算法.利用投影原理,证明了该算法的收敛性.数值结果表明了算法的可行性和有效性.     

线性半无限规划的梯度投影法

考虑在实线性空间中一类变量个数有限而指标个数无限,具有解析系统的线性半无限规划(LSIP)问题.通过研究当前迭代点与可行域的关系、积极梯度集、可行下降方向以及迭代步长,得到了几个理论结果,提出了一个求解LSIP问题的投影梯度法,证明了理论的正确性,最后通过数值实例验证了该算法的实际可行性.     

GMRES(m)算法在离散不适定问题中的应用

基于投影方法的规划算法——Krylov子空间技术,研究了离散不适定正则化和Krylov子空间广义极小残余算法(GMRES(m))的基本理论,特别是残余向量与Krylov子空间的关系。利用离散不适定正则化方法,将不适定问题转化为适定问题,利用广义极小残余算法对此适定问题进行数值求解。数值结果表明该算法是可靠和有效的。     

求解最小体积闭包椭球问题的积极集算法

先建立求解最小体积闭包椭球(MVEE)问题秩-2更新算法的线性收敛性,然后给出一种简单的积极集策略,每次迭代计算距离当前椭球最远的N个点.结合该策略到秩-2更新算法中,得到一个求解MVEE问题的积极集算法.数值结果表明,积极集算法能有效求解高精度的大规模数据计算问题.     

半Markov控制过程在平均准则下的优化算法

研究了一类半Markov控制过程(SMCP)在紧致行动集上关于无限水平平均代价准则的性能优化算法．利用等价Markov过程的方法，导出了SMCP的性能势公式和平均代价最优性方程，给出了求解最优或次最优平稳策略的策略迭代算法和数值迭代算法，并证明了算法的收敛性．最后给出了一个数值例子来说明算法的应用．     

一类求解无约束优化的自适应拟牛顿型信赖域算法

提出一类求解无约束优化的自适应拟牛顿型信赖域算法,信赖域半径更新准则采用由L-函数给出的一类自适应更新准则,当前迭代点处的目标函数的二阶海森矩阵用某种拟牛顿型公式近似.在一定假设的条件下,算法具有传统信赖域算法的全局收敛性质.数值实验表明,对于求解无约束优化问题算法是有效的.     

求解美式期权定价问题的两类新的迭代算法

提出了2类改进的局部策略迭代算法求解一类美式期权定价模型离散得到的优化控制差分方程组,证明了算法的收敛性.数值实验表明了算法的有效性.     

解不适定算子方程的多层迭代法

将多层迭代法应用于不适定算子方程的数值求解,给出了利用离散偏差原则确定正则化参数进而求出近似解的快速算法。文章对算法误差进行了理论分析,并通过算例说明方法的有效性。     

应用迭代法求解一类非线性问题

应用迭代法求解一类有限维非线性问题,该方法是求解线性问题的雅可比迭代法在非线性问题上的推广,且此迭代方法具有几何收敛性质。     

松弛模系矩阵分裂迭代法求解一类非线性互补问题

考虑松弛模系矩阵分裂迭代法求解一类非线性互补问题,理论分析给出了当系数矩阵为H_+-矩阵时迭代法的收敛性和松弛参数的选取方法.数值实验表明,松弛模系矩阵分裂迭代法在迭代步数和迭代时间上均优于模系矩阵分裂迭代法.     

浅谈线性方程组的迭代求解

求解大型稀疏线性方程组的迭代法不仅是数值代数理论部分的主要内容,也是求解实际问题的重要方法.针对3种典型的求解大型稀疏线性方程组的迭代法,即Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法和SOR迭代法,通过实际算例验证并分析了它们的计算速度和效率,为学习和使用迭代法求解线性方程组的学生及工程人员更好地理解和运用迭代法提供了参考和铺垫.     

计算矩阵特征值的Rayleigh商迭代方法(RQI)收敛的一个充分条件

一、引言矩阵特征问题的计算方法是计算数学一个非常重要的内容。高阶矩阵的特征问题只能用近似方法借助计算机求解。在现有的矩阵特征问题的近似计算方法中,收敛最快的要算是RQI方法,它的收敛是平方或立方的[4]。但这一迭代方法並不对任意的初始向量都收敛,所以考虑使迭代方法收敛的初始向量取值范围就很有实际意义。Ostrowski[3]用将矩阵进     

Mann迭代序列与带混合误差的IshikaWa迭代序列收敛的等价性

给出并证明了Lipschitz强伪压缩算子的Mann迭代序列、Ishikawa迭代序列及带混合误差的Ishikawa迭代序列收敛性的等价条件.     

多重网格技术在SIMPLE内外迭代中的应用

将多重网格技术和求解压力耦合方程的半隐算法（SIMPLE）相结合,通过计算二维方腔驱动层流流动问题,考察了其分别应用在计算过程的内迭代和外迭代时的收敛特性,计算结果表明,多重网格技术的加速收敛效果与其使用方法有关,当多重网格技术用于外迭代时,迭代次数并不随网格的加密而增加,同时CPU时间显著减少,与多重风格用于内迭代及用单层网格的计算截然不同。     

非扩张映像Ishikawa迭代的稳定性及与Picard迭代的关系

得到了Ishikawa迭代过程的稳定性结果，并应用这个结果证明了如下结论：如果T在X中有惟一不动点p，且对任何初值x1∈D（T）及任意的非负整数m，Ishikawa迭代xn＋1=I（T，tn＋m，sn＋m，xn）均收敛于不动点p，当^∞∑（1-tn＋tnsn）＜＋∞时，对任何初值y1∈D（T），Picard迭代过程yn＋1=Tyn必收敛于不动点p．     

多点Newton-Raphson迭代的新几何解释

正如"线性化"揭示了Newton迭代的构造思想一样,本文给出的一种几何解释揭示了多点Newton-Raphson迭代的构造思想,由此我们能够给出它的4阶收敛速度的一个简单证明,以及相关的一些重要结果.此外,我们还将多点Newton-Raphson迭代与Olver迭代、Newton迭代进行了综合比较,结论是:多点Newton-Raphson迭代更实用.     

利用Newton法改进Halley迭代

利用Ｎｅｗｔｏｎ迭代法对Ｈａｌｌｅｙ迭代法进行了某种修正。修正后的迭代法具有更高的敛速和效率，而且也不增加程序设计的困难。     

一个不用计算导数具有4阶收敛性的迭代公式

提出了一种新的求解非线性方程的迭代方法,给出的迭代公式既能回避Newton迭代、多点Newton Raphson迭代公式中的导数计算,又能保持与多点Newton Raphson迭代同样的4阶收敛性,且不增加计算量.     

两类极大极小问题及应用

研究两类极大极小问题,从理论上给出了最优解,并分别给出了这两类极大极小问题在线性方程组Richardson迭代法和HSS迭代法中的应用.     

求多项式全部零点的快速并行Halley算法

在Halley圆盘迭代法的基础上,用圆盘算术构造了一种求多项式全部零点的快速并行Halley算法,并在与Halley迭代法相同的条件下建立了其收敛性定理, 该算法取得了10阶收敛速度。