一种求解PageRank问题的修正乘幂法

在现代搜索引擎技术中,PageRank算法发挥了非常重要的作用,通常用幂法计算描述Web链接图的Google矩阵的特征向量,然而当最大特征值与次大特征值不能很好地分离时,幂法的表现较差,主要原因是当阻尼系数接近于1时,算法收敛速度会很慢.因此开发较原有幂法更高效的算法是非常有价值的.本文提出了一个针对PageRank问题的改进幂法,数值实验表明了新算法的有效性.     

对称张量特征值问题的一种预处理迭代算法

移位对称高阶幂法(shifted symmetric high order power method,SS-HOPM)是一种求解张量Z-特征值的著名迭代算法.用Newton法对该算法实施初值预条件处理,得到了对称张量特征值问题的一种Newton预条件移位对称高阶幂法(preconditioning SS-HOPM,PSS-HOPM).用两个数值例子验证并得出,与SS-HOPM相比,该算法在几乎不增加计算时间的条件下能计算出更多的特征值.     

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。     

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。     

幂法求特征值的若干问题

特征向量的结构对幂法求特征值影响甚大,注意到这一问题,在通常的幂法失败时。常可由本文的方法获得按模最大的特征值及另一些特征值。     

幂法求矩阵特征值的一些补充

给出一个幂法求矩阵特征值的改进方案，在通常幂法失效时，可得到矩阵按模最大的特征值及另一些特征值     

行列式搜索法与解某类特征方程KX=λMX

本文针对K和M均为n阶实对称正定矩阵时的特征方程KX=λMX (A)的广义特征值及其相应的特征向量的求解问题,讨论了: 1.如何用行列式搜索法确定方程(A)在某个区间(0,μ)内的特征值的个数(其中μ>0)。2.反幂法求方程(A)的最小特征值和相应的特征向量的算法构造及其所构造的算法的收敛性问题。3.在行列式搜索法的基础上结合反幂法求方程(A)的任一个特征值的方法。4.初始迭代向量的生成方法,并严格证明了第P个初始迭代向量必能保证所构造的算法收敛到方程(A)的第P个特征值λ_p及其相应的特征向量φ_p。     

求非负矩阵最大特征值与特征向量的C-W方法

幂法是求矩阵最大特征值及最大特征向量的经典方法.依据C-W函数及其理论,文章给出了求非负矩阵最大特征值及最大特征向量的有效迭代方法--C-W方法.论证了其收敛性,给出了其误差估计,并与幂法进行了比较. C-W方法算法简单,不必附加任何收敛条件.计算结果表明,C-W法的收敛速度比幂法快.     

实非对称矩阵部分特征值问题的对称算法

本文以幂法为基础,提出各特征值互异且欲求的部分最大特征值为实的实非对称矩阵特征值问题的对称算法,并给出收敛性证明.     

弱奇异积分算子特征值问题的无网格配置法

该文讨论奇异积分算子特征值的无网格算法.首先介绍了移动最小二乘法逼近(MLS)方法,然后介绍特征值问题的基础知识,最后,结合最小二乘逼近的方法和求解特征值的理论知识,给出求解特征值问题的两种算法形式,并对算法求得的特征值进行收敛性分析.     

CDMA中匹配滤波波束形成器的一种新的算法

基于适于CDMA的匹配滤波波束形成准则,提出使用幂法计算权矢量的波束形成的新方法.根据相关阵为对称正定阵、特征值全为正数和最大特征值远大于第二大特征值的特点,通过幂迭代的方法求得最大特征值和最大特征矢量,进而进行波束形成.该算法比已有的共轭梯度法方法收敛速度快,每次迭代的乘法数由O(5N2 5N)减少到O(N2 N).本文从理论上分析和仿真验证了该算法收敛特性与干扰信号功率、信噪比和扩频比的关系.     

计算最小特征值的幂法及一个应用

证明Euler幂法程序的收敛性,并用来计算一个复杂的带偶合边条件的微分方程特征值问题的最小特征值。     

乘幂法的一种规范化方法

乘幂法是计算一个n阶矩阵的按模最大特征值及其对应的特征向量的一种方法,它对高阶稀疏矩阵来说,特别适用。虽然由于乘幂法的计算公式依赖于特征值的分布情况,因此,它对于实际使用时带来不方便之处,但是乘幂法的基本思想是重要的。由它可以诱导出一些更有效的算法(例如:反幂法,Rayleigh商迭代法,子空间迭代法等),同时,它与QR方法有着密切的关系,实际上它是QR方法的变形和推广。在电子计算机上用乘幂法作实际计算时,以免发生计算机的上溢和下溢现象采用乘幂法的规范化方法来     

求解广义特征值近似支持向量机的反幂法

给出求解广义特征值近似支持向量机(GEPSVM)的一种反幂迭代法,并介绍反幂法的加速技巧.数值实验表明在保持对交叉数据集分类能力的前提下,所提出的方法比原始GEPSVM方法具有更高的求解效率.     

一种计算张量的广义特征对的自适应位移梯度法

在自适应位移幂法的基础上,提出了一种计算张量广义特征对的自适应位移梯度法,给出了该算法的全局收敛性。自适应位移梯度法通过将当前迭代解与梯度方向的线性组合给出下一个迭代解,从而推广了自适应位移幂法。数值实例结果表明自适应位移梯度法能够应用于计算张量的广义特征对。2种方法的结果对比证明了自适应位移梯度法在一定程度上提高了自适应位移幂法的计算性能。     

中子输运问题源项反演的反幂法

对于包括裂变反应在内的中子输运源项反演问题，研究关于源项有效倍增因子的惫一特征值问题的求解．基于球谐函数展开和有限差分离散，给出了中子输运方程的源项反演逼近的反幂算法，该方法的优势是在适当的初值条件下可以显著提高计算速度．计算结果表明，在对有效倍增因子有较好的预先估计值的情况下，反幂法迭代3步，误差就为0．04545％，而乘幂法迭代20步，误差为0．109％，由此可以看出反幂法计算速度更快，计算结果更精确。     

解离散时间代数Riccati方程的符号函数法

给出解离散时间代数Riccati方程的符号函数方法,导出一个与求矩阵特征值的幂法有点相似的迭代过程,还举出一个数值例子。     

求不可约非负矩阵最大特征值及最大特征向量的一种数值方法

本文给出求任意不可约非负矩阵最大特征值及对应的特征向量的一种数值方法。我们证明了该算法的收敛定理并把它与幂方法作了比较。     

HSS迭代算法在求解矩阵最小特征时的应用

为了更加精确快速地求解M-矩阵线性方程组,引入了HSS迭代算法.利用了M-矩阵的特点,在反幂法的基础上采用了改进的算法,并在实际运算的过程中引入HSS迭代算法.在此基础上采用了HSS迭代方法,并将此算法拓展到了M-矩阵之中,并且证明了其收敛性.给定了矩阵在求解最小特征值时α的取值,并通过算例验证了该算法在应用于求解最小特征值时的可行性.     

一个求实对称矩阵的全部特征值及特征向量的新方法

本文是在正交投影方法、正幂法和带平移的反幂法的基础上引申出的一种求实对称矩阵的全部特征值和相应的特征向量的新方法。此方法可以按特征值的绝对值由大到小依次求出全部特征值和相应的特征向量。因每一步求解都是针对原始矩阵进行的,从而有效地抑制了误差的传递和积累。这一方法不但结构简单,收敛速度快,更有精度高等优点。经数值实验表明是十分成功的。