Z—矩阵的预处理迭代方法

对解大型稀疏线性方程组Ａｘ＝ｂ，当其系数矩阵Ａ为严格对角占优的Ｚ－矩阵时给出了一种预处理方法，证明了预处理后的的矩阵Ａｐ的Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ及对称的Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代均收敛的，并且对Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代的迭代矩阵ＴＤ的谱半径ρ给出了一个上界。     

块对称加速超松弛迭代法及其收敛性

给出了解线性代数方程组Ａｘ＝ｂ的一个新的迭代算法模型——块对称加速超松弛迭代法（ＢＳＡＯＲ迭代法），并在系数矩阵Ａ为块Ｈ－矩阵的条件下，证明了该模型的收敛性．在该模型中，对参数取特殊值可得到块对称Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代法和块对称ＳＯＲ迭代法等常用的块对称迭代算法，并且还可产生许多新的块对称迭代法．即事实上建立了块对称迭代法的一般性收敛理论．     

求解线性代数方程组的一种松驰失代算法及其收敛性

对于线性代数方程组Ａｘ＝ｂ的求解，Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代算法并不能保证对所有的ｎ×ｎ矩阵Ａ都收敛。本通过向Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ算法中加入松驰因子而导出一种松驰迭代算法，并且给出了收敛性定理及其证明。该算法对所有的对称正定矩阵Ａ都具有收敛性，拓宽了Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ方法的使用范围。     

Gauss－Seidel迭代法收敛的新准则

给出了当一般迭代矩阵Ａ的Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范数‖Ａ‖Ｆ＝　＜１时，Ｇａｕｓｓ—Ｓｅｉｄｅｌ迭代法收敛的充分条件。该条件易于检验，适用范围广，证明方法独特。     

Jacobi和Gauss－Seidel迭代法收敛性的判定

给出了Ｊａｃｏｂｉ和Ｇａｕｓｓ—Ｓｅｉｄｅｌ迭代法收敛的新的判定准则．同时给出了块Ｊａｃｏｂｉ和Ｇａｕｓｓ—Ｓｅｉｄｅｌ迭代法收敛的新的判定准则．     

广义M—阵异步迭代法的收敛性

该文在系数矩阵为广义Ｍ－阵条件下，证明了求解线性方程组的Ｊａｃｏｂｉ和Ｇｕａｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代法是异步收敛的。     

解区间线性方程组AOR方法的收敛性

设Ａ为 ｎ阶区间矩阵且（其中 Ｄ＝ｄｉａｇ） 　为Ａ的严格下（上）三角区间阵），ｂ为ｎ维区间向量。本 文给出解区间线性方程组Ａｘ＝ｂ的ＡＯＲ方法：，其中 并证明了该方 法当Ａ为严格对角占优阵时收敛于唯一的区间解。作为本方法的特例，还给出了区 间Ｊａｃｏｂｉ法、Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ法和ＳＯＲ法相应的收敛定理。     

DGS法应用于Cauchy-Riemann问题的收敛性和光滑因子

Ｃａｕｃｈｙ－Ｒｉｅｍａｎｎ问题在交错网格上的离散方程为超定方程组，用分布Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ松弛法（简称 ＤＧＳ法）作为多重问格法求解该问题的光滑器，本文证明了ＤＧＳ法的收敛性并给出了估计光滑因子的表达式和估值为０．５２１３。     

广义M－阵异步迭代法的收敛性

该文在系数矩阵为广义Ｍ－阵条件下，证明了求解线性方程组的Ｊａｃｏｂｉ和Ｇｕａｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代法是异步收敛的。     

Gauss－Seidel迭代法的一个新的收敛条件

给出了当　Ａ　＿ｍ＝Σα￣（ｉ）≥１其中ａ￣（ｉ）＝ｍａｘ｛｜αｉｊ｜｝时，Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代法收敛的充分条件，将收敛的限制由　Ａ　＿１＜１，　Ａ　＿∞＜１扩充到　Ａ　＿ｍ≥１上。该条件易于检验，适用范围广。     

H-矩阵及其比较矩阵的预条件Gauss-Seidel法的收敛性

讨论了新的预条件矩阵下的预条件Gauss-Seidel法.在更广义的分裂条件下,将此法应用于H-矩阵及其比较矩阵上,并得到了相应的收敛结果和谱半径的比较结果,从而说明应用于H-矩阵的预条件Gauss-Seidel法的收敛速度要比应用于它的比较矩阵的预条件Gauss-Seidel法的收敛速度快.最后,给出一个数值例子验证得到的结果.     

新预条件下Gauss-Seidel迭代法及比较定理

提出了一种新预处理矩阵,研究了新预条件下Gauss-Seidel迭代法的收敛性 ,得到了比较性定理,并用数值例子验证了定理的正确性,揭示了新预条件加快Gauss-Seidel迭代法的收敛速度,并优于通常的预条件（I R) .     

广义分裂下的预处理Gauss-Seidel迭代法收敛性的讨论

运用Gauss-Seidel迭代法解线性方程组,讨论了在一类预条件矩阵下的Gauss-Seidel迭代法的收敛性。在更广义的分裂条件下,对预条件Gauss-Seidel迭代法和相应的Gauss-Seidel迭代法的收敛性进行了比较,得到了比较定理。最后给出数值例子验证了所得到的主要结论。     

求解L-矩阵方程组的一种Gauss-Seidel型预条件迭代法

在1991年A.D.Gunawardena等人首先提出了以I＋S为预处理子的Gauss-Seidel型迭代法比基本的迭代法有较好的收敛性.文章提出以阶梯矩阵作预处理子的Gauss-Seidel型迭代法,文中给出了收敛定理并以数值例子说明文章的方法比基本的迭代法及A.D.Gunawardena等人的方法有较好的收敛率.     

改进的高斯-赛德尔迭代法的收敛性分析

本文讨论了改进的高斯-赛德尔迭代法的收敛性。在严格对角占优的L-矩阵条件下,该预条件加快了高斯-赛德尔迭代法的收敛速度,而且在该预条件下高斯-赛德尔迭代法的谱半径是单调下降的。最后用数值例子说明本文得出的结论。     

解线性方程组的预条件SOR型迭代法

针对大型线性方程组问题构造了一种含有待定参数和预条件因子的新迭代解法,将其称为预条件SOR型迭代法.当待定参数ω=1时,预条件SOR迭代法就变成程光辉等人给出的预条件Gauss-Seidel型方法.讨论了当系数矩阵是不可约Z-矩阵时,SOR法和预条件SOR法的迭代矩阵所具有的性质,并通过定理将这两种迭代矩阵的谱半径进行了比较,同时给出了收敛最快时参数的取值范围.另外也将预条件SOR型迭代法和预条件Gauss-Seidel型方法进行了比较,显示了新方法的优越性.最后通过数值例子说明,选取合适的预条件因子可以使求解线性方程组的预条件SOR方法变得更有效.     

预条件后新分裂下的Gauss-Seidel迭代法收敛性讨论

针对Gauss-Seidel迭代法求解大型线性方程组Ax=b时,结合矩阵分裂理论及比较定理,给方程两边同时左乘非奇异矩阵P(也称为预条件矩阵),对新的系数矩阵PA进行矩阵分裂时,引入参数α,以使矩阵分裂更加一般化,说明这种方法不仅能加速Gauss-Seidel迭代法的收敛,而且优于一般的预条件方法.最后给出一个数值例子.     

实对称正定矩阵的Seidel迭代收敛性的一种证明

本文讨论了实对称正定矩阵的Gauss-Seidel迭代法收敛性的条件,并给出了一种更为简捷的判定Gauss-Seidel迭代收敛性的一种方法。     

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.     

二维圆管导热反问题内壁瞬态温度的快速识别

以二维圆管为研究对象,基于控制容积积分法的导热正问题以及基于共轭梯度法的优化算法来构建二维瞬态导热反问题数学模型,分别采用Gauss-Seidel点迭代法与托马斯算法（tridiagonal matrix algorithm,TDMA）线迭代法对导热正问题离散方程进行求解。为了探究Gauss-Seidel点迭代法与TDMA线迭代法两种模型的精确性与时效性,设定了3种内壁面温度变化规律,以正问题所得到的外壁面温度值作为导热反问题的输入条件,并引入标准正态随机测量误差,探讨测量误差对反演结果精度的影响。数值试验证明了两种方法反演的精确性和抗噪性,且对比结果表明TDMA线迭代法的求解速度要优于Gauss-Seidel点迭代法,能够较快地反演得到内壁面温度波动值。