Markov链的乘性Schwarz迭代

近来,Marek等将Schwarz方法引入了奇异线性方程组的求解问题.然而,这种方法对于分裂阵和迭代阵的要求过于严格.本文在此基础上,利用Drazin逆给出了拟非负分裂的定义.对Markov链分裂阵的要求由非负型分裂推广到拟非负型分裂,研究了Markov链乘性Schwarz迭代的半收敛性,两水平乘性Schwarz迭代的半收敛性和它们的单调性,扩充了Schwarz迭代方法的理论,使这种方法更具实用性.     

矩阵可逆分裂的收敛性

文章在文献[1]的基础上讨论了矩阵的非负可逆分裂、第一(二)类弱非负可逆分裂、弱可逆分裂及第一(二)类更弱可逆分裂的收敛性问题.     

解线性互补问题的多重分裂乘性Schwarz算法

运用矩阵多重分裂理论并考虑并行计算,建立求解线性互补问题的多重分裂乘性Schwarz迭代算法,给出算法的收敛性定理,应用加权最大模获得了算法的收敛速度．数值结果表明,多重分裂乘性Schwarz迭代算法具有很好的有效性．     

非负矩阵Perron根的一种迭代改进算法

目前关于非负矩阵Perron根即最大特征值的估计和计算已提出了很多方法.利用对角相似变换,给出了一个求非负矩阵Perron根的迭代算法,可以根据精度的要求迭代足够多次得到所需要的近似值.并从理论上证明了它的收敛性,同时给出一种改进的方法,使得在相同的精度下尽可能的减少迭代次数.最后,用数值实例验证.     

非负矩阵分解及其改进方法

首先,给出非负矩阵分解的数学形式,分析欧式距离和相对熵(KL)散度两种分解误差评价函数.然后,针对3种特殊形式的非负矩阵进行分解方法的改进,优化函数和迭代过程分别适用于正交非负矩阵、凸非负矩阵、投影非负矩阵的分解.结果表明:提出的改进方法简化了非负矩阵分解的过程.     

非负分裂的比较定理

根据非负矩阵理论,给出了非负分裂的新的比较定理,在一定条件下证明了Csordas和Varga的结论.     

解非线性方程组的一类多重分裂加性Schwarz算法

讨论求解一类非线性方程组的多重分裂加性Schwarz算法和两水平多重分裂加性Schwarz算法,分析其收敛性和收敛速度并建立了收敛性理论,这类算法结合多重分裂和加性Schwarz算法,具有很好的并行性能,因而特别适合于并行计算．数值算例证实了算法的有效性．     

完备凸度量空间中广义渐近拟非扩张映象

在实凸度量空间中引入广义渐近拟非扩张映射,研究了在广义渐近拟非扩张映射下的带误差的Ishikawa型迭代序列. 在适当的条件下,利用非负实序列不等式获得此迭代序列强收敛到渐近拟非扩张映射的一个公共不动点.     

用拟高斯赛德尔迭代法求解鞍点问题的一个注记

对大型稀疏矩阵对应的鞍点问题给出了拟高斯赛德尔迭代法,该迭代法是基于对系数矩阵进行的一种添加Q阵的分裂.对该方法的迭代矩阵作了谱半径的讨论,分析收敛性,只有给出简单的左乘变换时该迭代方法才是收敛的.     

一种受限非负矩阵分解方法

提出一种获取潜在语义的受限非负矩阵分解方法.通过在非负矩阵分解方法的目标函数上增加3个约束条件来定义受限非负矩阵分解方法的目标函数,给出求解受限非负矩阵分解方法目标函数的迭代规则,并证明迭代规则的收敛性.与非负矩阵分解方法相比,受限非负矩阵分解方法能获取尽可能正交的潜在语义.实验表明,受限非负矩阵分解方法在信息检索上的精度优于非负矩阵分解方法.