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,证明了预处理后的矩阵Ａｐ的Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ及对称的Ｇａｕｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代均是收敛的,并且对Ｇａｕｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代的迭代矩阵ＴＤ的谱半径ρ（Ｔｐ）给出了一个上界．同时也证明了对Ｇａｕｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代法而言,经预处理后的迭代法优于经典的直接迭代法．     

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。     

预处理子空间迭代法

研究了计算大型稀疏对称矩阵的若干个最大或最小特征值的问题．首先引入求解大型对称特征值问题的预处理技术，给出了改善后的算法及相应的算法收敛分析．而求解特征值问题的子空间迭代法，当矩阵的特征值的分布范围较大时，其收敛速度会受到限制．为了加速子空间迭代法的收敛速度，对每次迭代所得的残余矩阵直接进行预处理以改善矩阵特征值的分布而加速收敛．讨论了预处理技术对子空间迭代法的应用，从而给出了预处理子空间迭代法．最后给出了数值例子，结果表明预处理子空间迭代法比子空间迭代法优越，不仅收敛速度快，并且减少了计算量和计算时间．     

初等变换与条件数的关系

本文使用广义逆矩阵和 Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范数定义线性方程组系数矩阵的条件数，推导了方程组的解的误差与系数矩阵条件数间的关系，减小系数矩阵的条件数就能减小解对系数矩阵的元素变化的敏感性，进而给出了初等变换与条件数间的一些关系和利用初等变换减小条件数的方法。并且证明了对矩阵的行乘以适当的常数的变换能减小矩阵的条件数，而且在此变换下存在条件数最小的矩阵及其求法，还阐明了利用部分主元素法解方程组时一般不能大幅度地增加矩阵的条件数，往往还能减小条件数．     

不确定型AHP中残缺区间数判断矩阵的性质及排序方法

给出了不确定ＡＨＰ中残区间数判断矩中接受的充要条件，定义了广义一致数字矩阵，研究了其性质，得到了拟对称的非负不可约矩阵为广义一致性数字矩阵的充要条件，最后对残缺区间数判断矩阵给出了一种计算的简便的排序方法－－ＧＩＥＭ《     

Stewart 运动平台的雅可比矩阵条件数的研究

从运动学的观点出发，对Ｓｔｅｗａｒｔ平台的雅可比矩阵的条件数与结构尺寸之间的关系进行了分析，给出了机构的结构参数与雅可比矩阵条件数之间的无量纲化关系曲线．在此基础上，得出了益于降低条件数、提高机构的运动控制性能的设计参数．     

分块矩阵的广义逆

研究了分块矩阵和的秩可加性条件，ｇ逆和Ｍ－Ｐ逆的表达式以及它们之间的关系，给出了分块矩阵Ｍ的非奇异性的充要条件和Ｍ－１的分块表达式．     

三维弹性力学问题中有限元方程的预处理方法

针对三维弹性问题中有限元方程的数值求解，建立了一类简单且实用的代数多重网格预处理共轭梯度法(AMG-CG法)，详细描述了相应代数多重网格方法的粗化技术及网格转移算子的构造．由于该预处理方法能有效地降低刚度矩阵的条件数，使刚度矩阵的谱分布更集中，从而大大提高了计算效率．数值结果表明，AMGCG法对求解三维弹性问题有限元方程是十分有效和健壮的。     

关于Cartan矩阵的对称性

给出非分裂域上的Ｃａｒｔａｎ矩阵对称的充分必要条件．对域Ｆ上的对称代数Ａ，通过考察其有关单模的自同态代数的维数，确定Ａ的Ｃａｒｔａｎ矩阵是否对称或置换对称（当Ａ为ｑｕａｓｉ－Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ代数）．     

非对称鞍点问题的约束预条件子

用Schilders分解来推导非对称鞍点问题的约束预条件子,主要讨论了Schilders分解的过程、参数矩阵的选择及预处理矩阵特征值和特征向量的分布,得到了预处理矩阵最小多项式次数的一个上界并给出了约束预处理方法的实现,最后用数值算例加以说明.