一类并行多分裂迭代方法

本文将松弛矩阵方法与多分裂迭代方法相结合,给出了一类并行多分裂迭代方法,这推广了[1]和[2]的主要结果,并将[5]的方法推广到并行情形,同时还得到了所给算法的收敛区域。     

线性方程组的套二级多重迭代法

给出一种全新的二级多重分裂迭代解法求解线性方程组，这一方法是基于多重分裂法与套迭代法的基础之上，推广了其它并行化方法，并对系数阵单调或具有优分裂时分析了方法的收敛性。     

矩阵多分裂

本文给出了两类矩阵分裂并应用到并行多分裂迭代方法，同时证明了一些收敛结果。参３。     

非线性多分裂两侧单调逼近割线法

给出一种求解非线性方程组的并行多分裂两侧单调割线法，并证明了方法的单调收敛性，它是序区间割线法的推广，适合于在多台处理机上并行计算，算法简便，计算量省。文中还给出正则多分裂和斜度矩阵等概念及性质。     

解大型线性最小二乘问题的并行多分裂方法

本文建立了一种求解大型线性最小二乘问题的新的等价变形，并由此提出了一类具有并行计算功能的多个参数的并行多分裂迭代方法，这类方法不需任何矩阵的求逆运算，亦不会破坏矩阵的稀疏性，并排除了引起矩阵病态的不利因素，从而使所论方法取得了很好的收敛性。     

分裂合并算法的优化及并行化方案

研究了分裂合并算法的优化方法,并提出相应的并行化方案.修改了图像在区域合并阶段中原有的最佳合并原则,增加了满足合并条件的相邻区域的匹配率,减少算法迭代次数.为解决合并阶段的负载不平衡提出了一种新方法;同时针对分裂阶段的负载不平衡,提出了一种新的分裂合并算法并行方案,并分析了两种并行方案在负载平衡,通信复杂度及可扩展性的差异.实验结果表明,对分裂合并算法的优化能有效提高算法的效率,其并行化方案切实可行.     

关于单调矩阵并行多分裂迭代法的收敛性

本文中关于单调矩阵Ａ∈Ｒ￣（ｎｎ）的多分裂过程被视为某一个块矩阵Ａ￣（Ｋｎ，Ｋｎ）的一般迭代过程，这里，Ｋ为处理机的台数，标准的收敛结果被用来推广多分裂迭代法的收敛定理，并按照单调范数建立了多分裂方法之间的比较定理。参３。     

广义异步并行多分裂块松弛迭代算法

给出了求解大型线性代数方程组的适用于ＭＩＭＤ系统的异步并行多分裂块松弛迭代算法的一般模型,并在系数矩阵为块Ｈ－矩阵的条件下建立了该算法模型的收敛性理论．     

具有任意权的松弛型并行多分裂迭代方法

本文给出了解线性代数方程组的具有任意权的松弛型并行多分裂迭代方法的收敛性定理及比较理论，说明了低松弛（１＜ｗ＿ｊ≤１，ｊ一１，２，…，ｎ）是不可取的。     

常微分方程组初值问题的离散多分裂AOR波形松弛算法及其收敛性分析

本文首先基于交叉块分解的多分裂ＡＯＲ方法给出了波形松弛算法的一个推广，其次对等距时间结点，用隐式Ｅｕｌｅｒ方法并行数值求解各子方程组，最后，证明了多分裂ＡＯＲ波形松弛算法在一个固定的包含有限个时间点的区间上有收敛性。     

对称半正定矩阵的二级多分裂

考虑由二级多分裂迭代法求出大规模线性系统方程并行解的问题 .通过研究二级方法与多分裂方法两者之间的相互联系之后 ,借助于矩阵的对角补偿约化矩阵 ,较深入地讨论了对称半正定矩阵的二级多分裂方法 .首先分析一般矩阵的二级多分裂方法的特征与收敛性 ;然后给出对称半正定矩阵二级多分裂方法的构造过程 ,并在此结果的基础上证明了该二级多分裂迭代法在分裂是正则与弱正则的条件下对任意的初始向量都是收敛的     

线性互补问题并行多分裂GAOR 方法的收敛性

给出了解线性互补问题的并行多分裂广义加速超松弛方法,证明了当系统矩阵为H-矩阵时,该方法的全局收敛性.     

线性互补问题的SSOR多分裂算法

运用矩阵的SSOR多分裂和松弛迭代算法,提出了一类求解线性互补问题的数值解法.在一定条件下分析了算法的全局收敛性和松弛因子的范围,扩大了以往求解线性方程组的SSOR多分裂迭代算法的收敛区域.     

非线性多分裂Newton-AOR方法的收敛性

首先提出了解非线性方程组的 Nweton-AOR方法 ,并将其扩展到多分裂形式 .给出了方法的局部收敛性定理及 R1 收敛因子     

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．     

大型线性瞬态系统周期响应的多分裂波形松弛方法

将波形松弛与多分裂技术结合对大型周期线性瞬态系统进行处理，通过建立多分裂周期波形松弛算子谱的表达式，给出算法的一个收敛性条件为对应多分裂周期波形算子的谱半径小于1，该方法对周期波形松弛算法进行了推广，数值实验结果验证了理论分析结果，同时表明多分裂波形松弛方法可以有效加速周期波形松弛解耦算法的收敛性能。     

The model of asynchronous parallel nonlinear multisplitting method on shared memory system

Nonlinear multisplitting method is known as parallel iterative methods for solving a large-scale system of nonlinear equationsF(x)=0. We extend the idea of nonlinear multisplitting and consider a new model in which the iteration is executed asynchronously: Each processor calculate the solution of an individual nonlinear system belong to its nonlinear multisplitting and can update the global approximation residing in the shared memory at any time. A local convergence analysis of this model is presented. Finally, we give a numerical example which shows a ‘strange’ property that speedupS _p>p and efficiencyE _p>1.