一种用于计算矢量有限元方程组的不完全分解预处理方法

提出一种不完全分解预处理方法,并结合迭代法计算矢量有限元方程组。预处理方法采用基于拓展乔里斯基分解的多波前法对有限元方程组的系数矩阵进行分解和更新,并采用基本线性代数系统库函数计算稠密矩阵乘来保证算法内层循环的高效率。该预处理算法在对系数矩阵进行数值分解前引入缩放矩阵以改善矩阵条件数。针对有限元方程组系数矩阵稀疏或部分稀疏的特性,提出一种新的舍弃策略以保证不完全分解的精度和提高预条件子的构造时间。通过与直接法对比,从时间花费与内存占用两方面,分析了该算法的计算性能。理论和数值实验表明,提出的预处理方法能大大减少计算时间与分解过程所占用的内存,同时保证了计算的准确性和有效性。     

二维Allen-Cahn方程的有限差分法/配点法求解

对二维Allen-Cahn方程中的时间方向采用有限差分法,空间方向采用重心插值配点法,非线性项采用牛顿迭代法,导出离散的线性代数方程组.最后,通过数值算例验证配点法格式的精度及能量递减规律.     

M矩阵PE方法的收敛性

文中在系数矩阵为Ｍ矩阵的条件下，证明了解线性代数方程组的ＰＥ方法的收敛性。     

用Cholesky方法求线性代数方程组的数值解的捨入误差

在电子数字计算机上解系数矩阵为对称的线性代数方程组时,采用Cliolesky方法(或称平方根法)是相当有成效的,唐珍同志曾经采用直接估算法就浮点计算研究了这种方法的捨入误差,在本文中作者分别用直接估算法与统计估算法就浮点计算及定点计算两种情形讨论了该法的捨人误差,其中向量的范数用欧氏范数,矩阵的范数用谱范数。     

一类预条件共轭梯度法

本文将PSD迭代法与CG共轭梯度法相结合，从而形成预条件共轭梯度法(PSD CG)，为解决大型稀疏对称正定方程组问题提供了一种有效的算法，并证明了其条件数要比原系数矩阵的条件数要低．一些实验结果表明PSD—PCG方法能加速收敛。     

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．     

用二重网格法求解平面弹塑性问题

本文采用二重网格法求解弹性或弹塑性有限元中的非线性代数方程组.在二重网格过程中,分别采用了线性插值算子、逐点投影算子和Gauss-seidel迭代法,并通过计算不平衡力系数ω,从而提高了二重网格法的收敛速度.在非线性分析中,采用"修正的牛顿迭代法"和"二重网格法"的"综合迭代法"求解非线性方程组.根据塑性增量理论、D. C. Druckcer准则以及"综合迭代法"的有关公式,编制了一个平面非线性有限元分析程序MPDNON,给出了弹性和弹塑性问题的算例.计算结果表明,综合迭代法是求解弹塑性向题的一种有效的计算方法.     

线性系统单输入的2种简单的极点配置算法

对线性系统的单输入情况,提出2种简单的极点配置算法.2种方法都将未知量归结为一个线性代数方程组的解,而这个线性代数方程组系数矩阵的每一行均为系数矩阵是三角形的线性代数方程组的解.该算法计算简单,计算量少.第一种方法还同时求出配置后矩阵的特征向量,为系统设计提供参考;第二种方法的计算量更少.对第一种方法进行误差分析,证明只要计算精度充分高,都能达到对任意给定的大于0的极点配置误差要求.     

线性方程组系数阵的分裂和修改

在线性代数方程组已解出之后,另一个课题需要修改它的系数矩阵,从而得到一个新的方程组.本文提供了一个利用原来的解来求解新方程组的方法.     

解除方程组中四个变量为一组线性约束条件的数学处理方法

应用有限元方法求解流体力学或其他工程枝术问题,通常所得线性代数方程组的系数矩阵具有对称性。当方程组中有任意4个待定变量具有线性约束时,则可使用本文提供的数学处理方法,使原先n阶对称的系数矩阵在解除上述形式的约束条件后,方程组的阶次不变,而且系数矩阵仍具有对称性质。并且以此编制了计算机程序。     

分析电路的一种稀疏矩阵技术

本文就A为稀疏对称矩阵,如何解稀疏线性代数方程组AX=B和稀疏系数变化的线性代数方程组AX=B以及数个阶数不同的稀疏线性代数方程组A(t)X(t)=B(t),t=1,2,……M,提出五种算法,它们的解题速度是比较快的。     

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．     

解非线性方程组的单调迭代法

解非线性方程组的方法象解线性方程组的方法一样可分为两大类,即直接法与迭代法两类,但只有极少数的情况直接法才适用,基本上解非线性方程组只能采用迭代法,常用的有简单迭代法、牛顿迭代法等等,无论哪一种迭代法都有适当选取合理的初始近似解,以便迭代法收敛的问题,不仅如此,而且有的迭代法,如牛顿迭代法,每一步迭代都要计算多元函数的导数及其所组成的Jacobi矩阵的逆矩阵,这样往往大大增加计算工作量和存贮量,有时甚至实际计算行不通,特别当非线性方程组的阶数较高时显得很突出,刘玉绅对单个非线性方程提出了单侧逼近方程解的迭代法,J.M.Ortega与W.C.Rheinboldt附加某些条件对n个变元n个方程的方程组曾经证明了类似于〔1〕的结果,本文把〔2〕中的有关结果推广到n个变元m个方程的方程组的情形。     

整系数线性不定方程组的矩阵解法(英文)

目前的文献资料中关于整系数线性不定方程组的解法很多,这些方法的一个共同特点是没有规律性且计算过程复杂.本文利用线性代数知识,借助于矩阵的广义逆矩阵,给出了一种求整系数线性不定方程组的统一方法——矩阵法.     

线性微分方程周期解研究

本文将线性周期方程的周期解的存在性归结为线性代数方程组的解的存在性，给出系数矩阵为常数矩阵时的线性代数方程组，给出系数矩阵为二阶若当标准形时周期方程有解的具体条件。     

用于数值分析的分块求解法

本文提出了用于数值分析的分块求解方法,即利用计算机的硬盘存贮,对线性代数方程组的系数矩阵进行分块高斯消去求解,在计算机内存中最少只需开辟系数矩阵中两行元素的存贮空间,本方法的突出优点是,能大大节省计算机内存,可使计算机的解题能力提高数十倍,为求解大规模的题目提供了方便.文中还给出了相应的 FORTRAN 子程序框图,经实例计算表明,该分块求解法经济有效,简单实用.     

用行处理法求解对称系数矩阵线性代数方程组的算法及实现

给出利用线性代数方程组行处理迭代解法求对称系数矩阵线性代数方程组的一个特解的算法及实现     

构造可积非自治二维线性微分方程组的一种新方法

文中建立的定理对求可积的非自治二维线性微分方程组提出了一种新方法 .在相当弱的条件下 ,用非奇异线性变换将方程组化为具斜对角系数矩阵的新方程组 ,从而把可积性判定归结到某个变系数二阶线性微分方程的讨论 .由选取后者为已知可积形式 ,并适当选取方程组的系数函数 ,即可导出许多新的可积非自治二维线性微分方程组 .     

线性代数方程组的非定常二级多分裂迭代法

本文邮并行求解线性代数方程组的非定常二级多分裂迭代法（ＮＳＴＳＭ方法）,给出了对任意ｓ（ｉ）≥１,ｉ＝１,２,…,该方法均收敛的关于分裂的条件,进一步研究了系统矩阵时（此时不要求是单调的）该方法的收敛性。     

线性互补问题的广义松弛两步模基矩阵分裂迭代法

将松弛策略引入到与线性互补问题等价的广义隐式定点迭代方程, 建立了求解线性互补问题的广义松弛两步模基矩阵分裂迭代法, 将已有的松弛两步模基矩阵分裂迭代法扩展到了更一般的情形; 当系数矩阵为H₊-矩阵时, 利用H₊-矩阵的特殊性质, 给出了新方法的收敛性分析.数值结果表明:依据迭代次数和CPU时间, 由新方法所导出的新的广义方法比已有的广义模基矩阵分裂迭代法和广义两步模基矩阵分裂迭代法更有效.