关于SSOR迭代法和Jacobi迭代法的敛散性

本文证明了当Jacobi矩阵B非负时,解线性方程组(系数矩阵为不可约的SSOR法(0<ω<1)和Jacobi法同时敛散,给出了SSOR法迭代矩阵之谱半径ρ(φ)和ρ(B)之间的关系。     

鞍点问题的SSOR半迭代求解方法

针对鞍点问题的特点和SSOR迭代方法的运算优势,给出一种SSOR类型的半迭代求解方法,运用矩阵代数理论分析该迭代方法的收敛性,得到不依赖于矩阵对称正定的收敛条件.最后列举矩阵对称正定及非对称正定条件下的两个数值例子,检验该方法的可行性.     

SOR与SSOR以及AOR与SAOR迭代收敛速度之比较

本文对迭代求解大型稀疏线性方程组的两个主要方法SOR和AOR迭代与它们的对称方法SSOR和SAOR迭代的收敛速度进行了比较,指出:当系数矩阵为相容次序矩阵时,如果不进行半迭代加速度处理,则对称迭代方法的效率并不高于原迭代方法。     

线性方程组的迭代解法

线性方程组的数值求解常见于许多科学与工程计算领域,介绍了求解大型线性方程组的主要迭代算法。首先,对一些经典迭代法（Jacobi方法、Gauss-Seidel方法、SOR方法、SSOR方法和CG方法等）进行了详细的讨论,并从理论上对收敛性进行分析。其次,讨论了最新的Hermitian/Skew-Hermitian splitting（HSS）迭代理论,给出了迭代公式和收敛性定理。最后,通过数值实验对所有迭代法的有效性进行了验证。     

特殊形状矩阵的USSOR、SSOR迭代

本文假设系数矩阵A具有“性质(?)”,讨论USSOR、SSOR迭代的收敛性,给出了这两种迭代收敛的充要条件,同时给出了用2-块USSOR迭代和2-块SSOR迭代求解最小二乘问题的收敛域.     

关于正半定线性方程组的广义迭代法

对于正半定线性方程组Ax=b,本文讨论矩阵B保证D~+D-B~+A半收敛的充分条件,且利用这些条件分析广义AOR,JOR方法的半收敛性;此外,还讨论广义SAOR,SSOR方法的半收敛性,附带地,给出广义MSOR方法半收敛的条件。     

大型稀疏方程组的MIMD分布式异步并行求解

采用MIMD（多数据流多指令流）分布式异步并行迭代软计算法，分析了大型稀疏方程Au=B的M×M阶系数矩阵A=（aij）的性态数值计算任务ψ：u=Du＋R迭代格式收敛的相互关系，在分布式并行方式下，对数值计算任务ψ：u=Du＋R的各子任务ti∈T，引入了时间步Ti∈T和多处理机pi∈P，实现了异步进程迭代运算，并当稀疏迭代矩阵D满足不可约弱对角占优阵的条件时，构造了分布式MIMD下数值解迭代矩阵软计算的异步并行迭代格式ui（（ni＋1）ri）=di1ui（t）＋di2n2（t）＋Λ＋dinun（t）＋ri（i=1，2，Λ，n），给出了该迭代格式的收敛证明及类Jacobi法稀疏矩阵分块有关异步并行收敛的一个有效推论。     

预条件Pc=(I+C)后SSOR迭代法收敛性的加速

目的加速SSOR迭代法的收敛性。方法运用矩阵分裂理论及比较定理进行证明。结果得到矩阵为严格对角占优L-矩阵时,预条件后能够加速SSOR迭代法的收敛速度。结论对于求解差分方法、有限元方法及科学计算中产生的线性方程组提供理论支持。     

块AOR,块SOR和块JOR迭代法的收敛性

本文引进块Jacobi迭代矩阵B的优矩阵(?),来研究解线性方程组的块AOR、块SOR和块JOR迭代法的收敛性。即若‖·‖是矩阵的某个相容范数。且‖B_(ij)‖(?)β_(ij),i,j=1,…,m,则令(?)=(β_(ij))。利用(?),我们给出了块AOR(0(?)γ<2/[1+ρ(?)]),0<ω相似文献   

USSOR迭代法和Jacobi迭代法的敛散性

证明了当Ｊａｃｏｂｉ迭代矩阵Ｂ非负时，解线性方程组（系数矩阵为不可约）的ＵＳＳＯＲ法（０〈ｗ１，ｗ２〈１）和Ｊａｃｏｂｉ法同时敛散，给出了ＵＳＳＯＲ法迭代矩阵之谱半径ρ（ψ１，ｗ２）和ρ（Ｂ）之间的关系。     

含参数分裂形式下的SSOR迭代法敛散性分析

目的改变和加速SSOR迭代法的收敛性。方法在以往预处理的基础上,通过引入参数改变矩阵的分裂形式,再通过矩阵比较理论比较迭代法的收敛速度。结果与结论这种新方法能加快SSOR迭代法的收敛速度,为科学计算中求解线性方程组节省时间。     

含参数分裂形式下的SSOR迭代法敛散性分析

目的改变和加速SSOR迭代法的收敛性。方法在以往预处理的基础上,通过引入参数改变矩阵的分裂形式,再通过矩阵比较理论比较迭代法的收敛速度。结果与结论这种新方法能加快SSOR迭代法的收敛速度,为科学计算中求解线性方程组节省时间。     

用TOR方法求解最小二乘问题收敛域

为了求解大型稀疏超定线性方程组 ,通常人们都是求它的极小范数最小二乘解 很多直接和间接方法被人们研究 在这些方法中求解最小二乘问题的通常的SOR ,SSOR ,TOR等迭代方法发挥了重要作用 ,被一些作者建议并研究 ,笔者讨论了用TOR方法求解最小二乘问题的收敛域 ,首先导出了块JACOBI迭代矩阵的特征值集合与TOR迭代矩阵的特征值集合之间的关系 接着用比较直接的方法得到用TOR方法求解最小二乘问题收敛域和发散域 ,结果有所改善 最后给出了算例 比较了对于ω、γ不同选取 ,TOR方法的收敛速度 选取适当的参数值时 ,可使TOR迭代法的收敛速度加快 ,且在同一谱半径下 ,当ω <γ时的收敛速度比ω >γ时的收敛速度快     

求解鞍点问题的PSD方法

本文利用Evans提出的PSD迭代方法来解决鞍点问题. 该论文首先建立了PSD方法的迭代矩阵Sτωα的特征值λ和矩阵J=Q-1BTA-1B的特征值μ之间所满足的基本关系式, 然后讨论了PSD方法收敛的必要条件, 最后着重讨论了ω=1时, PSD方法收敛的充分必要条件, 并在合理的假设下得到了PSD方法收敛的最优参数和最优谱半径.     

求解鞍点问题的广义SAOR方法及其收敛性

本文针对大型稀疏鞍点问题提出了一种含有待定参数的广义对称快速松弛法,简记为GSAOR方法．该迭代法是基于对系数矩阵的一种分裂,然后建立了新迭代矩阵的特征值λ和预处理矩阵J=Q^-1B^TA^-1B的特征值μ,J^2的特征值μ^2及参数之间所满足的基本关系式,并着重讨论了γ=2时,GSAOR方法收敛的充分必要条件．最后用一个数值例子验证了定理结果的正确性．     

几种常用迭代收敛性的简单判别

本文给出了二个新的收敛性判据,同时对一类矩阵,讨论了USSOR迭代和SSOR迭代的收敛性。     

L-矩阵的一类新预条件迭代方法

在Evans等人提出的预条件AOR迭代法的基础上考虑一种新的预条件方法,并将其应用于AOR和2PPJ（即双参数并行Jacobi迭代法）迭代格式中,该方法不但适用范围较原方法更为广泛,即对一般的L-矩阵均适用,而且也可提高迭代的收敛速度,甚至使一些发散的迭代格式收敛。     

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.     

基于预条件处理的双分裂SOR迭代法收敛性

目的快速求解线性方程组Ax=b。方法将双分裂SOR迭代方法和矩阵的预条件处理方法相结合,对系数矩阵先进行预条件处理,再给出非负分裂SOR双步迭代方法。结果与结论本方法收敛速度不但比通常的预条件处理方法快,而且超过了双步分裂方法。     

一类矩阵方程组的正交投影迭代解法

讨论了矩阵方程组AX=B,XC=D一般解的正交投影迭代解法.利用正交投影原理和一般矩阵的结构、性质构造迭代算法,再利用矩阵的奇异值分解、F-范数的正交不变性及矩阵方程组解的性质,证明了算法的收敛性,且推导出收敛速率的估计式.经数值实例验证了算法的有效性.