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。     

基于不完全块循环约化的并行分裂迭代

对Ｍ阵用块循环约化后，给出新的分裂方式，该分裂构造的迭代收敛，其收敛速度比Ｊａｃｏｂｉ等一般迭代收敛快，且有很好的并行性。     

广义多分裂迭代算法的MATLAB实现

为了解大型稀疏半正定线性方程组,文章主要研究广义非定常多分裂迭代算法及其MATLAB实现.文章给出广义非定常多分裂迭代算法,并给出其收敛性定理.然后,利用MATLAB软件对该算法进行了实现.并且该算法明显优于Jacobi迭代算法.     

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。     

并行多分裂块松弛TOR迭代算法的收敛性

 分析了求解大型线性方程组的并行多分裂块松弛TOR迭代算法,在更弱的条件下得到了该算法的收敛准则,同时也给出了相应块迭代矩阵谱半径的上界估计式.     

基于PSS迭代分裂的广义鞍点问题求解

基于正定和反Hermite分裂(PSS)迭代技术,给出求解广义鞍点问题的一种广义Uzawa迭代法——修正局部PSS迭代算法,分析了该方法的收敛性,并用数值算例验证了新算法的有效性.     

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。     

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。     

并行多分裂方法的比较定理

本文给出了解线性代数方程组Ａｘ＝ｂ之并行多分裂迭代方法的比较定理．它推广了［１］的结果，使得两种并行多分裂迭代方法可进行收敛速度的比较，从而得到了一种如何进行多分裂更有效的较为一般的原则，并推广了Ｓｔｅｉｎ－Ｒｏｓｅｎｂｅｒｇ定理．     

解非线性方程组的牛顿－并行矩阵多分裂算法

本文构造和研究了解非线性方程组的牛顿－并行矩阵多分裂算法，建立了收敛性定理，估计了收敛速度。     

解线性方程组的一种并行迭代法及其收敛性

在Ｄ．Ｐ．Ｏ’Ｌｅａｒｙ等（１９８５）和胡家赣（１９９２）提出的两种解线性方程组并行迭代法的基础上，构造了一种双参数多重分裂并行迭代法。同时给出该方法收敛的几个条件。     

关于H-矩阵的并行异步MSOR方法的收敛性

对一些已知模型进行改进，建立三个关于求解大型非奇异性系统的并行异步MSOR迭代算法，以往的一些算法只是本算法的特殊情形，在系数矩阵A及其多分裂的不同条件下给出了相应的松弛参数有关的收敛性的充分条件。     

并行计算机与并行算法述评

并行计算是大规模科学工程计算和数据处理的一个重要工具和必然趋势，本文从并行计算机系统和并行算法两个方面论述了并行处理的基本原理和方法。     

混沌加密和常规加密相结合的一个系统方案

针对国际上在混沌的定义、基本特性以及混沌保密通信原理等方面的一些不同理解,进行了较深入的讨论,并提出了自己的见解．在此基础上,论证了不可预测的混沌信号的产生方法,对混沌加密和传统加密系统进行了对比,并提出了一个混沌——传统加密的级联系统方案．主要工作在于阐述新方案的原理,提出了发挥混沌系统的不可预测性在混沌加密中的作用和将混沌加密与传统加密方法结合起来的思想,从而提出了提高加密系统安全性的一个新的重要研究课题．     

混沌神经网络研究及其应用

对全局耦合映射(GCM)模型、Aihara混沌神经网络模型和Inoue混沌神经网络模型等模型的研究现状、构成和特点进行了全面的分析,综述了混沌神经网络的主要应用领域,并试探性地指出了混沌神经网络的发展方向．     

受限SIMD PRAM模型上的高效并行图算法

在限定处理机个数的 CREW PRAM并行计算模型上,给出了图论中一些基本问题的并行算法.所给并行算法的费用c(n)=p(n)*t(n)是目前已知的最好结果,其中p(n),t(n)分别是对一具有n个顶点图实施并行算法所用处理机的个数和最坏情况下的时间复杂性。     

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．     

构成基本串联与并联非线性系统结构模型的一种判别依据

本文基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ理论和Ｗｉｅｎｅｒ理论,利用相关分析法,研究并给出了构成基本串联与并联非线性系统结构模型的必要条件,它们能够为辩识一大类可以表示成这些模型和＂黑箱＂非线性系统提供一种重要的判别依据。文中还给出了计算机模拟算例。