界限法在求解大型稀疏线性方程组中的应用

本文应用中适用于随机分布稀疏性计算的控制算法,提供一个控制非零元存取的位置索引界限法.利用这个界限法给出两个求解大型稀疏线性方程组的方案:解大型随机稀疏线性方程组的消元法;解大型对称正定稀疏线性方程组的迭代法.两个求解方案均已编制FORTRAN77标准子程序并在计算机上通过.实例验算表明,无论存贮空间的节省还是计算速度的提高均有较大幅度的改善.     

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。     

L算法及其在稀疏性计算中的应用

本文提出的L算法,以很少的且与稀疏矩阵阶数无关的辅助信息压缩存贮非零元,然后以较高的计算速度还原非零元,实现稀疏性计算。应用L算法的直接法求解大型稀疏线性方程组,以及实现大型稀疏矩阵的乘法、加法等基本运算,均获得较好的结果。与同类算法比较,不仅较多地节省存贮空间,且较大地缩短计算时间。这表明,L算法在降低空间复杂性同时亦减少了时间复杂性。算法的应用已编成FORTRAN标准子程序,并用实例在计算机上通过。     

电力系统潮流计算的Matlab程序改进方法

针对牛顿-拉夫逊法潮流计算涉及复杂矩阵运算的问题，提出利用Matlab矩阵运算的优势，采用稀疏矩阵存储、节点编号优化、“左除”函数运算等改进方法，简化潮流计算程序，使计算速度明显提高。IEEE-14和IEEE-30标准算例分析证明了本文改进方法的有效性。     

集成电路的电路模拟程序

PSCNT1.3是一个在微机上开发成功的集成电路模拟分析程序,具有需要内存少、运行速度快的特点,并有可靠的收敛性.本文较详细地介绍了使PSCNT1.3达到这样效果的主要算法:节点撕裂法、三极管的降阶算法、简化的稀疏矩阵技术,以及改进的牛顿迭代法等.本文还给出了一个应用此程序的计算实例.     

用改进的界限法求解大型稀疏线性方程组

在求解大型稀疏线性方程组中,基于索引信息界限思想,本文提出一个新的数据结构,以非零元同等数量索引信息压缩存储稀疏系数矩阵。除每行第一个非零元存入一个界限信息外,其他非零元均只存入相应列标。矩阵的压缩还原过程仅需执行O(n)次加减运算.消元过程还运用存储复盖技术,从而进一步大幅度降低存储量,提高运算速度。该法已编制标准过程并以实例上机通过。     

预处理Hermitian和skew-Hermitian分裂迭代法

对于系数矩阵为大型稀疏非Hermitian正定线性方程组,白中治、Golub和Ng提出了Hermitian和skew-Hermitian分裂迭代法(HSS).该论文提出一种预处理Hermitian和skew-Hermitian分裂迭代法(PHSS).理论分析该法收敛于线性方程组的唯一解.     

稀疏矩阵文档图像处理

讨论基于稀疏矩阵的文档图像存储及处理方法 .采用三向量法或链表法表示稀疏图像 ,然后在稀疏域直接实现某些基于临域运算的图像处理算法 .分析表明 ,对于具有显著特征的文档图像能有效地节省存储空间并提高计算效率 .以卷积运算和一种文档图像处理运算为例 ,给出实验结果     

矿井通风网络风流调节的优化

本文提出矿井通风网络灵敏度的概念,通过对矿井通风网络灵敏度的分析,得到最优树的一次性选择方法。根据通风网络的树枝和余树弦集形成独立回路矩阵的方法,在程序设计时,采用稀疏矩阵技术来存贮独立回路矩阵和解线性方程组,提高了解算速度和节约内存。     

IMGS方法的收敛性与比较性定理

数学、物理、流体力学和经济学中的许多问题最终都可以归结为解一个或一些大型稀疏矩阵的线性方程组.本文给出了一种IMGS方法,在理论上证明了当系数矩阵为M-矩阵此方法收敛,且其渐近收敛速度要快于基本的AOR迭代法,并用数值例子验证了本文所得的主要结论.     

求解电磁场有限元-边界元方程组的有效方法

提出了一种求解电磁场有限元-边界元混合法所生成的线性方程组的有效方法--内观法结合多波前法.由于该线性方程组的系数是一个部分稀疏部分满填充的矩阵,为了加速求解,应用内观法将系数矩阵分为2块,一块是有限元法形成的稀疏矩阵,另一块是边界元法生成的满阵,然后用多波前法求解稀疏矩阵方程,用高斯-约当消去法解满阵方程.采用该方法,计算了二维多层介质柱体的雷达散射截面.计算结果表明,该方法的计算效率远远高于传统的高斯法.     

迭代法解线性方程组的收敛性比较

迭代法是解线性方程组的一个重要的实用方法,特别是适用于求解在实际中大量出现的系数矩阵为稀疏阵的大型线性方程组,而Matlab程序能够提高实际计算的能力和计算的速度。用Matlab程序来实现解线性方程组Jacobi的迭代和Gauaa-Seidel迭代,特别给出一种新的迭代方法的Matlab程序,并对这3种迭代法收敛条件及收敛速度做出比较。     

一类稀疏线性方程组的并行求解方法

本文给出了适合于系数矩阵为嵌套的ＢＤＤ的大型稀疏方程组的ＬＵ并行分解的求解算法，它可以提高运算速度，减少运算量，从而使迭代法在大规模电路模拟计算中得到充分利用，通过具体电路实例说明了这种方法的实用性     

轧机主传动系统扭振的电算方法

本文根据矩阵迭代法和四阶龙格——库塔法,应用BASIC语言编制了求解扭振系统的全部特征值、特征向量、系统固有频率、主振型及在任意载荷下动态扭矩的计算程序.同时在PC——1500微机上调试通过,文中算例的计算结果与实测值取得比较一致的结果     

矩阵方程AXB=C的中心对称最小二乘解的迭代解法

给出了求矩阵方程AXB=C的中心对称最小二乘解的一种迭代解法,即利用法方程变换,将求解最小二乘解转化为相容矩阵方程的求解问题,再利用迭代法求出新方程的直接解.使用该方法,对任意给定的初始中心对称矩阵都可在有限步内迭代求出它的中心对称最小二乘解.并且将求最佳逼近的问题转化为求一个新方程的极小范数解的问题,同样可用迭代法求解.     

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．     

网络分块计算方法

目前,在电路的机辅分析中,节点法应用甚广,而一般自动形成节点电位方程有以图论为基础的A矩阵法和根据经典网络理论直接形成节点电位方程的二种方法。本文从后一种方法的原理出发,提出了网络分块计算的原理,数学模型和编制相应程序的框图。采用了分块计算方法后,可在同一台计算机上,将被计算电路的极限规模扩大几十倍。从而找到了一种用小容量计算机解算大规模网络的基本方法。     

求解鞍点问题的修正SOR-like方法

针对大型稀疏鞍点问题给出了一种含有待定参数的新迭代解法,称之为修正SOR-like方法,简记为MPSOR-like方法.该迭代法的构成是基于对系数矩阵进行的一种分裂.迭代法需要选择一个预处理矩阵和待定参数,通过适当选取预处理矩阵和待定参数,新迭代法是收敛的,并且以定理的形式给出了新迭代方法的迭代矩阵的特征值和参数之间的基本等式,从而也导出了迭代法收敛的充分和必要条件.理论结果表明新方法更具有广泛性,并且选择适当的参数可以使新方法较SOR-like方法具有更快的收敛速度.给出了迭代法的数值试验结果.     

主元加权迭代法求解病态线性方程组

由于病态线性方程组的系数矩阵条件数很大,使用迭代法求解病态线性方程组时,收敛速度慢且数值解的精度很低.针对此问题,设计了一种主元加权迭代算法.该算法在系数矩阵主元上叠加一个权值,以此来降低系数矩阵的条件数.最后以希尔伯特矩阵构成的病态线性方程组为例,对提出的主元加权迭代算法和高斯-赛德尔迭代法以及雅克比迭代法进行了测试.对比试验结果表明:主元加权迭代算法能有效地提高数值解的精度.     

高阶稀疏矩阵的双一维指示数组式紧凑存贮法

一 序言 在利用高速电子计算机解决三大革命斗争中的实际问题时,常可遇到高阶稀疏矩阵的线代数问题,如果我们采用迭代形式的算法(例如,解线代数方程组的(块)逐步超松弛迭代法,共轭斜量法,解特征值问题的正交化方法等),不言而喻,应该采用紧凑存贮法存贮矩阵,以节省内存,扩大解题能力。