松驰多分裂方法的改善

提出了两类改进的松驰多重分裂方法，并建立了相应的收敛性理论。     

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．     

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.     

关于矩阵的多重──分裂的收敛性

本文主要研究矩阵的多重分裂的收敛性，并给出几个必要条件和充分条件。     

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.     

解线性互补问题的多分裂多松弛因子迭代算法

考虑矩阵的多重分裂与处理器的并行计算,提出了求解线性互补问题的多分裂多松弛参数迭代算法,利用M-矩阵和H-矩阵的性质及松弛迭代的收敛性,证明了算法产生的迭代点列的聚点为原互补问题的解。最后,为提高算法的收敛速度,分析了ILU分解预处理技术的收敛特性。     

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。     

解线性互补问题的非精确松弛多分裂算法

基于矩阵的非精确分裂和多重分裂、处理器的并行计算和松弛迭代算法,提出了求解线性互补问题的非精确松弛多分裂算法,当问题的系数矩阵为对角元为正的H-矩阵时或对称半正定时,证明了算法的全局收敛性.并在一定条件下给出了非精确松弛多分裂算法内迭代的特殊形式,分析了该情形下算法的收敛特性.     

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.     

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。     

同步与异步矩阵多分裂不对称AOR算法的有效变形

对于已有求解线性代数方程组的同步与异步并行矩阵多分裂不对称ＡＯＲ算法，提出了新的有效变形，并在通常的条件下，建立了它们的收敛理论。     

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。     

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．     

异步并行非线性AOR算法

建立了求解大型非线性方程组Ａｘ十Ψ（Ｘ）＝ｂ的异步并行非线性ＡＯＲ算法及其外推形式，并在系数矩阵Ａ６Ｌ（Ｒｎ）是Ｈ－矩阵，Ψ：Ｒｎ→Ｒｎ是连续的对角映射的条件下，证明了新算法的全局收敛性．     

一族迭代法的收敛性

提出了一个带双参数的选代方法族，对著名的Halley方法进行了推广，同时巧妙地包含了Chebvschv方法,并在一定程度上逼近了牛顿法。     

分析有限元线性方程组的求解方法

目的试图从几种常用的线性方程组的求解方法找出最优化方法. 方法从存储单元,运算量及收敛速度方面做了一系列比较分析.结果发现迭代法优于直接法,超松弛法优于其他迭代法.结论通过分析比较得出当迭代法收敛时,超松弛方法最优.