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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
文章利用近似逆矩阵构造了一类求解线性方程组的并行迭代算法。分析了算法的收敛性 ,给出了参数的取值范围及最优值计算公式。  相似文献   

2.
探讨Legendre正交多项式的性质并给出它关于n奇偶性的通项表示.通过n个零点及其对称性,借助配方多项式,建立配方系数与通项系数的对应关系,构造配方系数的非线性方程组.最后,用拟牛顿法求解配方系数,求得Legendre多项式的n个零点和对应的求积系数,降低零点求解的复杂度,方便了Gauss型求积公式的应用.  相似文献   

3.
一种同时求解多项式重根的迭代方法及其收敛性   总被引:7,自引:0,他引:7  
本文给出一种三阶收敛的同时求解多项式重根的迭代方法,并分析该分法收敛的初始值条件,我们也给出算例。  相似文献   

4.
第一部分给出了Rouche定理的一个改进形式,第二部分利用Rouche定理得到了多项式零点估计的结果,改进丁关于多项式零点分布的结果。  相似文献   

5.
6.
用现代数学符号介绍了Halley迭代方法,给出了Halley迭代方法的代数解释,得到了一个关于三阶迭代的一般结果,指出许多有名的三阶迭代方法是这个结果的特殊情形。  相似文献   

7.
利用拉格朗日插值构造了一个同时求解多项式全部零点的高阶并行迭代公式,并对其收敛性进行了研究.数值例子说明该迭代公式具有较高的计算效率。  相似文献   

8.
9.
在Halley圆盘迭代法的基础上,用圆盘算术构造了一种求多项式全部零点的快速并行Halley算法,并在与Halley迭代法相同的条件下建立了其收敛性定理, 该算法取得了10阶收敛速度。  相似文献   

10.
用现代数学符号介绍了Halley迭代方法,给出了Halley迭代方法的代数解释,得到了一个关于三阶迭代的一般结果,指出许多有名的三阶迭代方法是这个结果的特殊情形。  相似文献   

11.
利用Gauss Seidel加速技巧建立了一种至少4阶收敛的求解多项式重零点的并行迭代方法,分析并证明了相应的收敛性定理,最后还给出了数值例子。  相似文献   

12.
建立Jacobi多项式及其任意阶导数零点求解方法的统一框架。并在该框架下给出了算法和程序。数值例子表明该方法是非常有效的。  相似文献   

13.
通过对已有误差方程进行加权组合,消去较低阶数,得到了3个新的带参数四阶收敛迭代公式和1个新的五阶收敛迭代公式,收敛效率分别达到了1.587和1.495,并证明了这些公式的局部高阶收敛性.最后通过数值算例验证了这些方法的有效性.  相似文献   

14.
构造了两个同时求多项式零点的Newton型并行迭代法,同时证明它们的收敛性,证明其收敛阶为3,并讨论其初始条件,最后给出数值例子.  相似文献   

15.
根据经典牛顿法和Runge-Kutta方法的思想,文章提出了解非线性方程f(x)=0近似解的一族带有参数的迭代方法,即通过设定不同的参数值,从而得到不同的迭代方法。经收敛性分析和证明,得出该族方法都至少三阶收敛到单根,目前一些已知改进的牛顿迭代法都是该族方法中的特殊情况。最后用数值试验证明了该方法与同阶收敛性质方法相比具有一定的有效性。  相似文献   

16.
讨论了线性方程Ax=b的Gauss-Seidel迭代法的求解问题.2003年,A.Hadjidimos等提出了预条件矩阵I Cα.该文证明了若系数矩阵A是H矩阵,则(I Cα)A是H矩阵.并给出两个数值例子作以说明.  相似文献   

17.
针对基于PVM的微机网络并行计算环境下,处理机的运算速度较快而处理机间的通信相对较慢的实际情况,给出了一种网上并行求解线性方程组的Guass-Se idel迭代算法。该算法将方程组的增广矩阵按行卷帘方式分布存储在各处理机中,循环传送每一次的迭代向量以减少处理间的通信次数,同时,采用计算与通信部分重叠技术,提高并行算法的效率。并用1~12台桌面PC机联成的局域网,在PVM 3.4 on W indows2000,VC 6.0并行计算平台上编程对该算法进行了数值试验,试验结果表明,该算法较传统的基于列扫描法的Guass-Se idel并行迭代算法优越。  相似文献   

18.
目的研究解非线性方程组中的算法问题,得到更高收敛阶的迭代法。方法采用离散C-方法,用数值例子与其他方法进行比较。结果得到一族三阶迭代法且参数取特定值时得到解非线性方程组的一个四阶迭代法。结论此迭代法对解非线性方程组有极其重要的意义。  相似文献   

19.
关于二阶指数多项式的零点分布   总被引:1,自引:1,他引:0  
讨论了一类二阶指数多项式的零点分布,得到了其所有零点都位于复平面的左半平面的充分必要条件,改进了一些已知的相关结果。  相似文献   

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