线性代数方程组解的表示

在Ｒｎ中讨论了线性代数方程组的形式解,给出了解存在唯一的充分必要条件。当解唯一时,此形式解便是经典解,当解不唯一时,此形式解为其最小范数解,此方法既便于理论分析,又便于数值计算。     

Fredholm积分方程组的形式解

本文在Ｌ＾２中给出了Ｆｒｅｅｄｈｏｌｍ积分方程组的形式解，给出了解存在和唯一的充要条件，多解时，其形式解为方程组的最小范数解，并且得到了近似解的表达式，经 误差估计。     

线性代数方程组的通用性迭代解的程序实现

给出利用线性代数方程组的通用性迭代解法求线性代数方程组的一个特解的算法描述及Ｃ语言实现。     

解线性代数方程组的一种行处理方法

给出一种通过向两个超平面进行投影求解代数方程组的方法，它既保证收敛性，又可提高收敛速度。     

线性代数方程组的通用性迭代解法

分析行处理法用于求解线性代数方程组的通用性，以及给出根据行处理法收敛状态判断线性代数方程组解的性态的方法．     

线性代数方程组通解行处理法

利用Gram-Schmidt正交规范化方法给出了一种判断任意线性代数方程组相容性以及确定此方程组解结构的数值方法,分析了对应算法的计算复杂度、数值稳定性及内在并行性.     

线性插值法解块状上Hessenberg线性代数方程组

针对特殊结构的块状上Hessenberg大型线性代数方程组建立了一种线性插值求解方法,该方法所需要的乘除法运算量随子方程的个数呈平方增长,而通常的Gauss消去法所需的乘除法运算量随子方程的个数呈立方增长。     

解具特殊系数矩阵线性代数方程组的预条件迭代法

文章考虑具有更优特性的分块矩阵，（具有性质A的矩阵），给出了预条件Jacobi、Gauss—Seidel、对称Gauss—Seidel迭代矩阵与传统块Jacobi迭代矩阵二者特征值之间的关系，作为应用，选取某个恰当的预条件因子，在传统块Jacobi迭代法不收敛的情况下，预条件块迭代法能收敛．     

线性代数方程组的行处理法

线性代数方程组的行处理法杨本立（中国工程物理研究院职工大学）１非奇异线性代数方程组行处理法设ＡＸ＝ｂ是线性方程组ＢＸ＝Ｃ的同解方程组。如果ＡＸ＝ｂ的每一个方程（ａ￣ｉ，ｘ）＝ｂ＿ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）都有（ａ￣ｉ，ａ￣ｉ）＝１及ｂ＿ｉ≥０，则称ＡＸ...     

线性插值法解块状五对角线性代数方程组

针对特殊结构的块状五对角大型线性代数方程组建立了一种线性插值求解方法,该方法所需要的乘除法运算量随着子方程的个数呈线性增长,而通常的Gauss消去法所需要的乘除法运算量随着子方程的个数呈立方增长。     

线性代数方程组反问题的对称矩阵解

本文给出线性代数方程组反问题的对称矩阵解,及其通解表达式。并给出计算实例。     

微分代数方程的解维数

首先利用Ｒｉｔｔ理论证明了作一微分代数多项式系统的通解可由有限个拟特征集的通解来描述,然后提出解维数概念,并讨论了几类微分代数方程（包括多项式系统）的解维数。     

线性代数方程组解的误差的一类估计式

本文推广了《线性代数方程组解的稳定性探讨》(华东工程学院学报,1982年第3期)一文给出的线性代数方程组解的误差的一个估计式,并简化了部分证明过程.     

求解一类块线性代数方程组的LU分解算法

本文针对一类块线性代数方程组的大型、稀疏的特点,采用压缩存储技术,设计出了LU分解算法,计算表明:该算法效果良好。     

由基础解系构造线性方程组的方法研讨

采用逆向思维的方法，从方程组的通解或基础解系出发，讨论方程组的构造，给出了一般性的方法，并例举了应用举例．     

求解对称正定线性代数方程组的一个代数预处理器

给出一种代数预处理器的构造方法,并用Weyl不等式对该预处理器和分块对角预处理器进行理论分析.理论分析和数值算例均表明,所提出的预处理器优于分块对角预处理器.