相容次序矩阵AOR迭代的最优参数选取

讨论当线性方程组Ax=b的系数矩阵A为(1,1)相容次序矩阵且其Jacobi特征值为纯虚数或零时,AOR迭代的收敛性问题,得到此类方程组AOR迭代的收敛区间,并在收敛范围内分段讨论,进而得到最优参数及与之相应的谱半径,用实例给出了结论的一些应用.     

AOR迭代的收敛域

本文利用矩阵的正规分裂，对Ｈ－矩阵类，给出了ＡＯＲ迭代的收敛域，拓广了文［１］的结果．     

预条件AOR迭代方法及比较定理

提出了在预条件I+S_(αβ)~*下的AOR迭代方法,当线性方程组的系数矩阵为不可约L-阵时,给出了比较定理.证明了预条件I+S_(αβ)~*下AOR迭代法的收敛速度要快于Li等人给出的在预条件I+S_α下的AOR迭代法收敛速度,最后用数值例子验证了比较定理.     

一类特殊矩阵AOR迭代的最优参数选取

考察了当n元线性方程组Ax=b的系数矩阵A为(1，1)相容次序矩阵，且其Jacobi迭代矩阵J的特征值为一对重数是n／2的共轭纯虚数(设其模为α)时，AOR迭代的收敛范围及最优参数及相应的谱半径问题，得出比其它迭代法更优良的性质，即在最优参数点γb=2／(1 √α^2),ωb=1/√1 α^2)处有ρ(Lγb，ωb)=0，并用数值例子说明了它的优越性。     

Z-矩阵预条件AOR迭代方法

利用预条件AOR迭代方法研究了线性方程组的迭代矩阵谱半径的收敛性问题,对古典的AOR迭代方法和预条件AOR迭代方法2种谱半径进行了比较,得到了一些比较定理,推广了前人相应的结果.     

AOR迭代法收敛判别准则

将周荣富等判别超松弛迭代法的收敛性准则推广到ＡＯＲ迭代法，并且去掉Ａ为不可约矩阵或这一条件．获得了比其定理更好的结果．     

2-循环相容次序阵的AOR迭代的收敛域

设A∈Cn×n是2-循环相容次序阵,其Jacobi阵J的非零特征值均为纯虚数.记α=ρ(J).本文证明了A的AOR迭代阵Lr,ω(约定ω》0,r≠0)收敛当且仅当参数ω,r满足条件0＜ω＜2/(1 α2),ω ω-2/α2＜r＜1/2[ω (2-ω)2/ωα2],r≠0,或等价地,{r≥rb,0＜ω＜2 rα2-α(r2α2 4r-4)/1 α2;rb≥r＞-2/α2,r≠0,0＜ω＜2 rα2/1 α2,其中rb=2/1 (1 α2).这一结果纠正了薛秋芳文给出的相应结果,并指出了其中的3个问题.     

相容次序矩阵的AOR方法的收敛性

文章讨论了系数矩阵为相容次序矩阵、Jacobi迭代矩阵的特征值在三种情形时对应的AOR方法的收敛条件,并给出了当Jacobi迭代矩阵特征值为纯虚数和实数时的最优因子的选取方法,最后通过实例进行分析。     

在二层迭代情况下AOR方法和SOR方法收敛性的比较(英文)

在不同情况下AOR和SOR方法有各自的优点,本文通过利用当一个线性系统的系数矩阵为(1,1)相容次序矩阵且它的Jacobi矩阵的特征值均为纯虚数或0时AOR迭代方法收敛的最佳参数以及它的最佳谱半径与SOR方法的比较,研究了在二级迭代的情况下这两种方法该如何选取.     

L-矩阵的AOR和预优AOR方法在二级迭代过程中收敛性的比较

考虑线性系统Ax=b,当A为L-矩阵时,通过利用AOR迭代方法收敛的谱半径与预优AOR方法的比较,给出了在二级迭代的情况下,外迭代的R1-收敛因子更为精确的结果.     

2－块AOR迭代解最小二乘问题的最优收敛性

讨论用２－块ＡＯＲ迭代法解大型稀疏最小二乘问题的收敛性，给出其收敛的充要条件及其收敛域．进而证明；当时，ＡＯＲ迭代矩阵的谱半径，它远比相应的最优２－块ＡＯＲ迭代矩阵的谱半径好得多．     

推广的AOR方法的收敛性

本文对系数矩阵为厄米特正定阵的线性方程组推广了AOR方法,给出了推广的AOR方法的两个收敛性定理,其收敛域比A.Hadjidimos和A.Yeyios在1980年的一篇文章中提出的相应定理的收敛域有所扩大。     

非对称AOR迭代法的收敛性

介绍了求解非奇异线性方程组Ax=b的非对称AOR迭代法，并给出了系数矩阵A为正定阵时该迭代法收敛的充分条件。     

解区间线性方程组AOR方法的收敛性

设Ａ为 ｎ阶区间矩阵且（其中 Ｄ＝ｄｉａｇ） 　为Ａ的严格下（上）三角区间阵），ｂ为ｎ维区间向量。本 文给出解区间线性方程组Ａｘ＝ｂ的ＡＯＲ方法：，其中 并证明了该方 法当Ａ为严格对角占优阵时收敛于唯一的区间解。作为本方法的特例，还给出了区 间Ｊａｃｏｂｉ法、Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ法和ＳＯＲ法相应的收敛定理。