关于Gauss-Seidel迭代法收敛性的一点注记

本文给出了一个Gauss-Seidel迭代法收敛性的判别定理,并进一步阐明本文的结果概括了近年来国内许多作者的有关研究工作。     

关于迭代法收敛性的判定

给出了当Ｊａｃｏｂｉ迭代阵Ｂ满足条件ｒｉｊ＝αｉ＋βｊ＋αｊβｊ－αｊβｊ≥１时，Ｊａｃｏｂｉ，Ｇ－Ｓ，ＳＯＲ和ＡＯＲ迭代法收敛的充分条件。     

改进的Gauss-Seidel迭代法的收敛性

给出一种改进的Gauss-Seidel迭代法(IMGS方法),从理论上证明了当系数矩阵为M-矩阵和H-矩阵时IMGS方法是收敛的.最后用数值例子验证了所得的主要结论.     

预条件Gauss-Seidel迭代法的收敛性

给出一种预条件Gauss-Seidel迭代法,证明了当系数矩阵A为不可约的Z-矩阵、H-矩阵、正定矩阵时该方法收敛,从而扩展了该方法的适用范围,最后通过数值例子验证所得的主要结论.     

SOR迭代法收敛性判定

在简述内容的基础上，给出了当Ｊａｃｏｂｉ迭代阵‖Ｂ‖ｍ＝∑↑ｎ↑ｉ＝１ｂ＾（ｉ）≥１，ｂ＾（ｉ）＝ｍａｘ↓１≤ｊ≤ｎ｛ｂｉｊ｝时ＳＯＲ迭代法收敛的充分条件及误差估计式。将收敛的限制由‖Ｂ‖〈１部分地扩充到‖Ｂ‖ｍ≥１上。     

SOR迭代法收敛性的判定

本文在[1～3]基础上,给出 SOR 迭代法更一般适用的收敛充分条件,并得到了误差估计式,对ω=1情况,改进了[1]的主要结果。     

关于Newton迭代法收敛性定理的一个注记

文章分析了通常Newton迭代法收敛性定理的缺陷,并给出了一个新的命题(见文章第二部分),比通常的定理条件弱,适应性强,文中用实例加以验证。     

H-矩阵预条件Gauss-Seidel迭代法及其收敛性

提出了预条件矩阵I+Cα,并利用此矩阵讨论了H-矩阵方程组的预条件Gauss-Seidel迭代法的收敛性。一些谱半径的比较结果也被给出。     

关于Gauss-Seidel迭代法的收敛准则

在文[1]的定理2中,给出了当 a=sum from(i=1)to n a(i)<1时,有 Gauss—Seidel 迭代法收敛.本文是在当 a=sum from(j=1)to n a(j)≥1的情形下,给出新的判别准则。它放宽了文[1]中定理2的判别条件。设线性方程组X=AX+b (1)存在唯一解 x~*=(x_1~*,x_2~*,…,x_n~*)~T,则(1)的 Gauss—Seided 迭代程序为:(2)本文的主要结果:     

广义分裂下的预处理 Gauss-Seidel 迭代法收敛性的讨论

运用 Gauss-Seidel 迭代法解线性方程组,讨论了在一类预条件矩阵下的 Gauss-Seidel 迭代法的收敛性.在更广义的分裂条件下,对预条件 Gauss-Seidel 迭代法和相应的 Gauss-Seidel 迭代法的收敛性进行了比较,得到了比较定理.最后给出数值例子验证了所得到的主要结论.     

改进的Gauss-Seidel迭代法对H-矩阵的收敛性定理

 1997年,Kohno等人对一类非奇异对角占优Z-矩阵的Gauss-Seidel迭代法作出了改进,这种方法被称为IMGS方法.本文考虑对一类应用更广泛的矩阵——H-矩阵的Gauss-Seidel迭代法做出改进,得到了收敛性结果,并比较了参数α_i与SOR方法的参数ω的选择范围     

广义分裂下的预处理Gauss-Seidel迭代法收敛性的讨论

运用Gauss-Seidel迭代法解线性方程组,讨论了在一类预条件矩阵下的Gauss-Seidel迭代法的收敛性。在更广义的分裂条件下,对预条件Gauss-Seidel迭代法和相应的Gauss-Seidel迭代法的收敛性进行了比较,得到了比较定理。最后给出数值例子验证了所得到的主要结论。     

Jacobi和Gauss－Seidel迭代法收敛性的判定

给出了Ｊａｃｏｂｉ和Ｇａｕｓｓ—Ｓｅｉｄｅｌ迭代法收敛的新的判定准则．同时给出了块Ｊａｃｏｂｉ和Ｇａｕｓｓ—Ｓｅｉｄｅｌ迭代法收敛的新的判定准则．     

关于方阵幂级数收敛性判定定理的一些注记

研究了矩阵幂级数,利用方阵A的特征值和方阵A的幂级数系数之间的各种关系,给出了方阵幂级数绝对收敛和发散的一系列判定法.     

外推Gauss-Seidel迭代法的收敛性及其与H-矩阵的关系

考虑外推Gauss-Seidel迭代法的收敛性及其与H-矩阵的关系, 给出了外推Gauss-Seidel迭代法与Jacobi迭代法收敛性的关系及收敛的参数范围. 利用最优尺度矩阵及M^-1N的估计量给出了H-矩阵外推Gauss-Seidel法谱半径的上界估计式, 并基于外推Gauss-Seidel及Gauss-Seidel迭代法得到一般H-矩阵的等价条件.     

预条件AOR和2PPJ迭代法收敛性的注记

分析了系数矩阵是$\emph{\textbf{M}}$-矩阵时预条件AOR和2PPJ迭代法的收敛性, 指出了已有结果的一些错误并给出了正确的收敛定理. 同时, 利用$\emph{\textbf{H}}$-分裂理论, 讨论了系数矩阵是$\emph{\textbf{H}}$-矩阵时预条件AOR的收敛性并给出了参数的收敛区间.     

预条件后新分裂下的Gauss-Seidel迭代法收敛性讨论

针对Gauss-Seidel迭代法求解大型线性方程组Ax=b时,结合矩阵分裂理论及比较定理,给方程两边同时左乘非奇异矩阵P(也称为预条件矩阵),对新的系数矩阵PA进行矩阵分裂时,引入参数α,以使矩阵分裂更加一般化,说明这种方法不仅能加速Gauss-Seidel迭代法的收敛,而且优于一般的预条件方法.最后给出一个数值例子.     

关于外推Gauss-Seidel迭代法的收敛速度比较

给出了一定条件下的外推Gauss Seidel迭代法的最优外推参数和谱半径,并深入细致的讨论了Gauss Seidel迭代法和外推Gauss Seidel迭代法的收敛速度的比较,证明了在一定的条件下,最优外推Gauss Seidel迭代法总是比Gauss Seidel迭代法收敛的快.并给出了简单的数值例子以说明此结果.     

关于SAOR迭代法的注记

设A是2-循环相容次序阵,其Jacobi阵J的特征值均为实数,记α=ρ(J)>0.本文证明了两个主要结论: (1)SAOR迭代收敛(→)<1且参数ω与γ满足条件0<ω<2,ω-(2-ω)/α<γ<ω+(2-ω)/α,或等价地,{2≤γ<2/α,0<ω<(2-γα)/1-α;-2/α<γ≤2.0<ω<(2+γα)/1+α.(2)以Sγ,ω表示SAOR迭代阵,则:当ω≠1时,p(Sγ,ω)>α2;当ω=1时,p(Sγ,1)=这表明:SAOR迭代的渐近收敛因子是α2,最优参数是ω=1与γ∈[0,2].本文的结果改进了张引的两个相关结论.     

关于一个迭代法的注记

本文修改了W、G、Dotson文[1]中定理的条件,获得了相应情形下的误差估计。