用预处理共轭梯度法求解有限元方程组及程序设计

预处理共轭梯度法是求解大型稀疏线性方程组的极为有效的迭代法。本文改进了对称逐步超松弛预处理共轭梯度法（ＳＳＯＲ－ＰＣＧ法）的迭代格式,可节省计算量８％￣５０％,并给出应用ＳＳＯＲ－ＰＣＧ法求解有限元方程组时的几个关键子程序。     

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．     

求解线性代数方程组的一种松驰失代算法及其收敛性

对于线性代数方程组Ａｘ＝ｂ的求解，Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代算法并不能保证对所有的ｎ×ｎ矩阵Ａ都收敛。本通过向Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ算法中加入松驰因子而导出一种松驰迭代算法，并且给出了收敛性定理及其证明。该算法对所有的对称正定矩阵Ａ都具有收敛性，拓宽了Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ方法的使用范围。     

对称正定严格对角占优矩阵的预处理

共轭梯度算法解大规模线性方程组的收敛速度依赖于矩阵的条件数．对正定严格对角占优矩阵、Ｍ－矩阵及Ｈ－矩阵给出了对称超松弛的修正预处理方法,并对预处理后的矩阵的条件数给出了估计式．     

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。     

解混合边界条件泊松方程的共轭梯度法三角预处理器

运用有限差分法，通过分析带混合边界二维泊松方程非均匀离散所得模型问题的矩阵结构，构造出了用于共轭梯度法的三角阵预处理器，以提高实际工程中在提取电磁参数时求解大型线性代数方程组的效率。比较了该算法和用超松弛法计算的结果，表明采用该算法确实可以加快收敛速度。     

求解大规模非线性单调方程组的共轭梯度算法

基于经典PRP(Polak-Ribière-Polyak)算法,设计一个具有充分下降性和信赖域性质的搜索方向,采用投影技术及经典单调线搜索,提出一种求解大规模非线性单调方程组的修正共轭梯度算法.在常规条件下,新算法具有全局收敛性.初步的数值实验结果表明：新算法比经典PRP算法和3项PRP算法效率更优,鲁棒性更好,适合求解大规模非线性单调方程组.     

线性代数方程组的通用性迭代解法的程序实现

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     

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。     

一种求解单调方程组的范数下降共轭梯度法

提出一种求解大规模非线性单调方程组的范数下降共轭梯度算法.所提算法推广了Xiao,Song,Wang等提出的求解无约束优化问题的基于BB循环步长的共轭梯度算法,并结合Solodov和Svaiter提出的投影梯度算法.所提算法迭代形式简单、储存量小,且每步迭代不需要方程组的导数信息.本文证明算法的全局收敛性,并做数值试验验证算法在求解非线性单调方程组方面的有效性.     

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。     

求解对称正定线性方程组的正交基变换方法

求解对称正定线性方程组是线性代数和数值分析一项重要内容.通过证明对称正定线性方程组与函数逼近理论中正规方程组一一对应,将对称正定线性方程组类比为函数逼近理论中正规方程组,利用施密特正交化方法将对称正定线性方程组转化为对角方程组进行求解,提出并推导了求解对称正定线性方程组的正交基变换方法.数值算例表明该算法有效、可靠,且计算量小于平方根法.为求解对称正定线性方程组提供了新方法.     

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。     

一个新的解非线性对称方程组的非单调共轭梯度方法

给出一个新的解非线性对称方程组：g（x）=0（x∈R^n,g：R^n→R^n连续可微,并且其雅克比矩阵g（x）在x∈R^n上对称）的非单调共轭梯度方法,分析新方法的全局收敛性,并用数值实验来检验其有效性.新方法全局收敛,在不执行任意线搜索的条件下能够确保搜索方向的下降性,而且初始点的选择与维数的增加并不明显影响检验结果.     

线性代数方程组列处理法分治策略

利用列处理法和分治策略给出一种求解任意线性代数方程组AX=b(A∈R^nxm)的迭代分治算法,证明算法对任意的相容性线性代数方程组收敛于它的一个解而对任意的不相容性线性代数方程组收敛于它的一个最小二乘解,并探讨算法的加速技术及其在线性代数方程组MIMD并行迭代算法研究中的应用前景。     

线性代数方程组行处理法分治策略

利用行处理法和分治策略给出一种求解任意线性代数方程组AX=b(A∈Rn×m)的迭代分治算法,证明算法对任意的相容性线性代数方程组收敛,并探讨算法的加速技术及其在线性代数方程组MIMD并行迭代算法研究中的应用前景.     

有三对角半正定增量块的对称正定方程组的解

这篇论文讨论一类迭代,它需求系数矩阵有变化的三对角半正定增量块的对称正定方程组的解,该文把这种半正定的增量块进行了独特分解,给出了一种迭代算法,重复使用这种算法求解上述的问题可以提高计算的效率．吴筑筑曾提出过对角元有正增量的一种迭代算法,该文算法考虑块增量的情形,是对吴筑筑算法的一种推广．     

求解约束线性方程组的斜投影法

利用广义逆Ａｒ，ｓ的性质给出了求解约束线性方程组的斜投影法，并导出了与ＡＢＳ算法类似的递推计算格式。     

求解线性方程组的初参数方法

本文提出一种求解线性方程组的直接解法，该方法把较大方程组的求解化为可并行的较小方程组求解。可适用于大系统问题或高维数值解问题的求解，也可处理混合问题的不同区域，方法的实施与方程组的可解性无关。这对于求解变系数不定常问题是有意义的。