复线性方程组ABS方法

首次给出求解复线性方程组的 ABS算法 .它是通过研究复矩阵空间 Cm× n( m≥ 1 ,n≥ 1是任意整数 )与 R2 m× 2 n中一个子空间的同构关系得到的 .证明了复 ABS算法与求解一特殊块结构的实方程组的分块 ABS算法是一一对应的 .给出了复 ABS算法的若干重要性质 .     

解线性方程组的ABS方法的一个注记

ＡＢＳ算法是解线性方程组的一类投影算法，该注记在经典ＡＢＳ算法的基础上，给出了在部分扰动的情况下，ＡＢＳ算法的一个校正公式及计算格式。     

一族解非线性方程组的Broyden—ABS算法

提出了一族Broyden-ABS型算法，它的Jocobian矩阵是由一系列Boroyden的行递推所形成。它是把Broyden算法和ABS投影算法结合在一起，避免了在算法中求Jacobian矩阵F’（x）。同时避免了在算法中求差商带来的不稳定性。（见[5],[6]）。第二部分在标准假定下证明了所提出的算法具有超线性收敛。第三部分讨论了参数zj^(k),wj^(k)的选择。该算法具有很高的实用性。     

关于无穷维线性方程组的ABS算法

ABS算法是一类求解线性与非线性方程组的投影算法，已被用于许多最优化问题的求解。笔将求解线性方程组的基本ABS算法应用于l2空间上的算子方程，得到求解无穷维线性方程组的ABS算法的相关性质及其解的一般形式。     

列扰动的线性方程组的ABS算法

本文讨论在用ABS算法求得某线性方程组的解之后,如何有效地利用求解过程中所得到的信息,求解增加若干个变量或减少若干个变量所得到的新的方程组。本文的算法是基于ABS算法而提出的,它们适用于反复求解不断增加变量和减少变量的问题。计算量分析表明,与完全重新求解新方程组比较,本文所提出的方法可以较多地节省计算量。     

应用ABS算法求解一类不定线性方程组

运用ＡＢＳ算法讨论了等式约束优化问题中的拉格朗日乘子法所形成的线性方程 组的求解问题；利用 ＡＢＳ算法的隐式 ＬＱ分解，通过有限步迭代求出原问题变量 的解，同时形成求解乘子的上三角系数阵的方程；给出了算法的具体过程，分析其数 值稳定性和计算量；作为特例，将最小二乘问题的法方程化为文中方程形式，并给出 了一种计算方法。     

解病态线性方程组的遗传算法

提出了求解病态线性方程组的一种新方法－遗传算法，这是一种模拟自然遗传和达尔文进化理论的并行随机优化算法，首先，详细描述了遗传算法，然后，为了应用遗传算法，将病态线性方程的求解转化为无约束优化问题来解决，最后，给出计算机模拟结果并与其他方法作了比较。     

求解超定线性方程组的修正ABS算法

将求解亚定线性方程组的基本ABS算法进行修改,使之适用于求解超定线性方程组。基本ABS算法的许多性质仍然保持。     

根据非线性程度求解非线性方程组的ABS算法

提出了一种根据非线性程度求解非线性方程组的ＡＢＳ算法，该算法根据曲线的曲率建立非线性程度。初步的数值试验表明，多数情况下本文建立的ＡＢＳ算法比原来的非线性ＡＢＳ算法收敛快或与原ＡＢＳ算法迭代次数相同。     

一种修正的求解一类奇异非线性方程组的ABS算法

提出解一类奇异的非线性方程组F(x)=0，其中F∈R^n的修正ABS算法,这种方法组合了离散的ABS算法和旋转超平面的线性交换方法，且不需要直接给出在一点处F的二阶算子的信息，这不同于原来的Hoy等人的算法．文中还给出此算法的Q-二次收敛性.     

ABS方法在求解非线性方程组中的一个应用

本文作了ＡＢＳ法求解病态线性方程组的数值试验,所得结果表明,它比共轭斜量法解病态线性方程更有效;提出了在求解非线性方程组中用ＡＢＳ法解线性方程组的组合迭代算法;讨论了组合迭代法的局部收敛性和Ｋａｎｔｏｒｏｖｉｃｈ收敛性。     

条件数对病态线性方程组数值解的影响

由条件数对病态线性方程组数值解的相对误差的影响，通过分析及数学实验，得出条件数在一定程度上反映了病态线性方程组的性态及数值求解过程中舍入误差的影响，实际数值解法中应引起高度重视，避免误差危害。     

求解约束非线性规划的ABS算法软件

求解约束非线性规划的ＡＢＳ算法软件王锡禄，冯恩民，夏尊铨，张立卫（应用数学系）本算法是大连理工大学应用数学系与意大利Ｂｅｒｇａｍｏ大学ＡＢＳ算法合作组历经两年时间研究所得，为ＡＢＳ算法最新成果。参加人员意大利方面有著名数值优化专家Ｅ．Ｓｐｅｄｉｃａｔ...     

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。     

关于线性等式约束极小化中的ABS下降方向

对最近几年中利用ＡＢＳ算法研究线性等式约束极小化中下降方向的工 作进行了综述；结果表明，目前流行的许多极小化下降方向都可统一于 ＡＢＳ下降方向．对某些基本线搜索的ＡＢＳ形式，给出了一条有关不精确线 搜索算法的收敛条件的等价定理．     

用Excel解线性方程组

Ｅｘｃｅｌ的矩阵算功能可以求解系数矩阵是非奇异的线性方程组，适当地设置目标函数和约束条件，Ｅｘｃｅｌ的规划求解功能也可以用来求解线性方程组，也可以求矩阵的秩。笔者给出Ｅｘｃｅｌ求解线性方程组的两种情形和求矩阵的秩情形。     

线性互补问题和线性方程组迭代方法的收敛条件

讨论了对线性互补问题Z>0,MZ-q>0,Z~T(MZ+q)=0,其中M∈R~(n×n),q∈R~n,Z∈R_+~n的选代方法收敛条件,M所有特征值的实部大于零是投影Jacobi松弛算法收敛的充分条件,这个条件相对弱于其它迭代方法的收敛条件,同时指出线性方程组AX=b迭代方法收敛的充分必要条件是A所有特征值实部不等于零且同号。此外,还给出各种矩阵类型的线性互补问题的实例。     

求解病态线性方程组的混合算法

首先通过变分原理将求解线性方程组的问题转化为等价的求解无约束函数最优化问题的极小值.通过研究BFGS算法和模拟退火算法的优缺点,鉴于BFGS的良好的局部搜索能力以及模拟退火法的全局搜索能力,提出了一个BFGs-SA的混合算法.数值实验表明该混合算法校正了BFGS的局部搜索能力,达到了全局最优解,从而得到了原病态线性方程组的解.     

用遗传算法解大规模病态线性方程组

大规模病态线性方程组的求解是相当困难的。本文尝试使用遗传算法求解大规模病态线性方程组,采用了改善方程组病态程度的预处理及多种杂交手段相结合改善遗传算法搜索性能两项措施,结果表明遗传算法求解大规模病态方程组是可行有效的。     

TOR方法解区间线性方程组的收敛性

设A为n阶区间矩阵,且0Aii(i=1,2。…,n),A=D+E+F+E~T+F~T(其中D=diag(A_(11),…,A_(nn)),E+F(E~T+F~T)为A的严格下(上)三角阵),b为n维区间向量、本文给出解区间线性方程组A_x=b的TOR方法:x(m+1)=L_(α,β),Fx(m)+g,其中L_(α,β),F=(2D+αE+βF)~(-1)(2-α-β)D-(α+β)(E~T+F~T)-αF-βE)、g=(2D+αE+βF)~(-1)b:并证明了该方法当A为广义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,SOR法和AOR法相应的收敛定理。