线性互补问题异步并行多分裂GAOR方法的收敛分析

结合矩阵的多分裂技术,把解线性互补问题的广义加速超松弛(GAOR)方法并行化,建立了解线性互补问题的异步并行多分裂广义加速超松弛方法(PMAGAOR),证明了当系统矩阵为H-矩阵时,方法的全局收敛性;当系统矩阵为L-矩阵时,方法的单调收敛性.该方法是文献(BaiZZ,Evans D J.J Comput Appl Math,1998,96:127-138.)中方法(PMCAOR)的推广,算法执行时有更多松弛参数的选择.     

求解线性互补问题的并行高斯旋转变换法

一类求解系数矩阵为Z矩阵的线性互补问题的高斯旋转变换方法被提出,这类算法的优点在于并行计算以解决大规模科学与工程问题。     

线性互补问题并行多分裂GAOR 方法的收敛性

给出了解线性互补问题的并行多分裂广义加速超松弛方法,证明了当系统矩阵为H-矩阵时,该方法的全局收敛性.     

线性互补问题的一个高阶收敛性算法

利用凝聚函数对线性互补问题进行带参数的磨光，并对参数方程的解曲线进行离散化追踪，在适当的条件下，证明算法任意阶收敛到解     

求解一类随机线性互补问题的L-M算法

提出求解一类随机线性互补问题的一个L-M算法,利用NCP函数将随机线性互补问题转化为无约束最小化问题,通过非单调L-M算法来求解无约束最小化问题.在适当的假设下,证明了该算法的全局收敛性.     

线性互补问题中一个新的高阶收敛算法

利用凝聚函数对线性互补问题的等价形式进行带参数的磨光 ,并对参数方程的解曲线进行离散化追踪 ,在无假设有严格互补解的条件下 ,给出一个新的算法 .在适当条件下 ,证明该算法具有大范围线性收敛和局部任意阶收敛性     

线性互补问题的邻域跟踪算法

文章把艾文宝的邻域跟踪算法推广到单调线性互补问题(LCP),由于单调LCP的迭代方向不再具有正交性,因此算法的理论分析变得复杂。证明了算法的迭代复杂性为O(nL),并且通过证明对偶间隙的单调性,使得算法易于执行。     

线性互补问题的若干注记

首先给出Murthys等在[SIAM J.Matrix Anal.Appl.22(2000)]中提出的公开问题的肯定回答,然后讨论了R0－矩阵和Q－矩阵的一些关系。     

求解随机线性互补问题的Levenberg-Marquardt型算法

针对随机线性互补问题的期望残差极小化模型,利用蒙特卡罗方法将其转化为有限个样本的近似问题.基于投影Levenberg-Marquardt算法,给出了求解近似问题的1种Levenberg-Marquardt型算法,证明了算法在一定条件下是全局收敛的.数值实验表明算法是有效的.     

线性互补问题中一个新的高阶收敛算法

利用凝聚函数对线性互补问题的等价形式进行带参数的磨光， 并对参数方程的解曲线进行离散化追踪， 在无假设有严格互补解的条件下， 给出一个新的算法. 在适当条件下， 证明该算法具有大范围线性收敛和局部任意阶收敛性.     

关于线性互补问题的一个迭代算法

针对矩阵M为具有正主对角元素的严格对角占优矩阵的线性互补问题构造了一个迭代算法，证明了算法的全局收敛性，并给出了数值算例．     

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。     

非线性规划问题的异步并行的拟牛顿算法

提出了一种求解非线性规划问题的异步并行拟牛顿算法，若假设目标函数是凸的，线性搜索采用Wolfe原则，讨论了所设计的并行算法的全局收敛性。     

异步并行牛顿法的单调收敛性

本文对非线性方程组ＦＸ＝０提出异步并行牛顿法的单调型算法,算法的整体收敛性及局部超线性收敛性的证明。     

求解非凸函数极小的异步并行BFGS算法

若假设可供使用的处理机具有p q台,将其分成两组,两组处理机之间进行异步并行计算,该文提出了一种求解非凸函数极小的异步并行BFGS算法,若目标函数连续可微,且它的一阶导数是Lipschitz连续的,证明了并行拟牛顿算法是全局收敛的.     

中心对称线性互补问题的一类迭代算法

在考虑中心对称矩阵可约性的基础上,运用矩阵分裂理论,分别提出求解中心对称线性互补问题的对三角分裂松驰迭代算法和对三角分裂松驰迭代算法,并对2种算法进行收敛分析和数值实验.结果表明,当线性互补问题的系数矩阵对角元为正的H-矩阵时,2种算法都全局收敛,所得迭代阵的谱半径都为0.5,比传统的Jacobi分裂迭代算法和Gauss-seidel迭代算法的收敛速度都好.新算法节约了计算量与计算机的存贮空间,较大地提高了计算效率.     

求解水平线性互补问题的一个非光滑二次收敛算法

借助Fischer价值函数将水平线性互补问题(HLCP)等价转化为一个无约束最优化问题,基于这种转化,给出了求解HLCP的一种Levenberg-Marquardt方法,并证明了价值函数的稳定点和HLCP解的关系,并在不要求存在非退化解的条件下证明了这种方法的全局和二次收敛.