2-循环系数矩阵对称MSOR法最优参数估计

讨论了A为2-循环系数矩阵的线性方程组AX=b的对称MSOR迭代求解问题.在线性方程组AX=b的系数矩阵为2-循环系数矩阵且Jacobi迭代矩阵的特征值都是实数或纯虚数的情况下,估计对称MSOR方法的最优参数,且举例说明所得的结果.     

一类2-循环系数矩阵对称MSOR法收敛的充分条件

主要讨论A为一类2-循环系数矩阵的线性方程组AX=b的对称MSOR迭代求解问题.在矩阵A相应的Jacobi迭代矩阵特征值的平方为纯虚数,且Jacobi迭代不收敛的条件下,得到对称MSOR法收敛的充分条件,并用数值例子说明所得收敛条件的正确性.     

PSD迭代法收敛的一个充分条件

讨论了线性方程Ax=b的PSD迭代求解问题.在系数矩阵A为相客次序矩阵且A的Jacobi迭代矩阵的特征值μ_j=β_ji,β_j∈R且0<|β_j|<1的条件下得到PSD收敛的一个充分条件,并给出数值例子.     

高阶2PPJ迭代收敛的充要条件

探讨线性方程组Ax=b的高阶2PPJ迭代收敛的充要条件。假设系数矩阵A的Jacobi矩阵特征值的平方为零或纯虚数,利用A的Jacobi矩阵特征值与高阶2PPJ迭代矩阵的关系,结合外插迭代引理,进一步给出此类方程组高阶2PPJ迭代收敛的充要条件。给出了2个数例对结论加以验证。     

稀疏线性方程组的一种预处理并行算法

给出了一种求解系数矩阵为稀疏对称正定矩阵的线性方程组的预处理共轭梯度法的并行算法.该方法提出了迭代法的预处理模式.基于此思想,首先给出预条件子M,然后构造并行迭代求解预处理方程组的迭代格式,进而使用共轭梯度法并行求解.通过数值试验,与直接使用共轭梯度法及传统的预处理共轭梯度方法（迭代1次）相比,该方法提高了收敛速度,同时具有很好的并行性.     

求解稀疏线性方程组的预处理共轭梯度并行算法

给出了一种预处理共轭梯度并行算法,用以有效求解系数矩阵为稀疏对称正定矩阵的线性方程组.该方法给出了迭代法的一种预处理模式,首先构造并行迭代求解预处理方程组的迭代格式,然后使用共轭梯度法进行并行求解.通过数值实验证明算法的有效性.结果表明,与直接使用共轭梯度法和块Jacobi迭代法以及传统的预处理共轭梯度方法(内迭代1次)相比,该方法在相同计算精度下计算量小,并且并行效率好.     

预条件USSOR迭代法在L矩阵下的比较结果

在线性方程组Ax=b的系数矩阵A为三对角L矩阵的前提下,提出了新的预条件矩阵P=I＋S1下的USSOR迭代方法.运用USSOR迭代方法及矩阵的分裂理论,获得了新的比较定理.通过数值例子验证了所得的结论.     

相容次序矩阵SAOR方法收敛的充要条件

讨论了A为大型稀疏非奇异矩阵的线性方程组Ax=b的SAOR迭代求解问题.在系数矩阵为对角元素非零的相容次序矩阵且相应的Jacobi迭代矩阵的特征值都是实数的情况下,得到了SAOR方法收敛的充要条件.     

SOR迭代法的一个收敛性定理

为求解线性方程组Ax=b,常将矩阵A分解为A=M-N,这里M为非奇异矩阵.已知得到的迭代格式x(k+1)=M-1Nx(k)+M-1b (k=0,1,2,…)对任意初始向量x(0)都收敛到解x=A-1b,当且仅当M-1N的谱半径ρ(M-1N)<1,其中M-1N称为迭代矩阵.因此,估计ρ(M-1N)的界限就成了一个热点问题.针对线性方程组的系数矩阵为严格双α-对角占优矩阵的情况,讨论了线性方程组求解SOR迭代方法的收敛性,给出了迭代法的一个收敛性定理,由此得到了几个重要的推论.所得到的结果不仅适用于这几类矩阵,还适用于广义严格双α-对角占优矩阵类.解决了以往讨论迭代矩阵谱半径的估值问题,且使用方便.最后举例说明了所给结果的优越性.     

奇异p-循环阵块AOR迭代的半收敛性

讨论了用块AOR迭代法解决线性方程组的系数矩阵为奇异p-循环阵的半收敛性问题.首先用外插迭代给出了用块AOR迭代法解线性方程组系数阵为奇异p-循环阵半收敛的一些充分条件,然后在合理的假设条件下给出一个数值例子对结论加以验证.     

特殊USAOR迭代法的收敛性研究

当线性方程组Ax=b的系数矩阵A为（q,r）=（2,1）相容次序矩阵时,分别讨论当ω2=γ2=1和ω1=γ1=1时,USAOR方法收敛的充分必要条件,并在合理的假设下得到了USAOR方法收敛的最优参数和最优谱半径.     

相容次序矩阵AOR迭代收敛的充要条件

讨论了A为大型稀疏非奇异矩阵的线性方程组Ax=b的AOR迭代求解问题.在系数矩阵A为对角元素非零的(1,1)相容次序矩阵且其相应的Jacobi矩阵的特征值的平方数均为纯虚数或零的情况下,得到了AOR方法收敛的充要条件.并给出一个数值例子对结论作以说明.     

一类预条件矩阵USSOR迭代方法的比较定理

为了提高线性方程组迭代法的收敛速度,采用适当的预处理方法是必要的,即PAx=Pb.利用新预条件矩阵P=I+C′α,当系数矩阵A为非奇异M-矩阵时,运用USSOR迭代方法及矩阵分裂理论,获得了新的比较定理.最后通过数值例子验证了所得的主要结论.     

预条件I+S+R下的AOR迭代方法

对于线性方程组Ax=b,讨论了在预条件预矩阵I+S+R下系数矩阵为非奇异Z-阵时AOR迭代法的收敛性以及系数矩阵为非奇异不可约Z-阵时AOR方法的敛散性,进而得到了2个比较定理,并得出了预条件矩阵可以加快AOR方法的敛散速度,最后借助Matlab实现并验证了结论.