求解非对称线性方程组分裂算法
非对称韦达定理的六种处理方法
非对称韦达定理的六种处理方法非对称韦达定理是线性代数的基本知识。
它表明，任意给定的系数矩阵A具有唯一的LU分解。
它由美国数学家C. H. Edmonds於1965年发现，是解决线性方程组问题时的重要理论，广泛应用于场外和数值分析等领域。
本文将介绍非对称韦达定理的六种处理方法：1. 高斯消去法：高斯消去法是一种基于非对称韦达定理的基本解法，它通过列主动性将系数矩阵转换为上三角矩阵，然后再转换为对角矩阵。
这样可以使求解简化并脱离矩阵大小，收敛性很强。
2. 系数矩阵法：系数矩阵法是一种利用非对称韦达定理快速求解方法，它可以将系数矩阵A分为两部分，分别求解矩阵A的上三角和下三角部分，然后将求解结果相乘得到结果。
这样可以有效地提高计算效率，但对矩阵大小的操作并不很方便。
3. 追赶法：追赶法是一种利用非对称韦达定理的求解方法，它使用矩阵追赶算法来处理系数矩阵A，将求解过程转换为一个持续追赶的过程，最终得到结果。
它对矩阵为正定矩阵时特别有效。
4. 特征值法：特征值法是一种利用非对称韦达定理的解法，它使用矩阵特征值分解法来处理系数矩阵A，将求解过程分解成求解特征值和特征向量的过程，它对于稀疏矩阵非常有效。
5. 快速算法法：快速算法法是一种利用非对称韦达定理的求解方法，它是通过分解矩阵的快速傅里叶变换（FFT）问题来映射矩阵方程，将求解过程分解成多个更小的矩阵分解子问题，可以有效地提高求解效率。
6. 分块矩阵法：分块矩阵法是一种利用非对称韦达定理的解法，它是将大矩阵分解成多个更小的块，利用LU分解的定理将求解过程分解成多个子问题的求解，可以有效减少计算量，收敛性特别强。
以上就是非对称韦达定理的六种处理方法。
这些处理方法都具有自己的优势和特点，且应用范围也不尽相同，可以根据具体的问题来选择合适的处理方法。
分裂法的概念
分裂法的概念分裂法是一种常用的数值计算方法，用来求解非线性方程的根。
其基本思想是将一个复杂的问题分解为若干个简单的子问题，然后逐个求解这些子问题，最终得到原问题的解。
具体来说，分裂法将方程的定义域划分为若干个不相交的子区间，然后在每个子区间内求解方程的根。
这样一来，原来的复杂问题就被转化为了若干个相对简单的问题，每个问题可以用较简单的方法求解。
在使用分裂法求解方程时，首先需要对方程的定义域进行划分。
划分的原则通常是使得每个子区间内方程的性质相对简单。
划分完毕后，可以通过迭代或递归的方式求解每个子区间内的根。
具体的求解方法取决于方程的具体形式和性质。
在一些简单的情况下，可以直接应用代数方法求解方程的根。
在一些复杂的情况下，可能需要使用数值计算方法求解方程的近似根。
值得注意的是，分裂法一般只能求得方程的实根，对于复根无法直接求解。
对于复根，可以将方程的系数作为实数，再将方程写成实数的多项式形式，即可用分裂法求解。
分裂法的优点是可以将原问题分解为若干个相对简单的子问题，降低了求解难度。
同时，在每个子区间内可以充分利用方程的性质，选择合适的求解方法，从而提高计算的效率。
然而，分裂法也有一些不足之处。
首先，划分的过程需要对方程的性质有一定的了解和经验。
如果划分不合理，可能会导致求解的误差增大。
其次，在一些特殊情况下，方程可能没有根或者根的个数很多，这就需要对结果进行进一步的判断和处理。
总的来说，分裂法是一种常用的数值计算方法，适用于求解非线性方程的根。
它通过将原问题划分为若干个子问题，应用适当的方法求解每个子问题，从而得到原问题的解。
分裂法不仅能够降低问题的复杂度，还能够充分利用方程的性质，提高计算的效率。
但是在使用分裂法求解方程时，需要对方程的性质进行合理的划分，并对结果进行进一步的判断和处理，以保证求解的准确性和可靠性。
求解非线性方程和方程组的一些新方法
求解非线性方程和方程组的一些新方法求解线性方程分为两种方法–二分法和迭代法常见的方法一共有5种二分法迭代法牛顿法割线法拟牛顿法Halley法使用条件二分法需要知道两个自变量，分别是一个根的两侧牛顿法迭代法是最常用的方法，收敛性信赖于初值，取不同的初值可以的方程不同的根，函数用的是一阶导数，输入的是一个猜想的可能的值割线法给定两个初值再带入计算,比如要在2附近求一个根，那就可以假设这个范围是（1.9，2）拟牛顿法这个比较方便，用时最好可以找到一个好的初始值Halley法需要知道函数值以及它的一阶求导、二阶求导这里我从计算代码的角度来解释一下，代码按以下顺序给出。
把方程组直接带入已知条件，就可以得到答案。
二分法基本函数是这样子的：y = dichotomy(fun,a,b,tol)；二分法的算法要输入四个变量，fun,a,b,tol：函数，一个根的左右点，tol=1.0e-6function y =fun(x)y = x^3-5* x +4.272;上面这个就是定义的fun，每次的输入的方程不同，第一条不动，直接改第二行就可以的。
比如这里我们要计算的方程y = x^3 - 5 * x + 4.272;我们是可以通过简单计算得到一个根的两侧分别是1和1.3那在窗口指令指令中输入x=dichotomy(’fun‘,1,1.3,1.0e-6)就可以得到结果function y =dichotomy(fun,a,b,tol)if nargin <4tol =1.0e-5;endn =1;iffeval(fun,a)*feval(fun,b)<0c =(a+b)/2;while(abs(b-c)>tol)&&(abs(feval(fun,c))>tol)if(feval(fun,c)*feval( fun,a)>0)a = c;c=(a+b)/2;elseif(feval(fun,c)*feval(fun,a)<0)b = c;c =(a+b)/2;elsey = c;tol =100;endn = n +1;endy = c;elseif feval(fun,a)==0y = a;elseif feval(fun,b)==0y = b;elsedisp('there may not be a root in the interval');endnfunction y =fun(x)y = x^3-5* x +4.272;牛顿法还是用刚才那道题，y = x^3 - 5 * x + 4.272，一阶导是y = 3 * x^2 - 5;function y =dfun(x)y =3* x^2-5;下面的是具体的算法，根据x = newton(x0,tol)，我们只需要输入一个我们猜想的值就可以。
广义最小残量法研究与应用近况综述
CPU 运行时间更少。 2003 年， Ayachour 对标准 GMRES 算法作了修改， 提出了 GMRES 精度更高， 迭代次数更小，
算法的一个快速实现[10]。它不需要进行 Givens 旋转变换，大大提高了计算工作量，节约了内存空间。在此基础 上，2008 年，伊朗学者 Najafi 和 Zareamoghaddam 也提出了一种新型计算的 GMRES 算法[11]。在这个算法里， 先定义一个新的数量积运算，再用加权 Arnoldi 正交化代替原来的 Arnoldi 过程，最后利用 Ayachourt 的方法来 处理最小平方问题。实验结果表明，这种算法的收敛速度更快，计算精度更高。 对 GMRES 算法而言，当矩阵规模较大时，每一次迭代所需的内存空间和计算量都会增大。典型地，“重 把由此产生的近似解作为初始值以开始下一个 m 次迭代， 启” 可以克服这一困难。 即先执行 m 次 GMRES 迭代， 这个过程循环往复，直到余量范数足够小为止。这个过程即为重启 GMRES 或循环 GMRES，亦即 GMRES(m)。 连续重启一组 m 次迭代的过程看作一个循环，m 就称为重启参数。一般情况下，假设 m 的取值越大，收敛所需 要的迭代次数就越少，因为一个大的 m 值会改善 GMRES 余量多项式，余量范数随之减小。因此，在某种程度 上，一个足够大的 m 能够减少 GMRES(m)加速收敛的障碍。但是，当 m 过大时，GMRES(m)就不能达到减少计 算量和节约内存空间的目的。此外，在一些问题中，一个较小的 m 值反而比较大的 m 值更好[12,13]。这个意想不 到的结果更凸显出选择一个合适 m 的实际难度。基于如何选取合适的 GMRES(m)重启参数，Baker 等于 2009 年 通过大量的实验和理论分析，提出了解决这一问题的一个简单策略[14]。该策略分别指定最小的和最大的重启参 即 mmin ≤ mi ≤ mmax ，mi 代表第 i 次循环的重启参数。 数 mmin 和 mmax ， 使得每一循环的重启参数 mi 介于二者之间， 这一策略的主要贡献在于简化了修改重启参数的方法，对一类问题的实验结果也显示出其有效性。 现在， GMRES 算法及其相关算法的研究越来越多， 人们对它的数学要求也越来越高， 特别是在循环 GMRES 算法的收敛行为方面作了更多的探索。2008 年，Vecharynski 和 Langou 证明了在正规矩阵上应用循环 GMRES 算法，其循环–收敛性是亚线性的[15]。这意味着当前 GMRES(m)循环所得余量范数的减少幅度没有前一次循环 余量范数的减少幅度大。2009 年，Vecharynski 和 Langou 二人再次证明，对于循环 GMRES 算法来说，存在任 意 递 减 的 循 环 收 敛 曲 线 [16] 。 他 们 给 定 一 个 n 阶 矩 阵 ， 一 个 重 启 参 数 m ( m < n ) ， 一 个 递 减 的 正 序 列
《2024年解线性方程组的VRP-GMRES(m)迭代法》范文
《解线性方程组的VRP-GMRES(m)迭代法》篇一一、引言随着科技的发展，线性方程组的求解在众多领域如物理学、工程学和计算机科学等均具有重要意义。
针对大型或复杂线性方程组的求解，传统方法常常无法满足需求。
为此，一种名为VRP-GMRES(m)的迭代法逐渐被广大研究者所接受，它以高效、稳定的特性在众多领域中取得了广泛应用。
本文将详细介绍VRP-GMRES(m)迭代法的基本原理、应用场景及其实施步骤。
二、VRP-GMRES(m)迭代法的基本原理VRP-GMRES(m)迭代法是一种用于解线性方程组的迭代算法。
该算法结合了GMRES（广义最小残差法）和变体投影方法（Variational Refinement Procedure），既保证了收敛性，又提高了计算效率。
该算法主要应用于求解大规模、非对称、复杂矩阵的线性方程组。
三、VRP-GMRES(m)迭代法的应用场景1. 物理学：在求解复杂的物理系统如流体动力学、电磁场等领域，需要求解大规模的线性方程组，此时，VRP-GMRES(m)迭代法可以发挥其优势。
2. 工程学：在结构分析、优化设计等领域，需要处理大量的线性方程组，VRP-GMRES(m)迭代法能够快速、准确地求解这些问题。
3. 计算机科学：在图像处理、机器学习等领域，经常需要求解大规模的线性方程组。
VRP-GMRES(m)迭代法可以有效地处理这些问题。
四、VRP-GMRES(m)迭代法的实施步骤1. 初始化：设定初始向量和初始残差向量，并计算初始解向量。
2. 构建Krylov子空间：通过与系数矩阵相乘的方式，生成新的向量并扩充Krylov子空间。
3. 正交化过程：利用GMRES算法的正交化过程，将Krylov 子空间中的向量进行正交化处理。
4. 最小二乘问题求解：在正交化后的Krylov子空间中，求解最小二乘问题以得到下一步的搜索方向。
5. 投影与变体：利用变体投影方法对解进行投影和变体处理，以改善解的精度和收敛性。
《2024年预处理Householder-GMRES(m)算法研究》范文
《预处理Householder-GMRES(m)算法研究》篇一一、引言在现代大规模数值计算领域中，求解线性方程组的问题占据着重要的地位。
其中，GMRES（Generalized Minimum Residual）算法作为一种有效的迭代法，常被用于解决非对称和对称不定线性方程组的求解问题。
预处理技术作为提高算法性能和稳定性的重要手段，其与GMRES算法的结合成为了研究热点。
本文将重点研究预处理Householder-GMRES(m)算法，分析其原理、性能及其在各类问题中的应用。
二、预处理Householder-GMRES(m)算法原理1. GMRES算法概述GMRES算法是一种基于最小二乘原理的迭代法，用于求解线性方程组Ax=b的近似解。
该算法通过构建Krylov子空间，逐步逼近方程的解。
2. 预处理技术预处理技术是通过对方程进行变换，改善其条件数，从而提高求解的稳定性和效率。
常见的预处理方法包括Jacobi预处理、SSOR预处理等。
3. Householder变换与Householder-GMRES(m)算法Householder变换是一种矩阵变换方法，可以有效地减少矩阵的病态性。
将Householder变换与GMRES算法结合，形成了预处理Householder-GMRES(m)算法。
该算法通过引入Householder变换对系数矩阵进行预处理，再利用GMRES算法求解。
三、算法性能分析1. 收敛性分析预处理Householder-GMRES(m)算法通过改善系数矩阵的条件数，提高了算法的收敛速度。
在适当的选择预处理技术和参数的情况下，该算法可以快速收敛到方程的解。
2. 稳定性分析由于预处理技术的引入，该算法在求解过程中具有较好的稳定性。
即使在面对病态或复杂的问题时，该算法仍能保持较高的求解精度。
3. 计算复杂度分析预处理Householder-GMRES(m)算法的计算复杂度主要取决于预处理技术和GMRES算法的执行过程。
数学中非线性方程组的求解方法与应用研究
数学中非线性方程组的求解方法与应用研究在数学中，非线性方程组是指其中至少存在一个方程的未知数之间的关系不遵循线性关系的一类方程组。
它们与线性方程组不同，在求解时需要应用更加复杂的方法。
而非线性方程组的求解方法是非常有用的，因为许多实际问题通常不能用线性模型来描述。
本文将讨论非线性方程组的求解方法及其应用研究。
第一种求解方法是牛顿法。
牛顿法是一种迭代方法，其中函数的局部二次近似用于计算每次迭代中的解。
它是一种广泛应用的非线性方程组求解方法，尤其在大型问题中非常有效。
它的主要优点是速度快，并且可以通过使用加速技术来提高其效率。
然而，牛顿法的一些局限性包括它可能会偏离解，它要求可微函数，而且在某些情况下它可能无法收敛。
为了弥补这些不足，人们重点研究牛顿法的变种模型，如加速牛顿法、阻尼牛顿法等，从而提高算法的稳定性和收敛速度。
第二种方法是拟牛顿法。
拟牛顿法跟牛顿法结构类似，只是在牛顿法的基础上做出改进。
拟牛顿法是不计算牛顿法中的海森矩阵，而是逐步构建近似的海森矩阵。
它通过计算基于当前迭代点与上一次迭代点之间的差异的差分来构造该矩阵。
这样可以减少计算量，提高算法的收敛速度。
这种方法广泛应用于许多实际问题中，特别是在机器学习和优化领域。
第三种方法是分枝定界法。
分枝定界法是解决非线性方程组问题的另一种方法。
它也是一种迭代方法，但它通过逐步缩小不满足约束条件的点集合来进行迭代。
分枝定界法的优点是可以在有限的迭代次数内找到可接受的解，而且可以使用在具有更复杂逻辑限制的问题上。
以上是几种常见的非线性方程组求解方法。
但是在实际应用中，这些算法仍然存在一些问题。
例如，在计算机上运行时，这些算法往往需要数值计算，而这些计算往往可能会产生舍入误差，导致算法出现问题。
另一方面，尽管这些算法已经在许多实际问题中成功应用，但是它们在处理某些情况下可能会陷入无法收敛、收敛速度慢等的问题。
因此，人们在继续改进这些算法的基础上，探索新的算法方法和技术来解决这些问题。
矩阵运算：高效地求解线性方程组和矩阵特征值的算法
矩阵运算：高效地求解线性方程组和矩阵特征值的算法矩阵运算一直是数学和工程领域的基础，它涉及到大量的线性代数和数值计算的内容。
线性方程组和矩阵特征值的计算是矩阵运算中最为基础和常用的问题，其解法的高效性和精度直接影响到许多领域的应用。
在本文中，我们将介绍一些当前主流的算法，探讨如何高效地求解线性方程组和矩阵特征值。
一、线性方程组的求解线性方程组的求解一般涉及到高斯消元法、LU分解法、Cholesky 分解法、QR分解法、SVD方法等多种算法。
其中，LU分解法和Cholesky分解法是针对对称矩阵而言的，QR分解法和SVD方法是求解一般非对称矩阵的方法。
1. 高斯消元法高斯消元法是最为基本的求解线性方程组的方法。
它通过逐步消元，将系数矩阵转化为上三角矩阵，最终求解出未知量。
高斯消元法的优点在于简单易懂，但其缺点也很明显，一旦矩阵的规模增大，其计算量极大，不仅计算时间长，而且精度容易出现问题。
2. LU分解法LU分解法是将系数矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U的乘积，然后通过回代法求解出未知量。
其优点在于可以避免重复消元，提高计算效率。
而且在求解多个具有相同系数矩阵的线性方程组时，这种分解方法更具优势。
3. Cholesky分解法Cholesky分解法适用于对称正定矩阵的线性方程组求解问题。
它将系数矩阵分解为一个下三角矩阵L和其转置的乘积，即$A=LL^T$。
由于对称正定矩阵具有很好的性质，所以Cholesky分解法不仅更加高效，而且更为精确。
4. QR分解法QR分解法是解决一般非对称矩阵线性方程组问题的一种方法。
其思想是将系数矩阵$A$分解为一个正交矩阵$Q$和一个上三角矩阵$R$的乘积，即$A=QR$，然后通过回代法求解出未知量。
QR分解法具有精度高、计算效率高的优点，广泛应用于工程领域中特别是在高精度的数值计算方面，和求解拟合问题。
5. SVD方法SVD方法是一种广泛应用的矩阵分解方法，适用于求解一般非对称矩阵线性方程组问题。
非对称实矩阵合同的条件
非对称实矩阵合同的条件李成博;胡志广;詹华英【摘要】在工科大学的线性代数课程的知识范畴内,给出了一类非对称实矩阵的合同的判定的一个充分条件,并举例做具体说明;此项研究回答了工科大学生在学习矩阵合同理论时经常提出的一个疑问,可以作为工科大学线性代数教学的一个合理的补充材料.【期刊名称】《大学数学》【年(卷),期】2015(031)004【总页数】4页(P79-82)【关键词】非对称实矩阵;合同;正定实矩阵;对角化【作者】李成博;胡志广;詹华英【作者单位】天津大学理学院数学系,天津300072;天津师范大学数学科学学院,天津300387;天津理工大学理学院数学系,天津300384【正文语种】中文【中图分类】O13众所周知，两个同阶实对称矩阵实合同(以下简称合同)当且仅当它们的正负惯性指数分别相等，或者说当且仅当它们的正、负特征值的个数分别相等.在第一作者给天津大学的本科生讲授线性代数课程的过程中，会经常讲到下面这个习题：设则A与B________.(A) 相似且合同(B) 相似但不合同(C) 不相似但合同(D) 不相似且不合同两个矩阵的特征值相同，容易错用实对称矩阵合同的判定条件得到A与B合同(一个实对称矩阵不能合同与一个非对称实矩阵).由此，学生经常提问：合同关系是否只存在于两个实对称矩阵之间？两个非对称实矩阵是否可以合同？如何判定？为了回答以上问题，本文在工科线性代数的知识范畴内，给出了对称部分是正定矩阵的两个非对称实矩阵合同的一个充分条件，并举例做具体说明.设n阶实方阵A,B都是非对称的，即A≠AT,B≠BT，其中上标T表示方阵的转置.并记As，Aas为矩阵A的对称和反对称部分，即类似的，也用Bs,Bas表示矩阵B的对称和反对称部分.为了叙述简单，用记号A≃B表示矩阵A与B合同.定理1 若A≃B,则As≃Bs.这个定理可以用来判定两个非对称实矩阵不合同.例.因为As=的特征值是的特征值是-3,-3,6,所以As与Bs不合同，从而由定理1知A 与B不合同.下面的例子说明定理1的逆命题不成立.例与.因为As=的特征值是-1,3,Bs=的特征值是-2,4，所以As与Bs合同.但是，A与B 不合同，若不然，可以找到可逆矩阵.P=满足PTAP=B.简单计算之后，得到,但是在PTAP=B两边同时取行列式得到，矛盾.如前，设A,B都是非对称的n阶实矩阵并进一步假设As是正定的.若A≃B,则由定理1得Bs正定.由此，不妨也假设Bs正定.下面讨论A≃B成立的充分条件.为此，需要用到下面的定理.定理2[1] 设M是n阶实正定矩阵，N是n阶实对称矩阵则存在可逆矩阵P满足其中λ1,λ2,…,λn是实数.定理3 设可逆矩阵P满足其中每个λi>0.若则证综合已知条件，有这就证明定理的结论.为方便起见，给出应用定理3来判断非对称实矩阵合同的主要步骤(其合理性请参看后面的定理4).第一步求解一元n次方程组|Bs-λAs|=0，得到n个正实根λ1,λ2,…,λn.第二步对每一个λi(相同的λi只计算一次即可)，求解线性方程组(Bs-λiAs)X=0，得到通解的表达式.第三步对第二步中的每一个线性方程组，可以选取合适的基础解系并把这些基础解系中的向量作为列向量组成一个n阶方阵P，使得第四步验证是否成立.如果成立，则得到A≃B.例3 判断矩阵A=与相合.解写出两个矩阵的对称和反对称部分首先，求解=0，得.然后，求得线性方程组和的通解分别是和.从而，可以设矩阵,因为PTAsP=En,可以取,此时也有最后，容易验证所以，由定理3得矩阵A与B相合.(i) 两个非对称实矩阵A,B合同的一个等价刻画是它们的对称部分As,Bs和反对称部分Aas,Bas同步合同,即存在(同一个)可逆矩阵P,使得这个问题不同于实对称矩阵的合同，难度大，还没有十分满意的结果.本文的目的不是给出非对称矩阵合同的深入完整的研究，而是像本文开始提到的那样，在工科大学的线性代数课程的知识范畴内，给出相对容易的一个合同的判定定理并举出实例，希望可以作为工科大学生学习实对称矩阵合同理论的一个补充材料.(ii) 当对称部分As,Bs都正定时，可以分别做满秩线性替换X=P1Y，X=P2Y，使得不妨从一开始就假设As=Bs=En,也就是说，所以，理论上来说，判断A,B合同的问题化为了Aas,Bas(正交)合同的问题.而由正规实矩阵的结论，两个反对称矩阵(正交)合同当且仅当特征多项式相同[2]. (iii) 下面这个定理保证了前面提到的应用定理3来判断非对称矩阵合同的步骤中第一步和第三步总是可以实施的.定理4 设A是正定矩阵，B是实对称矩阵，则存在可逆矩阵P=[X1,X2,…,Xn]满足其中λ1,λ2,…,λn是实数，且PTAP=En,PTB P=diag(λ1,λ2,…,λn).证设A=STS，则因为实对称矩阵的特征值都是实数，得到|B-λA|=0有n个实根，设为λ1,λ2,…,λn.对于任一个λi，考虑其对应的线性方程组(B-λiA)X=0，由实二次型理论(或者用施密特正交化方法)可以选取一个基础解系Xi1,Xi2,…,Xik，满足而对于两个不同的λi,λj，任取X,Y分别为线性方程组的解，则这样取得的解向量组成矩阵P，即是定理中要求的矩阵.【相关文献】[1] 天津大学数学系代数教研组.线性代数及其应用[M].北京：科学出版社，2010:253-254.[2] 孟道骥.高等代数与解析几何(下)[M].北京:科学出版社,2010.。
非线性方程组的解法
非线性方程组的解法
非线性方程组的解法包括：
（1）近似法。
近似法是根据所给非线性方程组，使用一定的数值方法，建立非线性方程组结果的拟合曲线，以此求解非线性方程组的常用方法，目前有贝塔、拉格朗日近似法和微分近似法等。
（2）多元分割法。
多元分割法根据非线性方程组的参数和变量空间，
将整个运算范围分割成多余小区间，利用各区间中只含有一个未知变
量的简单方程组，将非线性方程组转换成多个一元方程组，再用一次法、弦截法和二分法等算法求解，最终得出整个非线性方程组的解。
（3）迭代映射法。
迭代映射法是通过给定一个初始值，然后利用迭代，反复运算，最终达到收敛点的一种方法，主要包括牛顿法、收敛法、
弦截法、松弛法和隐函数法等。
（4）最小二乘法。
最小二乘法是将非线性方程组表示为残差函数，然
后求解残差函数最小值，获得未知变量的最优解，常用于数值分析中。
（5）特征法。
特征法是采用将非线性方程组表示为线性方程组特征值
和它们关于某一特征量的关系式，利用梯度下降法，最小化残差函数，求解非线性方程组的方法。
以上是非线性方程组的解法的简单综述，它们在一定程度上增加了解决非线性方程组的效率，但并非所有情况都能使用以上求解方法。
正确使用相应的求解方法就可以有效的求解非线性方程组，以便更好的解决实际问题。
《解线性方程组的VRP-GMRES(m)迭代法》范文
《解线性方程组的VRP-GMRES(m)迭代法》篇一一、引言在科学与工程计算中，线性方程组的求解是一个常见的任务。
对于大型的、稀疏的或者非对称的线性方程组，传统的直接法求解可能并不高效。
因此，迭代法成为了处理这类问题的有效手段。
VRP-GMRES(m)迭代法是其中一种常用的方法，它结合了GMRES算法的优越性和VRP（Variable Residual Projection）的快速收敛性。
本文将详细介绍VRP-GMRES(m)迭代法的基本原理、实现步骤以及应用实例。
二、VRP-GMRES(m)迭代法的基本原理VRP-GMRES(m)迭代法是一种基于Krylov子空间的迭代法，它通过最小化残差向量的范数来逐步逼近方程组的解。
该方法在每次迭代中，都会计算一个Krylov子空间中的向量，并利用这个向量来更新解的估计值。
与传统的GMRES算法相比，VRP-GMRES(m)在求解过程中更加注重对残差的优化，从而提高了收敛速度和求解精度。
三、算法实现步骤1. 初始化：设定初始解向量x0和初始残差向量r0，其中r0为方程组的右侧向量与矩阵A乘以初始解x0之差。
设定迭代次数m以及算法的终止条件（如残差向量的范数小于某个阈值）。
2. 构建Krylov子空间：根据初始残差向量r0，构建一个Krylov子空间。
该子空间包含了所有与矩阵A相关的向量组成的线性组合。
3. 计算投影矩阵：在Krylov子空间中，计算一个投影矩阵Pm，该矩阵用于将残差向量投影到m维子空间中。
4. 求解最小二乘问题：利用投影矩阵Pm，将原方程组转化为一个m阶的最小二乘问题。
通过求解这个最小二乘问题，可以得到一个新的解向量估计值。
5. 更新解向量和残差向量：根据新的解向量估计值，更新当前的解向量和残差向量。
6. 判断是否满足终止条件：如果残差向量的范数小于设定的阈值，则认为算法已经收敛，输出当前解向量作为方程组的解；否则，继续执行步骤2至步骤6的迭代过程。
分裂bregman算法
分裂bregman算法
分裂Bregman算法是一种迭代算法，主要用于解决带有L1正则化的优化问题，例如L1最小化问题。
这种算法在图像处理、压缩感知等领域有广泛的应用。
基本思想是将原始问题转化为更简单的子问题，然后迭代地解决这些子问题，每次迭代都通过Bregman距离来更新解。
具体来说，对于一个优化问题
minimize f(x) + g(x)
其中f(x)是目标函数，g(x)是L1正则化项（也就是|x|的积分），分裂Bregman算法将其转化为两个子问题：1.
解决一个没有L1正则化的优化问题：
minimize f(x) + D_b[x, y]
其中D_b[x, y]是Bregman距离，初始时y取0。
2.
更新y的值：
y = y - t * grad D_b[x, y]
其中t是步长。
3.
这两个子问题交替迭代，直到收敛。
由于Bregman距离的存在，算法能够保证解的稀疏性，这对于L1最小化问题非常重要。
分裂Bregman算法的优点是能够处理大规模的优化问题，而且不需要对所有变量同时进行更新，这使得算法在实际应用中非常有效。
不过，算法也有一些缺点，比如对初值敏感，可能会陷入局部最优解等。
非线性代数方程组的解法
(ΔK i )−1
=
[Δδi
−
(
K
i
−1
)−1
Δψ
i
]
[Δδi [Δδi −
− (K i−1 )−1 Δψi (K i−1 )−1 Δψi ]T
]T Δψ
i
（当 Δδi ≠ (K i−1)−1 Δψi 时）
(2.21)
12
可以看出，只要初始逆矩阵 (K 0 )−1 是对称的，那么按式（2.21）和（2.14）求出的 (K i )−1 总
上述方程组可表示为
ψ(δ) = 0
还可以将它改写为
ψ(δ) ≡ F (δ) − R ≡ K (δ)δ − R = 0 K (δ) 是一个 n × n 的矩阵，其元素 kij 是矢量 δ 的函数，R 为已知矢量。在位移有限元中, δ 代表未知的结点位移， F (δ) 是等效结点力， R 为等效结点荷载，方程 ψ(δ) = 0 表示结点
这实际上是对eul当前一增量步的计算结果精确时式239成立则自修正方法回到euler232euler修正newton在每一增量步内采用修正的newton法取其初始的切线劲度矩不变的劲度矩阵则由于所以如果每一增量步内只迭代一次此时er法所产生的与真解偏差的修正因而称为自修正方法
第二章 非线性代数方程组的解法
2.1.3 修正的 Newton-Raphson 法
采用直接迭代法和 Newton 法求解非线性方程组时，在迭代过程的每一步都需要重新计
算
K
i T
。如将
Newton
法迭代公式中的
K
i T
改用初始矩阵
K
0 T
= KT (δ0 ) ，就成了修正的
Newton-Raphson 法（简称修正 Newton 法，图 2.5）。此时，仅第一步迭代需要完全求解一个
generalized_minimal_residual_method_概述说明
generalized minimal residual method 概述说明1. 引言1.1 概述在科学计算和工程领域，线性方程组求解是一项常见而重要的任务。
广义最小残差法（Generalized Minimal Residual Method，简称GMRES）是一种用于求解大型稀疏非对称线性方程组的迭代方法。
相对于传统的直接方法，GMRES算法具有更好的可扩展性和适应性，尤其适用于求解病态或高度非对称矩阵所组成的线性方程组。
1.2 文章结构本文将对GMRES方法进行深入的介绍和分析。
首先，在第2节中我们将详细介绍GMRES算法的原理以及其基本步骤。
接着，在第3节中我们将探讨现有GMRES算法的改进和发展情况，包括各种变体、改进方法以及优化收敛性能的策略和技巧。
然后，在第4节中我们将通过具体案例来展示GMRES算法在科学计算中的应用实例，包括流体力学模拟、结构工程和信号处理等领域。
最后，在第5节中我们将总结本文主要观点并强调GMRES方法的优越性，并展望其未来发展方向以及应用于特定领域中的前景和挑战。
1.3 目的本文的目的是全面介绍和分析GMRES方法，帮助读者深入理解该方法的原理、步骤及其在科学计算中的应用。
通过本文的阅读，读者能够对GMRES算法有一个明确而全面的认识，并了解到该方法在实际问题求解中的潜力和局限性。
此外，我们还将探讨GMRES方法未来的发展方向，以期为相关研究提供一定的参考和启示。
2. Generalized Minimal Residual Method（广义最小残差法）:2.1 原理介绍广义最小残差法（Generalized Minimal Residual Method，简称GMRES）是一种迭代法求解线性方程组的方法。
它采用了Krylov子空间和正交化技术，通过迭代计算来逼近线性方程组的解。
GMRES方法在求解大规模稀疏问题时具有较好的收敛性能和通用性。
2.2 算法步骤GMRES算法主要包括以下几个步骤：（1）初始化：给定一个初始估计值x0和右端向量b以及误差限制ε。
非对称韦达定理8种解法
非对称韦达定理8种解法非对称韦达定理是指特定的一对非负整数a和b满足a+b=c（c为正整数）的定理，它是古希腊数学家欧几里德发现的数论定理，也是数学中最著名的定理之一。
沿着这条线索，在8种解法中，有些让人感到非常惊讶，有些则非常奇特。
本文将介绍8种解法，将其与实际应用进行结合，并讨论其优劣。
第一，由欧几里德提出的非对称韦达定理，其原理可用来证明质数的存在，即当只有两个未知数时，a + b = c 一定有解。
换言之，任何一个正整数都可以表达成两个非负整数的平方和。
这种解法也称为Pell-Fermat法，它为数学家们解决开方问题提供了创新性的方法。
第二，希尔伯特法是一种装置，可以解决任何一个未知数。
这种方法是匈牙利数学家科林在19世纪二十年代提出的，它可以以较常见的基础数据来求解此类问题。
它通过实验来确定准确的参数，以便使用更常见的基础数据来解决问题。
第三，Fibonacci-Gallot法是一种可以用来对某一对未知数进行数学推导的方法，这是意大利数学家迪奥多Fibonacci在13世纪时发明的，他发现当一个非负整数与它之前的一个整数相加时，可以表达为两个非负整数的平方和。
这种方法可以解决复杂的非对称问题，并且可以比较容易地求出解。
第四，拉格朗日-Euler法是拉格朗日和欧拉在17世纪早期提出的一种方法，主要用于解决一般的实数和复数的非对称问题。
这种方法在科学上非常有用，最重要的特点是它允许自然地处理复杂的数学方程。
这类方法中，将两个非负整数关联起来，将一个有理数开方转换成两个有理数组成的复数，其中一个是实部，另一个是虚部。
第五，对于非对称问题，可以将问题表示为一个网格图，通过图形的形式来证明非对称韦达定理。
换言之，该法将每个数字都表示为一个矩形，通过将这些矩形堆叠成一个数字矩阵来表达数学关系。
第六，梅普罗普莱罗斯法则可以用来计算复杂的数学方程，这是18世纪早期瑞士数学家埃尔维梅普罗普提出的。
它可以用来求解非对称问题，比如a + b = c。
非对称线性方程组的可变预处理GPBi-CG方法
非对称线性方程组的可变预处理GPBi-CG方法王佳敏;谷同祥【摘要】给出了可变预处理形式的GPBi-CG方法,在算法的每一步中它用不同的预处理子.特别地,可变预处理子的灵活性是可用任何一种迭代法得到.例如,标准的GPBi-CG算法自身可以作为预处理子,其他的Krylov子空间法或是分裂迭代法也可以.对于可变预处理形式的GPBi-CG方法,我们还进行了一些数值试验,包括一些非对称矩阵.这些算例表明了可变预处理迭代法的收敛性和可靠性.%We present a flexible version of GPBi-CG algorithm which allows for the use of a different preconditioner at each step of the algorithm.In particular,a result of the flexibility of the variable preconditioner is to use any iterative method.For example,the standard GPBi-CG algorithm itself can be used as a preconditioner,as can other Krylov subspace methods or splitting methods.Numerical experiments are conducted for flexible GPBi-CG for a few matrices including some nonsymmetric matrices.These experiments illustrate the convergence and robustness of the flexible iterative method.【期刊名称】《聊城大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(025)001【总页数】5页(P25-29)【关键词】Krylov子空间法;可变预处理;内外迭代;GPBi-CG【作者】王佳敏;谷同祥【作者单位】中国工程物理研究院研究生部,四川绵阳621900;北京应用物理与计算数学研究所,计算物理试验室,北京100088【正文语种】中文【中图分类】O175.20 引言Krylov子空间法是用于迭代求解线性方程组此处系数矩阵A是非奇异的.当Krylov子空间法和某种预处理子相结合时，收敛速度一般会变得很快.本文中我们只考虑右预处理.因此相当于求解一个等价的线性方程组预处理子M要选择得接近于原来的系数矩阵A.而矩阵AM－1不必显示地计算出来.相反，当需要计算M－1v＝z时，只要求解对应的方程组本文中，我门给出可变预处理形式的GPBi－CG方法，它允许在每次迭代中预处理子是不同的.用记号Mn代表第n步的预处理子.需要使用可变的预处理子源于（2）不是准确求得的（例如，用直接法）而是用另一个迭代法（内循环）来逼近. 近些年，多种可变形式的Krylov子空间法已被提出.包括变形式的CG，它用于求解对称正定问题［2］；可变形式的GMRES［3］，可变形式的QMR［5］，可变形式的GCR［1］，可变形式的BiCG和Bi－CGSTAB［6］.这种形式的预处理称为灵活预处理，或是非精确预处理.本文安排如下.下一部分，我们提出FGPBi－CG算法，它是GPBi－CG的灵活预处理形式.在第三部分，我们进行一些数值试验，来表明算法的收敛性.此外，在某些情况下，FGPBi－CG收敛到容许的精度，而GPBi－CG不收敛或者FBi－CGSTAB的残差范数停滞.最后在第四部分我们做一些总结性的评论.下文中，x0是初始的近似解，r0＝b－Ax0是初始的剩余向量，范数用的是2－范数.1 可变形式的GPBi－CG方法这里，我们介绍可变预处理的基本思想，以及如何将它与算法GPBi－CG结合起来.预处理的目的是把原来的系数矩阵A转变为另一个靠近与单位阵的矩阵，即AM －1≈I.相应的，有M－1v近似于A－1v因此，我们考虑逼近A－1v而不是计算M－1v.即如下的方程组（4）用某种迭代法粗略地求解到某种容许精度此处，每一步近似求解方程组（4）不必直到相同的精度.为了使在每一步中预处理子可变的我们提出了中止准则.不同的内循环方法可以用于求解方程组（4），包括Krylov子空间法和定常迭代法.GPBi－CG算法是由Zhang［7］提出的，它用统一的方法推导出Bi－CG的各种变形.通过选择不同的系数，就是算法中的ζ和η，GPBi－CG算法会退化为其它基于Bi－CG的方法，包括CGS，Bi－CGSTAB，Bi－CGSTAB2.下面给出可变预处理形式的GPBi－CG方法，只要在原来的GPBi－CG算法中做些小的修改就得到了.算法1 带有可变右预处理的GPBi－CG算法.取x0为初始近似解，r0＝b－Ax0；取r＊0，使得（r＊0，r0）≠0，例如：r＊0＝r0；置t－1＝w－1＝0，β－1＝0；求解求解求解注意到，如果我们把其中Mn替换为一个固定的预处理子M，则上面的算法就退化为标准的右预处理GPBi－CG方法.2 数值试验下面，通过一些数值试验来表明FGPBi－CG方法的收敛性.在所有算例中迭代以x0＝（0，0，…，0）开始，外循环的中止条件是在下面的算例中，内循环的中止准则如下选取内循环的最大迭代步数l＝Nmax.此处表示在外循环第k步中内循环第l次计算Az＝v得到的近似解.算例1 Toeplitz矩阵.在第一个算例中，我们考虑如下带有参数γ的如下200阶Toeplitz矩阵.我们选择γ等于3.79，内循环中止准则是最大迭代步数等于50和相对剩余向量范数从δ＝10－3变化到10－6.从图1中可以看出GPBi－CG方法收敛得比Bi－CGSTAB快.当标准的GPBi－CG方法计算的很好时，可变预处理形式的GPBi－CG也是收敛的，但是需要更多的计算量.通过仔细选取内循环的中止准则，FGPBi －CG会比FBi－CGSTAB收敛得快，这从表1中可以看出.在表中，‘FG（B）’表示FGPBi－CG使用可变预处理GPBI－CG，其余的类似，而‘MV’表示矩阵向量乘积的次数，‘OIt’表示外循环迭代步数.图1 Bi－CGSTAB和GPBi－CG的收敛情况，γ＝3.79表1 性能比较，γ＝3.79FG（B） FG（G） FB（B） FB（G）δ MV OIT MV OIT MV OIT MV OIT 10－3548 3 470 3 350 3 304 3 10－4 438 2 382 2 286 2 246 3 10－5 768 3 534 2 490 3 338 2 10－6572 2 558 2 372 2 358 2从表1中，我们可以总结出在大多数情况下可变预处理形式的GPBi－CG并不比Bi－CGSTAB算得快，但是，GPBi－CG作为内循环时，通常收敛得比Bi－CGSTAB快.下面，我们考虑如下带有参数γ的200阶Toeplitz矩阵在这个算例中，我们选择γ等于1.9以及内循环中准则为最大迭代步数等于50和相对残差范数δ＝10－3从变化到10－6.从图2中可以看出GPBi－CG是收敛的，而Bi－CGSTAB没有收敛.因此，当Bi－CGSTAB作为内循环时，矩阵向量乘积数目没有受到内循环中止准则的影响，即，内循环一直算到Nmax（内循环的最大迭代步数）才停止.由于这个，GPBi－CG作为内循环时算得更好.图2 Bi－CGSTAB和GPBi－CG的收敛情况，γ＝1.9表2 性能比较：γ＝1.9FG（B） FG（G） FB（B） FB（G）δ MV OIT MV OIT MV OIT MV OIT 10 10 10 10算例2 模型问题.考虑偏微分方程在单位正方形上的有限差分离散此处f如此选择使得离散后方程组Ax＝b的准确解是x＝（1，1，…，1）.参数β和γ选择使得导出的系数矩阵是非对称的.在两个方向上网格平均划分（32个节点），则相应的系数矩阵是1 024阶的.首先，取β＝10，γ＝100以及内循环中止准则是最大迭代步数从30变化至70和相对残差范数为10－6.图3 Bi－CGSTAB和GPBi－CG的收敛情况，β＝10，γ＝100表3 性能比较：β＝10，γ＝100FG（B） FG（G） FB（B） FB（G）Nmax MV OIT MV OIT MV OIT MV OIT 30 910 5 1 274 7 482 4 488 4 40 446 2 726 3 316 2 486 3 50 484 2 520 2 334 2 348 2 60 498 2 512 2 350 2 358 2 70 530 2 582 2 378 2 402 2由于Bi－CGSTAB和GPBi－CG对于这个算例都算的较好，可变预处理形式的两种算法都是收敛的.如果内循环的中止准则选为Nmax＝40和δ＝10－6，则FBi －CGSTAB（Bi－CGSTAB）需要316次矩阵向量乘积打到所需精度，要比Bi－CGSTAB方法来得快.其次，我们选择β＝10，γ＝1 000以及内循环中止准则是最大迭代步数从90变化至1 000和相对残差范数为10－9.不带预处理的Bi－CGSTAB和GPBi－CG方法对于这种情况都不收敛.从表中可以看出带有可变预处理形式的FGPBi－CG和FBi－CGSTAB算法都是收敛的，但是FGPBi－CG的计算量大约是FBi－CGSTAB的1.5倍，因为在FGPBi －CG算法中有三个内循环而不是FBi－CGSTAB算法中的两个.从表中还可以看出FGPBi－CG（GPBi－CG）对于较多的内循环中止准则都是收敛的.如果内循环使用合适的中止准则，那么可变预处理形式的Krylov子空间法是不错的选择.图4 Bi－CGSTAB和GPBi－CG的收敛情况，β＝10，γ＝1 000表4 性能比较：β＝10，γ＝1 00090 2 534 7 9 576 18 140 3 372 6 6 736 8 170 2 728 4 4 088 4 200 3 208 4 4 808 4 300 4 720 4 12 606 7 500 4 836 37 972 3 1000 4 880 2 6 870 23 结论对于稀疏非对称线性方程组我们给出了可变预处理形式的GPBi－CG方法.预处理中，用迭代法求解Az＝v到达一定精度停止.迭代求解Az＝v要达到某种逼近的精度或是内循环的最大迭代步数，因此每次外循环中的预处理子是不同的.从数值试验可以看出FGPBi－CG是GPBi－CG的另一种选择.虽然FGPBi－CG收敛速度不如GPBi－CG快，但是还有算例表明当GPBi－CG中断时，FGPBi－CG是收敛的. 参考文献【相关文献】［1］ Abe K，Zhang Shao－liang.A variable preconditioning using the SOR method for GCR－like methods［J］.Intern J Numer Anal Model，2005，2：147－161.［2］ Notay Y.Flexible conjugate gradients［J］.SIAM J Sci Comput，2000，22：1 444－1 460.［3］ Y.Saad，A flexible inner－outer preconditioned GMRES algorithm［J］.SIAM J Sci Comput，1993，14：461－469.［4］ Saad Y.Iterative Methods for Sparse Linear Systems［M］.2nd edition SIAM，Philadelphia，2003.［5］ Szyld D B，Vogel J A.FQMR：a flexible quasi－minimal residual method with inexact preconditioning［J］.SIAM J Sci Comput，2001，23（2）：363－380.［6］ Vogel J A.Flexible BiCG and flexible Bi－CGSTAB for nonsymmetric linear systems ［J］.Appl Math Comput，2007，188：226－233.［7］ Zhang Shao－liang.GPBi－CG：generalized product－type methods based on Bi－CG for solving nonsymmetric linear systems［J］.SIAM J Sci Comput，1997，18：537－551.。
非对称线性方程组的求解方法的开题报告
非对称线性方程组的求解方法的开题报告一、选题依据非对称线性方程组是数学中常见的一类问题，涵盖了很多实际问题和计算机科学中的应用，如工程学、物理学、化学和计算机视觉等领域。
由于非对称线性方程组可能会导致矩阵的特征值分布不均衡，因此，求解这类方程组的数学问题比对称方程组更加困难。
二、研究目的和意义随着科学技术的发展，非对称线性方程组越来越被广泛应用。
计算机科学中的图像处理、计算机视觉和自然语言处理等问题中，都会涉及到非对称线性方程组的求解。
因此，研究非对称线性方程组的求解方法，不仅能为实际问题提供解决方案，还可以推动数学理论的发展。
三、研究内容和方法本研究将探究非对称线性方程组的求解方法。
具体研究内容包括：文献综述、矩阵特征值和特征向量的分析、非对称线性方程组的Gauss消元、迭代法和分解法等求解方法及其评估指标。
研究方法采用文献分析法和数学分析法，对现有文献进行梳理和分析，对各种方法进行评估和比较，提出针对性的改进方法。
四、预期结果和成果通过本研究，预期达到以下目标：1.系统介绍非对称线性方程组的求解方法，为实际问题提供求解思路和方法。
2.分析各种求解方法的优缺点，提出改进方案。
3.评估各种求解方法的适用性和效率指标，提供指导性建议。
五、研究实施计划本研究计划于xx年x月至xx年x月进行，具体实施计划如下：第一阶段：文献综述和搜集（3周）1.搜集和阅读相关文献，综述非对称线性方程组的研究现状和主要求解方法。
2.分析各种方法的优缺点，总结各方法的适用性和发展方向。
第二阶段：矩阵特征值和特征向量的分析（2周）1.分析矩阵的特征值和特征向量的性质及其在求解方程组中的应用。
2.讨论非对称矩阵的特征分解方法及其精度分析。
第三阶段：求解方法及其评估（3周）1.综述和讨论非对称线性方程组的Gauss消元、迭代法和分解法等求解方法。
2.评估各方法的复杂度、精度和稳定性等指标，并提出改进方案。
第四阶段：实验和结果分析（3周）1.编写各种求解方法的程序，进行实验。
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（6）
即对称部分和反对称部分。
1 k I H x 2 I S x k b 1 k I S x k 1 I H x 2 b
0.1716 0.3900
表 2：IT 和 CPU（取 10 , ห้องสมุดไป่ตู้1.0 ）
n IT CPU 100 278 0.1716 200 280 0.5460 400 290 1.5600 600 289 3.9312 800 295 7.1604 1000 279 11.1853 1600 292 46.7067
wk , j k 1, 1, 0, k 1, 1, 0, jk j k 1 ， k , j 1,2,, q 其它 jk j k 1 ， k , j 1,2,, n q 其它
nk , j
fk, j
j, k j 2q n 其它 0,
（8） （9） （10） （11）
Q N 1S
明显地 产生迭代
A PQ
Pxk Qxk 1 b
（12）
迭代矩阵
T P 1Q
（13）
定理 1 设 H M N 是对称 P-正则分裂，则有
T max M 1 N ,
（7）
2004 年又进行了改进，将 H 改为一般的正定矩阵，称 PSS。 优点：1）迭代矩阵的 2-范数小于 1（ 0 ） ； 2）迭代矩阵的条件数小，计算稳定； 3）预处理效果好，尤其对鞍点问题。 缺点：1）计算量大； 2）反对称部分不易计算。
2、新分裂算法
H M N P M S
精品课件！
精品课件！
谢 谢 大 家！
， k 1,2,, q , j 1,2,, n q
1 wk , k 1,2,, n q. k
令 S L LT , M L LT D , P M S D 2L ,
D diag A
附表：
表 1：IT 和 CPU（取 10 , 0.8 ） n IT CPU 100 223 200 225 400 218 0.7020 600 191 2.3244 800 217 5.1168 1000 223 7.8313 1600 234 38.6102
表 3：IT 和 CPU（取 10 , 1.5 ）
n IT CPU 100 393 0.2496 200 425 0.9516 400 418 2.6520 600 448 5.9748 800 374 9.3601 1000 444 17.3317 1600 437 70.9181
1、背景 大规模线性方程组
Ax b
（1 ）
构造矩阵分裂
AM N
（2 ）
由此产生迭代：
Mx k Nx k 1 b
（3 ） （4 ）
要求
lim x k x *
k
这里 x * 是线性方程组（1）的解。
事实上， （4）等价于
M 1 N 1
（5）
称矩阵 T M 1 N 为迭代矩阵。满足条件（5） ，对于对称正定矩阵、H矩阵、M-矩阵有很好的结论。但是对于非对称矩阵，如何分裂或什 么样分裂满足（5） ，没有结论。2001 年我给出一些初步结论，2003 年白中治作了重大改进，提出 HSS、PSS 方法。 令
1
（14）
当 时， T 1. 定理 2 设 H M N 是一个分裂，则 H TH
1 2 1 2 2
1 2
1 当且仅当矩阵
H N N T SH 1 N T NH 1S 2 1SH 1S
（15）
是正定矩阵. 定理 3 设 H M N 是对称 P-正则分裂，若存在 r , 使
rH N r 2 1H , 则 H TH
1 2 1 2 2
1 2
1 2
1.
3、数值实验： 令 A FT
W F qq nq nq W R ， ， N , R ,2q n. N
其中： W wk , j , N nk , j , F f k , j ， diagw1 ,, wnq ,