求解大型线性方程组的广义最小误差方法

求解大型线性方程组的广义最小误差方法

论文摘要

本文研究求解大型线性方程组的广义最小误差方法(GMERR),从两个方面对方法进行了改进,并提出了相应的算法。第一个方面提出了带特征向量的重新开始 GMERR 方法。由于 GMERR方法在重新开始时丢失了以前的迭代信息,因而引起收敛速度的减慢。针对这个问题,采用改进子空间策略。在每次重新开始时,保留一些极小特征值对应的特征向量,并加到下一次重新开始的新 Krylov 子空间中,以加快收敛速度。数值试验表明,这种新算法收敛更快,效果更好,而且保留了原来的最小化性质。第二个方面提出了求解非对称线性方程组的不完全 GMERR 方法。该方法基于 Krylov 向量的不完全正交化,采用截断策略,仅使用几个而非所有前面计算的向量来构造新的向量,在 Krylov 子空间上求拟最小误差解,从而得到了一种收敛迅速、更为有效的新算法。本文对两个新方法都做了深入的理论分析,并进行了数值试验。理论结果和数值试验均表明新算法在收敛速度、计算量和存储量等方面都有相应的改进,是更加行之有效的算法。

论文目录

  • 第一章 绪论
  • 第二章 带特征向量的重新开始广义最小误差方法
  • 2.1 GMERR 方法的收敛性质
  • 2.2 带特征向量的重新开始GMERR 方法
  • 2.3 算法实现
  • 2.4 算法的收敛性质
  • 2.5 数值试验
  • 2.6 结论
  • 第三章 不完全广义最小误差方法
  • 3.1 引言
  • 3.2 IGMERR 算法
  • 3.3 收敛性分析
  • 3.4 截断参数的选择
  • 3.5 数值试验
  • 3.6 结论
  • 结束语
  • 参考文献
  • 致谢
  • 在学期间发表的学术论文
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