TOR方法的收敛性

匡蛟勋在[1]中提出了解大线性系统的双参数松驰法——TOR 方法,并讨论了系数矩阵为 Hermitian 正定及 L 矩阵时,TOR 方法的收敛性。曾文平 [2]中又讨论了系数矩阵是正定对称矩阵、H—矩阵、L—矩阵及弱对角占优不可约矩阵时,TOR 方法的收敛性。本文讨论系数矩阵是正定矩阵、广义正定矩阵、N—稳定矩阵时,TOR 方法的收敛性。拓广了文[1]、[2]的结果。     

广义TOR方法及其收敛性

本文定义了广义的TOR迭代法,并且给出了广义TOR方法的Stein-Rosenberg型定理,讨论了广义TOR方法的单调收敛性.     

关于j_N方法的收敛性

jN方法是Asaoka提出的,故也称为Asaoka方法.由于使用它在计算均匀平板、各向同性散射条件下的临界参数时显示了很好的效果.因此引起了人们的重视,文献[2]—[6]从不同角度讨论了这个方法.本文将讨论此方法在计算临界参数和临界通量的合理性,并给出收敛速度.     

关于有限元方法的收敛性

在用有限元方法计算各种平面区域上椭圆型方程过值问题的解时,经常用三角剖分。也就是将平面区域Ω剖分为一个个三角形单元。通常用单元三角形的最大边长h做为有限元方法得到的近似解收敛于原问题解收敛速度的指标。同时对区域Ω进行细分的过程     

关于Brown方法的半局部收敛性

在本文中,我们讨论解非线性方程组的Brown方法的半局部收敛性。通过对Brown方法的算法结构作深入的分析,我们将Brown方法变换成带有特殊误差项的近似Newton法,基于这种等价变形,我们建立了Brown方法的半局部收敛定理,从而完善了Brown方法的收敛理论。     

关于多点导迭代方法的收敛性

本文通过具体例子说明，按文［1］的迭代方法所构造的序列｛x_n｝一般不收敛于α(f(α)=0)     

关于数值计算方法收敛性的一点认识

收敛性是数值计算方法中一个非常重要的概念.采用各种数值计算方法求解了常微分方程初值问题,试图通过哲学公式相对真理/绝对真理=0.9来解释数值计算结果和理论结果的关系.通过此哲学公式来刻画数值解收敛到真解的过程,简单易懂.随着小数点后面9的个数的增加,数值结果和理论结果的误差在不断减小.哲学公式有助于学生进一步认识数值计算方法的收敛性.     

关于伽辽金方法收敛性的判别准则

<正> 伽辽金方法的重要性已为工程数学界所公认.有关它的收敛性的讨论,亦有大量文献与专著.但从算子方程的角度来看,所加的条件还很苛刻.本文则在较一般的条件下给出了伽辽金方法收敛性的一系列判别准则.我们相信,这些结果对于实际应用将是有益的.     

关于多分裂方法收敛性的一些结果

1引言 考虑在并行计算机上解大型线性方程组AX=b假定有K台处理机可供使用，并且对于局部数据，处理机能执行不同的指令序列，毗邻的处理机之间能自然地通讯。     

AOR方法的收敛性

A.Hadjidimos在[1]中提出一个迭代求解线性方程组的 AOR方法(Accelerated Overre-laxation Method),并在方程组的系数矩阵为不可约弱对角优势、L-矩阵和相容有序矩阵的条件下,讨论了此方法的收敛性.在这篇文章里,我们将考虑系数矩阵是H-矩阵、正定矩阵以及L-矩阵的情况.所得结果表明,可以放宽在[1]的3,4两节中对参数所加的限制.     

单支方法的收敛性

本文讨论用单支方法数值求解一类多刚性时滞微分代数方程的收敛性。我们获得了A－稳定的且p阶经典相容的单支方法（时滞部分用线性插值）的整体误差估计。     

SAOR方法的收敛性

1.引言 迭代求解线性方程组Ax=b的AOR方法已是众所周知.由AOR迭代很自然联想到构造对称AOR(SAOR)迭代,但目前讨论SAOR迭代的文章还不多见.中对系数矩阵为H阵的SAOR迭代,[6]中对系数矩阵为对称正定阵的SAOR迭代,均给出了收敛性定理.本文讨论系数矩阵为对角元素非零的相容次序阵时SAOR迭代的收敛性,得到了相应的收敛性定理,并给出了SAOR迭代矩阵谱半径表达式以及谱半径的一个上下界.     

关于单调的变分不等式问题的收敛性方法

１引言变分不等式的性质及解法的研究是优化领域的重要课题．所谓变分不等式问题就是：寻找一个点,使得其中Ｘ是Ｒｎ中的非空闲凸集,Ｆ是Ｒｎ中的映射,表示Ｒｎ中的内积．求解问题（１．１）有多种思路［１,４,５］其中之一就是将（１．１）转化为它的某种等价问题,再进行求解．在山中ＭａｓａｏＦｕｋｕｓｈｉｍａ给出了（１．１）的如下的等价问题Ｇ是对称正定矩阵．山提出了求解（１．２）的带精确搜索和Ａｒｍｉｊｏ搜索的两种收敛性算法．本文建立了“ｄ－ｆｕｎｃｔｉｏｎ”的概念,利用“Ｄ－ｆｕｎｃｔｉｎ”给出了（１．１）…     

关于予解式的收敛性

近来S.Reich对予解式相容性(Consistency)的问题,以及其他与此有关的问题,得到了较好的结果(见文[1],定理2.1和文[2]定理1).本文的目的是对Reich的结果进一步加强和改进。具体说我们得到予解式的收敛关于参数入是一致的。 §1.某些予备知识     

关于切块法的收敛性

我们知道,在多维最优化中,切块法(Region Elimination Technique,参见[1])。得出一个逐渐缩小的区域序列,在目标函数为凸的情形下,对应于有界闭凸集上的极小值点,将始终保留在序列的每个区域中。同时还已证明,切块法所得区域的体积趋于零的速度可用几何数列类比(参见[2])。但是,关于切块法的收敛特性,还存在以下两     

关于正项级数收敛性

本在Cauchy判别法和D’Alembert判别法基础上，对正项级数的收敛性提出了一个新的判别方法。     

关于转移函数的收敛性

本文研究了参数连续Markov链中转移函数的逼近.运用算子半群方法,讨论了q-矩阵的截断矩阵对应Q-函数的收敛问题;引进q-矩阵的Yosida逼近矩阵,证明了任意Q-过程可以由一列有界Q-过程逼近.并给出了最小Q-函数收敛的q-矩阵条件.推广了相关工作.