一种求解高阻尼PageRank问题的加权块Arnoldi算法

提出了一种加权块Arnoldi方法求解PageRank问题．为了加快算法的收敛速度，采用子空间迭代法作为加速策略．数值实验结果表明，当阻尼因子。靠近1时，提出的加速加权块Arnoldi算法比现有的一些Krylov子空间方法优越．     

求解分裂可行问题的次梯度投影松弛算法

在无限维Hilbert空间中，区别于现有许多算法中的正交投影，采用次梯度投影法，提出求解分裂可行问题的次梯度投影松弛算法，并利用次梯度算子的cutter性质以及分类讨论的思想，证明了次梯度投影松弛算法生成的序列弱收敛于分裂可行问题的解.     

求解分裂可行问题的一种松弛投影算法

主要研究了分裂可行问题的一种修正CQ算法的松弛形式,在已有CQ算法的一种修正形式上提出了其松弛算法,并证明了其收敛性,当参数满足一定条件时,该算法的收敛性成立.     

求解PageRank问题的Arnoldi-PIO算法

PageRank算法能帮助用户快速、准确地在巨量杂乱无章的信息中检索出有用的信息.两步分裂迭代法是用幂法来修正内外分裂(power-inner-outer,PIO)迭代法以加速PageRank算法.基于两步分裂迭代法,将预处理思想运用于求解PageRank问题,提出了求解PageRank问题的深度重启的Arnoldi算法加速的两步分裂迭代法,然后对此算法的收敛性进行了证明.数值实验结果证明,该算法的计算速度要快于两步分裂迭代法.     

两步模系矩阵分裂算法求解弱非线性互补问题

考虑两步模系矩阵分裂算法求解弱非线性互补问题,理论分析给出了当系数矩阵为正定矩阵或H+-矩阵时迭代法的收敛性质和两步模系超松弛迭代法的参数选取范围.数值实验表明,两步模系矩阵分裂算法是行之有效的,并在迭代步数和迭代时间上均优于模系矩阵分裂算法.     

线性互补问题的广义松弛两步模基矩阵分裂迭代法

将松弛策略引入到与线性互补问题等价的广义隐式定点迭代方程, 建立了求解线性互补问题的广义松弛两步模基矩阵分裂迭代法, 将已有的松弛两步模基矩阵分裂迭代法扩展到了更一般的情形; 当系数矩阵为H₊-矩阵时, 利用H₊-矩阵的特殊性质, 给出了新方法的收敛性分析.数值结果表明:依据迭代次数和CPU时间, 由新方法所导出的新的广义方法比已有的广义模基矩阵分裂迭代法和广义两步模基矩阵分裂迭代法更有效.     

一个求解旅行商问题的松弛算法

在旅行商问题（TSP）的传统模型中,子回路消除约束的数量随着问题规模的增大具有指数增长的特性,极大地限制了TSP的求解效率。基于TSP的松弛问题,本文提出一种有效生成子回路消除约束的方法。该方法通过求解一系列线性整数规划,来实现TSP的精确快速求解。数值结果表明,本方法相比于采用Cplex直接求解,能够更快地找到TSP的最优解。     

求解PageRank问题的GMRES-Inout方法

PageRank算法已经成为网络搜索中的核心技术.首先基于内外迭代法,运用预处理的思想,提出GMRES-Inout方法,即重启的GMRES方法修正的内外迭代法;然后,详细介绍该方法的具体过程及收敛性分析;最后,通过数值实验说明该方法的有效性.     

求解分裂可行问题逆问题的算法推广

本文主要对解决分裂可行问题逆问题的算法进行了推广.推广后的算法使得迭代点变多,充满了整个区间,并证明了推广后算法的全局收敛性.另外,还给出了推广算法的不精确格式,并证明了该不精确格式的收敛性.推广后算法的不精确格式解决了正交投影难计算的问题.     

求解分裂等式不动点问题的迭代算法

近年来,分裂可行性问题已受到人们的广泛关注,并应用于解决许多实际问题,如图像恢复和重构、CT断层扫描和放射疗法计划等。本文针对分裂等式不动点问题的一种迭代算法,改进了步长的选取方式,从而使算法更容易执行。在一定条件下,我们证明了新的迭代算法生成的序列弱收敛于分裂等式不动点问题的解。     

求解多集分裂可行问题的线搜索两步投影法

针对多集分裂可行问题提出了一种可变步长的双外推梯度投影算法.与现有的投影法相比,新算法采用最优步长来更新每次迭代的投影域,以保证下一次迭代更接近解集.在适当条件下,证明了算法的收敛性.基本的数值实验表明,该算法是有效的,而且比现有的投影法收敛更快.     

松弛模系矩阵分裂迭代法求解一类非线性互补问题

考虑松弛模系矩阵分裂迭代法求解一类非线性互补问题,理论分析给出了当系数矩阵为H_+-矩阵时迭代法的收敛性和松弛参数的选取方法.数值实验表明,松弛模系矩阵分裂迭代法在迭代步数和迭代时间上均优于模系矩阵分裂迭代法.     

求解分裂可行问题的一种投影算法

分裂可行问题产生于工程实践,在信号处理领域有广泛的应用。基于求解线性变分不等式的投影方法,设计了一类求解分裂可行问题的新的投影算法。通过约束最优化问题与变分不等式问题的等价性理论进行问题转化。该算法不需计算矩阵逆和矩阵最大特征值,具有较好的稳定性。还证明了该算法的全局收敛性并进行了数值实验,实验结果表明该方法具有较快的收敛速度和良好的可行性。     

求解分裂可行问题的一种新算法

主要对解决分裂可行问题的松驰CQ算法进行修正,设计了一种新的算法.该算法在每步迭代中应用类-Armijo搜索来获取步长,避免了矩阵逆和矩阵最大特征值的计算,而且在每步迭代中都根据当前迭代点的信息选择合适的步长,证明了该算法的全局收敛性.     

求解次压缩算子分裂问题的自适应算法

在Hilbert空间中设计了一种粘滞逼近方法的自适应迭代算法,并利用粘滞逼近方法和自伴算子技巧求解了次压缩算子的分裂问题。所得结果推广和改进了一些最新的结果。     

求解对称矩阵特征问题的精化Arnoldi方法

研究在有限精度下,如何用精化Arnoldi方法求对称矩阵的一组正交程度可达到机器精度的近似特征向量组.首先给出精化Ritz向量的一个新的表达式,该表达式表明理论上对不同的近似特征值,一般地无法保证精化Arnoldi方法所确定的精化Ritz向量组是正交的.进一步,采用再正交化方法便可得到一组正交化程度可达到机器精度的标准正交近似特征向量组,最后的数值结果验证结论的准确性,同时再正交化后得到新的近似对的残量几乎是不变的.     

解线性互补问题的非精确松弛多分裂算法

基于矩阵的非精确分裂和多重分裂、处理器的并行计算和松弛迭代算法,提出了求解线性互补问题的非精确松弛多分裂算法,当问题的系数矩阵为对角元为正的H-矩阵时或对称半正定时,证明了算法的全局收敛性.并在一定条件下给出了非精确松弛多分裂算法内迭代的特殊形式,分析了该情形下算法的收敛特性.     

求解PageRank的修正多步幂-多分裂内外迭代法

在一种基于多步幂法和多步分裂的IO迭代的变体（用MPMIO来表示）的基础上,提出了一种IO（PIO）迭代的变式,将多步幂法和多步分裂的IO迭代的结合扩展到更为一般的情形,讨论了该算法的全局收敛性,并通过数值算例说明了该方法的有效性。     

利用拉格朗日松弛算法求解三维分配问题

将拉格朗日松弛算法与最优求解算法的复杂性进行了分析比较，并将该算法应用于求解3-D分配问题,分析与算例结果表明，该算法可大幅度降低3-D分配问题的求解计算量，是求解3-D分配问题的一种有效算法．     

基于ADMM迭代法的PageRank问题的求解

针对PageRank问题导出的线性方程组,首先对方程组的系数矩阵进行了LU分解,提出了一种基于交替方向乘子法(ADMM)形式的迭代算法,用于求解该线性方程组的最小二乘解;然后,证明了所提出的算法的收敛性;最后,数值结果表明了该算法的可行性.