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基于残差空间的线性方程组算法研究

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在管理科学与工程学科中,多数模型可以转化为非线性不等式组形式,另外非线性不等式组模型还将成为一种有力的新型建模工具。我们发现:高效求解(大规模)病态非线性不等式组的前提是高效求解(大规模)病态线性不等式组;而高效求解(大规模)病态线性不等式组的前提是高效求解(大规模)病态线性代数方程组;现在流行的求解(大规模)病态线性方程组的算法都不能作为出发点,而基于残差空间的多维投影算法可担当此任。 本文分析了基于残差空间求解线性方程组的两种一维投影算法。这两种算法分别是最速下降法和最小剩余法。本文定义了长轴陷阱及陷阱深度,用它们刻划了两种算法的几何特征。数值试验验证了关于长轴陷阱的理论。 本文给出了基于残差序列的避开长轴陷阱的扰动技巧,即多维投影算法。小规模高度病态线性方程组问题的数值试验表明,投影算法能以较高精度求解。中规模线性方程组问题的数值试验表明,投影算法要优于现在流行的主要算法。 投影算法只涉及矩阵和向量相乘的基本运算,存储空间小,数值稳定性好,且容易实行并行化。

顾阿伦

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线性方程组 残差空间 长轴陷阱 陷阱深度 投影算法

博士

管理科学与工程

吴宗鑫、孙永广

2003

清华大学

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