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        新的L-矩陣線性方程組的預(yù)條件AOR迭代法

        2012-01-04 08:39:29韓海山
        關(guān)鍵詞:迭代法線性方程組對(duì)角

        李 園,韓海山

        (內(nèi)蒙古民族大學(xué) 數(shù)學(xué)學(xué)院,內(nèi)蒙古 通遼 028043)

        本文考慮如下線性方程組:

        Ax=b,

        (1)

        其中:A∈Rn×n為非奇異矩陣,b∈Rn為已知向量,x∈Rn為未知量.預(yù)條件方法通常是找到合適的預(yù)條件算子P,將Ax=b等價(jià)地轉(zhuǎn)化為如下預(yù)條件線性方程組:PAx=Pb,其中P∈Rn為非奇異預(yù)條件矩陣.

        文獻(xiàn)[1]中給出了預(yù)條件矩陣為Pα=I+Sα的預(yù)條件AOR迭代法,其中:

        α是參數(shù).

        文獻(xiàn)[2]中改進(jìn)了上述迭代法,給出了預(yù)條件矩陣為Pαβ=I+Sαβ的預(yù)條件AOR迭代法,該預(yù)條件也是文獻(xiàn)[3]中預(yù)條件的推廣,其中:

        (2)

        α,β是參數(shù),當(dāng)β=0時(shí),Sαβ=Sα.

        本文建立了新的預(yù)條件AOR迭代法與文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[2]以及經(jīng)典的AOR迭代法的比較定理.通過(guò)比較定理,得出本文提出的預(yù)條件方法比文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[2]以及經(jīng)典的AOR迭代法更有效.

        為方便起見(jiàn),令A(yù)=I-L-U,其中I是單位矩陣,-L和-U分別是矩陣A的嚴(yán)格下三角和嚴(yán)格上三角矩陣,則線性方程組(1)相應(yīng)的預(yù)條件AOR方法的迭代矩陣為:

        Lγω=(I-γL)-1[(1-ω)I+(ω-γ)L+ωU],

        (3)

        其中:ω和γ是參數(shù),ω≠0.

        記本文討論的預(yù)條件線性系統(tǒng)為:

        (4)

        若記SαβU=DS+ES,RL=DR+FR,其中DS和ES分別為SαβU的對(duì)角和嚴(yán)格下三角矩陣,DR和FR分別為RL的對(duì)角和嚴(yán)格下三角矩陣,則有:

        I-L+Sαβ-(U-R+RU)-DS-ES-DR-FR=

        (I-DS-DR)-(L+ES+FR-Sαβ)-(U-R+RU)=

        1 預(yù)備知識(shí)

        為方便起見(jiàn),本文給出如下記號(hào).設(shè)A=(aij)∈Rn×n為n×n實(shí)矩陣.diag(A)為矩陣A的對(duì)角元素aii(i=1,2,…,n)構(gòu)成的n×n對(duì)角矩陣.對(duì)于任意矩陣A=(aij),B=(bij)∈Rn×n,稱A≥B,如果對(duì)所有i,j=1,2,…,n,成立aij≥bij.若矩陣A的每一個(gè)元素aij≥0,i,j=1,2,…,n,則稱矩陣矩陣A是非負(fù)矩陣,記作A≥0.稱A-B≥0當(dāng)且僅當(dāng)A≥B.對(duì)于n維向量也有類似的定義,ρ(·)表示矩陣的譜半徑.

        定義1[3]矩陣A=(aij)∈Rn×n,

        1)若aij≤0,i≠j,i,j=1,2,…,n,則稱矩陣A為Z-矩陣;

        2)若A∈Z且aii≥0,i=1,2,…,n,則稱A為L(zhǎng)-矩陣;

        3)若A∈Z非奇異且A-1≥0,則稱A為M-矩陣.

        定義2[4]設(shè)矩陣M∈Rn×n非奇異,矩陣分裂A=M-N稱為:

        1)收斂的,如果ρ(M-1N)<1;

        2)正則分裂,如果M-1≥0且N≥0;

        3)弱正則分裂,如果M-1≥0且M-1N≥0;

        4)M-分裂,如果M是M-矩陣且N≥0.

        定義3[5]矩陣A=(aij)∈Rn×n稱為可約的,如果存在n×n階置換矩陣P,使得:

        其中:A11是r×r階矩陣,A22是(n-r)×(n-r)階矩陣,1rn.如果矩陣A不是可約的,則稱A不可約.

        引理1[5](Perron-Frobenius) 若矩陣A=(aij)∈Rn×n為非負(fù)不可約矩陣,則:

        1)ρ(A)為矩陣A的一個(gè)正特征值;

        2)對(duì)于ρ(A),相應(yīng)地存在一個(gè)正的特征向量x>0;

        3)ρ(A)是矩陣A的一個(gè)單特征值;

        4)ρ(A)隨矩陣A的任一元素增加而增加.

        引理2[6]如果矩陣A是一個(gè)L-矩陣,則A是M-矩陣當(dāng)且僅當(dāng)存在一個(gè)正的向量x>0,使得Ax>0.

        引理3[7]設(shè)A=(aij)∈Rn×n為非負(fù)矩陣,則:

        1)若存在x≥0,x≠0滿足Ax≥αx,則ρ(A)≥α,進(jìn)一步地,若Ax>αx,則ρ(A)>α;

        2)若存在x≥0,x≠0滿足Axβx,則ρ(A)≤β,進(jìn)一步地,若Ax<βx,則ρ(A)<β;

        3)若A不可約并且有0≠αx≤Ax≤βx,αx≠Ax和Ax≠βx對(duì)某一非負(fù)向量x成立,則α<ρ(A)<β且x是一個(gè)正向量.

        引理4[8]設(shè)A=M-N是M-分裂,則ρ(M-1N)<1當(dāng)且僅當(dāng)A是非奇異M-矩陣.

        2 主要結(jié)論

        本文的證明需要用到下面的定理:

        因?yàn)锳是M-矩陣,aij≤0,i≠j,且aii=1,所以當(dāng)i=1,2,…,n-1;j=1,2,…,n時(shí),aij-σiai,i+1ai+1,j≤0.

        ;j=2,…,n-1,

        根據(jù)定理1,可以建立下面的比較定理:

        矩陣A的元素滿足00(i=1,2,…,n-1),則有:

        (ii)設(shè)A=I-L-U是不可約矩陣,因?yàn)椋?/p>

        Lγω=(I-γL)-1[(1-ω)I+(ω-γ)L+ωU]=(1-ω)I+ω(1-γ)L+ωU+T,

        其中:T=(I-γL)-1γL[ω(1-γ)L+ωU]≥0,可知Lγω是不可約矩陣,由引理1,存在一個(gè)向量x>0,使得Lγωx=λx,其中λ=ρ(Lγω),則有:[(1-ω)I+(ω-γ)L+ωU]x=λ(I-γL)x,

        上式等價(jià)于: [(1-ω-λ)I+(ω-γ-λγ)L+ωU]x=0

        和: (λ-1)(I-γL)x=ω(L+U-I)x,

        于是:

        (ω-γ+λγ)(L+ES+FR-Sαβ)+ω(U-R+RU)]x=

        ωU-(1-ω-λ)(DS+DR)+(ω-γ+λγ)(ES+FR-Sαβ)+ω(RU-R)]x=

        ω(DS+DR+ES+FR-Sαβ+RU-R)]x=

        ω(R+Sαβ)(L+U-I)]x=

        (λ-1)(R+Sαβ)(I-γL)]x=

        FR-Sαβ-RL)+(λ-1)(R+Sαβ)]x=

        DR-Sαβ)+(λ-1)(R+Sαβ)]x=

        (λ-1)(R+Sαβ)]x=

        γ(λ-1)(ES-Sαβ)+(λ-1)(R+Sαβ)]x=

        由上述定理可得如下推論:

        當(dāng)ω=γ時(shí),AOR迭代法即為超松弛(SOR)迭代法,相應(yīng)地有如下結(jié)論:

        當(dāng)ω=1,γ=0時(shí),AOR迭代法即為雅可比(Jacobi)迭代法,相應(yīng)地有如下結(jié)論:

        3 數(shù)值舉例

        運(yùn)用文獻(xiàn)[2]中的例子,將本文的新算法與已知算法進(jìn)行比較,來(lái)說(shuō)明新算法更為有效.文獻(xiàn)[2]中線性方程組(1)的系數(shù)矩陣為:

        表1 幾種預(yù)條件AOR迭代法迭代矩陣譜半徑的比較

        表2 幾種預(yù)條件SOR迭代法迭代矩陣譜半徑的比較

        表3 幾種預(yù)條件Jacobi迭代法迭代矩陣譜半徑的比較

        由表1~3,當(dāng)ω和γ取不同值時(shí),可以看出本文所提出的預(yù)條件AOR迭代法、預(yù)條件SOR迭代法和Jacobi迭代法的收斂速度更快,這也正好驗(yàn)證了本文的結(jié)論.

        [1] Li Y T,Li C X,Wu S L.Improvements of preconditioned AOR iterative methods forL-matrices[J].J Comput Appl Math,2007,206:656-665.

        [2] Wang H J,Li Y T.A New preconditioned AOR iterative methods forL-matrices[J]. J Comput Appl Math,2009,229:47-53.

        [3] Li Y T,Wang H J,Zhang C Y. New preconditioned AOR iterative methods for Linear System[J]. SEAMS Bull Math,2007,31:295-306.

        [4] Young D M. Iterative Solution of Large Linear Systems[M].London:Academic Press,NY,1971.

        [5] Varga R S. Matrix Iterative Analysis[M].NY:Prentice-Hall,Englewood Cliffs,1962.

        [6] 陳景良,陳向暉.特殊矩陣[M].北京:清華大學(xué)出版社,2001.

        [7] Gunawardena A D,Jain S K,Snyder L.Modified Iterative Method for Consintent Linear System[J].Linear Algebra Appl,1991,154/156:123-143.

        [8] Andreas F,Daniel B S.H-splitting and two-stage iterative methods[J].Numer Math,1992,63:345-356.

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