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        改進(jìn)的L-矩陣線性系統(tǒng)的預(yù)條件迭代法

        2022-01-07 06:14:36李正彪

        程 軍,李正彪,朱 彪

        (曲靖師范學(xué)院 a.學(xué)前與初等教育學(xué)院,b.數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,中國(guó) 曲靖 655011)

        求解線性方程組

        Ax=b,

        (1)

        其中A∈Rn×n是非奇矩陣,且b∈Rn×1,x∈Rn×1。若A=M-N,且M是非奇異矩陣。式(1)的基本迭代解法可以表示為

        Mxk+1=Nxk+b,k=0,1,…。

        當(dāng)aii≠0,i=1,2,…,n時(shí),假設(shè)

        A=I-L-U,

        (2)

        其中I是單位矩陣,U是嚴(yán)格上三角矩陣,L是嚴(yán)格下三角矩陣,通過對(duì)矩陣A進(jìn)行如上形式的分裂[1],可得相應(yīng)的SOR迭代法:

        x(i+1)=(I-ωL)-1[(1-ω)I+ωU]x(i)+(I-ωL)-1ωb,i=1,2,…。

        其迭代矩陣為

        Lω=(I-ωL)-1[(1-ω)I+ωU],

        (3)

        其中參數(shù)ω(ω≠0)稱為松弛因子。顯然,當(dāng)ω=1時(shí),SOR迭代法就轉(zhuǎn)化為Gauss-Seidel迭代法。當(dāng)?shù)仃囎V半徑小于1時(shí),其迭代法是收斂的,且譜半徑越小,其收斂速度越快。為了加快其迭代法的收斂速度,通常用預(yù)條件迭代法來(lái)求解方程組(1),即

        PAx=Pb,

        其中P為預(yù)條件子,且P為非奇異矩陣。類似地,如果假設(shè)

        PA=D*-L*-U*,

        就可以得到相應(yīng)的預(yù)條件SOR迭代法,其迭代矩陣為

        擬消去A的次對(duì)角線上的元素,進(jìn)而提高了其相應(yīng)的迭代法的收斂速度,其中A為L(zhǎng)-矩陣且需滿足條件0

        1 預(yù)備知識(shí)

        為方便起見,首先給出相關(guān)字義和引理。設(shè)C=(cij)∈Rn×n是n階實(shí)矩陣,diag(C)是對(duì)角矩陣,并且其對(duì)角矩陣的對(duì)角元素為cii,設(shè)A=(aij)和B=(bij)是n階實(shí)矩陣。如果aij≥bij(i,j=1,2,…,n),記A≥B。如果A≥0(aij≥0)(i,j=1,2,…,n)稱矩陣A是非負(fù)矩陣,如果A≥B,則A-B≥0。ρ(·)表示矩陣的譜半徑。

        定義1 矩陣A是一個(gè)L-矩陣,如果aii≥0i=1,2,…,n,并且aij≤0,對(duì)所有的i,j=1,2,…,n且i≠j。

        引理1[9]若A≥0是不可約的n×n矩陣,則

        (1)A有一個(gè)正的實(shí)特征值等于它的譜半徑;

        (2)ρ(A)對(duì)應(yīng)的特征向量x>0;

        (3)ρ(A)是A的單特征值。

        引理2[10]若A是非負(fù)矩陣,則

        (1)如果αx≤Ax對(duì)某一個(gè)非負(fù)向量x且x=0成立,那么α≤ρ(A);

        (2)如果Ax≤βx對(duì)某一個(gè)正向量x成立,那么ρ(A)≤β,進(jìn)一步,如果A是不可約并且若有0≠αx≤Ax≤βx,αx≠Ax和Ax≠βx對(duì)某一非負(fù)向量x成立,那么α<ρ(A)<β且x是一正向量。

        引理3[9]設(shè)A=M1-N1=M2-N2為A的兩個(gè)正則分裂且A-1≥0。如果N2≥N1≥0,那么

        0≤ρ(M1-N1)≤ρ(M2-N2)<1。

        進(jìn)一步,如果A-1>0且N2≥N1≥0,那么除等號(hào)外

        0<ρ(M1-1-N1)<ρ(M2-1N2)<1。

        陣且存在一個(gè)非零集合α?N={1,2,…,n-1}使得

        2 預(yù)條件SOR迭代法

        考慮預(yù)條件線性方程組

        (4)

        對(duì)式(4)運(yùn)用SOR迭代法,得到其相應(yīng)的迭代矩陣為

        (5)

        為了得到證明一下主要結(jié)果,需要用到以下引理:

        證:由于矩陣A是L-矩陣,可知L≥0,而且矩陣L是一個(gè)嚴(yán)格下三角矩陣。則(I-ωL)-1=I+ωL+ω2L2+…+ωn-1Ln-1≥0由式(3),可得

        Lω=(I-ωL)-1[(1-ω)I+ωU]=[I+ωL+ω2L2+…+ωn-1Ln-1][(1-ω)I+ωU]=

        (1-ω)I+ωU+ω(1-ω)L+ω2LU+(ω2L2+…+ωn-1Ln-1)[(1-ω)I+ωU]=

        (1-ω)I+ωU+ω(1-ω)L+T,

        其中

        T=ω2LU+(ω2L2+…+ωn-1Ln-1)[(1-ω)I+ωU]≥0,

        即得Lω是非負(fù)的,又由文獻(xiàn)[6]中的引理1,可知Lω是不可約的。由式(5)得

        其中

        定理1 設(shè)式(3)和(5)分別由SOR迭代法作用于式(1)和(4)得到的迭代矩陣。0<ω<1,如果A是一個(gè)L-矩陣且存在一個(gè)非零集合α?N={1,2,…,n-1}使得

        Lωx=λx,

        其中λ=ρ(Lω),即得:

        [(1-ω)I+ωU]x=λ(I-ωL)x。

        對(duì)于x>0,則

        設(shè)

        其中μi=-(ω-1)ai,i+1ai+1,ixi-ai,i+1xi+1≥0,i=1,2,…,n-1。

        注:顯然,如果α=N,預(yù)條件因子即轉(zhuǎn)化為[11]中的預(yù)條件因子。

        易知,當(dāng)ω=1時(shí),SOR迭代法就轉(zhuǎn)化為Gauss-Seidel迭代法。進(jìn)而,可得到如下推論:

        那么

        證:設(shè)

        其中

        注2通過上面的討論,易知,ω=1是SOR迭代法的最優(yōu)數(shù)值。即,在滿足0<ω≤1條件下,Gauss-Seidel迭代法的收斂速度比SOR迭代法的收斂速度快。

        3 數(shù)值算例

        這里給出相應(yīng)的數(shù)值算例,來(lái)說明前面迭代法的結(jié)果。

        例:設(shè)式(1)的系數(shù)矩陣A為

        類似地,PG-S表示用本文中提出的預(yù)條件Gauss-Seidel迭代法,PEG-S表示用預(yù)條件Gauss-Seidel迭代法。表1和表2給出了當(dāng)取不同參數(shù)ω和n的值時(shí),迭代矩陣譜半徑的大小、迭代次數(shù)、CPU時(shí)間和誤差。表中的數(shù)值是通過Matlab 7.0計(jì)算獲得。

        表1 定理1的數(shù)值實(shí)驗(yàn)Tab. 1 Numerical experiment of theorem 1

        表2 推論1的數(shù)值實(shí)驗(yàn)Tab. 2 Numerical experiment of inference 1

        4 結(jié)論

        通過表1和表2中的數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明,在滿足定理1以及推論1條件的情況下,其結(jié)論同樣是成立的。且我們提出的預(yù)條件子比很多文獻(xiàn)中提出的預(yù)條件子較優(yōu)。同時(shí),該數(shù)值算例的結(jié)果也說明了在滿足0<ω≤1下,預(yù)條件Gauss-Seidel迭代法的收斂速度比預(yù)條件SOR迭代法的收斂速度快一些。

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