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一种多项式预处理算法 被引量:2
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作者 刘播 刘凤楠 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期11-14,共4页
基于二次函数的性质,针对对称正定线性方程组,提出一种多次多项式预处理算法,并证明了该算法能有效改善条件数,提高运算效率.在此基础上,设计一种求方程组近似解的方法,数值实验结果表明了算法的有效性.
关键词 预处理 条件数 多项式预处理
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求解非对称线性方程组的积多项式预处理GMRES算法
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作者 孙春晓 徐乐顺 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第5期145-148,共4页
当系数矩阵的条件数过大时,求解非对称线性方程组通常采用预处理方法.根据GMRES算法的补足收敛特性,构造一种有效的积多项式预处理因子.在一定条件下,应用积多项式对系数矩阵进行预处理,可以显著降低谱条件数,从而加快残量的收敛速度.... 当系数矩阵的条件数过大时,求解非对称线性方程组通常采用预处理方法.根据GMRES算法的补足收敛特性,构造一种有效的积多项式预处理因子.在一定条件下,应用积多项式对系数矩阵进行预处理,可以显著降低谱条件数,从而加快残量的收敛速度.数值试验表明,新算法在残量收敛方面具有明显的优势. 展开更多
关键词 多项式预处理 KRYLOV子空间 迭代法 GMRES
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基于加权GMRES的多项式预处理广义极小残差法 被引量:1
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作者 关朋燕 李春光 景何仿 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2014年第5期697-706,共10页
Essai对求解非对称线性方程组的广义极小残差法(GMRES)进行改进,提出加权GMRES方法(WGMRES).该方法具有良好的收敛效果,但计算量较大.本文利用加权GMRES本身构造出一种有效的多项式预处理并与加权GMRES结合,构造了一种新算法.该算法能... Essai对求解非对称线性方程组的广义极小残差法(GMRES)进行改进,提出加权GMRES方法(WGMRES).该方法具有良好的收敛效果,但计算量较大.本文利用加权GMRES本身构造出一种有效的多项式预处理并与加权GMRES结合,构造了一种新算法.该算法能够显著地减少加权GMRES迭代次数,并能减少运算量和储存量.数值算例表明,相对于加权GMRES方法来说,新算法减少了运算时间和迭代次数. 展开更多
关键词 多项式预处理 加权Arnoldi算法 加权GMRES算法 迭代法 平行板突扩管
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冲击噪声下基于矩阵预处理的稀疏重构DoA估计 被引量:3
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作者 赵季红 马兆恬 +1 位作者 曲桦 王伟华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期670-675,共6页
针对冲击噪声下用稀疏重构的方法不能准确估计波达方向的问题,该文提出基于多项式矩阵预处理的稀疏重构的波达方向(DoA)估计方法。由于冲击噪声的二阶矩不存在,基于二阶矩估计的子空间类算法和稀疏重构类算法不能有效估计出波达方向,且... 针对冲击噪声下用稀疏重构的方法不能准确估计波达方向的问题,该文提出基于多项式矩阵预处理的稀疏重构的波达方向(DoA)估计方法。由于冲击噪声的二阶矩不存在,基于二阶矩估计的子空间类算法和稀疏重构类算法不能有效估计出波达方向,且不能很好地处理相干信源。为了解决这个问题,采用多项式预处理技术对接收信号的自相关函数和方向矢量进行预处理,并在此基础上利用稀疏重构技术进行DoA估计。多项式预处理可以缩小矩阵的奇异值分布,使得反映噪声能量的奇异值分布更加明显,从而有利于减小冲击噪声的影响。仿真结果表明,算法在冲击噪声环境下能准确稳定地估计出两种信源的波达方向,尤其是在冲击噪声较强的情况下表现出灵敏度高、鲁棒性好的优点。 展开更多
关键词 DOA估计 冲击噪声 稀疏重构 多项式预处理
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基于共轭梯度法的蒙特卡洛随机有限元方法 被引量:4
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作者 杨杰 陈虬 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期647-650,共4页
将共轭梯度法引入蒙特卡洛随机有限元法,建立基于多项式预处理共轭梯度法的蒙特卡洛随机有限元方法。求解某一特征样本,对于其余样本,采用把特征样本作为预处理阵的多项式预处理共轭梯度法。将该方法与基于Neumann法的随机有限元方法作... 将共轭梯度法引入蒙特卡洛随机有限元法,建立基于多项式预处理共轭梯度法的蒙特卡洛随机有限元方法。求解某一特征样本,对于其余样本,采用把特征样本作为预处理阵的多项式预处理共轭梯度法。将该方法与基于Neumann法的随机有限元方法作比较,从理论上证明了Neumann法是基于多项式预处理共轭梯度随机有限元方法的一个退化算法。最后算例比较也验证了该方法有更高的求解效率。 展开更多
关键词 蒙特卡洛随机有限元方法 共轭梯度法 蒙特卡洛法 Neumann法 多项式预处理 特征样本
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一种改进的混合广义极小剩余算法
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作者 程治胜 张兰 《科学技术与工程》 2008年第19期5477-5480,共4页
N.M.Nachtigal,L.ReichelandL.N.Trefethen提出了一种新颖的求解大型非对称线性方程组的混合迭代思想,称为混合广义极小剩余算法(Hybrid GMRES)。该算法是在存储空间足够充裕的前提下,节省计算时间的一种有效算法,但它的收敛性从理论上... N.M.Nachtigal,L.ReichelandL.N.Trefethen提出了一种新颖的求解大型非对称线性方程组的混合迭代思想,称为混合广义极小剩余算法(Hybrid GMRES)。该算法是在存储空间足够充裕的前提下,节省计算时间的一种有效算法,但它的收敛性从理论上得不到保证。从某种程度上说Hybrid GMRES是一种经验性的算法,在求解过程中可能导致收敛缓慢或不收敛.为了提高混合Hybrid GMRES算法的实用性,本文利用GMRES(m)本身构造出多项式预处理因子,并提出如下的一种称为改进的混合广义极小剩余算法(Improved Hybrid GMRES(m))。数值试验表明,新算法容易实现,且能够以一个较小的步长快速的收敛到一个预定的精确度,在减少计算量的同时,很好地克服了Hybrid GMRES算法的缺陷。 展开更多
关键词 HYBRID GMRES 多项式预处理 线性方程组 迭代法 Arnoldi过程
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