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大规模矩阵特征值及线性系统的Krylov子空间算法研究

中文摘要第1-7页
英文摘要第7-17页
本文的记号第17-18页
第一章 绪论第18-36页
 §1.1 矩阵特征值问题的研究背景与发展现状第18-27页
  §1.1.1 大规模矩阵特征值问题的来源第18-19页
  §1.1.2 历史与投影类算法第19-27页
 §1.2 线性系统问题的研究背景与发展现状第27-36页
  §1.2.1 定点迭代法与Krylov子空间迭代算法第29-32页
  §1.2.2 预处理技术第32-36页
第二章 解大规模矩阵内部特征值问题的Arnoldi类型的算法第36-53页
 §2.1 引言第36-37页
 §2.2 调和Arnoldi算法及其性质第37-39页
 §2.3 解内部特征值问题的一种Arnoldi类型的算法第39-44页
 §2.4 近似特征对的收敛性分析第44-48页
 §2.5 数值试验第48-52页
 §2.6 结论及进一步的工作第52-53页
第三章 解大规模矩阵特征值问题的压缩块Arnoldi算法第53-72页
 §3.1 引言第53-54页
 §3.2 带压缩向量的块 Krylov 子空间第54-58页
 §3.3 解大规模矩阵特征值问题的带压缩向量的块Arnoldi算法第58-64页
  §3.3.1 Rayleigh-Ritz过程第58-61页
  §3.3.2 精化变形及实现形式第61-62页
  §3.3.3 算法及其执行细节第62-64页
  §3.3.4 与其他一些Krylov子空间算法的对比第64页
 §3.4 数值试验第64-71页
  §3.4.1 基向量的正交性问题及重新正交化第65-66页
  §3.4.2 数值算例第66-71页
 §3.5 结论及进一步的工作第71-72页
第四章 解大型稀疏线性系统的双重增广的GMRES算法第72-91页
 §4.1 引言第72-74页
 §4.2 研究背景第74-80页
  §4.2.1 GMRES-E算法第74-78页
  §4.2.2 LGMRES算法第78-80页
 §4.3 双重增广的GMRES算法第80-83页
 §4.4 数值试验第83-91页
第五章 改进的GCRO-DR算法及其在解系列线性系统问题中的应用第91-103页
 §5.1 引言第91-92页
 §5.2 GCRO-DR算法及其性质第92-96页
 §5.3 改进的GCRO-DR算法第96-98页
 §5.4 数值试验第98-103页
第六章 切频率过滤分解与组合预处理第103-131页
 §6.1 引言第103-109页
 §6.2 切频率过滤分解第109-113页
  §6.2.1 左侧切频率过滤分解及其推广第109-110页
  §6.2.2 双侧切频率过滤分解(TTFFD)第110-113页
 §6.3 TTFFD预处理子及组合预处理第113-121页
  §6.3.1 TTFFD预处理子第114-115页
  §6.3.2 关于组合预处理第115-121页
 §6.4 数值试验第121-123页
 §6.5 结论及进一步的工作第123-131页
第七章 鞍点问题的一些预处理技术第131-156页
 §7.1 鞍点问题的主要预处理方法第131-134页
 §7.2 鞍点问题的一类切频率过滤分解预处理子第134-135页
 §7.3 数值试验Ⅰ第135-144页
 §7.4 广义鞍点问题的Schilders分解类型的约束预处理子第144-149页
 §7.5 预处理子的性质第149-151页
 §7.6 预处理过程的执行细节第151-153页
 §7.7 非精确变形第153-156页
第八章 修正的切频率过滤分解及其Fourier分析第156-174页
 §8.1 引言第156-157页
 §8.2 模型问题第157-158页
 §8.3 修正的切频率过滤分解及其Fourier分析第158-170页
 §8.4 数值算例第170-174页
参考文献第174-189页
作者在攻读博士学位期间完成的论文第189-190页
致谢第190页

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