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基于结构矩阵的快速算法及其应用

摘要第1-12页
ABSTRACT第12-14页
第一章 绪论第14-26页
   ·研究背景与意义第14-16页
   ·秩结构矩阵第16-19页
   ·位移低秩矩阵第19-21页
   ·多重秩结构矩阵第21-23页
   ·本论文的主要工作第23-26页
第二章 广义HSS Cholesky分解第26-48页
   ·简介第26-27页
   ·符号和基本知识第27-32页
     ·HSS矩阵介绍第28-30页
     ·矩阵的低秩逼近第30-32页
   ·广义的Cholesky分解第32-40页
     ·合并子块第35-37页
     ·基于广义Cholesky分解的解法器第37-38页
     ·复杂度分析第38-40页
   ·数值结果第40-45页
   ·结论第45-48页
第三章 广义HSS LU分解第48-64页
   ·简介第48-49页
   ·GLU分解第49-55页
     ·改进的压缩算法第53-55页
     ·合并第55页
   ·GLU求解和复杂度分析第55-59页
   ·数值结果第59-63页
   ·总结第63-64页
第四章 SVD修正算法第64-92页
   ·简介第64-66页
   ·HSS矩阵的新形式第66-67页
     ·HSS矩阵 -矩阵乘法第67页
   ·SVD修正算法第67-72页
     ·计算M的SVD第67-70页
     ·快速Cauchy矩阵乘法第70-71页
     ·算法流程第71-72页
   ·Cauchy类矩阵的HSS构造第72-81页
     ·结构的Schur补分解第72-76页
     ·交换第76-77页
     ·选主元方法第77-78页
     ·数值稳定性第78-80页
     ·HSS构造算法第80-81页
   ·复杂度分析第81-85页
     ·计算SRRSC的复杂度第81-83页
     ·HSS构造的复杂度分析第83-85页
     ·HSS矩阵的存储开销第85页
   ·HSS构造的误差分析第85-89页
   ·数值结果第89-91页
   ·结论第91-92页
第五章 快速的三对角特征值算法第92-102页
   ·简介第92-93页
   ·并行HSS矩阵的构造算法第93-94页
   ·三对角特征值的DC算法第94-95页
     ·结构的DC算法第95页
   ·实现细节第95-97页
   ·数值实验第97-99页
   ·附录第99-102页
第六章 快速的双对角SVD算法第102-110页
   ·简介第102-103页
   ·经典的DC算法第103-105页
     ·奇异向量矩阵的结构第105页
   ·SBDC算法与实现细节第105-107页
     ·奇异向量矩阵的更新第106-107页
     ·复杂度分析第107页
   ·数值结果第107-109页
   ·附录第109-110页
第七章 改进的dqds算法第110-138页
   ·简介第110-111页
   ·dqds算法基本知识第111-116页
     ·一些理论结果第114-116页
   ·当前的Lapack实现第116-117页
   ·改进的方法第117-123页
     ·设可忽略的dmin为零第117-120页
     ·改进的后期紧缩策略第120-121页
     ·更新上界第121-122页
     ·在最后p行采用扭曲位移第122页
     ·用 2× 2 子矩阵更新上界第122页
     ·整个位移策略第122-123页
   ·有限步收敛性第123-124页
   ·扭曲位移策略的收敛阶第124-129页
   ·数值结果第129-135页
     ·每个改进方法第129-131页
     ·更多的测试结果第131-133页
     ·精度测试第133页
     ·与冒进紧缩策略的对比第133-135页
   ·结论第135-138页
第八章 几类高效的求根算法第138-148页
   ·经典牛顿类算法第138-141页
     ·单根算法第139-140页
     ·重根算法第140-141页
   ·高阶收敛算法第141-145页
     ·改进的Halley算法第141-143页
     ·四阶收敛算法第143-145页
   ·下步的工作第145-148页
第九章 结论与展望第148-150页
   ·本文的创新点第148-149页
   ·工作展望第149-150页
致谢第150-152页
参考文献第152-164页
作者在学期间取得的学术成果第164-165页

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