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线性代数系统迭代解法与预条件方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 引言第12-19页
    1.1 研究背景和意义第12-15页
    1.2 预条件方法第15-16页
    1.3 本文主要研究内容、方法和创新点第16-17页
    1.4 本文结构安排第17-19页
第2章 迭代法的基本理论第19-40页
    2.1 定常迭代法第20-28页
        2.1.1 Jacobi、Gauss-Seidel、SOR、AOR、SSOR迭代法第22-26页
        2.1.2 交替方向迭代法(ADI方法)第26-27页
        2.1.3 PE方法第27-28页
    2.2 非定常迭代法第28-33页
        2.2.1 共轭梯度方法(CG方法)第29-30页
        2.2.2 MINRES方法第30-31页
        2.2.3 广义极小残量方法(GMRES方法)第31-32页
        2.2.4 双共轭梯度方法(BICG方法)第32-33页
    2.3 预条件技术概述第33-40页
        2.3.1 线性代数系统的预条件技术第34-36页
        2.3.2 左、右Hermitian预条件技术第36页
        2.3.3 线性代数系统的预条件技术述评第36-40页
第3章 Z-矩阵线性代数系统的预条件迭代法第40-61页
    3.1 非负矩阵及Z-矩阵的定义和基本性质第40-42页
    3.2 一些特定的预条件矩阵第42-45页
    3.3 预条件SOR迭代法第45-52页
    3.4 预条件Gauss-Seidel迭代法第52-61页
第4章 M-矩阵线性代数系统的预条件迭代法第61-71页
    4.1 M-矩阵的定义和基本性质第61-66页
    4.2 预条件AOR型迭代方法第66-71页
第5章 H-矩阵线性代数系统的预条件迭代法第71-99页
    5.1 H-矩阵的定义和基本性质第71-75页
    5.2 预条件Gauss-Seidel迭代法(Ⅰ)第75-87页
    5.3 预条件Gauss-Seidel迭代法(Ⅱ)第87-92页
    5.4 预条件Gauss-Seidel迭代法(Ⅲ)第92-99页
第6章 与加权线性最小二乘问题相关的线性代数系统的预条件迭代方法第99-115页
    6.1 线性最小二乘问题第99-102页
    6.2 预条件广义加速超松弛迭代法(GAOR方法)第102-103页
    6.3 双参数预条件GAOR方法第103-109页
    6.4 多参数预条件GAOR方法第109-115页
第7章 总结与展望第115-118页
    7.1 总结第115-116页
    7.2 展望第116-118页
参考文献第118-127页
攻读博士学位期间发表论文情况第127-128页
致谢第128-129页
作者简介第129页

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