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控制论中几类Sylvester矩阵方程的数值算法研究

发布时间:2020-10-20 19:18
   Sylvester方程是控制理论和许多其它工程领域内很重要的方程,由于它广泛的应用背景,Sylvester方程已经吸引了许多研究者的广泛关注.因此,快速而有效地求解Sylvester方程已成为数学研究中的热点问题.本文针对控制论中几类Sylvester方程进行详细地理论分析和算法研究,得出一些较好的数值结果.本文组织结构如下:绪论,介绍了 Lyapunov方程、Sylvester方程、Riccati方程的来源及应用.对近几年来Sylvester方程的研究现状也进行简单介绍.第1章,研究了修正共轭梯度算法(MCG)求解广义Sylvester共轭方程AXB+CXD=E的极小范数哈密顿解.首先,介绍了求解线性方程的共轭梯度算法(CG)及广义Sylvester共轭方程的MCG算法.接着,在不计舍入误差的情况下,证明了对任意初始矩阵该算法在有限迭代步内是收敛的;通过选择特殊类型的初始矩阵,获得了极小范数解.数值实验验证了这种方法的有效性.第2章,研究了共轭梯度最小二乘算法(CGLS)求解广义耦合Sylvester共轭方程A1X+B1Y=D1XE1+F1,A2Y+B2X=D2YE2+F2的解.当方程是相容的,获得了精确解;当方程是不相容的,在不计舍入误差的情况下,通过有限迭代步获得了最小二乘解.数值例子说明了这种方法的有效性.第3章,通过广义共轭方向算法(GCD)求解广义耦合Sylvester转置矩阵方程A1XB1+C1YTD1=E1,A2XTB2+C2YD2=E2的自反(反自反)解,证明了在不计舍入误差的情况下,该算法在有限迭代步内是收敛的;通过选择特殊类型的初始矩阵,获得了极小范数解.数值实验验证了这种方法的有效性.第4章,在HSS迭代法的基础上,构造一种广义参数埃尔米特和反埃尔米特分裂(GPHSS)迭代法求解Sylvester方程AXB=C,给出了一般收敛性准则,通过分析谱半径的相关性质,得出了最优参数,数值实验表明了这种方法的可行性.
【学位单位】:福建师范大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:O241.6
【部分图文】:

残差,矩阵,随机矩阵,例子


^?-0.0337+?0.0412i?-0.0991?+?0.0646z?0.0284?+?0.1309i?0.0000?+?0.0124z?y??(R12,?Rn)?=?2.6762?x?10 ̄21?<?lO-12,?||X12||2?=?0.3348.??迭代步数与残差之间的关系如图1.1所示.??1〇10[--?■?■?'?'?■?■?■?■?-??0?Hamiltonian?solution??—-*Minimal-norm?solution??I,〇°?.??I?I??i〇-10?■??Iteration?number??图1.1迭代步数与残差的关系??例1.4.2.在这个例子中,我们用函数10*?(rand(m,n)?-?0.5)在MATLAS中运行??获得叛阵.函数10?*?(rand(m,n)?—?0.5)生成一个m?x?71的随机矩阵.用这种方式,可??获得矩阵次5,(7,£>以及由方程(1丄1),我们可计算出五.现在7考虑下面的矩阵.???/?0.4868?+?2.5679i?3.7716?-?3.2772??-2.4188?-?2.8205i?-1.8754?-?2.5982z?\??A=?3.3082?-?2.3336i?2.5489?-?3.4812z?2.3413?+?2.636&?4.0366?-?1.4578i?

残差


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残差,矩阵,例子


\?3.9260?-?3.1443z?1.4628?+?3.8820i?-3.1787?+?3.5398i?0.0000?+?0.5376z?}??〈只28,尺28〉=?1.8265?x?10—14?<?1CT12,||X28||2?=?27.2788.??迭代步数与残差关系如图1.3所示.??例1.4.4.在这个例子中,我们考虑下面矩阵:??(-1.9678?-?3.6244i?2.6907?+?0.2444i?-4.3931?+?1.7273i?2.3979?+?2.4023i?\??A!?=?2.8012?-?0.75912?1.3894?+?2.5448z?-3.2423?+?1.1865i?3.9295?+?4.9174z?,??V?0.3696?+?2.6457i?3.9315?-?3.3020i?-0.8367?-?4.9315i?-4.7415?-?3.7182i?/??31??
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本文编号:2849057

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