不适定问题的Krylov子空间方法研究及性能分析
本文关键词:不适定问题的Krylov子空间方法研究及性能分析
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【摘要】:随着科学技术和工程计算的飞速发展,许多实际问题经常需要求解线性不适定问题离散所得的大型线性方程组。例如,第一类Fredholm积分方程问题、反向热导方程的边值问题、数理方程反问题等。求解这类问题的关键是求解其相应的最小二乘问题。对于小规模不适定问题的求解,传统的正则化方法较为常用。但是由于计算量和存储量的限制,传统的正则化方法在求解大规模离散不适定问题时常常不适用。Krylov子空间方法是目前求解大型不适定问题最为常用的迭代正则化方法。由于科学工程技术发展的需要,陆续涌现出了许多求解工业计算模型中不适定问题的Krylov子空间算法,以及许多算法的可用工具箱。Krylov子空间方法处理这类大规模问题时,其在数值计算中所展现的特点,体现出这类方法在求解此类相关问题时的卓越之处。例如,其在计算中收敛速度快:矩阵不需分割改变,甚至不需被显示形成。虽然这类方法受误差干扰会出现半收敛现象,但选择合适的正则化参数亦能得到稳定的近似解,因此Krylov子空间方法成为处理这类问题较为强大的工具。本论文给出了不适定问题的研究概况,阐述了近年来求解离散不适定问题的Krylov子空间方法的相关进展和常用的方法类型,包括经典方法、法方法、扩张方法和灵活预处理方法,并分析了不同算法间的区别与联系以及部分算法的迭代终止准则。基于用右端向量扩张CGLS的思想,以及用用户提供的子空间的基向量扩张GMRES的思想,我们用右端向量和用户提供的子空间的一组基向量同时扩充CGLS,提出了一种新型混合扩张CGLS方法—HACGLS方法。通过求解不适定问题的数值实验表明,HACGLS方法比标准的CGLS方法,和分别用右端向量、特定子空间的基向量扩张CGLS产生的Krylov子空间的方法的求解精度高。同时验证了CGLS类Krylov子空间方法在求解这类问题方面的优越之处。
【关键词】:Krylov子空间方法 不适定问题 HACGLS方法 近似解 性能分析
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:O177
【目录】:
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-10
- 主要符号表10-11
- 第一章 绪论11-17
- 1.1 研究背景和意义11-13
- 1.2 研究现状和发展态势13-16
- 1.3 研究内容和论文结构16-17
- 第二章 求解对称不适定问题Krylov子空间方法研究及性能分析17-28
- 2.1 MR和RRMR方法17-21
- 2.1.1 MR方法17-18
- 2.1.2 RRMR方法18-21
- 2.2 求解不适定问题对应正规方程方法21-24
- 2.2.1 CGLS方法21-22
- 2.2.2 LSQR方法22-24
- 2.3 数值实验及结果分析24-27
- 2.4 本章小结27-28
- 第三章 求解非对称不适定问题Krylov子空间方法研究及性能分析28-47
- 3.1 经典方法28-30
- 3.1.1 GMRES方法28-29
- 3.1.2 RRGMRES方法29-30
- 3.2 扩张方法30-35
- 3.2.1 扩张的GMRES和RRGMRES方法30-34
- 3.2.2 迭代终止准则34-35
- 3.3 灵活预处理方法35-42
- 3.3.1 FGMRES方法及其迭代终止准则35-37
- 3.3.2 FGMRES I方法37-39
- 3.3.3 FGMRES II方法39-42
- 3.4 数值实验及结果分析42-46
- 3.5 本章小结46-47
- 第四章 新型混合扩张CGLS方法研究及性能分析47-56
- 4.1 混合扩张CGLS方法47-48
- 4.2 数值实验及结果分析48-55
- 4.3 本章小结55-56
- 第五章 总结与展望56-58
- 5.1 总结56-57
- 5.2 展望57-58
- 致谢58-59
- 参考文献59-64
- 攻读硕士学位期间取得的研究成果64-65
【共引文献】
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,本文编号:889457
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