关于Toeplitz矩阵问题的数值解法

发布时间：2020-11-05 23:42

　　 Toeplitz矩阵在科学与工程的众多领域中均有着广泛的应用,比如数字图像与信号的处理,微分方程数值解以及排队网络等等.本文考虑两个与Toeplitz矩阵有关的问题,对称Toeplitz系统上的弱非线性方程组和空间分数阶非线性Schr(?)dinger方程.具体如下:对于含对称Toeplitz系统的弱非线性方程组,通过分离线性项与非线性项,利用逆无关的预处理共轭梯度法(AIPCG),建立了以Picard迭代法作为外迭代的Picard-AIPCG迭代方法.其优势在于无需精确计算和存储雅各比矩阵,只需解常系数矩阵的线性子系统.因此在实际应用中,大大缩减了计算量和存储量.而且利用AIPCG迭代作为内迭代的收敛速度非常快且不依赖于参数.理论分析证明在给定条件下该方法是全局收敛的.数值实验表明在特定情形下,Picard-AIPCG方法是可行且有效的.对于空间分数阶非线性Schr(?)dinger方程,使用隐式守恒差分离散后,原问题转化成线性方程组,其系数矩阵为非负对角阵、对称正定的Toeplitz矩阵和复的单位阵之和.基于交替迭代方法,本文提出了不对称的分裂(LS)迭代方法和改进的平均移位分裂(MMS)迭代方法,并证明了其收敛性.此两种迭代方法均需分别求解以对角矩阵和Toeplitz矩阵为系数矩阵的子系统,从而可分别直接求解和快速求解上述两个子系统.此外,MMS迭代方法不需要额外计算最优参数.最后数值例子验证了这两种迭代方法的可行性与高效性.
【学位单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：O241.6
【部分图文】：

华东师范大学硕士学位论文步,当使用选法3时,不管哪一张图,log∥F(x(k))∥的精度均最小.简而言之,选法3在本例中最优.而且在例3.1中,Picard-AIPCG迭代法也刚好是在选法3的情况下表现最出色.因此,可以相信只要选取合适的内迭代精度ηk,Picard-AIPCG迭代法就会有很好的表现.图3.1n=64时内迭代次数与非线性函数值范数的关系图3.2n=128时内迭代次数与非线性函数值范数的关系图3.3n=256时内迭代次数与非线性函数值范数的关系图3.4n=512时内迭代次数与非线性函数值范数的关系22

华东师范大学硕士学位论文步,当使用选法3时,不管哪一张图,log∥F(x(k))∥的精度均最小.简而言之,选法3在本例中最优.而且在例3.1中,Picard-AIPCG迭代法也刚好是在选法3的情况下表现最出色.因此,可以相信只要选取合适的内迭代精度ηk,Picard-AIPCG迭代法就会有很好的表现.图3.1n=64时内迭代次数与非线性函数值范数的关系图3.2n=128时内迭代次数与非线性函数值范数的关系图3.3n=256时内迭代次数与非线性函数值范数的关系图3.4n=512时内迭代次数与非线性函数值范数的关系22

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本文编号：2872361