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复代数方程组几种迭代法的比较

马则一

计算物理 1992, 9 (2): 192-196.

摘要（322）

PDF （312KB）（1055）

本文从二维非线性Schrödinger方程出发,推导出五对角的复代数方程组,并应用高斯-赛德尔迭代法、SOR迭代法、复双共轭梯度法以及预处理复双共轭梯度法等对求解的计算量进行了比较。同时,又将复代数方程组化成七对角的实代数方程组,用高斯-赛德尔迭代法、SOR迭代法以及PCG法(预处理共轭梯度法)等进行了比较。结果表明,PCG法在上述几种方法中是最有效的。本文还对SOR松弛因子的选择进行了讨论。

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一类PCG迭代的强初值效应

雷光耀, 马则一

计算物理 1991, 8 (1): 19-22.

摘要（210）

PDF （300KB）（992）

预处理共轭梯度法的大量计算结果都表明,当迭代终止标准要求将余量的模减小某个倍数时,初值的选取对迭代次数仅有微弱影响。然而,本文给出的一类算例却表明,采用零初值或不同的随机初值,迭代次数之间会出现数倍的差别。同一种随机初值对不同参数模型问题的迭代次数也有很大差别。这种强初值效应对于方法的研究和比较是不利的。本文讨论和分析了这种现象。

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