H-矩陣預(yù)條件Gauss-Seidel迭代法及其收斂性

H-矩陣預(yù)條件Gauss-Seidel迭代法及其收斂性

薛煒

(甘肅建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院基礎(chǔ)部,蘭州730050)

摘要：提出了預(yù)條件矩陣I+Cα, 并利用此矩陣討論了H-矩陣方程組的預(yù)條件Gauss-Seidel迭代法的收斂性. 一些譜半徑的比較結(jié)果也被給出。

關(guān)鍵詞：H-陣; Gauss-Seidel迭代法; 預(yù)條件; 收斂性

收稿日期:2015-03-05

基金項(xiàng)目:甘肅省建筑科技教育規(guī)劃項(xiàng)目(20153675)

作者簡(jiǎn)介:薛煒，(1981-)，男，甘肅靜寧人，講師，碩士，主要從事數(shù)學(xué)教育，應(yīng)用數(shù)學(xué)方面研究。

中圖分類號(hào)：O241.6文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0引言

考慮線性方程組

Ax=b,

(1)

對(duì)于A的任意分裂A=M-N，其中M是非奇異矩陣，用迭代法求解(1)的基本迭代格式是

(2)

為了更好地解線性方程組(1), 引入非奇異預(yù)條件矩陣MP, 即考慮解方程組

PAx=Pb,

(3)

或者解方程組

(4)

與

P-1x=y，

在一般情況下選取的預(yù)條件矩陣P都是易于求逆的, 故只解(3)與(4)。

令PA=MP-NP, MP是非奇異矩陣, 則解(3)的Gauss-Seidel迭代法的迭代格式是

本文利用文獻(xiàn)[2]的方法, 給出了線性方程組改進(jìn)的Gauss-Seidel迭代法對(duì)于H-矩陣的收斂性定理。

在本文中, 我們用右乘預(yù)條件矩陣的方法，討論了預(yù)條件迭代法的收斂性。我們?nèi)☆A(yù)條件矩陣為：

記

則

顯然

I-L+Cα-LCα

與

2預(yù)備知識(shí)

定義稱為Z-矩陣, 若aij0, i≠j,i,j=1,2,…,n。

i≠j,i,j=1,2,…,n。

定義4 [3]矩陣分裂A=M-N稱為

(1)M-分裂, 如果M是M-矩陣, 且N≥0;

(2) 弱正則分裂, 如果M-1存在且M-1≥0, M-1N≥0;

(3) 正則分裂, 如果M-1存在且M-1≥0, N≥0。

引理3 [4]若A≥0且為不可約n×n矩陣, 則有

引理4 [3]設(shè)A≥0, 則

引理5 [5]A是H-矩陣的充分必要條件是存在向量x>0, 使得x〈A〉>0。

引理7 [6]如果A是H-矩陣, 且ai1≠0(i=2,3,…n), 若設(shè)

則βi>1。

引理8 [7]設(shè)A是Z-矩陣, 則下列條件等價(jià)：

(1)A是非奇異M-矩陣;

(2)A的所有主子矩陣是非奇異M-矩陣;

(3) 所有的主子式是正的。

3主要結(jié)論

令x=e〈A〉-1, 因?yàn)锳是H-矩陣, 所以〈A〉是M-矩陣. 從而〈A〉-1≥0, 故x≥0。

即有

(5)

當(dāng)j=1時(shí),

(6)

(2) 如果αj>1, 那么由(5)式知, 對(duì)任意的2jn, 有

從定理的證明過(guò)程可知, 如果不滿足條件a1j≠0, (j=2,3,…,n)時(shí), 則對(duì)任意的

當(dāng)i=1時(shí), e11=1. 因?yàn)椤碅〉是非奇異M-陣,根據(jù)引理8, 有

又αj∈[0,1], 則

當(dāng)i>j≥2時(shí),

當(dāng)i>j=1時(shí),

則

而

又

記

由

則

〈A〉=Eα-Fα

是〈A〉的弱正則分裂, 又M-陣的Gauss-Seidel分裂是弱正則分裂且收斂, 所以

〈A〉=E-F

也是〈A〉的弱正則分裂。這樣

由引理2, 有

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責(zé)任編輯：程艷艷

Preconditioned Gauss-Seidel Iterative Method for H-matrix and the Convergence

XUE Wei

(Department of Basic Courses, Gansu Construction Vocational Technical College, Lanzhou 730050, China)

Abstract：This paper presents a preconditioned matrix I+Cα, discusses the convergence of the preconditioned Gauss-Seidel iterative method for H-matrix equations and gives some comparative results of spectral radius.

Keywords：H-matrix; Gauss-Seidel iterative method; precondition; convergence