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    一類廣義代數(shù)Riccati方程的數(shù)值求解算法

    2017-10-13 15:48:41周立平
    湖南科技學(xué)院學(xué)報 2017年6期
    關(guān)鍵詞:迭代法共軛代數(shù)

    周立平

    ?

    一類廣義代數(shù)Riccati方程的數(shù)值求解算法

    周立平

    (湖南科技學(xué)院 理學(xué)院,湖南 永州 425199)

    廣義代數(shù)Riccati方程的數(shù)值方法在非穩(wěn)定系統(tǒng)模型降階,濾波和動力系統(tǒng)控制中有十分重要的作用。本文基于牛頓迭代法設(shè)計了一種求解代數(shù)Riccati方程的預(yù)條件共軛算法,數(shù)值實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法具有良好的收斂性。

    代數(shù)Riccati方程;牛頓迭代法;預(yù)條件共軛梯度法

    1 引 言

    本文旨在研究如下一類廣義代數(shù) Riccati 方程(ARE)的數(shù)值解:

    ARE(1.1)的求解在非穩(wěn)定系統(tǒng)模型降階,濾波,線性二次校正問題和動力系統(tǒng)控制中有十分重要的作用。ARE(1.1)是二次矩陣方程,且是非線性的,在一定條件下,ARE(1.1)具有唯一的半正定解[1]。

    目前,對ARE進(jìn)行數(shù)值求解大多是在Newton迭代法框架下進(jìn)行。如Chandrasekhar迭代法[3,4]和NM-Kleinman 迭代法[5,6]等,它們的主要思想是將二次方程線性化后再求解. 為給出Peter Benner等人在文[7]中給出了低秩Newton Cholesky因子法(LRCF-NM)和低秩Newton Galekin-ADI 方法(LRCF-NM-GP-ADI)。PFADI

    基于Newton迭代法框架求解ARE(1.1),通常會導(dǎo)出一系列Lyapunov方程。因此,針對這些Lyapunov方程的高效穩(wěn)定算法成為求解ARE(1.1)的關(guān)鍵。目前,已有一系列研究成果[8,9]。最近,Lin與V.Simoncini在文[10]中提出了基于最小殘差法(MINRES)求解大規(guī)模Lyapunov 方程的方法。受此啟發(fā),本文將在Newton迭代法框架下,結(jié)合MINRES方法和預(yù)條件共軛最小二乘法(PCGLS)求解Lyapunov方程,進(jìn)而得到ARE(1.1)的數(shù)值解。

    2 基于Newton 迭代的預(yù)條件共軛梯度法

    算法2.1

    不失一般性,去掉方程(2.)的各項(xiàng)下標(biāo),得到如下一般形式的(廣義)Lyapunov方程

    對于方程(2.2),現(xiàn)在最常用的方法是Krylov子空間方法[12-14]。本文取一種簡單Krylov子空間為

    (2.3)

    注意到方程(2.3)的解其實(shí)質(zhì)就是使殘差范數(shù)最小,設(shè)方程(2.3)的近似解為,則它可作為如下優(yōu)化問題的解

    引入算子

    ,

    則(2.4)等價為

    對于方程(2.5),為加快收斂速度,本文采用采用預(yù)條件共軛梯度最小二乘方法(PCGLS)求(2.5)的解。事實(shí)上,利用拉直算子可將(2.5)化為矩陣-向量方程形式,但為了避免計算結(jié)束時再次對向量形式的解進(jìn)行轉(zhuǎn)換,我們直接使用其矩陣-矩陣形式。記算子的伴隨算子為,則。記預(yù)條件子為,求解 (2.5) 的PCGLS算法[10]??擅枋鋈缦拢?/p>

    算法 2.2

    需要指出的是,布爾量flag用于標(biāo)記Krylov 子空間的基是否能滿足算法 2.2的收斂性要求。

    結(jié)合算法2.1和2.2,我們得到了如下求解ARE(1.1)的基于最小殘差的預(yù)條件共軛最小二乘牛頓迭代算法。

    算法 2.3

    3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)

    下面我們將給出運(yùn)用算法2.3求解ARE(1.1)的實(shí)例。為簡單起見,取ARE(1.1)中為單位矩陣??疾烊缦露S拋物型偏微分方程

    調(diào)用Lyapack 軟件包[2]中的子程序fdm_matrix和fdm_vector對方程 (5.1) 運(yùn)用有限差分法進(jìn)行離散化后生成的網(wǎng)格矩陣..

    因此,可取算子M滿足

    .

    模型(3.1)的數(shù)值結(jié)果如下:

    階數(shù)殘差向量范數(shù)迭代次數(shù) 328.2952e-0123 641.0045e-0117 1287.6582-01112

    [1]P.Lancaster and L.Rodman.The Algebraic Riccati Equation[M].Oxford University Press:Oxford,1995.

    [2]T.Penzl.LYAPACK:A MATLAB toolbox for large Lyapunov and Riccati equations,model reduction problems,and linear-quadratic optimal control problems,users’ guide (ver.1.0).2000[J].Available at: www. tu-chemnitz.de/sfb393/lyapack.

    [3]H.T.Banks,K.Ito.A numerical algorithm for optimal feedback gains in high dimensional linear quadratic regulator problems [J].SIAM J.Control.Optim.,1991,29(3):499-515.

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    (責(zé)任編校:何俊華)

    2017-03-20

    湖南省教育廳資助科研項(xiàng)目(項(xiàng)目編號12C0688)。

    周立平(1978-),男,湖南永州人,副教授,碩士,研究方向?yàn)閿?shù)值代數(shù)和偏微分方程數(shù)值解。

    O241.6/O151.21

    A

    1673-2219(2017)06-0001-04

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