楊 鳳
(溫州大學數(shù)理與電子信息工程學院,浙江溫州 325035)
本文考慮下列非奇異復對稱線性系統(tǒng)
其中 W ,T ∈ Rn×n均為對稱矩陣,i為虛數(shù)單位.這類線性系統(tǒng)廣泛存在于科學計算和工程應用中,例如渦流問題[1]、光散射成像[2]、分子動力學和流體動力學[3]等問題.
對于問題(1),當 W ,T ∈ Rn×n,且其中一個矩陣是對稱正定的,另一個矩陣是對稱半正定時,前人已經(jīng)提出了許多的迭代法.基于線性系統(tǒng)系數(shù)矩陣的 Hermite和斜 Hermite分裂,Bai等[4]提出了HSS(Hermitian and Skew-Hermitian Splitting)迭代法,此后基于此類的迭代法層出不窮.例如為了避免求解系數(shù)矩陣為斜Hermite線性方程組,Bai等[5]提出了修正的HSS迭代法;為了加快MHSS(Modified Hermitian and Skew-Hermitian Splitting)迭代法的收斂速度,Bai等[6]又提出了PMHSS(Preconditioned Modified Hermitian and Skew-Hermitian Splitting)迭代法;Wang等[7]提出了CRI(Combination Method of Real Part and Imaginary Part)迭代法,并證明了CRI迭代法迭代矩陣譜半徑的上界比PMHSS迭代法迭代矩陣譜半徑的上界更?。?/p>
CRI迭代法[7]的迭代格式如下:
其中α為任意大于 0的實數(shù).在復對稱線性系統(tǒng)(1)的兩邊同時乘以(1 - i )有:由CRI迭代法迭代格式,得到了CRI變型迭代法的迭代格式
從而對?α>0,CRI變型迭代法對于線性系統(tǒng)(1)都無條件收斂.
證明:對CRI變型迭代法迭代矩陣做適當?shù)淖冃斡校?/p>
類似定理1的證明,設λ為矩陣φ(α)的特征值,由u表示T-1W的特征值知
當0<α<1時,h(α)單調遞減;當α>1時,h(α)單調遞增.則α*=1時,h(α)取得極小值,將α*=1代入ρ(φ(α) ) 中,可得ρ(φ( 1 ))=,在定理 2的條件下,由推論 1知
使用了一個復對稱線性系統(tǒng)例子,通過CRI變型迭代法和CRI迭代法進行比較,驗證了CRI變型迭代法求解復對稱線性系統(tǒng)(1)的有效性和可行性.在實驗中,分別從迭代次數(shù)(IT)、計算時間(CPU)、迭代誤差(ERR)這三個角度進行比較,選擇初始向量 x0為零向量,迭代誤,其中 xk為當前的迭代殘量.在CRI變型迭代法和CRI迭代法的比較中,令參數(shù)α=1.
例1 復對稱不定線性系統(tǒng)(1.1)[5]的形式如下:
其中矩陣M和K是慣性和剛度矩陣,CV和τK是粘滯阻尼矩陣,ω是駕駛圓頻率,τ是阻尼系數(shù).
令 M = I,CV= 1 0I ,K是5點中心差分,在一個均勻網(wǎng)格上近似于具有齊次狄利克雷邊界條件的負拉普拉斯算子的矩陣,而均勻網(wǎng)格[0,1]×[0,1]的尺寸大小矩陣K也是一個n階塊三對角矩陣,具有如下的張量積形式 ( n = m2):
分別令ω =4,τ =1選擇m=16, 32, 64, 128時,滿足W是對稱半正定矩陣,T是對稱正定矩陣,以及本文的假設CRI變型和CRI這兩種迭代法求解例1的實驗結果見表1,表 1實驗數(shù)據(jù)表明從迭代次數(shù)(IT),計算時間(CPU)和迭代誤差(ERR)這三個角度來看,CRI變型迭代法都優(yōu)于CRI迭代法,并且對于CRI變型迭代法求解的線性系統(tǒng)維數(shù)越大,迭代次數(shù)越小.
表1 例1的數(shù)值實驗結果
本文分析了CRI迭代法收斂半徑以及收斂半徑的最優(yōu)參數(shù),在此基礎上進一步提出了求解復對稱線性系統(tǒng)的CRI變型迭代法,并給出了CRI變型迭代法的收斂分析以及最優(yōu)收斂因子.在取最優(yōu)參數(shù)的條件下,驗證了在滿足一定條件時,CRI變型迭代法比CRI迭代法的收斂半徑更小,最后通過數(shù)值實驗結果體現(xiàn)了此結論,并驗證了CRI變型迭代法的優(yōu)越性.