Finite dimensional rank 2 Nichols algebras of diagonal type II Classification
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CG算法的预处理技术:、为什么要对A进行预处理:其收敛速度依赖于对称正定阵A的特征值分布特征值如何影响收敛性:特征值分布在较小的范围内,从而加速CG的收敛性特征值和特征向量的定义是什么?(见笔记本以及收藏的网页)求解特征值和特征向量的方法:Davidson方法:Davidson 方法是用矩阵( D - θI)- 1( A - θI) 产生子空间,这里D 是A 的对角元所组成的对角矩阵。
θ是由Rayleigh-Ritz 过程所得到的A的近似特征值。
什么是子空间法:Krylov子空间叠代法是用来求解形如Ax=b 的方程,A是一个n*n 的矩阵,当n充分大时,直接计算变得非常困难,而Krylov方法则巧妙地将其变为Kxi+1=Kxi+b-Axi 的迭代形式来求解。
这里的K(来源于作者俄国人Nikolai Krylov姓氏的首字母)是一个构造出来的接近于A的矩阵,而迭代形式的算法的妙处在于,它将复杂问题化简为阶段性的易于计算的子步骤。
如何取正定矩阵Mk为:Span是什么?:设x_(1,)...,x_m∈V ,称它们的线性组合∑_(i=1)^m?〖k_i x_i \|k_i∈K,i=1,2...m〗为向量x_(1,)...,x_m的生成子空间,也称为由x_(1,)...,x_m张成的子空间。
记为L(x_(1,)...,x_m),也可以记为Span(x_(1,)...,x_m)什么是Jacobi迭代法:什么是G_S迭代法:请见PPT《迭代法求解线性方程组》什么是SOR迭代法:什么是收敛速度:什么是可约矩阵与不可约矩阵?:不可约矩阵(irreducible matrix)和可约矩阵(reducible matrix)两个相对的概念。
定义1:对于n 阶方阵A 而言,如果存在一个排列阵P 使得P'AP 为一个分块上三角阵,我们就称矩阵A 是可约的;否则称矩阵A 是不可约的。
定义2:对于n 阶方阵A=(aij) 而言,如果指标集{1,2,...,n} 能够被划分成两个不相交的非空指标集J 和K,使得对任意的j∈J 和任意的k∈K 都有ajk=0, 则称矩阵 A 是可约的;否则称矩阵A 是不可约的。