共轭梯度法中残量问题的研究

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在科学与工程计算中,我们经常需要求解如下形式的大型稀疏线性方程组 Ax=6 当方程组的系数矩阵A是对称正定时,共轭梯度法(简称CG算法)是一种很重要的方法。在这种方法中,通常采用第k步得到的近似解x<,k>对应的残量r<,k>=b-Ax<,k>的2-范数‖r<,k>‖<,2>来度量x<,k>和真实解的接近程度以及判断何时终止迭代。因此,有效地估计‖r<,k>‖<,2>的上界对研究CG算法的收敛性很有意义。本硕士论文的主要工作是: 1.介绍CG算法及其有关性质,并简述CG算法的一些进展; 2.从分析线性最小二乘问题(简称LS问题)的残量出发,得到了一系列关于LS问题的残量估计式。并给出理论证明和讨论; 3.利用得到的LS问题的残量估计式,对CG算法中的残量得到了一些有用的理论结果; 4.通过数值实验来检验残量估计式的效果,以证明理论结果的有效性。
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