The three-step alternating iteration scheme for finding an iterative solution of a singular (non-singular) linear systems in a faster way was introduced by Nandi {\it et al.} [Numer. Algorithms; 84 (2) (2020) 457-483], recently. The authors then provided its convergence criteria for a class of matrix splitting called proper G-weak regular splittings of type I. In this note, we analyze further the convergence criteria of the same scheme. In this aspect, we obtain sufficient conditions for the convergence of the same scheme for another class of matrix splittings called proper G-weak regular splittings of type II. We then show that this scheme converges faster than the two-step alternating and usual iteration schemes, even for this class of splittings. As a particular case, we also establish faster convergence criteria of three-step in a nonsingular matrix setting. This is shown that a large amount of computational time and memory are required in single-step and two-step alternating iterative methods to solve the nonsingular linear systems more efficiently than the three-step alternating iteration method. Finally, the semiconvergence of a three-step alternating iterative scheme is established. Its faster semiconvergence is demonstrated by considering a singular linear system arising from the Markov process.


翻译:为快速求解奇异(非奇异)线性系统的迭代解,Nandi等人[Numer. Algorithms; 84 (2) (2020) 457-483]近期提出了三步交替迭代格式。该文给出了此类格式在一类名为I型真G-弱正则分裂的矩阵分裂下的收敛准则。本文进一步分析了该格式的收敛性,针对另一类名为II型真G-弱正则分裂的矩阵分裂,给出了格式收敛的充分条件。结果表明,即使在这类分裂下,三步交替迭代格式的收敛速度仍快于两步交替迭代格式和常规迭代格式。作为特例,我们在非奇异矩阵框架下建立了三步格式的加速收敛准则,并指出:为更高效求解非奇异线性系统,单步和两步交替迭代法需要耗费大量计算时间与内存,而三步交替迭代法则更具优势。最后,本文建立了三步交替迭代格式的半收敛性,并通过马尔可夫过程导出的奇异线性系统验证了其更快的半收敛速度。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
127+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
198+阅读 · 2019年10月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月22日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月20日
VIP会员
最新内容
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
9+阅读 · 今天7:47
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:37
以人工智能为中心的指挥控制
专知会员服务
1+阅读 · 今天7:14
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
专知会员服务
11+阅读 · 6月10日
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
11+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
5+阅读 · 6月10日
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
16+阅读 · 6月10日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员