检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:周昱洁 彭振赟[1] 尚邵阳 ZHOU Yujie;PENG Zhenyun;SHANG Shaoyang(School of Mathematics and Computational Science,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,China)
机构地区:[1]桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004
出 处:《桂林电子科技大学学报》2020年第3期224-228,共5页Journal of Guilin University of Electronic Technology
基 金:国家自然科学基金(61627807);广西自然科学基金(2017GXNSFAA198248,2018GXNSFBA281192);桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2019YCXS084)。
摘 要:为求解矩阵方程AX=B的一般解及其最小二乘问题,提出了一种多步迭代算法,给出并证明了由该算法产生的矩阵序列收敛于矩阵方程AX=B及其最小二乘问题的一般解和最小Frobenius范数解的条件。通过理论分析和数值实验证明了该算法的收敛性和有效性;数值结果表明,该算法的收敛速度比基于梯度的迭代算法更快。In order to solve the general solution of matrix equation AX=B and its least squares problem,a multi-step iterative algorithm is proposed.The conditions that the matrix sequence generated by the multi-step iterative algorithm converges to the general solution of the matrix equation AX=B and the minimum Frobenius norm solution of its least squares problem are given and proved;The convergence and effectiveness of the algorithm are proved by theoretical analysis and numerical experiments.Numerical results show that the multi-step iterative algorithm has a faster convergence speed than the gradient-based iterative algorithm proposed.
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