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互補問題算例分析

2015-11-06 08:04:55雍龍泉
關(guān)鍵詞:龍泉算例復(fù)數(shù)

雍龍泉

(陜西理工學(xué)院數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院,陜西漢中723001)

互補問題算例分析

雍龍泉

(陜西理工學(xué)院數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院,陜西漢中723001)

給出了互補問題的測試算例,研究了這些算例的特征,為互補問題算法的研究提供了測試平臺。

線性互補;非線性互補;正定矩陣;唯一解;多個解

衡量求解互補問題算法的優(yōu)劣,需要根據(jù)相應(yīng)數(shù)值實驗的測試結(jié)果做出判斷。數(shù)值實驗要求所給互補問題的解是已知的,通過對比測試結(jié)果和已知解就能知道算法的優(yōu)劣,因此,設(shè)計一些能夠反映互補問題的測試算例是該領(lǐng)域的一個重要研究課題。在本文中,筆者給出了一些互補問題的測試算例,并分析了這些算例的特性,為互補問題的研究提供了測試平臺。

1 線性互補問題常用的算例

定義1[1]:若對任意的 x??n,都有 xΤMx ≥0,則矩陣 M??n×n稱為半正定矩陣;若對任意的 x??n,x≠ 0 ,都有 xΤM x>0,則M稱為正定矩陣。

當M是半正定矩陣時,稱相應(yīng)的LCP為單調(diào)線性互補問題。

引理1[1]:設(shè)矩陣 M??n×n是一個半正定矩陣,若對于任意 q??n,LCP是可行的,則LCP必有解,且解集為凸集。

引理2[1]:設(shè)矩陣 M??n×n是一個正定矩陣,則對于任意 q??n,LCP有唯一解。

上述判定線性互補問題解存在的條件是充分條件,而非必要條件。

下面給出一些常見的線性互補問題的測試算例[2-3]。

1.1 矩陣M正定且對稱的線性互補問題的算例

算例1:考慮線性互補問題,其中

通過計算可知,矩陣M的特征值分別為λ1= 0.308 0,λ2= 0.643 1, λ3=5.048 9。由于特征值全為正值,故矩陣M是正定矩陣。由引理2可知,該線性互補問題的解是唯一存在的,且該唯一解為 x*=(0,4,3)。Τ

算例2:考慮線性互補問題,其中

由于矩陣M是一個三對角矩陣,通過計算可知其特征值全大于零,矩陣M是正定矩陣。由引理2可知,該線性互補問題的解是唯一存在的。另外,該問題的解具有對稱性。

算例3:考慮線性互補問題,其中

通過計算可知,矩陣M的特征值全大于零,故矩陣M是正定矩陣。由引理2可知,該線性互補問題的解是唯一存在的,且唯一解為 x*=(1,0,… ,0)Τ。

算例4:考慮線性互補問題,其中

算例2、算例3和算例4可以用來測試算法求解的精度。

1.2 矩陣M正定且非對稱的線性互補問題的算例

算例5:考慮線性互補問題,其中

通過計算,可求得M的特征值為λ1=1.438 4,λ2= 5.561 6, λ3= λ4= 4。由于特征值全為正值,故矩陣M是正定矩陣。由引理2可知,該線性互補問題的解是唯一存在的,且唯一解為 x*=(1,0,1,0)Τ。

算例6:考慮線性互補問題,其中

容易驗證, M??n×n是正定矩陣。由引理2可知,該線性互補問題的解是唯一存在的,且唯一解為x*=(0,0,… ,0,1)Τ。該算例可以用來測試算法求解的精度。

下面的算例說明,矩陣的特征值為復(fù)數(shù)時,矩陣也可能是正定或半正定矩陣,因此特征值非負是M正定或半正定的充分而非必要條件[3]。

算例7:考慮線性互補問題,其中

經(jīng)過計算可得矩陣M的特征值分別為 λ2=1,λ2= 2.2225,λ3= 0.8888+ 1.8054i,λ4= 0.8888- 1.8054i。由于特征值中存在復(fù)數(shù),故不能用特征值來判斷矩陣M的正定性。

算例8:考慮線性互補問題,其中

經(jīng)過計算可知,矩陣M的特征值為λ1= 0.264 0+ 5.298 0i, λ2= 0.264 0 - 5.298 0i ,λ3= 0.7487 +2.5437i,λ4= 0.748 7 - 2.543 7i,λ5= 0.174 3 +1.888 8i,λ6= 0.174 3 -1.888 8i,λ7=0.625 9。

醌類化合物是中藥中一類具有醌式結(jié)構(gòu)的化學(xué)成分,廣泛存在于動植物和礦物中,以蒽醌類居多,萘醌和苯醌類次之,且大多具有重要的生物活性。

由于特征值中存在復(fù)數(shù),故不能用特征值來判斷正定性,下面用定義來判別矩陣M的正定性。

1.3 矩陣M非正定的線性互補問題的算例

算例9:考慮線性互補問題,其中

經(jīng)過計算可知,矩陣M的特征值為λ1= λ2= 0.5+ 0.866i,λ3= λ4= 0.5 -0.866i。由于特征值都是復(fù)數(shù),故只能用定義來判別矩陣M的正定性。

算例10:考慮線性互補問題,其中

經(jīng)過計算可知,M的特征值為 λ1=17.326 9,λ2= 1.386 2,λ3= 3.758 9,λ4= 9.100 3,λ5= 0.2138+ +1.6091i;λ6= 0.2138 -1.6091i。由于特征值中存在復(fù)數(shù),故只能用定義來判別矩陣M的正定性。

對于任意的 x=(x1, x2, x3, x4, x5, x6)Τ。由于若取=(0,0,0,0, -8,3)Τ,則有因此矩陣M不是正定矩陣,但是該問題具有唯一解x*=(0.7,0,0.3,0,0.6,0)Τ。

經(jīng)過計算可知,M的特征值為 λ1= 4.4665,λ2= -4.466 5,λ3= 0.223 9,λ4=-0 .2239, λ5=0。由于存在負特征值,故矩陣M是非半正定矩陣。

把上述算例的結(jié)果進行歸納,可得表1。

關(guān)于線性互補問題,常見的求解方法是針對單調(diào)線性互補問題的,而非單調(diào)的線性互補問題(即矩陣M非半正定)方面的研究較少,算例9~11可以用來測試算法的適用范圍,即對非單調(diào)的線性互補問題,算法是否適用。

表1 線性互補算例特征分析

1.4 無解的線性互補問題的算例

下面給出無解的線性互補問題的算例[4–6]。

算例12:考慮線性互補問題,其中

算例13:考慮線性互補問題,其中

經(jīng)過計算可以發(fā)現(xiàn)以上線性互補問題無解。

能否在算法終止時判別有解或無解,可以用算例12和算例13進行測試。

1.5 含參數(shù)的線性互補問題的算例

下面給出含參數(shù)的線性互補問題的算例[7]。

算例14:考慮線性互補問題,其中

經(jīng)過計算可得,該問題的唯一解為

算例15:考慮含參數(shù)的線性互補問題,其中

經(jīng)過計算可得,該問題的唯一解為

算例16:考慮線性互補問題,其中

經(jīng)過計算可得,該問題的唯一解為

算例14~16常用于算法的靈敏度分析。

2 非線性互補問題常用的算例

文獻[1]詳細地給出了非線性互補解存在的條件。下面僅給出常見的非線性互補算例,這些算例在有變分不等式的互補問題中經(jīng)常用到[8–10]。

2.1 有唯一解的非線性互補問題的算例

算例17:考慮非線性互補問題,其中

該非線性互補問題的唯一解為 x*=(1,1,0)Τ。算例18:考慮非線性互補問題,其中

該非線性互補問題的唯一解為 x*=(2,1,0)Τ。算例19:考慮非線性互補問題,其中

算例20:考慮非線性互補問題,其中

該非線性互補問題的唯一解為 x*=(0,3,1,0,0)Τ。

2.2 有多個解的非線性互補問題的算例

算例21:考慮非線性互補問題,其中

該問題的非退化解為 x*=(1,0,3,0)Τ,退化解為

算例22:考慮非線性互補問題,其中

該問題有無窮多個解 x*=(λ,0,0,0)Τ,其中λ?[0,3]。

3 結(jié)束語

在本文中,筆者詳細地給出了互補問題的一些測試算例,在驗證互補問題算法的有效性時,可以通過這些算例驗證算法的優(yōu)劣。

[1] 韓繼業(yè),修乃華,戚厚鐸.非線性互補理論與算法[M].上海:上??茖W(xué)技術(shù)出版社,2006:31-125.

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[3] 雍龍泉,鄧方安.線性互補問題中矩陣正定性判別的兩點注記[J].吉首大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2009(1):33-35.

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[10]雍龍泉.基于多目標優(yōu)化算法求解非線性互補問題[J].中南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2011(增刊1):596-599.

【責(zé)任編輯 王云鵬】

Examp le Analysis for Com p lementary Problem

YONG Longquan
(School ofMathematics and Computer Science,ShanxiUniversity of Technology,Hanzhong 723001,China)

Complementary problem test examples were given in the paper,and the characteristic of these examples were studied respectively,which provided a test platform on algorithm for complementary problem.

linear complementarity;nonlinear complementarity;positive definitematrix;unique solution;multiple solutions

O221

A

2095-7726(2015)06-0004-05

2015-02-10

國家自然科學(xué)基金項目(11401357);陜西理工學(xué)院教學(xué)改革研究項目(SLGYJG1416)

雍龍泉(1980-),男,陜西洋縣人,副教授,博士,研究方向:最優(yōu)化理論與算法、智能優(yōu)化算法。

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