莫春鵬 覃柏英

摘? 要：基于阻尼譜修正迭代法，結(jié)合矩陣LU分解和新數(shù)值迭代方式，提出了基于矩陣LU分解的阻尼譜修正迭代法，將其應(yīng)用于病態(tài)線性方程組的求解.采用經(jīng)典算例，探討矩陣LU分解和新數(shù)值迭代方式對阻尼譜修正迭代法求解病態(tài)線性方程組的性能影響.結(jié)果表明，矩陣LU分解和新數(shù)值迭代方式都可提高阻尼譜修正迭代法求解病態(tài)線性方程組的精度，且提出的算法可提高高維病態(tài)線性方程組求解的精度.

關(guān)鍵詞：LU分解;譜修正迭代法;病態(tài)矩陣;線性方程組

中圖分類號：O151.2;O241.6? ? ? ? ? ? ?DOI：10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2021.03.019

0? ? 引言

線性方程組是一類常見的數(shù)學(xué)模型，科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域中的許多實際問題都可將其轉(zhuǎn)化為該模型[1-2].若系數(shù)矩陣的條件數(shù)較大，則該矩陣是病態(tài)的，對應(yīng)的線性方程組常稱病態(tài)線性方程組.對于病態(tài)線性方程組的求解，傳統(tǒng)算法常難以保證所求數(shù)值解的精度[3-5].因此，研究病態(tài)線性方程組的求解，以提高求解的準確性和數(shù)值計算的效率，具有重要的意義和價值.

目前，研究者提出了多種數(shù)值算法求解病態(tài)線性方程組[6-15].王新洲等[14]提出了譜修正迭代法.該算法借助系數(shù)矩陣病態(tài)性的改善，使病態(tài)線性方程組求解的準確性得以提高，但該算法的數(shù)值計算效率較低.由此，鄧興升等[16]提出了阻尼譜修正迭代法.該算法雖可提高數(shù)值計算的效率，但能否收斂至病態(tài)線性方程組的真解，與逆矩陣求解和數(shù)值迭代等方式有極大關(guān)系.

因此，本文改進阻尼譜修正迭代法的數(shù)值迭代方式，并采用LU分解避免直接求解矩陣的逆矩陣，提出基于矩陣LU分解的新阻尼譜修正迭代法.采用4個經(jīng)典算例，探討該算法求解病態(tài)線性方程組的準確性和效率.

1? ? 阻尼譜修正迭代法

將病態(tài)線性方程組表示為：

[AX=b]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

已知[m×n]實系數(shù)矩陣[A]和[m×1]實常數(shù)項[b].需求解該方程組的[n×1]解向量[X].

為了將系數(shù)矩陣統(tǒng)一為實對稱矩陣，可將上述方程組轉(zhuǎn)化為如下線性方程組：

[ATAX=ATb]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（2）

設(shè)[B=ATA]和[H=ATb]，則[B]為[n×n]的實對稱矩陣，[H]為[n×1]的實列向量，從而

[BX=H]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （3）

若采用最小二乘法（LSM）求解可獲得上述線性方程組的最小二乘解[X=B-1H].

為改善線性系數(shù)矩陣[B]的病態(tài)性，適當選擇一個阻尼因子[α>0]，通過添加[αX]，可將線性方程組（3）轉(zhuǎn)化為：

[（B+αI）X=H+αX]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

其中[I]為n階單位矩陣.

該線性方程組可采用如下迭代法數(shù)值求解而獲得線性方程組（1）和式（3）的解向量[X]：

[（B+αI）X（k）=H+αX（k-1）]? ? ? ? ? ? ? （5）

在實際應(yīng)用中，式（5）的迭代法常需轉(zhuǎn)化為如下的迭代算法求解：

[X（k）=（B+αI）-1H+αX（k-1）]? ? ? ? ? ? （6）

該算法稱為阻尼譜修正迭代法（DCCV）.

對式（6）也可構(gòu)造如下改進迭代算法數(shù)值求解而獲得線性方程組（1）和式（3）的解向量[X]：

[R（k）=H-BX（k）D（k）=（B+αI）-1R（k）X（k+1）=X（k）+D（k）]? ? ? ? ? ? ? ?（7）

其中：[R]為誤差矩陣，[D]為對角矩陣.該算法稱為改進阻尼譜修正迭代法（IDCCV）.

2? ? 基于LU分解的阻尼譜修正迭代法

由于數(shù)值計算存在的舍入誤差，矩陣的求逆常給病態(tài)線性方程組的準確求解帶來較大影響.因此，為了避免式（6）和式（7）中對矩陣[B]+[αI]的直接求逆，可對其進行LU分解產(chǎn)生一個下三角形矩陣[L]和一個上三角形矩陣[U]以及一個置換矩陣[P]，使之滿足[LU=P（B+αI）].

對于DCCV，由式（5），設(shè)[Y=UX（k）].有

[LUX（k）=PH+αPX（k-1）]

[LY=PH+αPX（k-1）=W]

其中[W]為結(jié)果矩陣.

由于[L]為下三角形矩陣，即[L]可逆，有[Y=L-1W].利用中間解[Y]，由[UX（k）=Y]，且[U]為上三角形矩陣，即[U]可逆，有[X（k）=U-1Y].

因[Li， i=1，Y1=W1]以及[X（k）n=Yn/Un， n]，因此，中間解[Y]和解[X（k）]可根據(jù)如下遞推式分別求出[Yi（i=2， …， n）]和[X（k）i（i=n-1， …， 1）]：

[Yi=Wi-j=1i-1Li， jYj]

[X（k）i=Yi/Ui， i-j=i+1nUi， jX（k）j/Ui， i]

該求解線性方程組（1）和式（3）的算法，稱為基于LU分解的阻尼譜修正迭代法（LUDCCV）.

對于IDCCV，由式（7），設(shè)[Z=UD（k）]，有

[LUD（k）=PR（k），LZ=PR（k）=V]

由于[L]為下三角形矩陣，即[L]可逆.從而[Z=L-1V]，[V]為列向量.利用中間解[Z]，由[UD（k）=Z]，且[U]為上三角形矩陣，即[U]可逆，從而[D（k）=U-1Z].

因[Li， i=1]，[Z1=V1]以及[D（k）n=Zn/Un， n]，因此，中間解[Z]和解[D（k）]可根據(jù)如下遞推式分別求出[Zi（i=2， …， n）]和[D（k）i（i=n-1， …， 1）]：

[Zi=Vi-j=1i-1Li， jZj]

[D（k）i=Zi/Ui， i-j=i+1nUi， jD（k）j/Ui， i]

該求解線性方程組（1）和式（3）的算法，稱為基于LU分解的改進阻尼譜修正迭代法（LUIDCCV）.

3? ? 經(jīng)典算例

算例1? 給定線性方程組（1）如下的系數(shù)矩陣[A19×4]和常數(shù)項[b19×1]：

此時[X=[0.2， 1.5， 1.6， -2.8]T]為相應(yīng)線性方程組（1）的真解.由于矩陣[A]非對稱，將其轉(zhuǎn)化，取[B=ATA]，則其條件數(shù)為1.610 1E9.因此.相應(yīng)線性方程組（3）為病態(tài)線性方程組.

算例2 給定如下的系數(shù)矩陣[A18×7]和常數(shù)? ? ?項[b18×1].

此時[X=[0.2， 2.0， 1.5， -1.6， 4.8， 3.4， -2.1]T]為相應(yīng)線性方程組（1）的真解.由于矩陣[A]非對稱，將其轉(zhuǎn)化而取[B=ATA]，則其條件數(shù)為2.996 7E5.因此，相應(yīng)線性方程組（3）為病態(tài)線性方程組.

算例3 給定系數(shù)矩陣[A]和常數(shù)項[b]：

[A=（ai， j）n×n，ai， j=1， i≠j， 1+p2， i=j.]

[b=[b1， b2， …， bn]T，bi=j=1nai， j]

其中：[i， j=1， 2 ， …， n]，此時[X=[1， 1， …， 1]T]為相應(yīng)線性方程組（1）的真解.由于[A]對稱，不需轉(zhuǎn)化而直接取[B=A].當[n=10]和[p=5.0×10-3]時，矩陣[A]的條件數(shù)為4.000 0E7，因此，相應(yīng)線性方程組（1）為病態(tài)線性方程組.

算例4 給定系數(shù)矩陣[A]和常數(shù)項[b]：

[A=（ai， j）n×n，ai， j=1/（i+j-1）]

[b=[b1， b2， …， bn]T，bi=j=1njai， j]

其中：[i， j=1， 2 ， …， n]，此時[X=[1， 2， …， n]T]為相應(yīng)線性方程組（1）的真解.由于[A]對稱，不需轉(zhuǎn)化而直接取[B=A].當[n=8]時，矩陣[A]的條件數(shù)為? 1.525 8E10，因此，相應(yīng)線性方程組（1）為病態(tài)線性方程組.

4? ? 算法的性能分析

利用算法LSM、DCCV、IDCCV、LUDCCV和LUIDCCV求解病態(tài)線性方程組（1）的數(shù)值解為[X]，可計算[Eb=AX]和[Ex=X-X]，從而可定義為絕對誤差的殘差[Eb=║Eb║2]以評價數(shù)值解[X]對方程組（1）的滿足程度，以及可定義為均方誤差的殘差

[Ex=║Ex║22/n]和相對誤差的殘差[E∞=║Ex║∞/X∞]以評價數(shù)值解[X]偏離真實解[X]的程度.因此，利用殘差[Eb、Ex、][E∞]可評價上述5種算法數(shù)值求解病態(tài)線性方程組的準確性，以及比較與分析上述5種算法數(shù)值求解病態(tài)線性方程組的性能.

現(xiàn)采用5種算法LSM、DCCV、IDCCV、LUDCCV和LUIDCCV分別數(shù)值求解上述4個算例，結(jié)果分別如表1—表4所示.其中[α]的值在4個算例中分別為[0.280、0.089、4.000×10-14]和[5.000×10-12]，算法的迭代次數(shù)用F表示.

由表1—表4可知，5種算法都可實現(xiàn)上述4個算例的病態(tài)線性方程組較高精度求解，且LUIDCCV、IDCCV、LUDCCV和DCCV都優(yōu)于LSM.同時，LUDCCV和LUIDCCV分別優(yōu)于DCCV和IDCCV.這說明當線性方程組病態(tài)時，采用LU分解避免系數(shù)矩陣直接求逆的LUDCCV和LUIDCCV優(yōu)于系數(shù)矩陣直接求逆的DCCV和IDCCV，因此，LU分解可減弱矩陣求逆數(shù)值計算過程中舍入誤差存在的影響，從而提高算法求解病態(tài)線性方程組數(shù)值解的精度.IDCCV和LUIDCCV分別優(yōu)于DCCV和LUDCCV，這也說明采用新數(shù)值迭代方式，也可提高算法求解病態(tài)線性方程組數(shù)值解的精度.因此，迭代算法LUIDCCV相比他4種迭代算法最優(yōu)，可明顯提高阻尼譜修正迭代法求解病態(tài)線性方程組數(shù)值解的精度，使所求數(shù)值解[X]更高程度滿足線性方程組（1）和接近線性方程組（1）的真實解[X].

5? ? 高維問題中的應(yīng)用

為了更充分說明LUDCCV求解病態(tài)線性方程組的性能，現(xiàn)將其應(yīng)用于高維問題，即將LUDCCV應(yīng)用于算例3和算例4的高維病態(tài)線性方程組的求解.

對于算例3的病態(tài)線性方程組，分別取其維數(shù)[n=100、200、500、1 000、2 000、3 000、4 000]，參數(shù)[p]取[5.0×10-6]時，矩陣[A]的條件數(shù)[κ]分別如? 表5所示，阻尼因子[α] 取1.000.采用LUIDCCV分別求解，殘差[Eb、Ex、E∞]的值分別如表5所示.

對于算例4的病態(tài)線性方程組，分別取其維數(shù)[n=100、200、500、1 000、2 000、3 000、4 000]，矩陣A的條件數(shù)[κ]分別如表6所示，阻尼因子[α]取[5.000×10-12]，殘差[Eb、Ex、E∞]的值分別如表6所示.

由表5可知，對于高維弱病態(tài)的線性方程組，LUDCCV可獲得其較高精度的數(shù)值解，該數(shù)值解較高程度滿足線性方程組（1），同時也比較接近線性方程組（1）的真實解.但由表6可知，將LUDCCV應(yīng)用于高維強病態(tài)的線性方程組時，所求的數(shù)值解其精度有待提高.

為了提高LUIDCCV求解高維強病態(tài)線性方程組的精度，對于線性方程組（3）的常數(shù)項，若其各元素之間的數(shù)值相差較大，可對常數(shù)項[H]先歸一化，再求解線性方程組（3），從而提高LUDCCV求解高維強病態(tài)線性方程組的精度，使其數(shù)值解更滿足線性方程組（1）和接近其真實解.設(shè)[H=[h1， h2， …， hn]T].由此，構(gòu)造[C=diag（1/h1， 1/h2， …， 1/hn）]，可將線性方程組（3）轉(zhuǎn)化為：

[CBX=En×1]

其中，[En×1=CH=[1， 1， …， 1]T]，即實現(xiàn)常數(shù)項的歸一化.由此，再采用下式進行數(shù)值迭代求解：

[（CB+αI）X（k）=En×1+αX（k-1）]

根據(jù)上述方法，對算例4的強病態(tài)線性方程組進行歸一化處理后，再采用LUIDCCV數(shù)值迭代求解強病態(tài)線性方程組，結(jié)果如表7所示.

比較表6與表7的結(jié)果可知，對常數(shù)項[H]先歸一化后再采用LUIDCCV求解線性方程組（3），高維強病態(tài)線性方程組求解的精度提高明顯，從而LUIDCCV求解病態(tài)線性方程組時可使其數(shù)值解更滿足線性方程組（1），接近其真實解[X].

6? ? 結(jié)語

為提高譜修正迭代法的計算效率，使阻尼譜修正迭代法收斂至病態(tài)線性方程組的真解并提高其收斂速度，實現(xiàn)病態(tài)線性方程組高精度和高效率的求解，本文改進了阻尼譜修正迭代法的數(shù)值迭代方式，并采用矩陣的LU分解避免直接求解系數(shù)矩陣的逆矩陣，由此提出基于矩陣LU分解的新阻尼譜修正迭代法.采用4個經(jīng)典算例，將基于LU分解的改進阻尼譜修正迭代法應(yīng)用于高維病態(tài)線性方程組，探討了矩陣的LU分解和新的迭代方式對阻尼譜修正迭代法求解病態(tài)線性方程組的性能影響.可得到如下結(jié)論：

1）結(jié)合矩陣的LU分解或新的迭代方式都可提高阻尼譜修正迭代法求解病態(tài)線性方程組的精度，但新的迭代方式對解精度的提高效果更明顯，且同時結(jié)合矩陣的LU分解和新迭代方式的阻尼譜修正迭代法精度最高;

2）相比于其他4種算法，結(jié)合矩陣LU分解和新迭代方式的阻尼譜修正迭代法求解病態(tài)線性方程組的精度可明顯提高，且將其應(yīng)用于高維弱病態(tài)線性方程組求解，其數(shù)值解的精度也較高;

3）若常數(shù)項[H]的各元素間的數(shù)值相差較大且非零，采用歸一化法對常數(shù)項[H]進行處理后再求解，可提高基于矩陣LU分解的新阻尼譜修正迭代法求解病態(tài)線性方程組的精度.

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Iteration method by correcting characteristic value with damping

factor based on LU decomposition for ill-conditioned system of

linear equations

MO Chunpeng， QIN Boying*

（College of Science， Guangxi University of Science and Technology， Liuzhou 545006， China）

Abstract：Based on the iteration method by correcting characteristic value with damping factor，? ? ? ?combined with LU matrix decomposition and a new numerical iteration method， this paper proposes an improved iteration method by correcting characteristic value with damping factor based on LU matrix? decomposition， which is applied to solve ill-conditioned system of linear equations.Some classical? ? ? examples are used to investigate the influence of LU matrix decomposition and the new numerical? ? ? ? iteration method on the performance of the algorithm for solving ill-conditioned system of linear? ? ?equations.The results show that both the LU matrix decomposition and the new numerical iteration? ?method can improve the accuracy of the algorithm for solving ill-conditioned system of linear? ? ? ? ?equations， and the proposed algorithm can also improve the accuracy of solving high-dimensional? ? ? ?ill-conditioned system of linear equations.

Key words： LU decomposition; iteration method by correcting characteristic value; ill-conditioned? ? matrix; system of linear equations

（責(zé)任編輯：羅小芬、黎? ?婭）