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求解最小二乘问题的并行算法及其收敛性分析 被引量:3

Parallel Algorithm for Solving Least-squares Problems and Its Convergence Analysis
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摘要 基于广义 Gauss-Seidel迭代法的思想 ,提出了一种求解最小二乘问题的并行算法 ,并证明了该算法是收敛的。采用该算法计算时 ,由于仅需对 Jacobi矩阵的一个子矩阵进行三角分解 ,而不需要对整个 Jacobi矩阵进行三角分解 ,使计算量大为减少 ,从而大大节省了计算所需的时间。 Based on the thought of Gauss Seidel iteration,a parallel algorithm is proposed for solving the least square problems,the method is proved to be convergent The calculated amount is greatly reduced,thus calculating time is saved extensively when the method is used,because only triangle decomposition is needed for one of the submatrices of Matrix Jacobi and the decomposition is not needed for the whole Jacobi
作者 陈忠
出处 《江汉石油学院学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期92-93,共2页 Journal of Jianghan Petroleum Institute
关键词 求解 最小二乘法 并行算法 收敛性 SOR迭代 least squares SOR iteration parallel algorithm convergence
  • 相关文献

参考文献2

  • 1[1]Dennis J E et al.On the successive projections approachto least-squares problems[J].SIAM J.Numer.Anal.,1986,23(6):717~733. 被引量:1
  • 2[2]Morandi R et al.Parallel algorithms for the iterative solution of sparse least-squares problems[J].Parallel Computing,1990,13(2):271~280. 被引量:1

同被引文献10

引证文献3

二级引证文献15

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