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一类计算M-矩阵逆的二次收敛算法

2021-12-20关晋瑞任孚鲛

关键词:迭代法阶数收敛性

关晋瑞,任孚鲛

(太原师范学院 数学系,山西 晋中 030619)

1 引言

M-矩阵的概念是Ostrowski在1937年提出的.作为一类重要的特殊矩阵,M-矩阵的应用十分广泛,它在科学计算和工程应用的许多领域,如矩阵理论、微分方程数值解、线性方程组迭代求解、线性互补问题、Markov链等问题中都有着重要的应用[1-4].此外,M-矩阵在其他学科如物理学、生物学,以及经济学中也有着广泛的应用.

由于M-矩阵广泛的应用和优美的性质,国内外很多人对其进行了深入的研究,得到了众多的成果.自M-矩阵的概念提出之后,其众多的性质和等价条件不断被发现,在专著[1]中总结的非奇异M-矩阵的等价条件已有50多个,之后还在继续扩充[5-7].特别地,对于M-矩阵的判别也是人们一直探讨的一个问题[8-9].

本文研究M-矩阵的逆矩阵的计算问题.一般求逆矩阵的算法是基于列主元高斯消去法得到的,但是用来计算M-矩阵的逆时,存在一定的缺陷:一方面,一般的算法未能充分利用M-矩阵丰富的性质和结构;另一方面,当矩阵接近奇异时,所求出的逆矩阵可能误差比较大.为了有效地计算M-矩阵的逆,本文提出了一类迭代法,该方法充分利用了M-矩阵的特点,在迭代中保持非负性,且具有二次收敛速度.

本文内容安排如下:第2节给出本文所需的一些预备知识.第3节,提出一类计算M-矩阵逆的迭代算法,并分析其收敛性.第4节,给出几个数值例子以验证新方法的可行性和有效性.最后是简要的总结.

2 预备知识

本节介绍文中的符号记法、M-矩阵的定义和若干基本性质,以及后面将要用到的一些预备知识.

我们用Rm×n表示实数域上全体m×n的矩阵,用Rn表示实数域上全体n维列向量,用ρ(A)表示矩阵A的谱半径.n阶单位矩阵记为In,在没有混淆的情况下写为I.用‖·‖来表示一个给定的矩阵范数.

设A=(aij)∈Rn×n,若对于任意的i≠j都有aij≤0成立,则称A为Z-矩阵.对于Z-矩阵A,若存在非负矩阵B使得A=sI-B且s≥ρ(B)成立,则称该Z-矩阵为M-矩阵,其中ρ(B)表示矩阵B的谱半径.特别地,若s>ρ(B),则称A为非奇异的M-矩阵,若s=ρ(B)则称A为奇异的M-矩阵.

引理2.1[1]设A∈Rn×n为Z-矩阵,则下面几个结论是等价的:

1)A是非奇异的M-矩阵;

2)A-1≥0;

3)存在正向量v>0,使得Av>0;

4)A的全部特征值都具有正实部.

引理2.2[1]设A,B为非奇异的M-矩阵,且A≤B,则有A-1≥B-1.

3 一类二次收敛算法

本节中,利用M-矩阵的特点提出一类迭代法来计算它的逆,并给出新方法的收敛性分析.

设A∈Rn×n为非奇异的M-矩阵,则A可表示为A=sI-B,其中B为非负矩阵且s>ρ(B).矩阵A的逆A-1满足下面的矩阵方程

AX=I.

将A=sI-B代入上式,整理可得如下不动点格式

从而可得迭代法

(3.1)

该迭代法在每步计算中,主要运算为一个矩阵乘积,运算量大约为2n3.

以下分析迭代法(3.1)的收敛性结果.

引理3.1 设A∈Rn×n为非奇异的M-矩阵,则对任意的k≥0,由迭代法(3.1)生成的序列{Xk}满足下式

0≤Xk≤Xk+1≤A-1.

(3.2)

证明:利用数学归纳法来证明(3.2).

根据引理2.2可得X1≤A-1.于是当k=0时结论(3.2)成立.

假设当k=l时结论成立,则由

可知

因此结论对于k=l+1也成立.

根据数学归纳法,结论(3.2)对任意的k≥0都成立.证毕.

从引理3.1证明中可知

B1=s1I-s2I+B2,

从而ρ(B1)=s1-s2+ρ(B2).于是

为了提高迭代法(3.1)收敛率,利用矩阵技巧,我们将其迭代格式改写为如下形式

(3.3)

定理3.3 设A∈Rn×n为非奇异的M-矩阵,则由迭代法(3.3)生成的序列{Xk}具有二次收敛率.

于是

4 数值算例

例4.1 考虑n阶非奇异M-矩阵

对于阶数的不同取值,实验结果见表4.1.

表4.1 例4.1的实验结果

例4.2 在Matlab中按照如下命令随机生成n阶的非奇异M-矩阵

a=rand(n,n);A=diag(a*ones(n,1))-a+eye(n);

对于阶数n的不同取值,实验结果见表4.2.

表4.2 例4.2的实验结果

例4.3 考虑非奇异M-矩阵

其中ε>0.当ε→0时,矩阵A接近奇异.对于参数ε的不同取值,实验结果见表4.3.

表4.3 例4.3的实验结果

由上述三个例子可见,算法(3.3)是可行的,而且也是较为有效的.

结论

本文研究了M-矩阵逆的迭代算法,并提出了一类二次收敛的算法以计算非奇异M-矩阵的逆矩阵,并证明了相应的收敛性分析.数值例子表明,新方法是可行的,而且在一定情况下也是较为有效的.

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