关晋瑞，宋儒瑛

(太原师范学院 数学系，山西 晋中 030619)

0 引言

在科学计算和工程应用的许多领域，例如大地测量、结构分析、网络分析、数据分析、最优化、非线性方程组以及微分方程数值解等，许多问题的求解最终都归结为线性方程组，因此研究线性方程组的求解具有重要的理论意义和应用价值[1-3].

本文我们考虑M-矩阵线性方程组

Ax=b，

(1)

其中A∈Rn×n是非奇异的M-矩阵，b∈Rn是给定的向量.这种类型的线性方程组在微分方程数值解、线性互补问题、Markov链以及物理学，生物学和经济学中都有着广泛的应用[4-6].

对于一般线性方程组的求解，已有很多经典的方法，如Gauss消去法、平方根法、Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法、SOR、共轭梯度法和Krylov子空间方法等等[3,5].而对于一些特殊类型的线性方程组，国内外许多学者也进行了深入的研究，并发展出了众多有效的算法[7-15].本文我们利用M-矩阵的特点，针对M-矩阵线性方程组提出了一类迭代法.理论分析和数值实验表明，新方法是可行的，而且在一定情况下也是较为有效的.

1 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I.

设A=(aij)∈Rn×n，若A的每个元素都是非负的，则称A为非负矩阵，记为A≥0.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.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1[16]设A∈Rn×n为Z-矩阵，则A是非奇异的M-矩阵当且仅当存在正向量v>0使得Αv>0.

分裂迭代法是求解线性方程组(1)的最简单的一类迭代法.它的基本思路是，给定系数矩阵A的一个分裂

Α=Μ-Ν，

其中M是可逆的，代入方程组(1)得到迭代法

xk+1=M-1Nxk+M-1b，k=0,1,2,…

(2)

其中M-1N称为分裂迭代法(2)的迭代矩阵.

如果对于任意给定的初始向量x0∈Rn，若由(2)生成的序列{xk}都收敛于方程组(1)的解x*，则称迭代法(2)是收敛的.

引理2[5]分裂迭代法(2)收敛当且仅当迭代矩阵M-1N的谱半径ρ(M-1N)<1.

2 一类Jacobi-like迭代法

本节，我们对M-矩阵线性方程组提出一类迭代法，并给出该方法的收敛性分析.

设A=(aij)∈Rn×n为非奇异的M-矩阵，且不妨设A的对角元素都为1，否则在方程组两端左乘D-1即可，其中D为A的对角元组成的对角矩阵.基于分裂

A=I-L-U,

其中

可以得到计算方程组(1)的Jacobi迭代法

xk+1=(L+U)xk+b，k=0,1,2,…

其中x0∈Rn是任意给定的初始向量.

若记B=L+U，则有A=I-B，B≥0，于是可将Jacobi迭代法改写为

xk+1=Bxk+b，k=0,1,2,…

(3)

由于A是非奇异的M-矩阵，可知ρ(B)<1.从而根据引理2，Jacobi迭代法对于方程组(1)是收敛的.

下面我们考虑对Jacobi迭代法进行加速.利用预处理的技巧，选取预处理子

则方程组(1)等价于方程组

PAx=Pb.

(4)

若记P=I+S，其中

(5)

则我们可以得到(4)系数矩阵如下的分裂

于是代入方程组(4)可得如下的迭代法

xk+1=(B-SA)xk+Pb，k=0,1,2,…

(6)

其中x0∈Rn是任意给定的初始向量.

容易发现，由于S的特殊结构，(6)的迭代矩阵B-SA与Jacobi迭代法(3)的迭代矩阵B仅在第一行元素不同.容易验证，由矩阵B构造矩阵B-SA的运算量大约为2n2，因此迭代矩阵B-SA是容易构造的.我们称迭代法(6)为Jacobi-like迭代法.

下面讨论迭代法(6)的收敛性.

引理3设A=(aij)∈Rn×n为对角元素都为1的非奇异M-矩阵，矩阵B和S定义如上，则B-SA是非负矩阵.

β11=a12a21+a13a31+…+a1nan1≥0，

而对于k=2,…,n有

引理4设A=(aij)∈Rn×n为对角元素都为1的非奇异M-矩阵，矩阵P定义如上，则PA也是非奇异的M-矩阵.

证明 由于PA=I-(B-SA)，而B-SA是非负矩阵，于是PA为Z-矩阵.

由于A=(aij)∈Rn×n为非奇异的M-矩阵，根据引理1，存在正向量v>0使得Av>0.又P=I+S，S是非负矩阵.从而

PAv=(I+S)Av=Av+SAv>0.

利用引理1，可知PA为非奇异的M-矩阵.证毕.

定理1对于M-矩阵线性方程组(1)，迭代法(6)对任意给定的初始向量x0∈Rn都是收敛的.

证明 1)若方程组(1)系数矩阵A的对角元素都是1，则根据引理3和4可知

PA=I-(B-SA)，B-SA≥0，

且PA为非奇异的M-矩阵.从而由M-矩阵的定义得ρ(B-SA)<1.再利用引理2可知迭代法(6)是收敛的.

2)否则，考虑方程组(1)的等价形式D-1Ax=D-1b，显然该方程组的对角元素都是1.于是根据上述分析，迭代法(6)收敛.证毕.

3 数值例子

给出两个数值例子来检验迭代法(6)的数值效果，并与Jacobi迭代法(3)进行比较.实验中，所有的程序都用Matlab (R2012a)编写，并在个人笔记本电脑(2G CPU和8G内存)上运行.

例1考虑M-矩阵线性方程组(1)，其中

直接计算可知

其中矩阵B为Jacobi迭代法(3)的迭代矩阵，B-SA为迭代法(6) 的迭代矩阵.由于

ρ(B-SA)=0.822 1<ρ(B)=0.879 2，

迭代法(6)比Jacobi迭代法(3)收敛要快.

例2考虑M-矩阵线性方程组(1)，其中

表1 例2的实验结果

从表1可见，对于参数ε的不同值，(6)所需的迭代次数都比较少.

由以上两个例子可见，本文所提的方法(6)是可行的，而且与Jacobi迭代法相比，新方法的迭代次数较少，因此加速效果是较为明显的.

4 结论

本文中我们提出了一类Jacobi-like迭代法以计算M-矩阵线性方程组的解，并给出了相应的收敛性分析.数值实验表明，该方法是可行的，而且在一定情况下比Jacobi迭代法所需的迭代次数要少.