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1、本文研究求解大型線性方程組的廣義最小誤差方法(GMERR),從兩個(gè)方面對(duì)方法進(jìn)行了改進(jìn),并提出了相應(yīng)的算法.第一個(gè)方面提出了帶特征向量的重新開始GMERR方法.由于GMERR方法在重新開始時(shí)丟失了以前的迭代信息,因而引起收斂速度的減慢.針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,采用改進(jìn)子空間策略.在每次重新開始時(shí),保留一些極小特征值對(duì)應(yīng)的特征向量,并加到下一次重新開始的新Krylov子空間中,以加快收斂速度.數(shù)值試驗(yàn)表明,這種新算法收斂更快,效果更好,而且保留了原
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