Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2311.00199

帮助 | 高级搜索

数学 > 数值分析

arXiv:2311.00199 (math)
[提交于 2023年11月1日 ]

标题: 关于交替随机块Kaczmarz方法

标题: On the alternating randomized block Kaczmarz method

Authors:Nian-Ci Wu, Yang Zhou, Zhaolu Tian
摘要: 块Kaczmar兹方法及其变体旨在解决超定线性系统。 它们涉及迭代地将当前点投影到一组约束的解空间上。 在这项工作中,通过交替处理两个子问题(即具有多个右端项的线性系统)使用块Kaczmar兹方法,我们提出了{\it 交替随机块Kaczmarz算法}(ARBK)方法来求解线性矩阵方程$AXB=F$,该方法包含了随机索引选择方案以确定约束的子集。 收敛性分析表明, ARBK方法具有一个由明确表达式限定的线性收敛率。 已经进行了若干数值研究来验证理论发现。
摘要: The block Kaczmarz method and its variants are designed for solving the over-determined linear system. They involve iteratively projecting the current point onto the solution space of a subset of constraints. In this work, by alternately dealing with two subproblems (i.e., linear system with multiple right-hand sides) using the block Kaczmarz method, we propose the {\it Alternating Randomized Block Kaczmarz} (ARBK) method to solve the linear matrix equation $AXB=F$, which incorporates a randomized index selection scheme to determine the subset of constraints. The convergence analysis reveals that the ARBK method has a linear convergence rate bounded by an explicit expression. Several numerical studies have been conducted to validate the theoretical findings.
主题: 数值分析 (math.NA)
引用方式: arXiv:2311.00199 [math.NA]
  (或者 arXiv:2311.00199v1 [math.NA] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.00199
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Nian-Ci Wu [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2023 年 11 月 1 日 00:14:38 UTC (4,456 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math.NA
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2023-11
切换浏览方式为:
cs
cs.NA
math

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号