GSVD和一般形式正则化的不适定问题的联合双对角化方法

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一般形式正则化的大规模离散不适定问题和矩阵对的部分广义奇异值分解(GSVD)密切相关,它们都可以使用基于联合双对角化(JBD)过程的算法来迭代求解.本文对使用联合双对角化过程来求解这两类问题时遇到的若干关键问题进行理论分析.对联合双对角化过程做了舍入误差分析,在有限精度运算下建立了联合双对角化过程和Lanczos双对角化过程之间的联系,并对计算出的Lanczos向量正交性的丢失建立了若干严格的理论结果.在此基础上,针对利用联合双对角化过程计算矩阵对的部分GSVD的算法,研究了计算出的近似广义奇异值和奇异向量的收敛性和精度,并证明了Lanczos向量只需半正交就能确保近似值的正常收敛.这个结果为后续设计高效的半正交策略提供了理论指导.此外还对计算广义奇异值的算法的残差进行了探讨,证明它的上界可以作为有效的停机准则.数值实验验证了理论结果.提出了一种针对联合双对角化过程的半正交策略,该策略可以把Lanczos向量的正交水平保持在机器精度的开方量级.对半正交策略进行了理论分析,建立了带半正交策略的联合双对角化过程和Lanczos双对角化过程之间的联系,证明了该半正交策略能够克服计算出的近似广义奇异值收敛的延迟,保证近似值的正常收敛.基于半正交策略,开发了高效的部分重正交算法JBDPRO.跟完全重正交的算法相比,部分重正交算法节省了大量的运算,而且在计算矩阵对的部分GSVD时能够达到与之相同的效果.数值实验验证了理论结果和算法的数值性质.研究了利用联合双对角化过程求解一般形式正则化的离散不适定问题时内迭代精度的选择.建立了内迭代非精确求解时联合双对角化过程的性质,并提出了修正的过程JBD(τ)和算法JBDQR(τ),其中τ刻画了内迭代的求解精度.对算法JBDQR(τ)得到的正则化解的精度进行了初步的理论分析,并给出了选取τ的一个准则.结果表明τ的合适的取值受噪声水平和不适定问题本身性质的影响.使用若干算例对τ的选取准则进行了测试,数值实验的结果表明当不适定问题的噪声水平不很小时,算法内迭代问题的求解精度可以有较大幅度的松弛,从而使得算法的整体效率能够得到提升.
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