鞍点问题的修正对称超松弛迭代算法

摘要

为了提高求解鞍点问题的迭代算法的速度,通过设置合适的加速变量,对修正超松弛迭代算法(简记作MSOR-like算法)和广义对称超松弛迭代算法(简记作GSSOR-like算法)进行了修正,给出了修正对称超松弛迭代算法,即MSSOR-like(modified symmetric successive over-relaxation)算法,并研究了该算法收敛的充分必要条件.最后,通过数值例子表明,选择合适的参数后,新算法的迭代速度和迭代次数均优于MSOR-like(modified successive overrelaxation)和GSSOR-like(generalized symmetric successive over-relaxation)算法,因此,它是一种较好的解决鞍点问题的算法.