Resumen

Presentamos métodos de sobre-relajación acelerada generalizada precondicionados para resolver problemas de mínimos cuadrados lineales ponderados. Comparamos los radios espectrales de las matrices de iteración de los métodos precondicionados y los métodos originales. Los resultados de la comparación muestran que los métodos GAOR precondicionados convergen más rápido que el método GAOR siempre que este último sea convergente. Finalmente, presentamos un ejemplo numérico para confirmar nuestros resultados teóricos.

• Materias:Modelado matemático Sistemas estocásticos Productos gráficos Ecuaciones matriciales Métodos de descomposición
• Subjects:Mathematical modeling Stochastic systems Graph products Matrix equations Decomposition methods
• Palabras claves:Preacondicionado; Métodos de sobre-relajación acelerada generalizada; Problemas de mínimos cuadrados lineales ponderados; Radios espectrales; Matrices de iteración; Ejemplo numérico
• Keywords:Preconditioned; Generalized accelerated overrelaxation methods; Weighted linear least square problems; Spectral radii; Iteration matrices; Numerical example