Resumen

Basándonos en la técnica de iteración de división hermitiana y skew-hermitiana (HSS), establecemos un método de iteración generalizada de HSS (GHSS) para resolver ecuaciones de Sylvester continuas grandes y dispersas con matrices no hermitianas y definidas/semidefinidas positivas. El método GHSS es esencialmente una iteración de cuatro parámetros que no solo abarca la iteración estándar de HSS, sino que también nos permite optimizar el proceso iterativo. Se demuestra estrictamente una región de convergencia de parámetros exactos para el método y se deriva un valor mínimo para el límite superior del espectro iterativo. Además, para reducir el costo computacional, establecemos una variante inexacta del método de iteración de GHSS (IGHSS) cuya propiedad de convergencia se discute. Experimentos numéricos ilustran la eficiencia y robustez del método de iteración de GHSS y su variante inexacta.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Hermítica; Sesgada-hermítica; Descomposición; Generalizada; Ecuaciones de Sylvester; Convergencia
• Keywords:Hermitian; Skew-hermitian; Splitting; Generalized; Sylvester equations; Convergence