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Optimal combinación del método de división-linealización para SSOR y SAOR para resolver el sistema de ecuaciones no lineales

Autores: Liu, Chein-Shan; El-Zahar, Essam R.; Chang, Chih-Wen

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Optimal combinación del método de división-linealización para SSOR y SAOR para resolver el sistema de ecuaciones no lineales


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Simétrico
Sobre-relajación
Métodos iterativos
Ecuaciones lineales
Ecuaciones no lineales
Método de división-linealización

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El método de sobre-relajación sucesiva simétrica (SSOR) y el método de sobre-relajación acelerada simétrica (SAOR) son métodos iterativos convencionales para resolver ecuaciones lineales. En este documento, se presentan enfoques novedosos al combinar un método de linealización con SSOR y SAOR para resolver un sistema de ecuaciones no lineales. Los términos no lineales se descomponen en dos lados a través de un parámetro de división, que se linealizan alrededor de los valores en el paso anterior, obteniendo un sistema de ecuaciones lineales en cada paso de iteración. Los valores óptimos de los parámetros se determinan para minimizar el recíproco de la proyección máxima, que se buscan en rangos preferidos utilizando el algoritmo de búsqueda de sección dorada. Las pruebas numéricas evalúan el rendimiento de los métodos desarrollados, a saber, la sobre-relajación simétrica óptima de división (OSSSOR) y la sobre-relajación acelerada simétrica óptima de división (OSSAOR). Las principales ventajas de los métodos propuestos son que no necesitan calcular la matriz inversa en cada paso de iteración, y los órdenes de convergencia calculados por OSSSOR y OSSAOR están entre 1.5 y 5.61; convergen muy rápidamente sin necesidad del bucle de iteraciones internas, ahorrando tiempo de CPU para encontrar la solución real con alta precisión.

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