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A Fast Newton-Shamanskii Iteration for a Matrix Equation Arising from M/G/l-Type Markov Chains

机译:由M / G / l型马尔可夫链产生的矩阵方程的快速Newton-Shamanskii迭代

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摘要

For the nonlinearmatrix equations arising in the analysis of M/G/1-type and GI/M/1-typeMarkov chains, the minimal nonnegative solution G or R can be found by Newton-like methods. We prove monotone convergence results for the Newton-Shamanskii iteration for this class of equations. Starting with zero initial guess or some other suitable initial guess, the Newton-Shamanskii iteration provides a monotonically increasing sequence of nonnegativematrices converging to the minimal nonnegative solution. A Schur decomposition method is used to accelerate theNewton-Shamanskii iteration. Numerical examples illustrate the effectiveness of the Newton-Shamanskii iteration.
机译:对于分析M / G / 1型和GI / M / 1型马尔可夫链的非线性矩阵方程,可通过类牛顿法求出最小非负解G或R。我们证明了这类方程组的牛顿-沙曼斯基迭代的单调收敛结果。从零个初始猜测或一些其他合适的初始猜测开始,牛顿-Shamanskii迭代提供了非负矩阵的单调递增序列,并收敛到最小非负解。 Schur分解方法用于加速Newton-Shamanskii迭代。数值示例说明了Newton-Shamanskii迭代的有效性。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2017年第10期|4018239.1-4018239.8|共8页
  • 作者

    Guo Pei-Chang;

  • 作者单位

    China Univ Geosci, Sch Sci, Beijing 100083, Peoples R China;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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