二次特征值问题的数值求解算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11461046
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    36.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0502.数值代数
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

A wide variety of applications require the solution of a quadratic eigenvalue problem (QEP), most of them arising in the dynamic analysis of structural mechanical, acoustic systesm, electrical circuit simulation, fluid mechanics, and modeling microelectronic mechanical systems. QEPs also have intersting applications in linear algebra problems and signal processing. Now, QEPs have become one of challenges for large scale of scientific and engineering computation. In this project, we will do the following studies: Firstly, combining the linearization methods for solving quadratic eigenvalue problems with the numerical methods for generalized eigenvalue problem, we will study the efficient algorithms based on linearization methods for quadratic eigenvalue problems; Secondly, we will investigate and choose appropriate Krylove subspace for quadratic eigenvalue projection algorithm and devise some projection algorithms for original problem, by studying Krylov subspace methods; Thirdly, we will improve and generalize the existing methods for QEPs and propose some fast and stable structure preserving algorithms, based on the special structure of QEPs; Finally, based on the study for QEPs, we hope to obtain some efficient methods for polynomial eigenvalue problems (PEPs) by generalizing the theoretical results and the idea of algorithms for QEPs.
二次特征值的数值求解问题出现在工程和物理许多应用领域,如结构力学中的动力分析、电信仿真、信号处理、微电子力学的建模、声波系统动力学分析等,是当今大规模科学与工程计算所遇到的挑战之一。在本项目中,我们将做如下研究工作:将研究二次特征值问题的线性化技术与广义特征值问题的数值求解方法结合起来,研究基于线性化技术的求解二次特征值问题的高效算法;通过对Krylov子空方法的研究,探索和选取适用于二次特征值投影算法的Krylov子空间,设计针对原问题的直接投影算法;利用二次特征值问题的特殊结构,改进现有的相关算法,设计出快速且稳定的保结构求解算法;在研究二次特征值问题的基础上,将相关理论成果及算法设计思想推广到多项式特征值问题的数值求解中。

结项摘要

二次特征值的数值求解问题出现在工程和物理许多应用领域,如结构力学中的动力分析、电信仿真、信号处理、微电子力学的建模、声波系统动力学分析等,是当今大规模科学与工程计算所遇到的挑战之一。在本项目中,我们将做如下研究工作:将研究二次特征值问题的线性化技术与广义特征值问题的数值求解方法结合起来,研究基于线性化技术的求解二次特征值问题的高效算法;通过对Krylov子空方法的研究,探索和选取适用于二次特征值投影算法的Krylov子空间,设计针对原问题的直接投影算法;利用二次特征值问题的特殊结构,改进现有的相关算法,设计出快速且稳定的保结构求解算法;在研究二次特征值问题的基础上,将相关理论成果及算法设计思想推广到多项式特征值问题的数值求解中。..本项目主要研究二次特征值问题的数值求解及算法的稳定性分析。由于二次特征值问题与矩阵方程的求解有着非常紧密的联系,因此本项目对几类特殊矩阵方程的数值求解问题也进行了大量深入的研究。..己取得的主要研究成果有:首先,针对一般二次特征值问题,在柏兆俊教授和苏仰峰教授给出的经典的SOAR方法的基础上,研究给出了两个改进型算法。由于SOAR方法的计算精度和收敛速度与所选的二阶Krylov子空间的选取有紧密的关系,因此我们通过改进二阶Krylov子空间,给出了两个算法并理论上证明了算法的收敛性。此外,通过数值算例验证了我们所给出的新的算法对有些算例会比SOAR方法要好,这也与理论发现吻合;其次,针对连续型Sylvester矩阵方程,我们给出了基于推广型HSS分裂的一个求解算法,同时还给出了一个预处理PSS迭代算法;第三,针对线性矩阵方程AXB=C,我们分别给出了基于HSS分裂和基于梯度迭代的两个有效求解算法;此外,还研究了一些当前数值代数领域的研究热点问题,如复线性系统的数值求解、线性互补问题以及鞍点问题等。项目在执行期间,共发表19篇SCI收录论文,其中二区期刊13篇,ESI高被引论文1篇。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A modified second-order Arnoldi method for solving the quadratic eigenvalue problems
求解二次特征值问题的改进二阶Arnoldi方法
  • DOI:
    10.1016/j.camwa.2016.11.027
  • 发表时间:
    2017-01
  • 期刊:
    Computers & Mathematics with Applications
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Xiang Wang;Xiao-Bin Tang;Liang-Zhi Mao
  • 通讯作者:
    Liang-Zhi Mao
A single-step iteration method for non-Hermitian positive definite linear systems
非埃尔米特正定线性系统的单步迭代方法
  • DOI:
    10.1016/j.cam.2018.07.021
  • 发表时间:
    2019-01
  • 期刊:
    Journal of Computational and Applied Mathematics
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Xiang Wang;Xiao-Yong Xiao;Qing-Qing Zheng
  • 通讯作者:
    Qing-Qing Zheng
Development and analysis of Crank-Nicolson scheme for metamaterial Maxwell's equations on nonuniform rectangular grids
非均匀矩形网格上超材料麦克斯韦方程的克兰克-尼科尔森格式的开发和分析
  • DOI:
    10.1002/num.22275
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Numerical Methods for Partial Differential Equations
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Wang Xiang;Li Jichun;Fang Zhiwei
  • 通讯作者:
    Fang Zhiwei
LOCAL DISCONTINUOUS GALERKIN METHOD FOR ELLIPTIC INTERFACE PROBLEMS
椭圆界面问题的局部不连续伽略金法
  • DOI:
    10.1016/s0252-9602(17)30088-7
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Acta Mathematica Scientia
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    Zhijuan Zhang;Xijun Yu;Yanzhen Chang
  • 通讯作者:
    Yanzhen Chang
A preconditioned general two-step modulus-based matrix splitting iteration method for linear complementarity problems of H+-matrices
H矩阵线性互补问题的预条件通用两步模矩阵分裂迭代方法
  • DOI:
    10.1007/s11075-018-0637-5
  • 发表时间:
    2018-11
  • 期刊:
    Numerical Algorithms
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Huang Ren;Xiang Wang;Xiao-Bin Tang;Teng Wang
  • 通讯作者:
    Teng Wang

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其他文献

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  • 通讯作者:
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    --
  • 发表时间:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汪祥;贾焰;周斌;丁兆云;梁政
  • 通讯作者:
    梁政
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    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Computers and Mathematics With Applications
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  • 通讯作者:
    汪祥
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011-12
  • 期刊:
    南昌大学学报(理科版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汪祥;吴武华
  • 通讯作者:
    吴武华

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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