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马尔可夫链稳态解的自适应代数多级方法的顶层加速。 (英语) 兹比尔1230.65013

摘要:在许多应用领域,包括信息检索和网络系统中,寻找不可约马尔可夫链的稳态分布向量是很有意义的,并且通常很难有效计算。稳态向量是一个具有已知特征值的非对称特征值问题的解,该问题的特征值为(B\mathbfx=mathbfx),受概率约束({mathbfx-})和(mathbfX>mathbf0),其中(B)是列随机的,即(B\geqO)和(Mathbf1^{t}B=mathbf 1^{t})。最近,人们提出了包括平滑聚合和代数多重网格在内的可扩展方法来解决此类特征值问题。这些方法使用乘法迭代更新,而不是在非奇异线性解算器中通常使用的加性错误更正。
本文讨论了加速乘法更新方法收敛的外部迭代,其原理类似于应用于非奇异线性问题的加性迭代的预处理柔性Krylov包装器。通过选择旧迭代的线性组合来执行加速,以最小化概率向量空间中的函数。本文考虑了这一思想的两种不同实现方式,并通过典型示例证明了这些方法的有效性。

MSC公司:

65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
60J22型 马尔可夫链中的计算方法
2015财年65 矩阵特征值和特征向量的数值计算
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全文: 内政部

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