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马尔可夫链的递归加速多级聚合。 (英语) 兹比尔1213.65018

摘要:针对计算大型、稀疏和不可约马尔可夫链的平稳概率向量的乘性多级聚集算法,提出了一种递归加速方法。在具有简单、非重叠聚合的多重网格W循环的所有分支和级别上,对连续迭代进行重新组合,以在这些级别上生成改进的迭代。这是通过求解带有不等式约束的二次规划问题来实现的:在所有向量分量都是非负的约束下,寻求具有最小二范数残差的两个迭代的线性组合。文中给出了二维二次规划问题的有效显式求解方法。
通过使用相同的约束二次规划方法对W循环进行加窗顶层加速,进一步增强了该方法。递归加速是平滑限制和插值算子的一种有吸引力的替代方法,因为算子的复杂性得到了更好的控制,并且在所有级别上都保持了对粗算子的概率解释。数值结果表明,马尔可夫链的递归加速多级聚合循环与顶层加速相结合,收敛速度明显快于W循环,并导致具有挑战性的测试问题的计算复杂度接近线性。

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
65层10 线性系统的迭代数值方法
2015财年65 矩阵特征值和特征向量的数值计算
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