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IMPROVED RELAXED POSITIVE-DEFINITE AND SKEW-HERMITIAN SPLITTING PRECONDITIONERS FOR SADDLE POINT PROBLEMS

Journal of Computational Mathematics 2019年第1期37卷 95-111页

作者： Yang Cao Zhiru Ren Linquan Yao School of Transportation Nantong UniversityNantong 226019China School of Statistics and Mathematics Central University of Finance and Economics Beijing 100081China School of Urban Rail Transportation Soochow UniversitySuzhou 215006China

We establish a class of improved relaxed positive-definite and skew-Hermitian splitting (Irpss)preconditioners for saddle point *** preconditioners are easier to be implemented than the relaxed positive-definite and skew-Hermitian splitting (rpss) preconditioner at each step for solving the saddle point *** study spectral properties and the minimal polynomial of the Irpss preconditioned saddle point matrix.A theoretical optimal Irpss preconditioner is also obtained,Numerical results show that our proposed Irpss preconditioners are convergence rate of the GMRES method superior to the existing ones in accelerating the for solving saddle point problems.

关键词： Saddle point problems Preconditioning rpss preconditioner Eigenvalues Krylov subspace method

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