研究工作概要
对于贪婪随机增广Kaczmarz方法，通过在用于选取其工作行的概率准则中引入松弛参数，
提出了松弛型贪婪随机增广Kaczmarz方法、证明了其收敛性、并估计出了其收敛因子的上界。
理论分析和数值试验均表明，如果松弛参数的选取恰当，则新方法可以更为有效地迭代计算出大规模、
不相容线性代数方程组的近似解。
2022年正式发表的论文如下:
- On relaxed greedy randomized augmented
Kaczmarz methods for solving large sparse
inconsistent linear systems,
East Asian Journal
on Applied Mathematics,
12:2(2022), 323-332.
(With Lu Wang and Galina V. Muratova)