随机连续时间代数Riccati方程的一种RADI型方法

本文针对具有稀疏和低秩矩阵的大规模随机连续时间代数Riccati方程，提出了一种RADI型方法。这种RADI型方法的新变体是通过将原始RADI方法的核心概念与随机连续时间代数Riccati方程中左半张量积的隐式出现相结合而开发的。该方法采用不同的移位来加速收敛，并使用压缩技术来减少存储需求和计算复杂度。与许多现有的大规模问题方法（如牛顿型方法和同伦方法）不同，它能够以低成本计算残差，并且不需要稳定的初始近似，而稳定的初始近似通常难以找到。数值实验证明了其效率。