求解常微分方程的加速Runge—Kutta方法研究

本文改进了加速三阶Runge—Kutta算法的系数求解方法，该方法尽可能地满足了误差方程。加速Runge—Kutta算法减小了计算误差，与同阶标准Runge—Kutta算法相比，每一时间步可以少计算一个函数值。数值实验表明，新格式可以有效地降低节约时间。     

二维DWT的分裂向量基新算法

本文导出了一种快速计算二维离散W变换的新算法——分裂向量基二维快速W变换算法(Split—Vector radix fast W traneform简称SVR—FWT)这种新算法具有概念清晰,结构简单及计算量少的特点。     

两个图算法的改进

Minty算法和Mayeda—Seshu算法是求无向连通图树清单的两个直观算法,它们都比矩阵算法节省计算时间。然而,它们仍然较复杂。本文分别对这两个算法提出了改进措施,大大降低了计算复杂性。改进后的算法既简单又直观易懂。对于Minty算法,我们提出了一个不完全算法;对Mayeda—Seshu算法,我们则避开了求基本割集这一复杂步骤。     

3—状态复杂设备网络系统可靠度计算的PATH—拆法

利用3—状态设备网络可靠度计算的归约定理,结合Ruger给出的技术,我们得到了计算复杂设备网络2—终端可靠度的一个新算法,算法具有易于计算机上实现,占用计算机存储空间小,也容易手工计算的特点。     

DFT(2~m)和DCT(2~m)的递归快速新算法

本文提出一种计算DCT(2~m)的递归快速新算法,该算法比Lee算法计算误差小,比Vettreli等人的FFCT算法的结构简单,同时具有和上述算法相同的计算复杂性。文中同时导出DFT和DCT之间的关系。基于DCT的快速新算法,DFT的递归快速新算法具有和FFCT和SR—FFT同样的计算复杂性,但具有更好的递归结构。     

细分自由曲面在工业造型中的应用

介绍了Catmull—Clark细分算法、细分曲面性质和算法特点．给出了一种基于Catmull—Clark细分算法和实体布尔运算的工业造型方法．该方法首先利用布尔运算构造实体，然后从实体提取初始网格，最后采用Catmull—Clark细分算法对初始网格进行计算，从而求出自由曲面．     

VC实现常微分方程初值问题求解

论述了以计算机为辅助计算工具，在VC编程环境下分别使用欧拉算法、改进欧拉算法以及经典龙格—库塔算法对常微分方程的初值问题进行数值求解的实现算法。     

一类有理时变线性系统的齐次扩容时变精细算法

就一类特殊的非周期有理时变线性系统，突破这类问题常用的“区间精细算法”，设计出一种“一步计算，终生使用”型齐次扩容时变精细算法（HHPD—P）．这一算法不仅避免了HHPD—F算法中的矩阵求逆，计算量小，还易于推广、实现．两个典型算例表明，该算法的数值结果令人满意．     

“第五届中国智能计算大会(ICC2011)”征文

由中国运筹学会主办,南京理工大学承办的第五届中国智能计算大会(ICC2011)将于2011年7月27—31日在南京市召开。征文范围如下。(1)智能计算:遗传算法,模拟退火算法,禁忌搜索算法,进化算法,启发式算法,蚁群算法,粒子群算法,混合智能算法,免     

一种配电网潮流计算混合算法

针对牛顿—拉弗森法对初值反应敏感的固有缺陷，利用配电网的辐射状结构特点，提出了一种配电网潮流计算混合算法，使用逆流—顺流法的第一次迭代结果作为牛顿—拉弗森法的计算初值，既解决了牛顿—拉弗森法的初值敏感性问题，又提高了收敛速度．测试结果表明，混合算法在迭代次数和收敛速度上有优势．     

自适应的k-means聚类算法SA-K-means

传统的k-means聚类算法对初始聚类中心非常敏感,聚类的结果也常常随着初始聚类中心而波动。为了降低聚类算法的这种敏感性,本文提出了一种自适应的聚类算法（SA—K—means）,该方法通过计算数据对象区域的密度,选择相互距离最远的高密度区域的中心作为初始聚类中心。实验表明SA—K—means聚类算法能有效地消除聚类算法对初始聚类中心的敏感性,得到满意的聚类结果。     

滚动摩擦隔震结构实时拟动力试验数值积分方法

推导了修正Newmark—β方法动力反应计算公式,用于对采用滚动摩擦隔震系统结构实时拟动力试验中非线性动力方程数值积分求解。将整体结构分为三部分：隔震子结构、试验子结构及计算子结构。对隔震子结构及试验子结构采用显式算法,而对计算子结构采用隐式算法,数值计算结果表明改进后的计算方法比显式算法的稳定性有所改善,降低了实时拟动力试验对数值计算稳定性的限制。     

分子计算理论与神经网络

本文以“智能—问题求解—信息处理—学习和记忆—系统实现”为线索,介绍了分子计算及神经网络的基本概念和原理,提出了它们的研究层次及其异同点,详细讨论了进化学习算法和神经网络的自组织原则,并利用最大信息准则,给出了无导师学习算法的统一描述框图.本文最后讨论了分子计算与神经网络的实现问题,认为分子电子器件是神经网络实现的一条可能途径.     

基于Chebyshev多项式函数系的齐次扩容精细算法

基于Chebyshev多项式函数系的特点，设计了求解非齐次线性自治系统的一种新的精细算法——基于Chebyshev正交多项式系的齐次扩容精细算法（HHPD-C）。这一算法不仅避免了HPD—F算法中的矩阵求逆，还克服了HHPD—F算法中对右端激励的周期性要求，从而适合于任意形式的右端激励；不仅计算量小、设计合理，还易于推广和实现。理论与算倒表明，HHPD—C算法十分有效。     

二维弹塑性自然单元法算法实现

为了使自然单元法能够应用于土体等具有弹塑性本构关系的材料的分析计算,通过结合弹塑性理论及自然单元法自身特点,研究了在自然单元法中采用Von—Mises、Mohr—Coulomb和Drucker—Prager屈服准则解决二维弹塑性问题的算法,并利用面向对象的程序设计方法编制了相应的计算程序．通过算例验证了各屈服准则下算法的正确性,证明了自然单元法相对于常规有限元算法在精度上的优势．在自然单元法中实现了Mohr—Coulomb和Drucker—Prager屈服准则,拓展了自然单元法的适用范围．     

基于多相关分组的HMM训练算法

在用多观察序列训练HMM理论的基础上，提出了一种基于对多观察序列按多相关系数分组的HMM训练算法(简称基于多相关分组的HMM训练算法)。该算法避免了直接计算条件概率的困难，与传统的Baum—Welch算法相比，既考虑了训练序列之间的相关性，又不增加计算量。     

多边形裁剪的新算法——多边形与窗口相互裁剪法

多边形裁剪是计算机图形处理及辅助设计的典型课题之一。国内外已发表的多边形剪裁法已有多种。本文提出的多边形与矩形窗口之间互为裁剪窗口进行裁剪的一种算法，它不需要进行任何判别就能实现多边形裁剪。算法的特点是计算方法简便、计算速度快、占用内存少、应用方便。这种算法已在IBM——PC机上运行，并取得良好效果。它还可应用于有关2维几何造型及装配图绘制的CAD软件包巾。     

龙格—库塔方法与差分法的比较

利用Taylor级数展开而构造出的龙格—库塔方法是具有高精度的一种算法.将二阶龙格—库塔方法与差分方法的多种计算格式在求解扩散方程中进行了对比.结果表明,当网格比固定时,龙格—库塔方法在计算精度和计算速度上具有明显优势.     

冲击噪声下的改进TLS-ESPRIT算法研究

在冲击噪声背景和相干信源下,基于高斯白噪声的DOA估计算法完全失效,为了解决该问题,本文提出了一种改进的TLS—ESPRIT算法。本算法的原理是结合分数低阶矩阵知识,将空间平滑理论应用于TLS—ESPRIT算法之中。本文算法无需进行空间谱搜索,因而大大地减少了计算量。计算机仿真实验证明,在冲击噪声背景和多径干扰下,新算...     

一种改进Wolef-BFGS-SQP法对随机规划的研究

基于拟蒙特卡洛随机模拟的Wolef—BFGS—SQP法对随机规划的再研究。对于求解LCI函数优化的BFGS—SQP算法,改用Wolef线性搜索原则,同样得到了该算法的全局收敛性,并把它推广到解决随机规划的问题上去。在随机模拟过程的处理上采用拟蒙特卡洛随机模拟技术,鉴于计算量比较大的问题,采用仅多加一个线性约束的信赖域技术计算,即可克服收敛慢等的缺点。