非线形粘弹性流体的稳定化有限元方法研究

对遵循Oldroyd B型粘弹性动问题，提出了一种基于流线迎风Petrow-Galerkin方法和最小二乘法相结合的稳定化有限元方法。这种方法有效地解决了以往粘弹性流体研究过程中出现的由于应力方程对流控制占优引起的拟振动现象和有限元空间组合不匹配产生的不稳定现象。近似应力，速度和压力分别是Pk连续的，Pk 1和Pk的（k≥0)。假定连续问题满足充分光滑且小的解，则由不动点定理可得近似问题解的存在性及误差分析。     

Helmholtz方程的一类最小二乘混合有限元解法

通过将Helmholtz方程变化为一阶线性系统,并考虑此线性系统余量与真解的关系,给出了对方程的一类最小二乘混合有限元方法。最小二乘混合元方法可以避免标准混合元格式中的限制条件,从而可以在更广泛的范围内选择有限元空空间。文章提出了解决问题的有限元格式,证明了离散解的存在性唯一性,并给出了误差的H（div）,H^1模估计。     

二阶抛物问题的最小二乘扩展混合元格式

对二阶抛物问题提出了最小二乘扩展混合元数值模拟格式。数值算例验证了格式的有效性。     

最小二乘与最小一乘

最小二乘与最小一乘是回归分析中两个重要的估计方法,在这篇文章中,我们将通过线性回归给出它们的定义,并给出它们的优缺点,希望能为使用者提供方便。     

基于整体最小二乘的空间直线拟合算法

首先通过一定方式的转换将空间直线六参数拟合问题简化为平面直线四参数拟合问题,然后将方程组进行矩阵化,有利于利用整体最小二乘理论进行算法计算,最后分别利用本算法和最小二乘法对实测数据进行空间直线拟合计算,并对2种算法的结果进行比较,初步验证了本算法的可靠性和精确性.同时,将计算结果与不同文献的研究结果相比,证明了本算法的有效性与正确性.     

递推部分最小二乘方法

部分最小二乘(PLS)回归可较好地解决多元线性回归中的共线性问题,目前被广泛地应用于过程建模和监控.作者首先给出核PLS算法,然后在此基础上推出递推部分最小二乘(RPLS)方法,可以基于新数据和旧的PLS模型参数更新PLS模型.将该递推PLS方法和传统PLS方法同时用于仿真研究,结果表明递推算法性能和传统方法的相近,而计算量大大减少.     

求解最小二乘问题的带动量的Gauss-Seidel方法

最小二乘问题是重要的数学与统计模型,广泛用于回归分析、参数估计、最优控制和数据拟合等领域。基于古典的Gauss-Seidel方法,推导了求解最小二乘问题的迭代格式。结合Gauss-Seidel方法和Polyak''s Heavy-Ball技术,提出了动量型Gauss-Seidel方法的算法框架。根据贪婪的策略选择指标,建立了贪婪的动量型Gauss-Seidel方法的线性收敛性。最后,数值实验表明贪婪的动量型Gauss-Seidel方法在迭代步数和计算时间方面均优于贪婪的Gauss-Seidel方法。     

稳健正交最小二乘拟合法

针对一般的最小二乘法忽略自变量的误差这一缺点,提出一种新的正交最小二乘法.该方法以正交距离残差平方和最小为衡量准则,并通过一定的算法剔除粗差和异常值,从而获得最佳的拟合曲线.算例结果表明稳健正交最小二乘拟合法结果更为可靠.     

系统辨识的频域最小二乘算法

提出了一种用于求解有限脉冲响应系统函数和脉冲响应的频域最小二乘算法（ＲＦＬＳ），可应用于非实时系统辨识。本算法具有精度高、运算量小、易于实现和能够达到很高阶数的特点。给出了算法的推导论证、定阶和实用问题的讨论以及计算实例。