一种求解非线性方程组的算法

为满足理论研究与工程实践对非线性方程组求解的需求，综合遗传算法和牛顿迭代法各自的优势，提出了能够充分发挥遗传算法大范围搜索全局解、牛顿迭代算法在局部细致搜索的新算法。实例证明，该算法搜索效率高，求解速度快，并能获得全局近似最优解。     

一种求解非线性方程组的混沌算法

将解非线性方程组的Newton迭代法与混沌映射相结合，提出了一种用混沌初值的迭代算法，该算法具有搜索逼近非线性方程组全部解的能力。     

3-PRS并联机构运动学分析

采用数值分析中的牛顿迭代法求解了关于3-PRS三自由度并联机构正解的非线性方程组,通过迭代计算出并联机构位置正解的精确解。该法程序设计简单,迭代收敛速度快,算法执行效率高。给出了求解过程及求解实例,其迭代精度达10-6。     

遗传算法求解非线性方程组的应用研究

针对传统非线性方程组解法的初始点敏感、收敛性差等问题,结合遗传算法和拟牛顿法的优点,提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法.该算法具有遗传算法的群体搜索和全局收敛性,有效地克服了拟牛顿法的初始点敏感问题;同时引入拟牛顿迭代法对精英个体进行局部强搜索,克服了遗传算法收敛速度慢和精度差的缺点,使得算法具有较高的收敛速度和求解精度.选择了几个典型非线性方程组,从收敛可靠性、计算成本和适用性等指标分析对不同算法进行了比较.计算结果表明所设计的混合算法有着可靠的收敛性和较高的收敛速度与精度.     

牛顿迭代与预测式迭代的算法复杂性

从算法复杂性出发，采用Ｏｓｔｒｏｗｓｋｉ给出过程有效性指标的概念，讨论了具有二阶收敛速度的牛顿迭代法和具有三阶收敛速度的预测式迭代法的有效性问题，给出牛顿迭代法的有效性指标为２１／３，预测式迭代法的有效性指标为３１／５，由此得到牛顿迭代法比预测式迭代法具有更高的有效性。     

NURBS曲面间的最短距离

该文在讨论B样条基函数区间拓展的基础上 ,运用区间细分算法和求解非线性方程组的拟牛顿迭代法 ,提出了一个有效的求解距离的方法 ,该算法解决了 2张NURBS曲面间的最短距离计算问题。实现这一算法的关键是利用区间算法估算出所有解区间 ,然后在这些区间内以解方程组的方式来搜索精确解     

机构综合的超混沌电路牛顿迭代法研究

自然科学与工程中的许多问题都可以转化为非线性方程组的求解问题,牛顿迭代法是重要的一维及多维的迭代技术,其迭代本身对初始点非常敏感.应用超混沌电路系统产生初始点,首次提出了基于超混沌电路的牛顿迭代法求解非线性方程组的新方法.机构综合与近似综合实例表明该方法的正确性与有效性.     

解非线性方程组的一个改进牛顿法

针对牛顿法公式的局限性,利用非线性方程组F(x)=0的一个同解方程组的牛顿法公式,构造了求解非线性方程组F(x)=0的一个迭代法公式,牛顿法迭代公式是其特例,并讨论了其收敛性,通过算例说明了算法的有效性.     

统一混沌系统在电力系统中的应用

电力系统中的许多问题都可以转化为非线性方程组的求解问题，牛顿迭代法是重要的一维及多维的迭代技术，其迭代本身对初始点非常敏感。文中研究了统一混沌系统的特性．运用Matlab 7．0软件计算了最大Lyapunov指数。以统一混沌模型产生牛顿迭代的初始点．提出了基于统一混沌的牛顿迭代法求解非线性方程组的新方法。电力系统求解实例表明该方法的正确性与有效性。     

变几何桁架机构位置分析的神经网络超混沌法研究

自然科学与工程中的许多问题都可以转化为非线性方程组的求解问题,牛顿迭代法是重要的一维及多维的迭代技术,其迭代本身对初始点非常敏感.通过消除暂态混沌神经元的模拟退火策略,产生了一种可以永久保持混沌搜索的混沌神经元,研究了由4个该混沌神经元全连接的混沌神经网络的拓扑结构,混沌神经网络中存在超混沌现象(具有3个正的李氏指数).应用神经网络超混沌系统产生牛顿迭代法的初始点,提出了基于神经网络超混沌的牛顿迭代法求解非线性方程组的新方法.变几何桁架机构综合实例表明该方法的正确性与有效性.图3,表1,参14.     

非线性常微分方程初值问题的样条函数迭代法

文章根据非线性方程的牛顿迭代法，构造了一个用于非线性常微分方程初值问题数值解的迭代解法。不论原问题是否具有稳定性，该算法都具有收敛性，其误差都能得到控制。     

一类纺织材料热湿传递模型的数值解法

考虑具有平行圆柱孔结构的纺织材料中热湿传递问题,提出了热湿传递数学模型(即一类非线性常微分方程组的边值问题)。对方程组进行解耦后,利用有限差分法和数值积分把该问题离散化为一个非线性代数方程组,然后用牛顿迭代法进行数值求解。数值模拟表明,纺织材料的温度分布、水蒸气质量通量和水蒸气压力的数值结果与实验结果非常吻合,验证了数学模型的合理性和数值算法的有效性。     

改进牛顿法的研究

本文对改进的牛顿迭代法做了进一步的研究.论文给出了这种新的迭代技术的动力系统行为和收敛性分析.同时也描述了这类迭代法及其离散形式的优越性.与经典的牛顿迭代法相比较,论文的数值实验验证了所得的理论分析结果.     

具有常秩导数非线性方程组的牛顿迭代的Kantorovich型收敛性

研究了一类超定非线性方程组的牛顿迭代法的收敛性.这类非线性方程组具有常秩的Frechet导数且其导数满足Lipschitz条件.证明了当f在迭代初始值满足一个简单条件后,初始值附近的最小二乘解的存在性以及牛顿迭代法对最小二乘解的线性收敛性.     

幂平均在非线性代数方程组上的应用

在求解二维非线性代数方程组的根中,通过引入幂平均的概念来对已知的牛顿迭代法进行修正和讨论,从而可以得到一类幂平均迭代算法。然后,把算法推广到n维非线性代数方程组上。最后通过实例说明所得到的算法的迭代次数更少,结果更有效。     

一个新的四阶迭代法和一族新的三阶迭代法

目的研究解非线性方程组中的算法问题,得到更高收敛阶的迭代法。方法采用离散C-方法,用数值例子与其他方法进行比较。结果得到一族三阶迭代法且参数取特定值时得到解非线性方程组的一个四阶迭代法。结论此迭代法对解非线性方程组有极其重要的意义。     

任意阵列天线自适应方向图综合的模值逼近法

基于自适应理论提出了一种任意阵列天线方向图综合算法。该算法采用模值逼近，并利用牛顿迭代法二次收敛的特点，使综合最优化方向图的速度达到非线性收敛，该方法能够有效地控制主瓣和旁瓣的形状，大大加快算法的速度。     

耦合混沌映射牛顿迭代法在电机系统中的应用

提出了基于二次耦合混沌映射和一次耦合混沌映射的牛顿迭代法来求解非线性方程组。实例证明了该方法的实用性和有效性,为电机参数多解问题提供了新的解决方法。     

非线性方程组的一个迭代解法

给出了一个解ｎ阶非线性方程组的具有三阶收敛速度的迭代法，它可看成解单个非线性方程的抛物线迭代法的推广，其一次迭代所需工作量是牛顿迭代法的１＋２/ｎ倍．当一阶导数阵奇异时计算也可进行．     

内部收益率的数值解法

讨论求解内部收益率的一种数值计算方法,并与牛顿迭代法及二分法比较,从理论分析和实证分析的角度证明了该算法很大程度上提高了计算的精度。