用零向量做初始值的增广系统的极小残量法

考虑预条件极小残量法解对称不稳定性系统的实施和收敛性，证明了对正定和不定的预条件，极小残量法给出的Euclidan残量范数相等。     

前馈神经网络学习新算法及其仿真

目前基于高斯牛顿法及其衍生算法的前馈神经网络虽然可以达到局部二阶收敛速度,但只对小残量或零残量问题有效,对大残量问题则收敛很慢甚至不收敛．为了实时解决神经网络学习过程中可能遇到的小残量问题和大残量问题,引入拟牛顿(QuasiNewton)优化算法,并与LM(Levemberg—Marquardt)法相结合,构建基于LM—QuasiNewton法的前馈神经网络．仿真实例表明,该神经网络较好地解决了残量问题,具有良好的收敛性和稳定性．     

基于GaussNewton-NL2SOL法的前馈神经网络及应用

目前基于高斯牛顿法及其衍生算法的前馈神经网络虽然可以达到局部二阶收敛速度,但只对小残量或零残量问题有效,对大残量问题则收敛很慢甚至不收敛.为了实时解决神经网络学习过程中可能遇到的小残量问题和大残量问题,引入NL2SOL优化算法,并与GaussNewton法相结合,构建基于GaussNewton-NL2SOL法的前馈神经网络.仿真实例表明,该神经网络较好地解决了残量问题,具有良好的收敛性和稳定性.     

前馈神经网络权值学习综合算法

目前基于高斯牛顿法及其衍生算法的前馈神经网络虽然可以达到局部二阶收敛速度,但只对小残量或零残量问题有效,对大残量问题则收敛很慢甚至不收敛.为了实时解决神经网络学习过程中可能遇到的小残量问题和大残量问题,引入NL2SOL优化算法与GaussNewton法相结合,并引入熵误差函数,构建基于GaussNewton NL2SOL法的前馈神经网络.仿真实例表明,该神经网络较好地解决了残量问题,具有良好的收敛性和稳定性.     

右端多项式预处理GMRES算法

利用GMRES(m)残量多项式的互补性理论定义矩阵M-1,对方程组进行右端预处理,建立了右端多项式预处理GMRES算法。并证明在一定条件下,M-1能有效地降低矩阵条件数,保证新算法的收敛效果。     

求解一类非对称线性方程组的极小化残量法

本文考虑系数阵的特征值正负成对出现的非对称线性方程组,对这类线性方程组,本文提出了一种基于特殊子空间的极小化残量法,它在理论上具有至多N/2步的收敛性(N为方程组的阶数),文中的数值试验验证了所得结论。     

求解非对称线性方程组的总体拟极小向后扰动方法

在利用QPMR方法求解非对称线性方程组(尤其是病态方程组)的Lanczos过程中通常会发生算法中断或数值不稳定的情况．为解决这个问题，将求解非对称线性方程组的QMR方法与总体向后扰动范数拟极小化的技巧相结合，给出求解非对称线性方程组的总体拟极小向后扰动方法(TQMBACK方法)，同时，为减少存储量和运算量，新算法将采用重新开始的循环格式，通常人们采用残量范数作为判断算法终止的准则，但是，当近似解非常接近真值时，残量范数是小的，而反过来不一定，为克服残量范数作为算法终止准则的不足，将总体向后扰动范数作为判断算法终止的准则，得到求解非对称线性方程组的循环总体拟极小向后扰动方法(RTQMBAK方法)，数值实验表明，新算法比Lanczos方法和QMR方法收敛速度更快．而且，新算法对求解病态的非对称线性方程组很有效。     

误差向量与Krylov子空间对GMRES(m)算法收敛速度的影响

从广义极小残量法GMRES(m)的结构出发,分析其误差向量与Krylov子空间对该算法收敛速度的影响,推导出误差向量与Krylov子空间第1个向量和第m+1个向量的方向余弦关系,并用数值算例验证其合理性.当误差向量Υk+1在Krylov子空间向量v1的投影较大而在向量υm+1的投影较小时,GMRES(m)算法收敛速度较...     

求解分数阶扩散方程的循环预处理的极小化残量法

将循环预处理的极小化残量法应用到分数阶扩散方程的求解中,利用Crank-Nicolson方法给出了扩散方程的隐差分格式,以及循环预处理矩阵的形式,并通过数值实验说明.     

GCR算法的残量与系数阵谱分布界间的关系

本文探讨了GCR算法的残量与系数阵谱分布界间的关系,分析了其局限性及可行性,给出了粗略的判别标准,并与古典的共轭斜量法解法方程组的方法作了比较。最后的数值试验验证了所得结论。     

一种稀疏非线性多元多项式的线性化算法

在有限域上非线性多元多项式的解集可以是任意向量集,在该向量集所属的空间上能够找到最小数量的陪集,并覆盖该向量集,用该最小数量的陪集来线性化原有多项式成为了可能。文章以《有限域上向量子集中的陪集及最小陪集覆盖》一文中提出的理论和算法为依据,提出了利用最小陪集覆盖线性化非线性多元多项式的算法,并给出具体实例加以说明。     

基于进化策略方法求多项式的根

针对传统算法如牛顿迭代法在求多项式的根的过程中,只能对某一有限的区间求出数值解,对于一个根、重根或者是选择迭代初始点等问题的解决也不是很理想的弊端,提出一种在整个实数域(或复数域)上进行求根的进化策略算法.该算法充分发挥进化策略的群体搜索和全局收敛的特性,有效的解决了传统算法在求解过程中存在迭代初值选取难的问题,而且对系数为复(实)系数的高阶多项式求根的问题同样适用.模拟实验表明,该算法收敛速度快,精度高,比一般的求多项式根的智能算法还要好,是一种求多项式根的有效方法.     

一种多项式预处理算法

基于二次函数的性质, 针对对称正定线性方程组, 提出一种多次多项式预处理算法, 并证明了该算法能有效改善条件数, 提高运算效率. 在此基础上, 设计一种求方程组近似解的方法, 数值实验结果表明了算法的有效性.     

用于能谱本底处理的阶数自适应型正交多项式模型法

在能谱分析中,参数准确且个数尽可能少的本底处理方法一直是研究的重点。针对复杂本底获取过程中参数获取较为困难,本底获取精度低等问题,设计了一种用阶数自适应的正交多项式拟合法拟合本底,以拟合出的正交多项式作为本底函数,结合高斯函数描述特征峰,采用L-M算法,在确定高斯函数中相关参数的同时自动调整正交多项式的阶数,获取更准确的本底。该方法具有无需参数设置、可用于复杂本底处理、处理本底区间宽等优点。并与SNIP算法、傅里叶变换法、线性多项式模型法等进行对比,证明该方法不仅在理论模型上更加完善,而且整体结果也更准确,具有实用价值。     

方阵的最小多项式及其应用

本文首先介绍最小多项式的相关概念，然后阐述最小多项式的一些基本性质，最后归纳总结最小多项式在解题中的几个应用。     

求多项式全部零点的异步并行算法

基于用圆盘算术求多项式全部零点的并行Halley迭代法虽然避免了颇为费事的圆盘开方运算，能同时求得多项式全部零点的带误差估计的近似值，并且具有很高的收敛速度，但它是同步并行算法。这里用圆盘算术构造了一种求多项式全部零点的异步并行算法，并在与Halley迭代法类似的条件下建立了它的收敛性定理。该算法不仅保持了Halley迭代法的优点，而且具有更好的并行性。     

2-D奇异系统特征多项式与剩余多项式的区域配置

研究2-D奇异系统特征值配置问题中的特征结构配置问题。通过静态反馈，将特征多项式与剩余多项式配置在给定区域。提供设计静态反馈和计算剩余多项式的充要条件，并给出2种将特征多项式与剩余多项式进行区域配置的算法。这些结果可以推广到多输入多输出的2-D奇异系统的特征结构配置在给定区域的问题中。文未对2种算法进行比较。     

Selmer多项式不可约性的一个新证明

由n次多项式f（x）的全部根α_1,α_2,…,α_n,构造一个关于根的对称多项式S（f）=∑（α_i-1/α_i）,如果多项式f（x）在Q[x]可以分解为多项式g（x）h（x）,利用恒等式S（f）=S（g）＋S（h）,得出多项式g（x）的可能形式,并利用上述方法给出Selmer多项式不可约性的一个统一证明.