圆域并集上施瓦茨交替法的研究

讨论了圆域并集上施瓦茨交替法的收敛速度 ,计算得到了收敛因子的具体表达式 .当两圆交集很少时 ,收敛因子接近 1 ,收敛速度将变得十分缓慢 ,对此给出了一个改进算法 ,分析了其收敛速度 ,并给出了其收敛因子的最优上界 ,然后通过数值计算验证了分析结果 .     

线性方程组迭代解法平均收敛速度收敛阶的定量估计

由迭代法平均收敛速度与渐进收敛速度的关系引入近似估计法,即通过对迭代平均收敛速度取对数,然后使用数值拟合软件CurveExport1.3给出拟合函数,最终得到了Jacobi迭代法和Gauss-seidel法平均收敛速度收敛到渐进收敛速度的近似收敛阶,且该法适用于其他迭代法平均收敛速度的估计。     

混合正态分布的收敛速度

研究了混合正态分布的收敛速度,得到了一致收敛速度.     

广义误差样本最大值的收敛速度

研究了广义误差分布的收敛速度,得到了点点收敛速度.     

基于遗传算法的巡航导弹航迹规划的一种收敛速度分析方法

航迹规划收敛速度的分析是其理论研究中人们所关注的一个重要问题.首先给出了描述表征巡航导弹航迹的7个特征变量,制定相应的编码方案,而后利用泛函分析的几何收敛理论定义了两条航迹的距离和个体适应度函数值.对于给出的第t代群体,定义了最大适应度值、最小适应度值和平均适应度函数值.在此基础上,定义了收敛速度(最大适应度函数收敛速度、最小适应度函数收敛速度、平均适应度收敛速度);然后利用数理统计理论,分别得到关于7个特征变量的满意度函数fxi(xi),i=1,2,…7;由此,个体适应度函数定义为F(X)=7∑i=1ωif xi(xi),其中为权重值.据此,就可得到其收敛速度的阶的估计,进一步得到了在大地方位角约束模型条件下的其收敛速度的表达式.结论是:巡航导弹航迹规划的收敛速度只与特征变量的满意度和相应的权值的乘积有关.     

m-END误差下回归模型加权估计的相合性

m-END随机变量是一类很弱的负相依随机变量,它包含了NA随机变量、NOD随机变量和END随机变量。本文基于误差为m-END序列,研究非参数回归模型未知参数的加权估计,获得了加权估计的收敛性,包括矩相合性收敛速度和完全相合性收敛速度。作为应用,给出非参数回归模型未知参数近邻权估计的矩相合性收敛速度和完全相合性收敛速度。     

基于相依函数型数据条件均值函数估计的渐近性质

文章利用熵的方法研究了基于函数型数据的条件均值函数估计的一致收敛速度,在一定条件下获得了基于相依函数型数据的条件均值函数估计量的几乎完全一致收敛速度,推广了I.I.d场合下或某些相依情形下的的逐点收敛速度.     

L—统计量的非一致性收敛速度

本文研究了高阶矩条件下L—统计量的非一致性收敛速度,得到了与独立和类似的收敛速度。     

基于叠加编码的增强型Gossip算法研究

提出了一种无线传感器网络中的Gossip算法,该算法能充分利用无线网络的广播特性来加快收敛速度.通过叠加编码的处理,增大了有效通信半径,使无法获得完整发射信息的节点获得部分发射信息,且这部分信息可以有效加快信息的传播速度,从而达到加快算法收敛速度、节约传感器能量消耗的目的.理论分析及仿真验证表明:基于叠加编码的Gossip算法可以有效加快收敛速度,同时通过对叠加编码通信半径的调整,可以在收敛速度与收敛精度之间取得平衡.     

改进的独立分量分析算法

对独立分量分析算法的基本理论和FastICA算法进行了简要介绍.传统的FastICA算法只具有二阶的收敛速度,为了提高独立分量分析算法的收敛速度,减少迭代次数和运行时间,提出了一种改进的独立分量分析算法——五阶收敛的牛顿迭代法.对牛顿迭代算法加以修正,使改进的独立分量分析算法具有五阶的收敛速度.图像信号分离仿真实验表明,改进算法与传统的FastICA算法在分离效果相当的情况下,明显减少了传统的FastICA算法的迭代次数和运行时间,提高了收敛速度和运行效率.     

Schwarz空间中小波级数的收敛性

通过引入Schwarz空间,利用逼近论的思想和放缩的方法研究Schwarz空间中小波级数的收敛性,建立小波级数依范数收敛的定理,进而得到小波级数一致收敛的结论和一致收敛速度的精确估计.     

引入集中算子和扩张算子的改进FKCN算法

针对FKCN算法收敛速度较慢的缺点,通过引入集中算子和扩张算子,在保证聚类准确度提高的情况下,还较大的加速了算法的收敛速度.试验说明,算法很大的提高了算法的效率.     

一种自适应改变惯性权重的粒子群算法

针对标准粒子群算法收敛性和收敛速度的问题,分析标准粒子群算法惯性参数对算法性能优化的影响,提出一种自适应改变惯性权重的粒子群算法（ACPSO）。通过对粒子速度和位置变化过程的分析,并结合早熟收敛程度和个体适应值自适应的调整惯性权重,使得算法能在全局收敛性和收敛速度之间找到良好的平衡关系,并且通过典型的函数测试,表明此方法有效的控制了粒子群的多样性,而且具有良好的收敛速度。     

迭代法收敛速度的比较

在全面介绍迭代法的收敛性的基础上，介绍了牛顿迭代法的收敛性和弦截性的收敛法，并对基本迭代法、牛顿迭代法和弦截法的收敛速度进行了比较，经比较看出，同样的问题，弦截法的收敛速度比一般迭代法要快得多，与牛顿迭代速度相近，也是比较快的。最后指出，在以电子计算机为数值计算工具的今天，必须研究适合于计算机运算的数值计算方法的收敛速度。收敛速度的快与慢，是评判谊种收敛法适用与否的一项重要指标。因此用何种方法来解决实际应用问题显得尤为重要。     

最速下降法和共轭梯度的混合算法及全局收敛

将最速下降法与共轭梯度法有机结合起来,构造出一种混合优化算法,并证明其全局收敛性.这种混合优化算法结合了共轭梯度法和最速下降法产生搜索方向,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数的等值线是扁长椭球时,最速下降法下降缓慢的问题,具有收敛速度快、收敛范围大、适应面广等特点.文中的算法实例表明,混合算法与单纯的共轭梯度法相比,效果更优.     

中国就业结构收敛问题研究

通过定义就业结构与理想结构的距离,构建就业结构收敛速度测度模型,对中国就业结构收敛问题进行研究与分析.结果表明,就业结构收敛速度能够较好地反映就业结构向理想结构趋近过程中阻力的强弱,测度结果与事实较为符合;1978-2008年间中国就业结构年均收敛速度为1.24/年,但2008年与理想结构的差距仍然高达38.53.需要...     

多通道自适应陷波算法性能的评价指标及影响因素

在建立自适应陷波算法的离散系统状态空间方程的基础上,提出了收敛速度和稳态误差两个评价指标,推导出了收敛率和稳态误差增益的计算方法,并针对收敛系数、陷波频率数、通道数、次级通路特性与参考信号特性对收敛速度和稳态误差的影响进行了分析。最后通过实验对仿真结果进行了验证。     

基于多重网格的模拟退火算法

为了提高模拟退火算法的收敛速度,提出了一种基于多重网格的模拟退火算法（SAM）,用于求解高维函数优化问题,并分析了其收敛性．13个著名的测试函数对SAM算法进行数值实验,结果表明SAM算法具有良好的搜索能力和收敛速度．     

系数矩阵对阵正定的线性方程组的松弛的迹平均法

针对系数矩阵对称正定的线性方程组,为了更快地求解并保证迭代格式的收敛性,提出了松弛的迹平均法,给出了其收敛性条件,并进一步研究了松弛参数s与迭代格式收敛速度的关系.得出随着松弛参数s的增大,收敛速度加快.