一种改进的ε法

把ε法加速看成是一个逐步松弛加速的过程,分析了相应松弛因子的渐近行为,在一种特殊情况下给出了一系列松弛因子的极限表达式,并在此基础上提出了一种改进的ε法.理论分析和数值计算实例均表明,该方法运算量仅相当于ε法的一半强,但加速效果仍与ε法相当.     

一种高精度的广义差分外推算法

本文对两点边值问题的广义差分法,当试探函数空间为分片二次多项式空间,检验函数空间为分片线性函数空间时,分析了广义差分解的误差结构。使用格林函数,发现检验函数空间会影响广义差分解在节点处的收敛阶,使它不具备象有限元法那样的超收敛性。进一步我们证明,当广义差分解满足差分条件|δ~4u_i|≤ch~4(其中δ~4u_i 表示半步长的四阶中心差分)时它的误差的渐近展开式可表为 gh~3+O(h~4)的形式,从而使用外推算法可将收敛阶提高到 O(h~4)。     

一种改进的Aitken加速算法

在传统的Aitken加速算法的基础之上,定义了新的收敛序列,构造了新的加速方法,给出了定理的证明和算法实现的计算机程序伪代码.结合其在幂法加速中的应用进行了理论分析和实例比较.结果表明,此方法不仅减少了计算量,加快了计算速度,还可以提高计算精度.     

一种解析延拓方法松驰迭代外推技术

从积分方程观点对解析延拓提出松弛迭代外外推技术，并证明了此算法的收敛性，指出收敛程度由松弛因子和已知的部分谱决定，此算法弥补了Ｐａｐｏｕｌｉｓ算法中关于某类函数迭代的收敛性。     

时域电场积分方程后时不稳定性的一种改进方法

针对时域积分方程算法在求解电磁散射问题时所产生的后时不稳定问题,文章提出了一种基于Padé逼近方法的时域响应的外推算法。提出以方差为标准检测不稳定性,通过早期响应获得一个关于时间变量的有理逼近函数,从而实现响应的外推;结合有理逼近的误差估计,在保证精度的前提下获得了精确时域解。     

一种基于IEEE802.16e的退避算法

IEEE 802.16e使用二进制指数退避算法进行随机竞争接入,但该算法的冲突概率较高;二进制负指数退避算法有较小的冲突概率,但是接入时延却偏大.对退避算法进行了改进,并将两种算法结合起来应用于IEEE 802.16e系统中,仿真结果表明,使用改进的退避算法,系统在接入概率和接入时延方面的性能都较好,适用于IEEE 802.16e周期测距.     

一种改进的一维搜索指数优化算法

在分析黄金分割法基本原理的基础上,通过改变以指数收敛的区间长度缩短比率得到一种新的一维搜索指数优化算法.实例结果表明:该算法的收敛速度要比黄金分割法的收敛速度要快,同时最优解的区间精度也比黄金分割法的要精确;然而,该算法只适用于单峰函数局部最优解的求取.     

单轴晶体中e光传播方向的一种确定方法

本文借助于射线速度和法线速度的概念,以及Huygens原理,导出了在单轴晶体中,当主截面与入射面重合条件下,一种确定e光传播方向的简便方法.     

一种高效混合遗传算法

针对基本遗传算法在优化应用中遇到的诸如局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和早熟收敛等问题，将传统的单纯形搜索算法与遗传算相结合，提出了一种混合遗传算法，并在算法中增加了小生境淘汰运算和加速循环操作，典型测试函数数值算例验证表明，主方法不但可以有效地克服基本遗传算法的上述缺陷，而且计算速度和计算精度都有显著提高。     

一种基于球隙迁移的改进粒子群优化算法

针对粒子群算法易早熟、陷入局部最优、求解精度不高等缺陷,提出了一种基于球隙迁移的改进粒子群算法。改进后的算法重新定义了粒子的位置、速度以及操作;引入了交换序,并用贪心算法的思想以节省搜索时间、提高算法收敛速度;引入了球隙迁移算法,克服了算法易陷入局部最优的缺陷;引入了基于松弛操作的思想的扰动机制。实验结果表明改进后的算法是可行的、有效的。     

一种改进的PageRank算法

文章提出了一种基于用户兴趣的网页预分类的PageRank算法,改进后的算法是根据用户对某一类别网页的兴趣,将网页进行预分类.经验证,改进后的算法可以提高搜索引擎的查准率.     

UFLP问题的一种改进松弛对偶算法

对于无容量设施选址（UFLP）来说,对偶下降算法是最重要的求解算法之一．在原对偶下降算法的基础上,给对偶变量加入一下降步长因子λ．经过实例验证,改进对偶下降算法和原算法相比,求解结果要好于原算法,更能接近最优解．     

(e,2e)反应研究的意义及进展

本文从动力学和结构学两方面简单介绍了(e，2e)反应研究的意义及进展，并对(e，2e)谱仪的发展作了简单的介绍。     

一种变步长和变阶计算的自适应数值积分算法

将自适应Simpson算法和Romberg外推算法相结合,提出一种新型的自适应S-R(Simpson-Romberg)算法,它兼有变步长计算和逐步提高数值积分法收敛阶的优点.若干数值比较算例表明,当被积函数在积分区间上变化性态急剧多变时,与自适应Simpson算法和Romberg外推算法相比,它具有明显优势.     

一种蒙特卡罗方法的改进方案

用快速高效的方法产生高质量的随机数是蒙特卡罗方法应用的关键并直接影响其时间复杂度。通过建立零驱动估计、单驱动估计两种新模型及优化梅森旋转算法,对随机数生成方法进行了改进。基于圆周率估算的仿真检测结果表明:新建立的两种模型在获取高精度的同时,分别使仿真时间缩短了80.1%和40.3%;改进后的梅森旋转算法使时间复杂度下降了91.1%。对蒙特卡罗方法在实际应用中兼顾精度和效率的研究有一定意义。     

求解可分离凸优化问题的惯性近似松弛交替方向乘子法

基于交替方向乘子法(ADMM)提出了一种求解可分离凸优化可行问题的惯性近似松弛交替方向乘子法(IPR-ADMM).新构造的算法不仅具有提高算法收敛性的优势的惯性外推项,而且引入随机变量以随机加速新步长,从而提高算法的灵活性.并在适当的假设下,证明了算法的全局迭代收敛性.数值实验结果表明,数据维数取值越大,算法收敛越快,...     

基于权值e指数信息熵的前馈网络修剪算法

针对神经网络结构设计的难点,定义神经网络连接权值的e指数信息熵,该熵克服了Shannon熵固有的缺点,但与Shannon熵对不确定性的描述具有相同的效果.将其作为惩罚项引入神经网络学习的目标函数中训练神经网络,由于熵函数特有的属性,对神经网络中小的连接进行惩罚而对大的连接进行鼓励,从而使神经网络中小的权值迅速收敛到零值附近.通过删除零值附近的权连接进而达到简化神经网络结构的目的.典型非线性函数逼近的仿真试验结果表明,该修剪算法在保证其逼近性能的同时,可以简化神经网络结构.     

约束子结构法的一种改进

在动态分析中利用有限单元法,常常会导致大规模的矩阵,通常利用子结构的模态综合来减缩矩阵的阶数.本文提出一种新的方法,以减缩约束子结构模态综合中的连接坐标.基于相继缩聚,在Craig方程中的对接结点位移即可逐次消去.因而这种方法克服了经典减缩中所存在的缺点,可连续使用约束子结构法,直至最后一级系统的连接坐标维数被减缩到容许的规模为止.数值计算结果表明,本文改进的减缩方法是有效的.     

用于粘性流场计算的一种改进的模糊控制方法

在原来研究工作的基础上，提出了一种改进的模糊控制方法，用以调整粘性流场迭代计算中亚松弛因子的值。该方向选取的控制输入量为：①相邻两次迭代所有内节点上物理量的平均相对改变值；②相邻两次送代间这一平均相对改变值的变化量。亚松弛因子的变化量为输出量，根据经验制定出一组控制规则并通过数值计算实践进行了调整，实现了亚松弛因子的模糊控制。改进后的方法物理意义明确，包含较多的信息，控制规则更加完善。通过4个二维层流的流动和传热问题的计算表明，它可以加快迭代计算的收敛速度，使迭代次数减少到接近甚至小于采用固定亚松弛因子时的最小值。该方法的控制效果优于原来的模糊控制方法。     

一种改进的凝聚层次聚类法

以实例说明了选用以欧氏距离或明考斯基距离为距离度量的凝聚层次聚类法进行聚类时会出现的问题,并详细分析了用该算法出现问题的原因.结合模糊聚类思想,给出了一种改进算法,通过实例说明该改进算法的合理性和有效性.