一个自动调节参数3阶收敛的抛物线法公式

提出了一个自动调节参数、3阶收敛的抛物线法公式,其每步迭代只需计算2个函数值,避免了导数值的计算.数值实验表明,该方法与具有同阶收敛性质的算法相比效率更高.     

解非线性方程的一族修正Chebyshev-Halley迭代方法

提出一族求解非线性方程的修正Chebyshev-Halley迭代方法.该方法避免了计算函数的二阶导数,且具有至少三阶收敛的性质,当参数选取特殊值时,可以得到四阶收敛方法.收敛性分析和数值实验结果表明,该方法与具有同阶收敛性质的算法相比效率更高.     

一种高效的求解非线性方程的史蒂芬森型迭代法

首先,针对非线性方程求根问题,提出一种最优4阶收敛的无记忆史蒂芬森型方法.在迭代过程中该新方法不需要计算任何导数,仅需计算3个函数值就达到了4阶收敛,该方法的计算效率为1. 587;其次,利用加速参数得到该无记忆迭代法的有记忆迭代格式,进一步提高了收敛阶;最后,将无记忆迭代法扩展到Banach空间,用于求解非线性方程组,并且数值实验结果验证了方法的有效性.     

基于加速收敛与递阶迭代的多变量系统辨识算法

根据递阶辨识原理和迭代辨识原理,可以实现多变量系统参数的准确辨识,但是其参数的收敛速度有待提高。该文针对参数的收敛性进行研究,提出了基于加速收敛技术的辨识方法。该方法根据递阶辨识原理将多变量系统分解成2个子系统,使其分别含有参数向量和参数矩阵,再根据迭代辨识原理得到参数的迭代解,并应用加速收敛技术进行加速。仿真实验表明:该方法可以得到很好的辨识结果,加速收敛技术的应用显著提高了参数的收敛速度。     

一种快速收敛的迭代正则化方法

对于线性不适定问题, 基于Landweber迭代正则化方法 提出一种快速收敛的迭代正则化方法, 依据Morozov偏差原理, 采用后验选取正则化参数的方法得到了最优渐近收敛阶的正则化解. 数值实验结果表明, 该方法可以加快收敛速度, 降低计算量.     

一族带有个参数的三阶收敛迭代方法

 提出一种求解非线性方程f(x)=0近似解问题的一族带有3个参数的迭代方法, 通过选取不同的参数值, 可以得到不同的迭代方法. 该方法不用计算函数的二阶导数即可达到三阶收敛. 收敛性分析和数值实验表明, 该方法与其他同阶收敛性质方法相比具有一定的有效性.     

求解非线性方程的一个新的高精度迭代解法

给出了一种新的求解非线性方程的迭代方法,该算法至少是5阶收敛且不用计算导数,具有收敛速度快,计算精度高的特点.同时,给出了数值例子,表明与理论分析是相吻合的.     

具有参数超平方收敛的抛物线法公式类

在有记忆单点迭代的Muller法中,通过引入多点迭代思想,提出了一类具有参数有记忆两点迭代的抛物线法公式,其收敛阶为1+√2,达到了超平方收敛.并且给出了该类方法的最佳迭代参数,使其收敛阶达到3.30.数值试验表明该类方法优于Muller法和Newton法.     

迭代过程的加速

对已知的Ｐ阶收敛的迭代函数进行加工，得到了一种高阶收敛的迭代函数，并给出了一个具体的数值计算实例。     

IEHM中阻尼参数λ的选择

本文探讨了迭代推广的休克尔方法中称为“阻尼”的参数λ的选择问题。按照该方法,能使迭代计算较快地收敛。