矩阵核心逆的表征与迭代

给出矩阵核心逆的表征与三种迭代格式,即Euler-Knopp迭代,Newton-Raphson迭代和超幂迭代.且研究各迭代格式收敛的充要条件和误差分析,并利用Frobenius范数给出迭代收敛的误差界.     

线性方程组的4种迭代方法

研究了线性方程组的4种迭代方法——Jacobi迭代、Gauss-Seidel迭代、HSS迭代、Richardson迭代,给出了4种迭代方法收敛的充分条件。数值实验进一步表明,在大规模线性方程求解时,迭代矩阵谱半径的大小决定算法的收敛速度;在谱半径小于1的前提下,谱半径越小,则收敛速度越快。     

一种Turbo迭代译码的联合自适应方案

迭代译码可以提高Turbo码的译码性能,但也增加了译码时延。为了降低Turbo译码时延,提出了一种联合自适应优化方案,首先在保证系统总体性能要求的情况下,利用外部自适应迭代准则确定迭代次数,然后在此基础上进一步采用内部迭代停止准则,该联合自适应迭代方案的平均迭代次数比单独的外部和内部迭代方案都小,误帧率性能与外部自适应迭代相当。     

Jacobi、Gauss-Seidel和SOR迭代收敛性的新判别准则

本文给出Jacobi迭代、Gauss－Seidel迭代和SOR迭代收敛的若干充分条件，拓广了迭代收敛的判别范围，举了数值例子。     

函数及函数序列的迭代估计

函数的迭代是拓扑动力系统的重要研究对象.计算函数的迭代往往是一件很困难的事,因此对迭代进行估计就变得相当重要.首先讨论了函数迭代估计的一个关系式,得到了函数迭代估计的一个更好的结果;然后研究了函数序列在一致收敛下的一个迭代极限问题.不仅表明在一致收敛下极限运算与迭代运算可以交换顺序,同时也得到了函数序列迭代的一个估计关系式.     

SOR与SSOR以及AOR与SAOR迭代收敛速度之比较

本文对迭代求解大型稀疏线性方程组的两个主要方法SOR和AOR迭代与它们的对称方法SSOR和SAOR迭代的收敛速度进行了比较,指出:当系数矩阵为相容次序矩阵时,如果不进行半迭代加速度处理,则对称迭代方法的效率并不高于原迭代方法。     

单点迭代格式的建立方法

本文探讨迭代函数和初始值对迭代过程的影响,从而给出选取迭代函数和初始值的方法和原则,以建立一种好的迭代格式。     

Banach空间中迭代函数方程的凸解(英文)

迭代与迭代之间是有限线性组合关系的方程称为多项式型迭代方程,它是一类重要的泛函方程并被广泛研究.在Banach空间中研究了迭代与迭代之间是无限线性组合关系的迭代方程.利用Schauder不动点定理证明了此方程递增解和递减解的存在性.进一步给出了这些解为凸解或凹解的条件.结果推广了Banach空间中关于多项式型迭代方程凸解的结果.     

迭代式创新、价值创造与企业绩效 ——基于西贝莜面村的案例研究

以西贝莜面村为研究对象,运用案例研究法基于价值创造的视角探讨了迭代式创新对企业绩效的影响机制。研究结果表明;西贝的迭代式创新是一个以价值链为核心,包含用户参与、快速试错、多层次迭代的非线性过程,具体表现为：场景迭代、产品迭代、服务迭代、业务迭代、组织迭代和品牌迭代;西贝的迭代式创新通过价值主张、价值创造、价值传递、价值获取以及价值分配等一系列过程对顾客、员工以及企业等多方面产生了显著的价值创造,进而提升了企业的绩效;价值创造是西贝迭代式创新影响企业绩效的中介机制和重要路径。研究结论丰富了迭代式创新及其实现路径的相关理论体系,对企业创新管理和绩效提升具有显著的理论价值和现实意义。     

非线性系统开闭环PID型迭代学习控制的收敛性分析

针对一类参数未知非线性的迭代学习控制问题提出了一种开闭环PID型迭代学习控制律,这种迭代学习律同时利用了系统当前的跟踪误差和前次迭代控制的跟踪误差修正控制作用,给出了迭代学习控制算法收敛的充分性条件.分析表明,所给出的迭代学习控制律推广了现有的结果.