基于ZMNL经验迭代法的相关非高斯雷达杂波仿真

针对基于零记忆非线性变换(zero memory nonlinearity,ZMNL)的相关非高斯雷达杂波仿真,提出了一种类似神经网络形式的经验迭代法。该方法在对输出频谱估计的基础上,反复修正输入频谱,经过多次迭代运算来确定非线性变换前后相关系数之间的关系。给出了应用该方法进行杂波仿真的具体步骤,仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于活跃集迭代法的支持向量机快速增量学习算法

介绍了一种新的支持向量机（SVM），其优化问题的对偶问题为具有简单界约束的凸二次规划问题：探讨了将活跃集迭代法运用于这种SVM的学习算法以及初始活跃集的选取问题；针对增量学习和大规模学习问题，提出了基于活跃集迭代法的SVM快速增量学习算法；实验验证了算法的有效性。     

单变量函数方程求根的一种新型Newton迭代法

对求解单变量函数方程提出一种大范围收敛的新型Newton迭代法，该方法的收敛范围比Newton法大．通过给出的实例表明，该方法具有明显优势．     

重根情形的Newton迭代法收敛性加速

基于Newton迭代法对于求重根具有线性收敛性,给出了加速其收敛的方法以及迭代公式,收敛速度得到了有效的提高.最后从数值实验加以比较,此算法是可行的.     

解非线性椭圆边值问题的逐层显式校正迭代法

本文提出一种求解非线性离散椭圆边值问题的逐层显式校正迭代法.该方法有效地融合了多层网格方法和扰动迭代方法.有关数值分析表明,当网格分划较细且分划参数h较小时,在各网格层上仅需一次简单的迭代和显式校正步骤就可满足数值计算的要求.使用该方法的计算量是最佳阶的,它是最细网格层节点变量个数的同阶量.     

关于Gauss-Seidel迭代收敛的新判别准则

一、引 言 对于线代数方程组如果采用Gauss-Seidel迭代则有迭代收敛的下列充分条件[1]: [2]给出了μ=1的收敛判别准则,条件1°,2°限制较严,应用范围较窄.最近[3]给出了迭代(2)收敛的两个新判据,它允许μ>1。本文给出Gauss-Seide1迭代收敛的若干新判别准则. 二、基本结果 定理1.若存在一个置换 及一组正数μ1,μ2,…μn使以下不等式组成立:则对与原方程组(1)等价的方程组施行如下的 Gauss-Seidel迭代收敛,敛速估计为其中下,一 *-1J/··J)分别是Q丫的精确解和-次迭代近似解 证:令 卜‘一;-x卜,则广’满足下列误差方程组:幻收敛的充要条…     

函数域中差集与不可约多项式的一个注记

设Fq为q个元的有限域,r∈F_q{0},A为由F_q[t]上某些次数严格小于N的多项式组成的集合.当差集A-A不含形如ω+r的元时,其中ω为F_q[t]中的首1不可约多项式,基于迭代序列,利用函数性质确定相关参数的范围,进而估计了A的大小.     

非线性问题的迭代法及其在力学中的应用

研究了物理学中形如θ＋Σｎ＝０ ａｎθ＾ｎ＝０的非线性微分方程,给出一种可以求解这类方程的迭代方法。将单摆运动方程,通过适当的变化成为上述方程的形式,从而可用此迭代法求解。     

关于一类二阶双曲型微分方程的柯西问题

研究了一类二阶双曲型微分方程vxx-h(x,y)k(y)vyy a(x,y)vx b(x,y)vy c(x,y)v f(x,y)=0的柯西问题解的存在性,现在采用较为初等的方法,即通过构造积分方程的逼近解序列,把这个问题转化为一个积分方程组问题,然后再利用归纳法和迭代法,证明这类二阶双曲型微分方程在一定条件下的柯西问题有解且可导,并给出了解的积分表示式。     

斯蒂芬森-牛顿类迭代法的二阶收敛性

讨论一种解非线性方程的具有变参数的不带导数的二阶收敛迭代法. 利用动力系统理论推导出该方法的迭代公式, 证明其在某些弱条件下至少是二阶收敛的, 最后给出了数值结果.