稀疏信息处理中的迭代分式阈值算法

在稀疏信息处理中, l₀范数优化问题通常转化为l₁范数优化问题来求解。 但l₁ 范数优化问题存在一些不足。 为寻找一种更有效的求稀疏解的算法, 首先构造一个新的收缩算子, 其次证明该收缩算子是某非凸函数的邻近算子。 然后用该非凸函数替代l₀-范数, 对新的优化问题用向前-向后分裂方法得到对应的迭代阈值算法-迭代分式阈值算法(IFTA)。 仿真实验表明该算法(IFTA)在稀疏信号重构和高维变量选择中均有良好的表现。     

一类反向混合单调算子方程组的迭代求解

在序Banach空间中, 利用锥与半序理论和非对称迭代技巧, 研究一类反向混合单调算子方程组 解的存在与唯一性, 给出了收敛于算子方程组解的逼近迭代序列和误差估计, 进而获得了反向混合单调算子方程 唯一解及其解的逼近迭代序列和误差估计, 并改进和推广了有关文献的相应结果.     

含间断项的二阶周期边值问题的拟上下解方法

利用拟上下解方法和混合单调迭代法,研究了Banach空间中含间断项的二阶非线性微分方程周期边值问题解的存在唯一性,并给出逼近解迭代序列的误差估计.     

解非线性方程组的松弛型并行区间多分裂算法

本文给出了解非线性方程组的松弛型并行区间多分裂算法──ＲＰＩＭ—ＧＡＯＲ算法．我们构造了并行区间多分裂的Ｋｒａｗｃｚｙｋ型区间算子，并证明了它具有判断解的存在与唯一性的特点，给出了ＲＰＩＭ—ＧＡＯＲ算法的收敛性定理及参数ｒｊ、ωｊ，ｊ＝１，２，…，ｎ的取值区间．     

模型基编码中实时三维运动估计的新方法

将自适应迭代松弛搜索算法RSA引入到MPEG4模型基编码的三维运动参数估计中，解决了估计算法的稳健性问题。经过简化计算的复杂度，得出一种快速算法，大大提高了估计速度。同时设计有效的参数初值设置和调整方法，改善了估计的准确性，使之更适用于长序列实时运动估计。通过与预测最小均算法PLS和扩展的卡尔曼滤波算法EKF进行模拟数据和真实序列实验比较，证明本文提出的RSA算法具有很好的鲁棒性和准确性。     

单桩荷载与位移曲线规律分析

首先提出利用分层位移迭代法计算单杠荷载与位移（桩顶沉降），即Ｐ－ｓ曲线的方法，然后分析单桩Ｐ－ｓ曲线随桩长Ｌ、直径Ｄ、桩身材料弹性模量Ｅ和极端阻力Ｒμ的变化规律，发现一些重要特征和新的规律，最后利用实测结果进行了验证。文章对制定桩的静载试验规则和合理设计桩基础，具有重要意义。     

Banach空间中非扩张映象具误差的迭代收敛问题

在Banach空间中．研究了具误差的Reich-Takahashi迭代序列的收敛问题,所得结果改进和推广了已有的相关结果．     

渐近非扩张映象的修正Reich-Takahashi迭代的收敛定理

研究Banach空间中渐近非扩张映象和非扩张映象的具随机误差的修正的Reich-Takahashi的迭代序列的收敛问题,给出了第一型具随机误差的修正Reich-Takahashi迭代序列强敛到不动点的充要条件,所得结果推广和改进了已有文献的相关结果．     

迭代序列强收敛于m-增生型变分〗包含解的充要条件

研究了Banach空间中一类m-增生型变分包含解的存在性及其具随机误差的Ishikawa迭代逼近问题，得到了迭代序列强收敛于变分包含问题的唯一解的若干等价条件.     

内存集群计算:交互式数据分析

本文围绕大数据分类中决策数据的管理和分析进行展开.重点分析了大数据时代关于商务智能(Business Intelligence,BI)技术新的应用需求;讨论了计算机硬件和体系结构的发展为决策数据管理和分析带来的挑战和机遇;通过对新兴典型应用的分析和相关技术和系统特点的总结,说明了基于内存计算的高性能数据管理和分析技术是当前亟待解决的问题,具有广阔的应用前景.在全内存式(in-memory)数据管理环境下,网络通讯将成为整个系统的主要瓶颈.结合内存的特点(数据易失性、内存墙瓶颈),设计针对高性能服务器的无共享分布式内存系统拓扑结构;研究面向异构、多层次缓存和内存结构的分布式数据布局与索引策略,跨核、跨处理器、跨服务器的多粒度并行处理框架,缓存感知、内存感知的分布式数据一致性维护等关键技术,轻量级面向按列存储的数据压缩机制及压缩感知的数据处理机制,将是基于内存计算的高性能数据管理与分析技术的重点研究内容,并将最终实现实时交互式分析处理.