张量积型Said-Ball曲面的预处理渐近迭代逼近法

为加快张量积型 Said-Ball曲面渐近迭代逼近法的收敛速度,探讨了张量积型Said-Ball曲面渐近迭代逼近法的预处理技术。首先利用对角补偿约化技术构造了预处理子,然后结合矩阵Kronecker积性质,采取预处理渐近迭代逼近法求解张量积型Said-Ball曲面。为进一步降低计算量并提高算法的稳定性,利用广义极小残差法求解预处理方程,得到预处理渐近迭代逼近法的非精确求解方法。分析了预处理渐近迭代逼近法及非精确求解方法的收敛性。最后用数值实例说明预处理子能大大减小迭代矩阵的谱半径,令预处理技术及其非精确求解方法的计算效率明显提高。此外,由于对角补偿预处理子能改善配置矩阵的谱分布,因此也可用于对广义极小残差法的预处理,以改善其收敛性。     

基于Cholesky分解的混合信赖域算法

为解决非二次性太强、曲率变化剧烈的非线性函数优化问题，把锥模型信赖域算法和基于广义正定Cholesky分解的Gill-Murray改进牛顿算法相融合，建立了基于Cholesky分解的混合信赖域算法，该算法具有计算速度快且收敛性能好的特点，证明了算法的收敛性。     

预条件在谐波平衡仿真算法中的应用

在运用谐波平衡算法对射频集成电路进行仿真时，针对Krylov子空间迭代算法在计算速度和内存存储量等方面存在的限制问题，提出了一种运用稀疏-分段矩阵作为预条件的方法．该方法采用稀疏化、分段压缩以及对称连续超松弛处理，得到的预条件矩阵是原Jacobian矩阵的良好近似．实例表明运用这种稀疏-分段矩阵作为预条件，不仅保证了迭代算法的准确性和优良的收敛性，解决了用块对角矩阵作为预条件时引起收敛速度变慢甚至无法收敛的问题，而且与块对角矩阵做为预条件相比计算速度提高了近50％，所需内存存储量减少了近60％．     

基于l_p正则化图像去模糊的快速广义迭代收缩算法

将图像去模糊问题转化为求解l_p正则化的非凸优化问题,提出了一种求解l_p正则化问题的快速广义迭代收缩算法(FGISA,fast generalized iterative shrinkage thresholding algorithm).该算法通过对广义迭代收缩算法(GISA,generalized iterative shrinkage thresholding algorithm)的梯度项添加一个加权矩阵,并结合Nesterov梯度加速方法达到加快算法收敛速度的目的.由于加权矩阵仅仅与模糊矩阵有关,并且不随迭代过程变化,因此,与GISA相比FGISA并不增加算法的计算复杂度.文章给出了算法收敛性的理论分析.实验结果表明FGISA算法在收敛速度和图像恢复效果方面对GISA算法均有较大的改进.     

关于子空间迭代的几点注记

ＱＲ算法是目前计算满矩阵完全特征值组的最主要的方法之一,众所周知,它是同时迭代的一个巧妙的实现,而同时迭代是实际执行子空间迭代的一种方法。因此子空间迭代的收敛性是这一部分的中心问题,以往的证明出于实际需要大都假设矩阵Ａ是单构的,但研究一般矩阵的情形,对于理解这一部分理论的本质是很有必要的,本文不对Ａ作特殊要求,建立了子窨迭代的完全类同于幂法的收敛性质,在此基础上,我们阐明了ＱＲ迭代是如何收敛于 三     

层次分析法中整体一致性判别及校正

针对层次分析法(AHP)中下层存在不满足满意一致性条件判断矩阵的整体一致性判别问题，提出了具有满意一致性的充要条件．对判断矩阵，提出一种不需求最大特征值即可计算出一致性指标的新方法，用此方法可非常方便地求出判断矩阵的最大特征值．给出了判断矩阵一致性的统计检验方法的使用条件，提出了不满足满意一致性的判断矩阵的校正新方法，所给出的方法用计算机实现非常方便，对于低阶矩阵，手工计算也非常简便．     

计算Pascal矩阵谱半径和相应特征向量的一个快速算法

研究Pascal矩阵谱半径及其对应特征向量的数值求解算法问题,利用幂法和Pascal矩阵的性质给出了一个有效的迭代求解算法,该算法每一步迭代只用到浮点数的加法运算。同时数值实验显示,该算法具有较高的精度和较快的收敛速度。     

计算Pascal矩阵谱半径和相应

研究Pascal矩阵谱半径及其对应特征向量的数值求解算法问题,利用幂法和Pascal矩阵的性质给出了一个有效的迭代求解算法,该算法每一步迭代只用到浮点数的加法运算。同时数值实验显示,该算法具有较高的精度和较快的收敛速度。     

DS-CDMA中一种低复杂度的多用户检测算法

为降低常规解相关多用户检测算法的运算量和复杂度,利用相关矩阵的对角占优性提出了一种低复杂度的三对角线性检测算法．新算法首先将相关矩阵分解为三对角矩阵及其余式,然后将相关矩阵的求逆问题近似为特殊矩阵的乘法问题．与解相关检测算法相比,新算法运算复杂度大大降低,而检测性能良好．计算机仿真结果验证了新算法的有效性．     

正定Toeplitz矩阵三角分解的修正Schur算法

在Schur算法的基础上构造了Schur补的位移结构，通过对Schur补的位移结构的生成子进行变化得到正定Toeplitz矩阵三角分解的一种修正的Schur算法，该算法的计算量为O(n2)．     

基于共轭梯度法的盲分离在线算法

在严格论证盲分离问题与数学上的最优化问题等价的基础上,把问题的重点集中在对该最优化问题的寻优上.由于盲分离最优化问题的目标函数的特点,在欧氏空间中对决策变量(分离矩阵W)进行寻优求解带来诸多复杂因素,寻优算法在弯曲的黎曼空间中动态运行是解决这些问题的一条可行途径.为此,本文在改进 NGA 和 PDFA 算法的基础上,结合在线算法 PDEA 在估计信号的得分函数的较好效果,和求解最优化问题的共轭梯度法较快收敛性能,提出了具有自学习能力,并继承共轭梯度法特点的盲分离在线算法 PDEA-CONJ.此算法应用到盲分离问题中,在混合矩阵严重病态情况下能取得了较好分离效果.实际算例验证了其收敛性和有效性.     

基于动态因子和共享适应度的改进粒子群算法

为提高粒子群算法的收敛速度和优化性能,避免陷入局部最优,提出了一种基于动态学习因子和共享适应度函数的改进粒子群算法.在惯性权重w随着迭代次数非线性减少而动态调整学习因子的基础上,引入共享适应度函数.当算法未达到终止条件而收敛时,利用粒子和最优解间距离挑选一批粒子重新初始化形成新群体,并用共享适应度函数对新群体进行评价,新旧2个群体分别追随自己的局部最优解直至迭代结束.对4个典型多峰复杂函数的测试结果表明,该改进算法不仅加快了寻得最优解的速度,而且提高了粒子群算法全局收敛的性能.     

基于演化的信赖域方法

把全局搜索性能优良的演人算法与具有总体收敛性能的信赖域算法相颌合形成局部随机搜索与全局确定性搜索相结合的演变信赖域,经具有适应性广，收敛性能好和收敛速度快的特点，为解决复杂的非线性优化问题提供了一种有效算法，并证明了算法的收敛性。     

一种求解混合整数非线性规划问题的演化算法--搜索空间自动收缩法

提出一种求解混合整数非线性规划问题的新的演化算法 -搜索空间自动收缩法 (ACSSOS) .在这种算法中 ,演化算法既用来定位最优解区域 ,实现搜索空间自动向全局最优解收缩 ,又用来最终求得最优解 .由于在遗传算子中引用了舍入操作 ,它不仅可用来求解混合非线性整数规划问题 ,也可求解纯整型或纯实型变量非线性函数优化问题 .数值试验结果表明本文的算法在解的质量、稳定性和收敛速度等方面优于一般的演化算法 .     

共轭梯度子空间基追踪算法及其相关结果

压缩感知可以在低于Nyqiust采样率条件下实现稀疏信号的精确恢复. 重构算法是压缩感知的主要研究内容之一. 本文基于子空间基追踪算法的回溯思想与共轭梯度法, 提出了共轭梯度子空间基追踪算法. 通过仿真实验验证了算法的有效性, 并讨论了该算法利用几种常见测量矩阵对稀疏信号的重构效果. 结果显示, 当测量矩阵为部分Fourier矩阵时, 该算法具有最优的重构效果.     

随机自治状态空间模型的正交梯度辨识

提出了随机自治系统参数的正交梯度二步递阶优化方法．通过极小化输出预报误差得到了系统参数估计;给出了正交梯度搜索方法用于解决系统参数的非唯一性问题,系统参数的二步递阶优化辨识方法包括两步：首先用给出的自适应L-M算子正交梯度方法确定参数优化方向;其次由一维搜索方法计算最佳步长．蒙特-卡罗数值仿真试验表明本文提出的方法具有收敛速度快、抗噪能力强以及数值稳定性好等优点．     

基于AIG的多级逻辑电路延迟近似优化

在对多级逻辑电路延迟进行优化中,提出了一种针对关键路径中节点输出的近似替换方法,用于实现延迟优化.提出的算法先建立待优化电路的关键路径集合,然后通过选取每一条关键路径中错误率影响最小的节点构成待优化节点集,再结合提出的节点输出近似替换技术,在错误率约束下实现节点删除和关键路径压缩,进而达到多级逻辑电路延迟优化.提出的算法用C++和ABC工具内置命令编程实现,使用ISCAS85以及LGSynth91电路进行测试.实验结果显示,与已提出的常量替换方法相比,面积和延迟优化效果分别提升22.96%和31.49%.同时相较于最新提出的针对延迟优化的算法,在延迟优化效果相近的情况下,算法运行时间上有61.88%的提升.     

一种基于空间结构的数值优化演化算法

提出一种求解数值优化问题的演化算法－－基于空间结构的演化算法(Space GA），在这种算法中，作者将演化种群中的每个个体放在固定的位置上，杂交操作在其邻居上的几个点进行，因此不用选择遗传操作的父体，从而避免了确定选择压力的问题，同时空间结构保证了搜索的全局性，遗传操作保证了较优解在其空间中的扩展，从而达到了全局寻优的目的。文章还讨论了不同的空间结构算法的影响，此算法可以求角数学规划问题、约束函数优化问题，如果对实型变量采用取整的操作，算法还可以求解混合整数非性规划问题，数值试验的结果表明了算法在求解的速度，稳定性，质量等方面都优于一般的演化算法。     

一种新的进程可信保护方法

针对计算机端系统中病毒和木马导致应用程序缺乏可信性的问题，提出了一种新的进程可信保护方法．该方法采用可信计算平台技术，通过度量进程代码和数据的完整性断定其信任性．并综合运用软硬件控制，采用单向散列算法，在通用开放的计算机系统中建立起用户到进程的可信道路，保证了进程代理用户任务的可信性．实际测试结果表明该方法能够增强操作系统的安全性，确保关键应用在不安全的环境中顺利执行，并防止重要文件的非授权使用．