三次特征值问题的迭代shift-and-invert Arnoldi算法（英文）

对于求解大规模二次特征值问题,叶强提出了一种迭代shift-and-invert Arnoldi投影算法(Ye Q.An iterated shift-and-invert Arnoldi algorithm for quadratic matrix eigenvalue problems.Appl Math Compt,2006,172:818-827).将这一策略推广到求解大规模三次特征值问题,基于改进的Krylov子空间,给出了求解大规模三次特征值问题的一种迭代shiftand-invert Arnoldi算法.结果表明,结合shift-and-invert技术,这是一种具有快速收敛性的高效算法.数值试验结果验证了算法的有效性.     

非线性特征值问题的二次近似方法

本文研究求解非线性特征值问题的数值方法.基于矩阵值函数的二次近似,将非线性特征值问题转化为二次特征值问题,提出了求解非线性特征值问题的逐次二次近似方法,分析了该方法的收敛性.结合求解二次特征值问题的Arnoldi方法和Jacobi-Davidson方法,给出求解非线性特征值问题的一些二次近似方法.数值结果表明本文所给算法是有效的.     

联合最佳逼近

本文研究了二元函数用紧Hausdorff空间上的连续函数集的联合逼近问题,建立了包括特征定理、唯一性定理、强唯一性定理和dela Vallée Poussin定理在内的Chebyshev逼近理论。给出了求解最佳逼近元的Remes型第一算法和两种一般的简化方法。     

步进的特征列算法及其在流密码分析中的应用

"吴特征列"算法是多元方程组求解的一种主要代数方法.讨论求解布尔多项式方程组特征列算法的改进算法.具体完成以下几方面工作:1)根据二阶有限域的特点,在已有工作的基础上提出布尔方程组求解的特征列算法的步进算法——SSTDCS,并且证明了该算法的正确性;2)用C语言在SzDD软件包上编程实现了该算法;3)把算法应用在流密码的代数分析中,对算法有效性进行检验,实验结果表明所给算法对大部分实例是有效与稳定的.     

积分形式非局部本构关系的界带分析方法

基于Hamilton体系研究了Eringen的非局部线弹性本构关系.Eringen的非局部线弹性理论存在积分型和微分型两类本构关系.由于方程的形式简单,目前多采用微分型本构;而积分型本构方程是典型的积分-微分方程,数值求解较为困难.在分析结构力学中提出的界带分析方法,成功求解了时间滞后问题的积分-微分方程.根据分析动力学与分析结构力学的模拟关系,将界带分析方法引入到非局部理论的积分型本构方程,可以实现积分-微分方程的数值求解.通过杆件的振动分析算例验证了该套理论算法的准确性和可行性,也指出了辛体系算法在非局部力学问题中的潜力.     

求解无容量设施选址问题的拉格朗日蝙蝠算法

无容量设施选址问题(Uncapacitated Facility Location Problem,UFLP)是一类经典的组合优化问题,被证明是一种NP-hard问题,易于描述却难于求解.首先根据UFLP的数学模型及其具体特征,重新设计了蝙蝠算法的操作算子,给出了求解UFLP的蝙蝠算法.其次构建出三种可行化方法,并将其与求解UFLP的蝙蝠算法和拉格朗日松弛算法相结合,设计了求解该问题的拉格朗日蝙蝠算法.最后通过仿真实例和与其他算法进行比较的方式,验证了该混合算法用来求解UFLP的可行性,是解决离散型问题的一种有效方式.     

一类各向异性外问题的重叠型区域分解算法

本文以椭圆外调和问题的自然边界归化为基础，提出了求解各向异性常系数椭圆方程的一种重叠型区域分解算法，并分析了算法的收敛性及收敛速度．理论分析及数值实验表明，该方法对于求解各向异性外问题非常有效．     

伪谱计算的增广块Householder Arnoldi算法（英文）

伪谱是解释非正规矩阵或算子行为的一个有用工具.矩阵伪谱计算的一个常用方法是grid-SVD算法,实现这个算法需要在每一个网格点处作奇异值分解(SVD);另外一个计算方法是基于Schur分解的逆Lanczos算法.由于上述方法的计算量比较大,通常只适用于中小型矩阵.近些年,有些学者探讨了大规模矩阵伪谱计算的Krylov子空间投影方法.在探讨了Householder Arnoldi(HA)算法块情形的计算行为和实用性能的基础上,提出了计算大规模矩阵伪谱的增广块HA(ABHA)算法,并对一些典型测试矩阵进行了一系列的数值试验.数值结果表明,增广块HA(ABHA)算法比HA算法,块隐式重启Arnoldi(BLIRA)算法和逆Lanczos算法的计算效率更高,更具优越性.     

广义二次Arnoldi方法的隐式重新启动位移策略

在隐式重新启动的广义二次Arnoldi方法中,将二次特征值问题显式投影到m维子空间中可得到2m个近似特征对,在进行隐式重新启动时会存在位移个数与子空间维数不匹配的问题.针对此困难,本文给出一种新的可使用全部位移信息的位移策略,证明该方法既能保持原方法的特殊结构,也能充分利用位移信息提高算法的效率.数值算例验证了新的位移策略通过提高每一次重新启动的效率,有效地提高了算法的整体效率.     

基于主子阵算法的n-2n型指派计算工具的实现

主要在研究周良泽的指派求解理论和主子阵算法基础上,设计一种n-2n指派问题求解的实现方案,最后用Java语言实现一个可视化的通用计算工具,并调试运行.结果证明,该实现方案效率高,结果易于理解.     

灾情巡视问题的蚁群两目标优化算法研究

分析目前灾情巡视问题求解方法存在的缺陷,归纳出灾情巡视问题两目标优化模型.针对灾情巡视问题模型特点,引入蚁群算法和多目标优化理论,提出两个灾情巡视问题的蚁群两目标优化算法:算法1将灾情巡视问题的道路网络转化为完全图,增加m-1个(m为巡视组数)虚拟巡视起点,将灾情巡视两目标优化问题转化为单旅行商两目标优化问题,然后使用蚁群算法和多目标优化理论进行迭代求解.算法2使用一只蚂蚁寻找一个子回路,m个子回路构成一个灾情巡视可行方案,采用罚函数法和多目标优化理论构建增广两目标优化评价函数,使用g组,共g×m只蚂蚁共同协作来发现灾情巡视问题的最优解.算法特点:①算法1将灾情巡视两目标优化问题转化为单旅行商两目标优化问题,可以充分利用已有蚁群算法求解单旅行商问题的研究成果;②两个算法引入蚁群算法,提高了算法效率;③两个算法克服目前灾情巡视问题的求解方法不严密性缺陷;④两目标优化算法可以为用户提供多个满足约束条件的Pareto组合解,扩大了用户选择范围,增强了算法的适用性.算法测试表明:灾情巡视问题的蚁群两目标优化算法是完全可行和有效的.     

置换流水车间调度问题的中心引力优化算法求解

目前求解置换流水车间调度问题的智能优化算法都是随机型优化方法,存在的一个问题是解的稳定性较差。针对该问题,本文给出一种确定型智能优化算法——中心引力优化算法的求解方法。为处理基本中心引力优化算法对初始解选择要求高的问题,利用低偏差序列生成初始解,提高初始解质量;利用加速度和位置迭代方程更新解的状态;利用两位置交换排序法进行局部搜索,提高算法的优化性能。采用置换流水车间调度问题标准测试算例进行数值实验,并和基本中心引力优化算法、NEH启发式算法、微粒群优化算法和萤火虫算法进行比较。结果表明该算法不仅具有更好的解的稳定性,而且具有更高的计算精度,为置换流水车间调度问题的求解提供了一种可行有效的方法。     

物流中心选址的多目标优化模型

针对一个经纬型网络中的最优选址问题,借鉴选址问题的已有理论和方法,建立了一个新的数学模型.研究了该模型的实际可行算法,结果表明该算法所求解是最优的,为运输、供销、物流系统的实际部门提供了有效的方法.     

透视3点问题临界构造算法及实现

P3P问题是计算机视觉和摄影测量学领域的一个经典问题.运用基于求解非线性代数方程系统的吴特征列elimination方法,在计算机符号计算系统Maple 9上实现了透视3点问题临界构造解的求解,编制了一个小型实用的程序.运用Maple 9实现的模拟试验结果说明了我们的算法是稳定的.     

蚁群遗传混合算法

将蚁群遗传混合算法分别求解离散空间的和连续空间优化问题.求解旅行商问题的混合算法是以遗传算法为整个算法的框架,利用了蚁群算法中的信息素特性的进行交叉操作;根据旅行商问题的特点,给出了4种变异策略;针对遗传算法存在的过早收敛问题,加入2-0pt方法对问题求解进行了局部优化.与模拟退火算法、标准遗传算法和标准蚁群算法进行比较,4种混合算法效果都比较好,策略D的混合算法效果最好.求解连续空间优化问题是以蚁群算法为整个算法的框架,加入遗传算法的交叉操作和变异操作,用测试函数验证了混合蚁群算法的正确性.     

双水平集逼近油藏模型特征的数值模拟方法

本文使用双水平集函数逼近油藏模型特征, 构造出Uzawas 算法进行数值模拟. 对于两相流渗透率的数值求解问题, 可以通过测量油井数据和地震波数据来实现. 将构造出来的带限制的最优化问题使用变异的Lagrange 方法求解. 如果使用双水平集函数逼近渗透率函数, 则需要对Lagrange 函数进行修正, 从而将带限制的最优化问题转化成无限制的最优化问题. 由于双水平集函数的优越性, 进一步构造出最速梯度下降Uzawas 算法和算子分裂格式Uzawas 算法进行求解对应的最优化子问题. 数值算例表明设计的算法是高效的、稳定的.     

高精度特征解及其外推求解位势方程

根据位势理论,基本边界特征值问题可转化为具有对数奇性的边界积分方程.利用机械求积方法求解特征值和特征向量,以及利用这些特征解求解Laplace方程.特征解和Laplace方程的解具有高精度和低的计算复杂度.利用Anselone聚紧和渐近紧理论,证明了方法的收敛性和稳定性.此外,还给出了误差的奇数阶渐近展开.利用h3-Richardson外推,不仅误差近似的精度阶大为提高,而且,得到的后验误差估计可以构造自适应算法.具体的数值例子说明了算法的有效性.     

非负权重最优组合预测的优性迭代算法

本文在优性组合预测方法存在判定理论的基础上，提出了求解非负权重最优组合预测问题的迭代算法．该算法具有运算简便、方法直观、计算量小、在计算机上容易实现等特点．     

倒向随机方程期权定价模型的一类随机算法

期权定价问题可以转化为对倒向随机微分方程的求解,进而转化为对相应抛物型偏微分方程的求解.为了求解与倒向随机微分方程相应的二阶拟线性抛物型微分方程初值问题,引入一类新的随机算法-分层方法取代传统的确定性数值算法.这种数值方法理论上是通过弱显式欧拉法,离散其相应随机系统解的概率表示而得到.该随机算法的收敛性在文中得到证明,其稳定性是自然的.并构造了易于数值实现的基于插值的算法,实证研究说明这种算法能很好地提供期权定价模型的数值模拟.     

中子输运方程误差估计及自适应计算

 本文研究了全离散方法求解二维中子输运方程的有限元自适应算法, 角度变量用离散纵坐标方法展开, 空间变量用间断元方法求解. 基于间断元方法给出了空间离散的残量型后验误差估计. 在后验误差估计的基础上, 我们设计了自适应有限元算法.由残量型后验估计可以给出局部加密网格的自适应算法. 最后, 我们给出了数值算例来验证我们的理论结果.