Marshall-Olkin扩展重尾分布的刻画

利用Marshall-Olkin提出构造分布的方法,以重尾分布F作为基础,提出了Marshall-Olkin扩展重尾分布G,根据常见重尾分布子族的定义及其等价关系,分析了F与G的相关性质,对于重尾分布族,G具有封闭性,尾等价性,同时在连续型分布情形下,讨论了F与G的密度函数之间及风险率函数之间的关系.最后,将Marshall-Olkin扩展重尾分布应用于实际数据中,并在拟合数据方面与原分布进行比较,表明扩展分布要优于原分布.     

随机测量矩阵齐次RIP的证明

在压缩感知理论中,若要保证重构信号的精确性,测量矩阵需要满足限制等距性质,即RIP.当测量矩阵是随机矩阵时,RIP的成立与概率相关.对高斯矩阵RIP进行了修正,其中将原高斯矩阵RIP相关的集中不等式的■范数修正为■范数,梳理了这一类RIP证明过程,并证明得到了齐次RIP.     

对称正定线性方程组具有任意权矩阵的多分裂迭代求解

本文利用优化模型研究求解对称正定线性方程组Ax=6的多分裂并行算法的权矩阵.在我们的多分裂并行算法中,m个分裂仅要求其中之一为P-正则分裂而其余的则可以任意构造,这不仅大大降低了构造多分裂的难度,而且也放宽了对权矩阵的限制(不像标准的多分裂迭代方法中要求权矩阵为预先给定的非负数量矩阵).并且证明了新的多分裂迭代法是收敛的.最后,通过数值例子展示了新算法的有效性.     

矩阵填充的硬阈值修正算法

提出了使用硬阈值进行矩阵填充的修正算法.算法通过对迭代矩阵进行对角修正来完成矩阵填充,并给出了算法的收敛性分析.最后通过数值实验比较了修正算法与硬阈值算法填充的数值结果,显示出了新算法的优越性.     

关于分段函数定积分的计算

通过例题分别讨论分段连续函数定积分的计算及分段有界非连续函数定积分的计算,旨在于进一步丰富高等数学的教学内容,提高学生的计算能力.     

高阶Hermite-Fejér型内插的一个性质

本文给出高阶 Herm ite- Fejér型内插的一个性质     

求解M-矩阵代数Riccati方程的两种不动点迭代法（英文）

M-矩阵代数Riccati方程由于广泛的应用,已成为近年来的热点问题之一,有关其理论和数值方法的研究层出不穷.本文研究M-矩阵代数Riccati方程的数值解法,给出求解其最小非负解的两种新的不动点迭代法.理论分析表明新的不动点迭代法相比现有的不动点迭代法收敛速度快,数值实验也验证了新方法的有效性.     

单位上三角矩阵群的注记

记Tr_1(n,Z)是整数环Z上对角线元素全是1的全体上三角矩阵组成的群,k_(ij)(1≤i相似文献   

求解线性系统的广义二阶段多分裂迭代法的收敛性

一般二阶段多分裂迭代法的权矩阵都是预先给出的,在迭代过程中并不知道它的优劣.提出了广义的二阶段多分裂迭代法,它的加权矩阵不必预先给出,而是在迭代过程中通过求超平面上的最优解而得出的随迭代步数变化的动态的权矩阵.这样,动态的权矩阵能使得第k步的近似解更加逼近问题的真解.文中建立了新方法的收敛性理论,并以数值实验验证新方法的有效性.     

一种推广的求解可分离凸优化问题的黄金比率邻近ADMM算法

ADMM算法是求解可分离凸优化问题的经典算法之一,但其无法保证原始迭代序列的收敛性且其子问题计算量很大.为了保证该算法所有迭代点列的全局收敛性及提高计算效率,采用凸组合技术的黄金比率邻近ADMM算法被提出,其中凸组合因子Ψ是关键参数.本文在黄金比率邻近ADMM算法的基础上,扩大了凸组合因子Ψ的取值范围,提出了收敛步长范围更广的推广黄金比率邻近ADMM算法.并在一定的假设下,证明了算法的全局收敛性及函数值残差和约束违反度在遍历意义下的O(1/N)次线性收敛速度.以及,当目标函数中任意一个函数强凸时,证明了算法在遍历意义下的O(1/N²)收敛率.最后,本文通过数值试验表明推广算法的有效性.