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1.
一类全局收敛的记忆梯度法及其线性收敛性   总被引:16,自引:0,他引:16  
本文研究一类新的解无约束最优化问题的记忆梯度法,在强Wolfe线性搜索下证明了其全局收敛性.当目标函数为一致凸函数时,对其线性收敛速率进行了分析.数值试验表明算法是很有效的.  相似文献
2.
Ruin Probabilities under a Markovian Risk Model   总被引:5,自引:0,他引:5  
In this paper, a Markovian risk model is developed, in which the occurrence of the claims is described by a point process {N(t)}t≥0 with N(t) being the number of jumps of a Markov chain during the interval [0, t]. For the model, the explicit form of the ruin probability ψ(0) and the bound for the convergence rate of the ruin probability ψ(u) are given by using the generalized renewal technique developed in this paper.Finally, we prove that the ruin probability ψ(u) is a linear combination of some negative exponential functions in a special case when the claims are exponentially distributed and the Markov chain has an intensity matrix(qij)i,j∈E such that qm = qml and qi=qi(i 1), 1≤i≤m-1.  相似文献
3.
Monte Carlo EM加速算法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
罗季 《应用概率统计》2008,24(3):312-318
EM算法是近年来常用的求后验众数的估计的一种数据增广算法,但由于求出其E步中积分的显示表达式有时很困难,甚至不可能,限制了其应用的广泛性.而Monte Carlo EM算法很好地解决了这个问题,将EM算法中E步的积分用Monte Carlo模拟来有效实现,使其适用性大大增强.但无论是EM算法,还是Monte Carlo EM算法,其收敛速度都是线性的,被缺损信息的倒数所控制,当缺损数据的比例很高时,收敛速度就非常缓慢.而Newton-Raphson算法在后验众数的附近具有二次收敛速率.本文提出Monte Carlo EM加速算法,将Monte Carlo EM算法与Newton-Raphson算法结合,既使得EM算法中的E步用Monte Carlo模拟得以实现,又证明了该算法在后验众数附近具有二次收敛速度.从而使其保留了Monte Carlo EM算法的优点,并改进了Monte Carlo EM算法的收敛速度.本文通过数值例子,将Monte Carlo EM加速算法的结果与EM算法、Monte Carlo EM算法的结果进行比较,进一步说明了Monte Carlo EM加速算法的优良性.  相似文献
4.
反应扩散方程组解的渐近性质   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文讨论带齐次Neumann边界条件的一类反应扩散方程组解的渐近性质.证明了对于任意的μ∈[0,2)解在Cμ(Ω)中收敛于常数平衡解,同时给出了收敛速率.  相似文献
5.
非线性互补约束均衡问题的一个SQP算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一个求解非线性互补约束均衡问题(MPCC)的逐步逼近光滑SQP算法.通过一系列光滑优化来逼近MPCC.引入l<,1>精确罚函数,线搜索保证算法具有全局收敛性.进而,在严格互补及二阶充分条件下,算法是超线性收敛的.此外,当算法有限步终止,当前迭代点即为MPEC的一个精确稳定点.  相似文献
6.
一类新的曲线搜索下的多步下降算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一类新的曲线搜索下的多步下降算法,在较弱条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速率.算法利用前面多步迭代点的信息和曲线搜索技巧产生新的迭代点,收敛稳定,不用计算和存储矩阵,适于求解大规模优化问题.数值试验表明算法是有效的.  相似文献
7.
一类新的求解无约束优化问题的记忆梯度法   总被引:1,自引:1,他引:0  
汤京永  贺国平  董丽 《数学杂志》2011,31(2):362-368
本文研究了无约束优化问题.利用当前和前面迭代点的信息产生下降方向以及Armijo线性搜索确定步长,得到了一类新的记忆梯度法.在较弱条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速率.数值试验表明算法是有效的.  相似文献
8.
张天良 《数学季刊》2000,15(3):84-88
本文给出了并多分裂迭代(PMI)收敛速度的一个估计式,利用此估计式可以简化和统一PMI方法的收敛性证明。  相似文献
9.
本文讨论差商BFGS方法的收敛速率,证明了当差商步长满足某个条件时,由差商BFGS方法产生的点列具有比多步二次收敛略强一些的收敛速率。  相似文献
10.
在该文中,作者得到了Brownian运动连续模在Cr,p-容度意义下的泛函极限的收敛速率.  相似文献
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