解常微分方程初值问题的线性多步公式的并行计算方法

目前,各种类型的并行处理计算机已大量出现.为了能提高这些计算机的实际效率,需要构造与这些计算机相适应的并行算法.构造有效的数值求解常微分方程初值问题的并行算法是一个比较困难的问题,特别对于象Cray-1,757机那样的流水线式向量计算机,更是这样.[1]中将传统的线性多步公式的应用方式进行改变,构造了一类新的并行     

数值求解常微分方程初值问题的偏差积分方法

在连续运动系统的设计、优化计算、实时仿真、系统识别等问题中,均需计算大量的系统运动轨道.这是相当费时间的,特别当精度要求比较高,而描写系统运动的常微分方程组右端函数相当复杂时,更是如此.前者要求采用较小的步长进行数值积分,因而积分的步数比较多.而后者表示每一步积分所需要的计算量相当大,这就使得一些问题由于轨道计算的总计算量太大,在通常的计算机上无法求解或实现,至少实时计算是无法进行     

一类多步并行Runge—Kutta公式

本文构造了一类适合在多处理机系统上实现的并行Ｒｕｎｇｅ－Ｋｕｔｔａ公式，对于其中的具体公式证明了收敛性，给出它的稳定区域，数值例子表明，该公式可以有效地求解常微分方程初值问题。     

梯度投影下降算法

考虑具有等式约束的非线性规划问题: min{f(z)|φ(z)=θ},(1.1)其中z是n维欧氏空间E~n中的点,θ表示各个空间的零元.f(·)是由E~n到E~1中的函数,称作目标函数.φ(·)=(φ~1(·)),…,φ~r(·))~T是由E~n到E~r(r相似文献   

微分代数问题的一类并行算法

微分代数问题的一类并行算法费景高（北京计算机应用和仿真技术研究所）ＡＣＬＡＳＳＯＦＰＡＲＡＬＬＥＬＡＬＧＯＲＩＴＨＭＳＦＯＲＤＩＦＦＥＮＴＩＡＬＡＬＧＥＢＲＡＩＣＰＲＯＢＬＥＭＳ￥ＦｅｉＪｉｎｇ－ｇａｏ（ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｍｐｕ...     

运载火箭姿态运动并行实时数字仿真

1.前言 大型运载火箭的姿态运动是指火箭绕其质心的运动,它是火箭姿态稳定控制系统的控制对象.火箭的姿态运动是多种运动的复合,诸如火箭壳体的弹性弯曲振动、液体推进剂在贮箱内的晃动,都会使其发生弱阻尼或不衰减的振荡.另外,火箭的参数,如转动惯量、重心位置、谐振频率和气动特性等都是随时间和飞行状态变化的,从而使运动特性变得非常复杂.     

微分代数问题的一类数值算法

其中y和f的维数为l,u和g的维数为m.假定函数f和g具有如下要求的连续导数且矩阵g_y(y)f_u(t,y,u)具有有界逆矩阵,即存在M>0,使‖(g_y(y)f_u(t,y,u))~(-1)‖≤M.     

常微分方程向前步组合离散化方法

一、一般理论 关于常微分方程组初值问题的数值求解,[1]首先提出:对方程组中各个微分方程采用不同的数值积分公式和不同的积分步长同时进行数值积分的思想.由这种思想构造的算法称为组合算法,在大系统的数字仿真等数值计算中得到了广泛的应用.国外正在发展的多速率算法或多帧速算法,是它的特例.由于并行处理机系统的迅速发展,这类算法将会得到更广泛的应用和进一步的研究.     

具有实现误差的共轭梯度算法

§1.引言 实际计算已证明,用共轭梯度算法求解无约束优化问题和超越方程组是相当有效的,并且从理论上也已证明它具有n步二次的终端收敛速度,由于在数字计算机上实现一个算法时,每步的运算次数必须是有限的,这必定要在共轭梯度算法中引进实现误差,另外,在将共轭梯度法移植到一些更广的问题类时,例如用来求解具有等式约束的优化问     

寻找最优控制的具有约束算子的梯度算法

§1.具有约束算子的梯度算法 考虑连续的受控系统,其运动轨道及控制满足常微分方程组 x=f(x,u,t),x(t_0)=x_0, (1.1)其中x=(x_1,x_2,…,x_n)~T?E~n是系统的状态变量,u=(u_1,u_2,…,u_r)~T?E~r是系统的控制变量;f(·,·,·)=(f_1(·,·,·),…,f_n(·,·,·))~T是由E~n×E~r×E~1到E~n中的向量值函数;t_0是运动的起始时刻;x_0是运动的初始状态;t_f是运动的终结时刻.为简单起见,下面假定t_0,x_0,t_f均已给定。 我们把定义在区间[t_0,t_f]上的每一个在E~r中取值的分段连续函数u(t)=(u_1(t),u_2(t),…,u_r(t))~T称作系统(1.1)的一个控制。所有这样的控制的集合记作H,给定系