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1.
群试中试验系列的完备问题的复杂性   总被引:1,自引:1,他引:0  
自1943年,Dorfman在征兵验血中用群试方法取得明显经济效果以来,群试已在统计学、组合学以及计算机科学领域扎了根。它的基本问题形式如下:设N含n个物体,标号为1,2,…,n,其中若干为坏,需要利用一定的试验手段将其中坏的都找出来,如何使试验次数在某种意义下最少。全部坏物体组成之集称为样本,所有可能之样本组成样本空间。常见的样本空间有如下几种:全部N的子集组成之空间(?)_n,含d个元素的N之  相似文献   
2.
1960年,Rosen 提出一个求线性不等式组可行解的投影算法.1981年,Powell给出一个例子说明 Rosen 的算法会发生循环从而失效.本文证明,按照 Rosen 的算法,只要适当地做点修正,循环就可避免,从而算法必在有限步内找到解或发现无解.首先给出一些记号.所考虑的问题是求 n 维向量 x 满足  相似文献   
3.
4.
堵丁柱  堵秀凤 《计算数学》1991,13(2):204-208
无论是Wolfe既约梯度法,还是Zangwill凸单纯形法,在不使用越-韩转轴或类似的转轴运算时,都没得到过令人满意的收敛定理.事实上,那样的收敛定理总是在此非退化假设强很多的不太现实的条件下证得的.本文提出一个新的方法,它介于既约梯度法与凸单纯形法之间.有趣的是,无需特殊的转轴运算,在非退化假设下,我们就  相似文献   
5.
In this paper, we give two algorithm models with Polak's procedure for linearly constrained optimization problem and a group of sufficiant conditions on their global convergence. Using them, it is easily seen that the convergence of algorithms in [2~5] can be proved.  相似文献   
6.
A FAMILY OF GRADIENT PROJECTION METHODS   总被引:1,自引:1,他引:0  
In this paper,we give a family of gradient projection methods with three parameters and theirconvergent properties.This family includes Rosen's gradient projection method,Wolfe's reducedgradient method and Zangwill's convex simplex method as its special cases.  相似文献   
7.
In [1], a finite pivoting process was introduced, by which the convergence ofthe reduced gradient algorithm under certain conditions has been proved. In thispaper, we give two simplified versions of the process, which have all the propertiesstated in [1].  相似文献   
8.
一、问题叙述 考虑二次规划 (?) (1.1) 熟知Kuhn-Tuoker条件是非线性规划局部最优解的必要条件。具体到二次规划(1.1),设x_0是局部最优解,则必存在一组非负数λ_i,i∈J,使得  相似文献   
9.
科学实验大都具有可重复性。如果一项实验室的发现不能被重新验证,那么人们就不会接受它。可重复性归根于因果关系的确定性。这种确定性也是当今世界上存在的各式各样的计算机的共同特点。试想,对某台计算机,输入一程序和一组数据,如果试算两次所得结果不一样,你会怎样想呢?一定会觉得哪儿出了故障。可是,本文将谈到的计算方式不具备上述特点,因此,被称为不确定型计算。在执行这种计算的时候,即使输入一样,输出也会  相似文献   
10.
非线性约束条件下的梯度投影方法   总被引:9,自引:0,他引:9  
§1.引言 考虑问题:其中R={x∈E~n|h_i(x)≤0,i=1,…,m},并且满足 (H1)h_i(x),i=1,…,m为一阶连续可微的凸函数;f(x)为一阶连续可微函数。 (H2)对A_x∈R:{△h_i(x)|i∈J_0(x)}为线性无关的向量组,其中J_0(x)={i|h_i(x)=0}。 对这类非线性约束的极值问题,以往的梯度投影方法是先对切面做梯度的投影,然后拉回到可行区域,原因是梯度在切面上的投影往往已不是可行方向。本文改变了以往  相似文献   
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