基于泰勒级数展开的一点超前差分公式的推导

传统的数值微分公式有前向差分、后向差分和中心差分公式.所谓一点超前差分公式,就是后向差分公式在形式上"前移"一点来计算一阶导数的公式.该公式有效地弥补了传统差分公式的不足之处.不同于以前研究中使用拉格朗日公式来推导一点超前公式的做法,给出了基于泰勒级数展开的对该组公式及其截断误差的推导,从另一个角度验证了一点超前公式,使其更为完善.     

一种基于LVI求解二次规划问题的数值算法

给出并研究了一种数值算法(简称94LVI算法),用于求解带等式和双端约束的二次规划问题. 这类带约束的二次规划问题首先被转换为线性变分不等式问题,该问题等价于分段线性投影等式.接着使用94LVI算法求解上述分段线性投影等式,从而得到QP问题的最优解. 进一步给出了94LVI算法的全局收敛性证明. 94LVI算法与经典有效集算法的对比实验结果证实了给出的94LVI算法在求解二次规划问题上的高效性与优越性.     

一组一点外推的数值积分公式的提出与验证

通过利用拉格朗日多项式对等间距的离散采样数据进行函数逼近,就相等间距外推一点进行积分,得到了具有一定未来预测能力的一组一点外推的数值积分公式.计算机数值实验的结果表明了公式的有效性,即应用公式预测的积分结果可以达到一个较高的精度.     

实时求解线性规划问题的原对偶神经网络(英文)

本文探讨了线性规划的原问题与对偶问题理论,并在此基础上可开发出一种用于在线求解线性规划的递归神经网络和应用于冗余机器手臂逆运动学的求解问题上.如,Tang等人开展的原对偶神经网络.但鉴于对偶理论的复杂性和多样性,该原对偶神经网络模型仅可以得到线性规划问题的可行解,而本文对该网络模型改进后可得到线性规划问题的最优解.仿真结果证实了这种改进模型在解决线性规划问题上的有效性、正确性和高效率.     

基于泰勒级数展开的一点超前差分公式的推导

传统的数值微分公式有前向差分、后向差分和中心差分公式.所谓一点超前差分公式,就是后向差分公式在形式上"前移"一点来计算一阶导数的公式.该公式有效地弥补了传统差分公式的不足之处.不同于以前研究中使用拉格朗日公式来推导一点超前公式的做法,给出了基于泰勒级数展开的对该组公式及其截断误差的推导,从另一个角度验证了一点超前公式,使其更为完善.     

基于前向差分的一阶数值微分公式验证与实践

根据多项式插值理论,可以通过构造相应的插值多项式来逼近未知的目标函数,再进一步求一阶导数,从而得到该目标函数的一阶数值微分公式.对于此数值微分公式,探讨基于前向差分的未知目标函数的多点一阶微分近似公式;即,等间距情况下的二至十六个数据点的前向差分公式.计算机数值实验进一步验证与表明,该用于未知目标函数一阶数值微分的多点公式可以取得较高的计算精度.     

基于3个误差函数的复数ZNN模型求解复数满秩矩阵的Moore-Penrose逆

针对复数满秩矩阵的Moore Penrose逆问题,采用一种新型的递归神经网络(ZNN)进行求解.构造3个不同的复数矩阵误差函数,利用ZNN设计公式推导得到对应的不同复数ZNN模型.为了便于计算机仿真,采用向量化技术将所得到的ZNN模型由矩阵形式转换为矩阵向量形式.计算机仿真结果表明了所得到的3个复数ZNN模型在求解复数满秩矩阵Moore Penrose逆时的可行性与有效性.