ICCG与MICCG的一种改进算法

本文应用关于对角优势矩阵元素阶和阶矩阵等概念,分析了ICCG与MICCG的因子分解过程,在消去法计算中进行高阶截断,使ICCG与MICCG的因子分解计算量减少,从而实现了对这两种方法的改进。 一、ICCG算法与MICCG算法 对二维椭圆型方程边值问题作五点差,则差分系数阵A通常为五对角的对角优势阵。文献[1]提出了求解Au=b的ICCG(m)算法(即Incomplete Cholesky and     

二维椭圆方程参数反问题的一种数值解法

本文研究了识别二维椭圆型偏微分方程中参数A(x)和B(y)的反问题:的数值解法。用GPST方法给出了数值计算迭代格式,其中对涉及到的第一类Fredholm积分方程的离散线性代数方程组采用ART算法。最后本文给出了数值模拟结果。     

一种半线性椭圆型方程的解的可去奇点

本文处理了一种半线性椭圆型方程解的可去奇点问题,得到方程的弱解与一个定义在RN上的连续函数几乎处处相等的结论.     

求解Sylvester矩阵方程的一种改进的梯度方法

提出了一种改进的梯度迭代算法来求解Sylvester矩阵方程和Lyapunov矩阵方程.该梯度算法是通过构造一种特殊的矩阵分裂,综合利用Jaucobi迭代算法和梯度迭代算法的求解思路.与已知的梯度算法相比,提高了算法的迭代效率.同时研究了该算法在满足初始条件下的收敛性.数值算例验证了该算法的有效性.     

一种改进的Snake算法

针对动态轮廓模型特性，本提出了一种能量函数的选取和收敛算法改进的新方法，结果表明，该方法在实际应用中效果理想。     

一种改进的粒子群优化算法及其算法测试

粒子群算法原理简单、参数少、易于实现,但有时容易陷入局部最优解,收敛速度慢.本文在粒子群算法理论研究的基础上,对算法的初始值选取、惯性权重取值、算法结构进行了改进:首先采用线性惯性递减权重调整,平衡全局搜索和局部搜索的能力;然后通过logistic映射将混沌状态引入到优化变量中,增强搜索空间的遍历性;最后引入遗传算法中的选择、交叉、变异保持了种群的多样性,使其具有不易陷入局部最优的能力.采用六种典型的测试函数,对惯性权重和算法进行了测试和对比分析.结果表明,算法在收敛速度和精度上都有所提高.     

异步多分裂非线性Gauss-Seidel型算法

In this paper, we propose a parallel Gauss-Seidel type iterative method for solving the large-scale system of nonlinear algebraic equations Aφ(x) Bψ(x)=b, which is an asynchronous variant of the synchronous parallel nonlinear Gauus-Seidel type method given by R. E. White. With almost the same but somewhat more relaxed constrainte on the multiple splittings, we prove the convergence and estimate the convergence rate of the new method.     

一种改进的FastICA算法

FastICA算法是一种快速独立分量分析(Independent Component Analysis:ICA)算法,但它是基于牛顿迭代方法和合理近似的一种算法,所以具有改进空间.近年来提出了许多改进的具有更高阶收敛性质的牛顿迭代方法.将一种3阶收敛的牛顿迭代方法引入ICA算法的推导中,在合理近似的基础上,提出了一种改进的两步迭代FastICA算法.与传统FastICA算法相比,提出的改进的FastICA算法一次迭代的计算量有所增加.但是,实验结果表明,新提出的改进的FastICA算法更稳健、具有更快的收敛速度.     

一种改进的进化规划算法及其收敛性

1　引　言进化算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法 ,主要包括遗传算法 ( genetic algorithms,GA)、进化规划 ( evolutionary programming,EP)和进化策略( evolution strategies,ES) [1 ] .遗传算法 ,进化策略和进化规划分别由 J.H.Holland,I.Rechenberg和 L.J.Fogel提出[2 ,3,4] .这些算法有许多相似性 ,且近年来都被应用于实值连续函数全局优化问题 ,并取得了较好的效果 .一些学者对进化算法的收敛性进行了分析[5,6,7,8] ,但总的说来 ,有关进化算法的理论研究成果目前还不是很多 ,尤其是进化规划和进化策略几…     

一种改进的模拟退火算法

1 引言 在过去的几十年中,最优化的任务在诸如以下不同领域中表现为稳步上升趋势,如电子工程、操作系统、计算机科学和通信等,其中的NP完全问题不易得出最优解,它被所解问题大小的一个多项式函数所限制,且其求解时间随问题规模呈指数级增长,当规模稍大时就会因时间限制而失去可行性。     

不相容线性方程组极小极大解的一种新算法

不相容线性方程组极小极大解的一种新算法崔明根，权光日（哈尔滨工业大学应用数学系）ＡＮＥＷＡＬＧＯＲＩＴＨＭＯＦＭＩＮＩＭＡＸＳＯＬＵＴＩＯＮＦＯＲＩＮＣＯＭＰＡＴＩＢＴＥＭＯＦＬＩＮＥＡＲＥＱＵＡＴＩＯＮＳ￥ＣｕｉＭｉｎｇ－ｇｅｎ；ＱｕａｎＧｕａｎｇ...     

椭圆型方程伪域方法的高阶外推算法

在n维空间的有界区域Ω_1上考虑微分方程:下面的假设下讨论(1.1):     

一种古代的中国算法:盈不足术与牛顿迭代算法的比较

详细讨论了大约在公元前二世纪广泛流行的一种中国算法,这种算法在西方被称作为双假设法。强调指出双假设法是中国算法的一种译版。首次给出了中国算法与牛顿迭代算法之间的联系,如果引入了导数的概念,中国算法可以非常方便地转化为牛顿迭代算法。提出了一种改进的中国算法,并给出中国算法在非线性振动方程中的应用。     

一种改进的遗传k-means聚类算法

在经典的k-means聚类算法中,聚类数k必须事先给定,然而在现实中k很难被精确的确定.本文提出了一种改进的遗传k-means聚类算法,并构造了一个用来评价分类程度好坏的适应度函数,该适应度函数考虑的是在提高紧凑度(类内距)和分离度(类间距)的同时使得分类个数尽可能少.最后采用两个人工数据集和三个UCI数据集对k-means聚类算法(KM),遗传聚类算法(GA),遗传k-means聚类算法(GKM)和改进的遗传k-means聚类算法(IGKM)进行比较研究,比较的指标有类间距、类内距和分类正确率.研究证明改进的遗传k-means算法能够自动获取最佳聚类数k并且保持较高的正确率.     

一种改进的Fuzzy-HMMS算法及其收敛性

对D at T ran和M ichae lW agner等人提出的FCM-FE-HMM S算法作了进一步的补充和改进,提出了改进的FCM-FE-HMM S算法,并给出了算法收敛性分析,得出在给定初值的情况下该算法将收敛到一个局部最优解。     

线性规划Karmarkar算法的一种改进算法及其数值检验

本文给出求解线性规划问题的一种改进的Karmarkar算法IKA.本算法通过施行仿射变换,将已给定的一个可行内点,变成另一空间可行域中所有分量为1的点e,然后从e出发,沿梯度方向进行一维搜索,使问题的目标函数单调下降,并收敛于最优值,因而不需假定目标函数最优值为已知.几个有数百个约束方程和变量的实际算例表明本算法比Karmarkar算法有效.     

求解一般椭圆型方程的可加型多层网格Schwarz方法

求解一般椭圆型方程的可加型多层网格Ｓｃｈｗａｒｚ方法储德林，胡显承（清华大学应用数学系，北京１０００８４）ＡＮＡＤＤＩＴＩＶＥＭＵＬＴＩＬＥＶＥＬＳＣＨＷＡＲＺＭＥＴＨＯＤＦＯＲＧＥＮＥＲＡＬＥＬＬＩＰＴＩＣＰＲＯＢＬＥＭＳ￥ＣＨＵＤＥＬＩＮ；ＨＵＸ...     

关于解椭圆型问题的多子域D-N交替算法

构造一个求解椭圆型边值问题的多子域D—N交替算法，导出对应的容度方程和等价的迭代法，证明算法的收敛性。