一类带Wolfe条件的修改的Broyden算法

本文提出一类带Wolfe条件的修改的Broyden算法,证明了在一定条件下,算法具有整体收敛性、超线性收敛率和二阶收敛性,及Broyden算法的一些收敛性质。1.算法     

Wind River让Android软件在Qualcomm Snapdragon平台得以实现

设备软件最佳化（DSO）领导厂商Wind River Systems宣布所开发的一套软件码可协助Android移动软件在Qualcomm的Snapdragon平台上开发较大眠时屏幕的移动装置。Wind River与Qualcomm双方在技术上的结合，能为移动制造商开创商机，并且更快速地为市场提供更多的Android-based WVGA的产品。Wind River之后也会将软件码贡献给开放手机联盟（Open Handset Alliance；OHA）。     

气相色谱专家系统的进展

综述了国家色谱研究分析中心在气相色谱专家系统方面的进展,着重于色谱分离模式的推荐、气相色谱柱系统的推荐、气相色谱操作条件的最佳化、气相色谱在线定性定量分析四个方面;列举了在石化部门和环境监测中气相色谱专家系统应用的大量成功实例,以说明软件的实用性。     

固相微萃取/气相色谱/质谱联用测定水中的2,4-二硝基苯酚

研究了水中痕量2,4-二硝基苯酚的固相微萃取（SPME）方法,得到了2,4-二硝基苯酚的SPME最佳萃取条件：水溶液调pH2,并用NaCl他和,在室温下直接萃取30min,气相色谱／质谱分析时,纤维探针在270℃下脱附3min。所建立的方法适于快速、方便地测定水中2,4-二硝基苯酚,不需浓缩和预处理。     

大型稀疏无约束最优化问题的行列修正算法

本文提出了一类适用于大型稀疏最优化问题的简单易行的行列修正算法，获得了新算法的局部超一性收敛性，大量的数值试验表明这是一个较为理想的修正算不。新算法同样可以用来求解大型对称性非线性方程组。     

一类带等式约束非光滑最优化问题的逐次二次规划方法

本文对一类带等式的非光滑最优化问题给出了一种逐次二次规划方法。这类问题的目标函数是非光滑合成函数，约束函数是非线性光滑函数。该方法通过逐次解二阶规划寻找搜索方向，使用ｌ１－罚函数的非精确线搜索得到新的迭代点。我们证明了算法的全局收敛性并给出了数值试验结果。     

求解一类约束优化信赖域方法的子问题

１引言设Ｈ为一给定的ｎ×ｎ对称矩阵,ｃＲ＂,本文考虑如｝的约束优化问题这里ａ＞０为给定的参数,Ｃ＝｛ｘＲｎｘ＜ａ是Ｒ”中的一个球体,Ｋ是一个简单凸闭集．当Ｋ＝Ｒｎ时,问题（Ｐ）便是无约束优化的信赖域子问题．当Ｋ＝｛ｘＲｎμ≤ｘ≤υ５,（μ１,μ２,…,μｎ）Ｔ,υ＝（υ１,υ２…,υｎ）Ｔ,且—∞＜μｉ＜υｉ＜ｖ＜＋∞,ｉ＝１,２,…,ｎ时,问题（Ｐ）便是用信赖域方法求解带上下界约束的优化问题时遇到的子问题．对于无约束信赖域方法的子问题已经有了比较成熟的算法［８,１２－１３,１５－１６］．Ｋ＝Ｒ…     

无约束全局优化的一个可调参数的填充函数

A filled function with adjustable parameters is suggested in this paper for finding a global minimum point of a general class of nonlinear programming problems with a bounded and closed domain. This function has two adjustable parameters. We will discuss the properties of the proposed filled function. Conditions on this function and on the values of parameters are given so that the constructed function has the desired properties of traditional filled function.     

一类约束不可微优化问题的极大熵方法

1.引言 用极大熵原理可以有效地处理某些优化问题,一般迭代2—6次即可达到工程要求的精度。本文给出一类约束不可微优化问题的两种极大熵方法,推广了[1,2]的结果,并研制了计算程序。试算结果说明效果良好。进一步的结果在[4]中给出。 考虑下述问题:     

锥模型拟牛顿法

1 引 言 对于求解无约束最优化问题 min f(x),f:R~n→R,f∈C~2。Davidon提出了一类非二次模型方法,即锥函数近似模型 f(x)≈c(x)=f(x_k)+(f(x_k)~T(x-x_k))/((1-h_k~T(x-x_k))+1/2((x-x_k)~TA_k(x-x_k))/([1-h_k~T(x-x_k)]~2) (1.1)和共线调比变换