基于两步迭代收缩阈值的编码孔径光谱数据复原算法

编码孔径光谱成像仪根据压缩传感理论,对物体进行光谱成像。编码孔径光谱数据复原的特点在于能将探测器上所得到的二维编码像复原成三维的数据立方体。两步迭代收缩阈值算法是在迭代收缩阈值算法和迭代加权收缩算法基础上加以改进而得出的,采用两步迭代收缩阈值算法对编码孔径光谱数据进行复原,成功地由二维编码像复原出了三维数据立方体,具有迭代步数少,收敛速度快的特点。     

时变离散切换系统的迭代学习控制

针对一类具有任意切换序列的时变离散切换系统的轨迹跟踪问题,提出了一种离散迭代学习控制算法.该算法在切换序列沿迭代轴不变而只沿时间轴变化的前提下,将整个有限时间区间划分为有限个子区间,并利用λ-范数对各个子区间上的收敛性进行了严格证明,给出了算法收敛的范数形式的充分条件.该方法不仅实现了时变离散切换系统在有限时间内对目标轨迹的完全跟踪,而且结构简单更便于工程实现.仿真结果验证了该方法的有效性.     

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.     

关于Toeplitz+Hankel线性方程组的迭代解法

本文研究Toeplitz+Hankel线性方程组的预处理迭代解法.我们提出了几个新的预条件子,并分析了预处理矩阵的谱性质,当生成函数在Wiener类中时,预处理矩阵的特征值聚集在1附近.数值实验表明该预处理子比文[5]中的预处理子更有效.     

Extending LSQR methods to solve the generalized Sylvester‐transpose and periodic Sylvester matrix equations

It is well known that the least‐squares QR‐factorization (LSQR) algorithm is a powerful method for solving linear systems Ax = b and unconstrained least‐squares problem min_x | | Ax ? b | | . In the paper, the LSQR approach is developed to obtain iterative algorithms for solving the generalized Sylvester‐transpose matrix equation the minimum Frobenius norm residual problem and the periodic Sylvester matrix equation Numerical results are given to illustrate the effect of the proposed algorithms. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

关于Stokes和线性Navier-Stokes方程的广义维数分裂迭代方法

本文研究了鞍点问题的迭代法.在Benzi等人提出的维数分裂(DS)迭代方法的基础上,提出了具有三个参数的广义维数分裂(GDS)迭代法,该方法包含了DS迭代法,理论分析表明该方法是无条件收敛的.通过对有限差分法和有限元法离散的Stokes问题及有限元法离散的Oseen问题的数值结果表明,本文所给方法是有效的.     

一阶脉冲时滞积分微分方程边值问题

本文研究了一类一阶脉冲时滞积分微分方程边值问题解的性质. 利用迭代分析方法, 得到了该类边值问题解的存在性、唯一性和平凡解一致稳定的充分条件, 推广了已有积分微分方程周期边值问题解的结论.     

一类捕食与被捕食模型的行波解

考虑一类捕食与被捕食模型的行波解的存在性,通过构造上下解,利用单调迭代技术,得到了其行波解存在的充分条件.     

渐近拟伪压缩型非自映象的收敛性定理 (运筹学与控制论)

Chidume首次提出渐近非扩张非自映象、一致L-Lipschitz非自映象的定义,并证明了所引入的迭代序列强收敛于渐进非扩张非自映象的不动点。本文引入渐近拟伪压缩型非自映象的概念。设E是实Banach空间,K是E的收缩核,P是从E到K上的非扩张收缩映象,T是一致L-Lipschitz的渐近拟伪压缩型非自映象,在对参数的一些限制条件下,给出了带误差修改的Ishikawa迭代序列强收敛于T的不动点的充要条件,即存在[0,+∞)上的严格增加函数φ(s),φ(0)=0,使得lim supn→∞j(xn+1-x*)inf∈J(xn+1-x*)[〈T(PT)n-1 xn+1-x*,j(xn+1-x*)〉-kn‖xn+1-x*‖2+φ(‖xn+1-x*‖)]≤0。目的是把对渐近拟伪压缩型自映象的迭代结果推广到渐近拟伪压缩型非自映象,从而推广了以前的结果。