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利用最小二乘原理,提出一个基于SVD-Krylov的模型降阶方法,方法兼顾基于SVD模型降阶方法的理论性质和基于Krylov模型降阶方法的有效计算,使得到的降阶系统既能匹配原系统的前r阶模,又能够保持系统的稳定性.利用对称矩阵特征值的极小极大原理,给出了保持系统稳定性的一个新的证明方法,与已有的方法相比,提出的理论证明方法更为简洁.对于离散系统,方法除了能匹配原模型的前r个Markov参数,还可将其推广到任意点处模匹配.数值例子也证明了方法的有效性. 相似文献
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线性约束最优化的一个共轭投影梯度法 总被引:1,自引:0,他引:1
本结合共轭梯度法及梯度投影法的思想,建立线性等式约束最优化的一个新算法,称之为共轭投影梯度法。分别对二次凸目标函数和一般目标函数分析和论证了算法的重要性质和收敛性。 相似文献
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1引言本文讨论带非线性互补约束的最优化问题: (MPEC) (?) (1)其中(x,y,w)∈R~(n m m),f∶R~(n m)→R,g=(g1,g2,…,gl)~T∶R~(n m)→R~l,F= (F_1,F_2…F_m)~T∶R~(n m)→R~m均是连续可微的,w⊥y表示向量w和y是正交的,即w~Ty=0,w ,y∈R~m.记(MPEC)可行集为X.这类问题广泛存在于工程技术、经济、博弈论等各个领域,有着直接的应用价值,故受到人们的广泛关注.关于这方面的应用及部分成果可参考文献[1]-[10].显然,若将条件F(x,y)⊥y写成内积的形式F(x,y)~Ty=0,则(1)成为一个标准的光滑非线性规划问题(SSNP).从理论上来说,现有的理论、方法和技术应可以解决问题(1).遗憾的是,文献[4] 相似文献
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