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| 一种方便实用的有理逼近及其对于大量优化方法的改进 | |
| 作者姓名： | 隋允康 叶宝瑞 |
| 作者单位： | 大连理工大学，大连理工大学 |
| 摘 要： | 本文提出了适于改善大量优化算法的一种有理逼近,该逼近利用 n 维空间中两点的一阶以下的信息.该逼近由于属于超曲而,比作为超平面的一阶 Taylor 展式要逼近得好,只是利用了上次迭代信息.该逼近不必增加计算工作量,属于信息的重复带来的效益,是值得采用的.又因为其分子,分母皆为稍加改动而不进行实质性的变化,却可提高问题的求解效率.本文对于该有理逼近的提出进行了数学上的推导论证,叙述了应用该逼近对大量优化方法和线性迭代算法的改进,进行了公式推 |
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