检索结果-南通市图书馆

最优超松弛因子的一种确定方法及其在裂纹计算中的应用

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机械强度 2002年第1期24卷 133-135,143页

作者：蒋家羚王勇浙江大学化工机械研究所杭州310027

结合黄金分割法 ,提出一种最优松弛因子的优选法。该方法区别于常用的直接计算求取的方法和试错法 ,具有明显的优点。给出的断裂力学应用实例表明计算机确定最优松弛因子的方法是明显有效的。

关键词：超松弛迭代黄金分割法断裂力学裂纹

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一种超松弛的最优传输近似点算法

重庆师范大学学报（自然科学版） 2022年第6期39卷 20-27页

作者：吴凡刘向阳河海大学理学院南京211106

【目的】最优传输在实际应用中通常使用Sinkhorn算法求解熵正则化形式得到近似解,考虑Sinkhorn算法的效果容易受熵正则化参数影响,且难以收敛到最终精确解,提出了一种超松弛形式的近似点算法。【方法】针对原最优传输的近似点算法,为其... 详细信息

【目的】最优传输在实际应用中通常使用Sinkhorn算法求解熵正则化形式得到近似解,考虑Sinkhorn算法的效果容易受熵正则化参数影响,且难以收敛到最终精确解,提出了一种超松弛形式的近似点算法。【方法】针对原最优传输的近似点算法,为其中传输计划的迭代计算引入超松弛算子,并给出了超松弛参数计算方法。【结果】在保持算法对正则化参数具有鲁棒性及可收敛至精确解的优点的同时,所提算法能更快地收敛至精确解。【结论】数值实验表明,相较于原近似点算法,所提算法进一步提升了收敛速度,在有限的迭代步骤下能够达到更高精度,算法可更好地应用于机器学习。

关键词：最优传输超松弛近似点算法熵正则化矩阵缩放算法

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网络图自动绘制的超松弛加速算法

中国科学：信息科学 2011年第3期41卷 269-282页

作者：王勇献王正华国防科技大学并行与分布处理国防科技重点实验室长沙410073

大规模网络的自动布局与绘制问题近年来得到了广泛的研究,其中基于力导引优化的迭代算法成为最成功的方法之一.传统力导引算法在理论与实践中存在两个困难,一是迭代序列收敛性判定及收敛速度估计在理论上尚不完备,二是针对大型网络使用... 详细信息

大规模网络的自动布局与绘制问题近年来得到了广泛的研究,其中基于力导引优化的迭代算法成为最成功的方法之一.传统力导引算法在理论与实践中存在两个困难,一是迭代序列收敛性判定及收敛速度估计在理论上尚不完备,二是针对大型网络使用迭代算法的运行时间开销巨大从而极大地限制了其实用价值.本文对这两方面难题进行了探索,首先基于非线性迭代理论给出力导引优化迭代过程收敛速度估计的一种理论方法,其次基于超松弛加速原理给出加速力导引迭代收敛过程的一种实用启发式方法.通过对基准测试数据及应用中的图实例数据进行的实验结果表明,与现有方法相比,本文的超松弛加速方法能有效降低运行时间开销,平均加速达1.5倍左右.本文最后对下一步工作进行了总结和展望.

关键词：绘图布局超松弛力导引算法

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超松弛因子最佳值的确定方法

北京交通大学学报 1987年第4期 82-88页

作者：毛东生北方交通大学机械工程系

在数值解法中,普遍采用有限差分和有限单元法,两种程序所得结果都是一个待解的线性或非线性矩阵方程。超松弛迭代解法不仅算法语言简明,而且具有加速迭代收敛的功能。本文通过两维稳态导热有限单元法的实例分析,给出了确定超松弛因子最... 详细信息

在数值解法中,普遍采用有限差分和有限单元法,两种程序所得结果都是一个待解的线性或非线性矩阵方程。超松弛迭代解法不仅算法语言简明,而且具有加速迭代收敛的功能。本文通过两维稳态导热有限单元法的实例分析,给出了确定超松弛因子最佳值的一种简单方法。

关键词：迭代法超松弛

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多参数及超松弛邻近尺度邻近点算法研究

焦作师范高等专科学校学报 2023年第3期39卷 70-76页

作者：陈昌燕江苏联合职业技术学院盐城机电分院江苏盐城224000

针对临近点算法的尺度梯度问题,对多参数及超松弛邻近尺度邻近点算法进行了研究.验证了多参数临近尺度梯度算法、超松弛邻近尺度梯度算法序列的强收敛性和有界扰动恢复性,分别进行Superiorization算法的算例分析.结果显示,超松弛邻近尺... 详细信息

针对临近点算法的尺度梯度问题,对多参数及超松弛邻近尺度邻近点算法进行了研究.验证了多参数临近尺度梯度算法、超松弛邻近尺度梯度算法序列的强收敛性和有界扰动恢复性,分别进行Superiorization算法的算例分析.结果显示,超松弛邻近尺度梯度算法在运行耗时、迭代次数上均明显好于多参数临近尺度梯度算法.相对于多参数临近尺度梯度算法,多参数邻近尺度梯度算法的有界扰动算法、结合Superiorization的多参数临近尺度梯度算法、超松弛邻近尺度梯度算法性能更优.

关键词：多参数邻近尺度超松弛邻近点 Superiorization

非线性方程组超松弛投影方法的收敛性(英文)

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系统科学与数学 1981年第1期 77-79页

作者：刘嘉荃

设有非线性方程组U（x）=0,V（x）=0 （x∈R2）我们证明了下列超松弛投影迭代格式z_n=x_n-μ(U（x_n）)/(‖▽U（x_n）‖2)▽U（x_n）),xn+1=z_n-v(V（z_n）)/(‖▽V（z_n）‖2)▽V（z_n）,0<μ,v<2,n=0,1,2,……具有几何收敛速度.

关键词：超松弛

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基于压缩感知的双连续超松弛迭代算法研究

杭州电子科技大学学报（自然科学版） 2011年第6期31卷 79-82页

作者：黄涛浙江师范大学数理与信息工程学院浙江金华321004

压缩感知理论是在已知信号具有可压缩性或通过变换具有稀疏性的条件下,对其信号进行采集,稀疏和重构的新理论。其中稀疏信号重构算法是其中关键的一部分,对信号恢复的精确性及时效性验证有着重要的意义。该文在总结目前已有的重构算法... 详细信息

压缩感知理论是在已知信号具有可压缩性或通过变换具有稀疏性的条件下,对其信号进行采集,稀疏和重构的新理论。其中稀疏信号重构算法是其中关键的一部分,对信号恢复的精确性及时效性验证有着重要的意义。该文在总结目前已有的重构算法的基础上,提出了一种新的基于压缩感知的双连续超松弛迭代重构算法。该算法通过参数估计自适应的寻找合适的稀疏度K的值来平衡重构精度和重构速度之间的矛盾。实验结果表明,这种算法能够有效地提高了重构图像的主观视觉效果和峰值信噪比,加快了压缩传感图像重构算法的收敛速度,提高了重构精度。因此是一种综合性能较好的压缩感知重构算法。

关键词：压缩感知重构算法稀疏信号重构超松弛

MARKOV跳跃LYAPUNOV方程超松弛迭代算法

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MARKOV跳跃LYAPUNOV方程超松弛迭代算法

作者：李启明哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着科技的进步与发展,工业的一些系统会出现一些结构的突然变化,这种情况下学者们提出Markov跳跃系统来建模。与此同时,一些相关的控制问题也就转换成了Markov跳跃系统的控制问题。在这样的控制系统中,最优控制问题,稳定性问题往往是... 详细信息

随着科技的进步与发展,工业的一些系统会出现一些结构的突然变化,这种情况下学者们提出Markov跳跃系统来建模。与此同时,一些相关的控制问题也就转换成了Markov跳跃系统的控制问题。在这样的控制系统中,最优控制问题,稳定性问题往往是比较重要的。这个系统的这些问题和Lyapunov方程的解密切相关。本文将围绕着该系统Lyapunov方程进行相关的研究工作,其研究内容及结果主要包括以下几个部分。首先对Markov跳跃Lyapunov方程建立了基于最新估计的超松弛迭代算法(Successive Over-Relaxation method,简写为SOR算法),给出算法的收敛条件,讨论算法参数对算法的影响,对此算法和并行算法以及基于最新估计的并行算法用MATLAB做了仿真,结果显示其收敛速度要快于后两者。其次对Markov跳跃Lyapunov方程建立了基于最新估计的KSOR(Youssef I K’s Successive Over-Relaxation method)算法,参数对算法的影响表明,与原超松弛迭代算法相比,降低了算法在参数取最优值附近的敏感性。另外此算法的收敛速度也要快于本文中的主要参考算法。最后结合超松弛迭代算法和KSOR算法提出了求解Markov跳跃Lyapunov方程的参数化的超松弛迭代算法,并且提出了求解该方程的基于最新估计的参数化的超松弛迭代算法,仿真结果显示此算法的收敛速度快于并行算法和基于最新估计的并行算法。而后提出了隐式求解算法。此算法不用分解相关矩阵,因此计算过程要比其他算法简便。仿真结果显示其收敛速度也要快于其他算法。

关键词：超松弛收敛性 Markov跳跃 Lyapunov方程

基于PCA改进的SOR-LS-SVM旅游流量预测模型

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科技通报 2013年第3期29卷 100-104,110页

作者：张朝元陈丽大理学院数学与计算机学院云南大理671003 大理学院工程学院云南大理671003

利用主成分分析法建立以主成分为输入变量而以入境旅游客流量为输出变量的超松弛最小二乘支持向量机预测模型。通过实例验证和比较,演示了基于主成分分析改进的超松弛最小二乘支持向量机入境旅游客流量预测模型有较好的预测效果和较高... 详细信息

利用主成分分析法建立以主成分为输入变量而以入境旅游客流量为输出变量的超松弛最小二乘支持向量机预测模型。通过实例验证和比较,演示了基于主成分分析改进的超松弛最小二乘支持向量机入境旅游客流量预测模型有较好的预测效果和较高的推广价值。

关键词：主成分分析超松弛最小二乘支持向量机游客流量