检索结果-南通市图书馆

高等学校计算数学学报 2011年第1期33卷 18-27页

作者：邵慧超宋东唐小军西北工业大学航空学院

1引言对于一阶常微分方程y′=f(t,y).(1)的数值解法,目前常用的主要有两类方法:单步法和线性多步法(Linear Multistep methods,LMM).大家所熟知的Runge-Kutta(RK)法即属于单步法,线性多步法主要指Adams Bashforth-Moulton预估-校正公式... 详细信息

1引言对于一阶常微分方程y′=f(t,y).(1)的数值解法,目前常用的主要有两类方法:单步法和线性多步法(Linear Multistep methods,LMM).大家所熟知的Runge-Kutta(RK)法即属于单步法,线性多步法主要指Adams Bashforth-Moulton预估-校正公式.由于RK法在每一次迭代过程中需要对f(t,y)多次求值,求值的次数与RK法的级数和阶数有关[1],计算工作量比较大,其适合用在f(t,y)为简单函数的微分方程中.与RK法不同的是,Adams预估-校正法在每个积分步中,只

关键词： numerical solution of ODEs predictor-corrector methods variable stepsize stepsize control

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The State Equations methods for Stochastic Control Problems

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Numerical Mathematics(Theory,methods and Applications) 2010年第1期3卷 79-96页

作者： Lijin Wang Fengshan Bai Department of Mathematical Sciences Tsinghua University Beijing 100084China. School of Mathematical Sciences Graduate University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049 China.

The state equations of stochastic control problems,which are controlled stochastic differential equations,are proposed to be discretized by the weak midpoint rule and predictor-corrector methods for the Markov chain approximation approach. Local consistency of the methods are *** tests on a simplified Merton's portfolio model show better simulation to feedback control rules by these two methods, as compared with the weak Euler-Maruyama discretisation used by *** suggests a new approach of improving accuracy of approximating Markov chains for stochastic control problems.

关键词： Stochastic optimal control Markov chain approximation Euler-Maruyama discretisation midpoint rule predictor-corrector methods portfolio management.

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A New Second-Order Mehrotra-Type predictor-corrector Algorithm for SDO

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Wuhan University Journal of Natural Sciences 2016年第2期21卷 99-109页

作者： HUANG Fangyan ZHANG Mingwang HUANG Zhengwei College of Science China Three Gorges University College of Economics and Management China Three Gorges University

In Zhang’s recent works,a second-order Mehrotra-type predictor-corrector algorithm for linear optimization was extended to semidefinite optimization and derived that the algorithm for semidefinite optimization had3/2 0 T 0O（nlog（X）gS/e）iteration complexity based on the NT direction as Newton search *** this paper,we extend the second-order Mehrotra-type predictor-corrector algorithm for linear optimization to semidefinite optimization and discuss the polynomial convergence of the algorithm by modifying the corrector direction and new *** is proved that the iteration complexity is reduced to0 0O（nlog XgS/e）,which coincides with the currently best iteration bound of Mehrotra-type predictor-corrector algorithm for semidefinite optimization.

关键词： Mehrotra-type algorithm predictor-corrector methods semidefinite optimization

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