求多变量非光滑函数总体极小点的一类改进的填充函数法

1 引言 设F:ΩR~n→R,其中Ω是对n维欧氏空间中的紧集,F为非光滑函数.假定 F在Ω内部有极小点,我们的问题是考虑求解 minF(x) x∈Ω　 (1.1) 上述即是所谓的求解非光滑函数F总体极小点问题.目前尚未见到有关求解这类问题的总体极小点的理论和算法.葛人溥在讨论求解具有非线性约束、目标函数为光滑的     

弱半光滑函数总体极小的广义填充函数法

设F:R~n→R为目标函数,并设F存在极小点。我们的目的是求出x∈R~n使得对所有的x∈R~n有 F(X)≤ F(x). (1.1)即求解F的总体极小. 关于求总体极小问题,到目前为止尚无理论上较为成熟、实际计算中又较为有效的方法.葛人溥在[1]中提出一种求解(1.1)的填充函数法.其基本想法是利用填充函数逐次求     

求解Lipschitz型规划全局极小点的改进的填充函数法

1 引言 考虑问题 (P)min(x), x∈Ω其中F:ΩR~n→R是局部Lipschitz函数,Ω为紧集,且F(x)在Ω内有极小点。文[1,2,3]在一定条件下给出了求解一般非光滑规划全局极小点的填充函数法,并给出了求解的全过程。本文根据文[1,2,3]的思想,为求解(P),结合函数的特点,给出了一种改进     

无需扰动的Merrill算法

1.引言 记n维欧氏空间R~n的非空紧凸子集族为P(R~n).设F:R~n→P(R~n)是上半连续的集值映射.称x∈R~n为F的一个Kakutani不动点,如果x∈F(x). 考虑计算F:R~n→P(R~n)的Kakutani不动点的问题.熟知,Merrill重复开始     

牛顿与二阶拟牛顿混合迭代方法

这里F:R~n→R~n是充分光滑的向量函数。用逐步迭代法求解(1.1)的主要方法有牛顿法或拟牛顿法。用二步或多步混合迭代方法求解(1.1),这种方法以前未曾见过。 1984年Pan提出二阶拟牛顿法,我们用1981年More,Garbow and Hillstrom提出的非线性方程组的测试函数对二阶拟牛顿方法进行测试,发现二阶拟牛顿法对于初始点及初始近似Jacobi阵的反应非常灵敏,若用牛顿法与二阶拟牛顿方法交替使用,其迭代过程所     

阻尼牛顿法迭代中病态问题趋于稳定的渐变(瞬变)过程分析

<正>1引言设映像F:DR~n→R~n,考虑非线性方程组F(x)=0,x∈DR~n,其中F(x)=(f_1(x),f_2(x),…,f_n(x))T,分量f_i(x):R~n→R(i=1,2,…,n)是连续可微实值函数.目前,非线性方程组求解的数值方法有牛顿法、同伦型法、单纯形法与胞腔排除法等[1]~[3]牛顿法是一种非常实用的计算方法,迭代公式如下x=x+p,(2)其中x为前次迭代近似,x为紧接着x后的迭代近似,p=-[F'(x)]~(-1)F(x)为牛顿修正,F'(x)为x处的雅可比矩阵.     

高阶稀疏局部非线性方程组的一种拟牛顿方法

§1.引言 当用有限元法或有限差分法分析非线性偏微分方程问题时,必然会导致求解非线性方程组的问题,即求 F(x)=0 (1.1)的解.其中,x=(x_1,x_2,…,Xx_n)~T∈D,D?R~n;F:D→R~n是一个非线性映射.因此,有效地求解非线性方程组(1.1),是分析相应的非线性问题的关键. 不管这些非线性问题是来自流体力学、固体力学,还是其他的物理范畴,它们所对应     

多元函数总体极小的双参数广义填充函数法

1 广义填充函数的一般方法 设函数F:R~n→R二阶连续可微,我们的目的是求出x~0∈R~n,使不等式对一切x∈R~n成立,也就是求解函数F的总体极小。 为了求F的总体极小,葛人溥引进了双参数填充函数法,这一方法是有意义的,在[1]中填充函数形式为:     

关于阻尼牛顿法收敛域的一个定理

设:D R~n→R~n是Frechet可导算子,以O(x,r)表示开球{x′|‖x′-x‖0. 为了求非线性方程F(x)-0的解x=x~*,常常使用牛顿迭代方法: x_(n+1)=x_n-F′(x_n)~(-1)F(x_n) (n∈N_0) (1)N_0={0,1,2,…}.但是在有些场合,为了取得更好的效果却需使用阻尼牛顿迭代法——一种修正的牛顿法:     

一类非线性代数方程组的并行算法——适用于MIMD系统

为连续对角映射.而A=(a_(ij)∈L(R~n)是单调矩阵,B∈L(R~n)为非负矩阵,b∈R~n为已知向量. 方程组(1.1)具有丰富的实际背景,许多非线性微分方程的求解问题,经过有限元或差分离散,均可归纳为(1.1)的求解.特别,如[7],[10]以及[11]讨论的弱非线性椭圆方程和Stefan问题等,均可作为(1.1)的特例.     

Linearized ridge-path method for function minimization

A modification based on a linearization of a ridge-path optimization method is presented. The linearized ridge-path method is a nongradient, conjugate direction method which converges quadratically in half the number of search directions required for Powell's method of conjugate directions. The ridge-path method and its modification are compared with some basic algorithms, namely, univariate method, steepest descent method, Powell's conjugate direction method, conjugate gradient method, and variable-metric method. The assessment indicates that the ridge-path method, with modifications, could present a promising technique for optimization.This work was in partial fulfillment of the requirements for the MS degree of the first author at Cairo University, Cairo, Egypt. The authors would like to acknowledge the helpful and constructive suggestions of the reviewer.     

自适应多重网格法与超松弛法的比较

多重网格法(Multiple Grid Method,简称M-G方法)是近年来出现的快速方法之一,本文在M-G方法中采用自适应控制层间转换的技术,并将自适应M-G方法与G-S迭代方法及SOR迭代方,法进行了比较。其计算结果表明,自适应M-G方法的计算量比G-S迭代及SOR迭代少得多,当M-G方法所用层数为4-6层,这种优越性就更加明显,且自适应M-G方法中选取控制参数有很大的灵活性。     

A note on estimating parameters in two-parameter Pareto distributions

Pareto distributions are used extensively in modelling income distributions. Estimation of parameters is revisited in two-parameter Pareto distributions. The method of quantile estimates using the elemental estimates and the method of product spacings are applied to the two-parameter Pareto distributions. A comparative study between the maximum likelihood method, the unbiased estimates which are functions of the maximum likelihood method, the minimum mean squared error method, the method of moments, the method of quantile estimation, the method of quantile estimation using the elemental estimates and the method of product spacings is presented.     

A COLUMN-SECANT UPDATE TECHNIQUE FOR SOLVING SYSTEM OF NONLINEAR EQUATIONS

In this paper,we present a column-secant modification of the SCC method,which is called the CSSCC method.The CSSCC method uses function values more efficiently than the SCC method,and it is shown that the CSSCC method has better local q-convergence and r-convergence rates than the SCC method.The numerical results show that the CSSCC method is competitive with some well known methods for some standard test problems.     

拟Raabe判别法与拟对数判别法的强弱关系

拟Raabe判别法是新近提出的关于正项级数收敛性的一种比较细致的判别法.对通项递减的正项级数来说,此判别法强于传统的Raabe判别法与Gauss判别法.通过对拟Raabe判别法与另一个细致的判别法——拟对数判别法强弱关系的探讨,得出了后一判别法强于前者的结论.     

一种基于矩阵初等变换的Schmidt正交化方法

对向量组的Schmidt正交化法和合同变换法的关系进行了分析,指出Schmidt正交化法就是合同变换法中利用规范化初等变换后的一种特殊情况,由此给出一种基于矩阵初等变换的Schmidt正交化方法——Schmidt初等变换正交化法,以及这一方法在软件Matlab上实现的程序.     

Finding roots of a real polynomial simultaneously by means of Bairstow's method

Aberth's method for finding the roots of a polynomial was shown to be robust. However, complex arithmetic is needed in this method even if the polynomial is real, because it starts with complex initial approximations. A novel method is proposed for real polynomials that does not require any complex arithmetic within iterations. It is based on the observation that Aberth's method is a systematic use of Newton's method. The analogous technique is then applied to Bairstow's procedure in the proposed method. As a result, the method needs half the computations per iteration than Aberth's method. Numerical experiments showed that the new method exhibited a competitive overall performance for the test polynomials.     

对流占优扩散方程的特征线楔形基无网格法

本文研究了一维对流占优扩散方程的初边值问题.利用特征线法与楔形基无网格法,获得了特征线楔形基无网格显格式与隐格式算法.数值实验表明算法具有精度高、计算简单等优点.     

Iterative Methods of Richardson-Lucy-Type for Image Deblurring

Image deconvolution problems with a symmetric point-spread function arise in many areas of science and engineering. These problems often are solved by the Richardson-Lucy method, a nonlinear iterative method. We first show a convergence result for the Richardson-Lucy method. The proof sheds light on why the method may converge slowly. Subsequently, we describe an iterative active set method that imposes the same constraints on the computed solution as the Richardson-Lucy method. Computed examples show the latter method to yield better restorations than the Richardson-Lucy method and typically require less computational effort.     

用不确定德尔菲法预测GDP

德尔菲法是一种建立在专家意见基础上的预测评估方法.不确定统计是利用不确定理论收集和整理分析专家数据的一种统计方法,其中关键的一点是如何构造不确定变量的不确定分布.把德尔菲法和不确定统计相结合,就得到了一种估计不确定分布的新方法——不确定德尔菲法.对该方法的估计误差进行了改进,得到了一种预测GDP的新方法,并利用其预测邯郸市的生产总值(GDP).