WEI—YAO-LIU共轭梯度法在常数步长因子下的全局收敛性

在文献[1]中,Z.Wei等提出了一些新的共轭梯度法,这些方法不仅有良好的数据结果,而且具有较好的收敛性质.文章证明了WEI-YAO-LIU共轭梯度法在常数步长因子下的全局收敛性.     

强wolf线搜索下的一种新的共轭梯度法

本文在应用共轭梯度求解无约束最优化问题时,引入了新的送代参数,从而得到了一种新的共轭梯度法,并在强wolf线搜索的条件下,对此种算法的下降线和全局收敛性给予了相关的证明.     

无约束优化中的一种修正的PRP共轭梯度法的全局收敛性分析

文章提出修改的PRP共轭梯度法在MSWP线搜索下的算法,在适当条件下,证明算法全局收敛.     

共轭梯度及快速傅里叶算法在计算多边形状线天线间互耦中的应用

在采用矩量法计算多边形状线天线间互耦的过程中应用共轭梯度及快速傅里叶算法，导出了计算公式，能方便地对电大尺寸和电小尺寸的散射体进行有效的数值运算。以三角形环天线和偶极天线为例计算出了天线上电流的幅度和相位分布以及该法与高斯法的比较结果。结果表明共轭梯度及快速傅里叶算法的运用可节省大量计算机内存并提高计算精度。     

适合于BP学习的共轭梯度法

基于ＬＭＳ的标准ＢＰ算法收敛速度极慢，而共轭梯度法要求精确的线性搜索，这在神经网络的高维权空间中是难以实现的。本文提出了一种新的ＢＰ学习算法，它采用一种对线性搜索要求不高的改进的共轭梯度法与一种简单的不精确线性搜索相结合，极大地提高了ＢＰ学习速度。经多次测试表明，与标准ＢＰ算法相比，该算法的效率提高了二个数量极。     

一类修正的DY共轭梯度法

基于1999年戴和袁提出的经典的DY共轭梯度法,提出了一类修正的DY方法,并证明该方法在步长满足Wolfe线搜索的条件下,其搜索方向具有下降性,同时对一般函数具有全局收敛性。     

一种共轭下降算法的全局收敛性

给出了求解无约束优化问题的一种共轭下降算法，该算法具有充分下降性的共轭梯度公式。在较为温和的条件下，利用宽松的非精确线搜索条件得到全局收敛性结果，同时数值实验表明了算法的有效性。     

随钻声波测井数据压缩的小波神经网络法

针对当前石油工程声波随钻测井中大量测井数据需要在井下实时压缩存储的迫切要求,结合声波测井数据的特点,提出了一种基于小波神经网络的数据压缩算法,并利用共轭梯度法优化网络参数。实验结果表明,该算法具有参数收敛速度快、数据压缩比高的特点,能够满足随钻声波数据高速实时处理的需要。     

修正共轭梯度恒模阵列算法研究

提出一种基于修正共轭梯度算法的恒模(MCG-CMA)盲干扰抑制算法,该算法将修正共轭梯度方法引入到恒模算法中,克服了传统恒模算法收敛缓慢、LS-CMA运算量大的缺点,保留了较好的计算复杂度和数值稳定性,理论推导了算法失调量的显式表达式。仿真结果表明该算法不需要波达方向估计,与传统的LS-CMA算法、SCG-CMA算法相比,具有较好的收敛性能和输出信干噪比(SINR)。     

基于MPRP方法的求解单调非线性方程组的算法

MPRP方法是求解优化问题的一种共轭梯度算法,将其推广至求解单调非线性方程组,给出收敛性的证明,并通过数值实验表明算法是稳定和有效的.     

Xβ=Y的最小二乘解与正规方程X'Xβ=X'Y的解

在研究线性统计模型时,需要求线性方程组Xβ=Y的最小二乘解,其中Y为已知的n维观察向量,β为欲求的k维未知参数向量,X为n×k阶常数矩阵。     

试谈共轭搭配法及其汉译处理

共轭搭配法(Zeugma’)是英语中特有的由一个形容词或动词来修饰或支配两个名词,把两个风马牛不相及的东西搭配在一起的修辞方法。表面上看它跟汉语的拈连似乎是一回事,其实不然。前者指两个意思不同的名词之共轭搭连;后者则是利用上下文的联系,把用于甲事物的词语拈用于乙事物。辨明二者的区别,有助于我们更好地认识共轭搭配现象并对之进行恰当地汉译处理。英语中的共轭搭配辞格共有以下几个类型:     

Fejér定理的一种多元推广

将一元傅立叶分析中关于傅氏级数及其共轭级数之间的收敛性关系的 Fejér 定理推广到多元情形。主要结果为定理:若函数 f∈L(E_k)(k≥2)的傅氏积分的球形平均σ_R(f;x)在域 D 内一致收敛,则它的共轭傅氏积分韵球形平均(?)_R(f;x)在其(C,1)可和点处一定收敛。     

关于Ringrose猜想和Γ类标量型可分解算子

Ｒｉｎｇｒｏｓｅ猜想良性有界线性算子Ｔ的恒等分解在一般情况下与其共轭算子Ｔ＊不可交换［１］．Ｔｕｒｎｅｒ引进一类称为Γ类标量型可分解算子并建立了一套与可分解算子平行的理论［２］。其中最重要的发展是证明了Ｔ的任何恒等分解都与Ｔ＊可交换从而解决了Ｒｉｎｇｒｏｓｅ猜想。本文指出Ｔｕｒｎｅｒ的证明是不完全的并给出了一个完全的证明。Ｔｕｒｎｅｒ也试图用Ｘ＊类标量型可分解算子来特征化（Ａ）型良性有界线性算子，本文构造了一个反例说明此结论不成立，并指出［２］中与此结论相关的几个引理和定理的证明过程是错误的。     

一般约束优化问题的摄动梯度投影法

利用梯度投影法与罚函数技巧，将带等式和不等式约束优化问题化成一个无约束问题，提出了求解不等式、等式约束优化问题的摄动梯度投影算法。考虑到计算的误差因素，在搜索方向上进行摄动，得到一个方向不精确的梯度投影法。参数δｋ取不同的数还可以得到一类梯度投影法。从而保证了在实际应用中更容易实现，在较弱的条件下，证明了该算法的全局收敛性。     

广义线性互补问题的共轭梯度算法

本文构造了广义线性互补问题的一个光滑价值函数,该函数具有良好的微分性质.基此价值函数提出了求解广义线性互补问题的一类不精确线搜索共轭梯度算法,证明了算法的全局收敛性,并通过数值试验检验了算法的实用性.     

共轭解析函数为常数的条件

首先给出了共轭解析函数的概念，叙述了复变函数在区域内共轭解析的充要条件和唯一性定理，然后，利用共轭解析函数的这些特殊性质，从几个不同方面详细地讨论了共轭解析函数恒为常数的条件。一方面，从共轭导数的定义入手，可以得到当复变函数在区域内的共轭导数恒为零时，复变函数在该区域内恒为常数；另一方面，利用共轭解析函数的共轭幂级数展式，分析了当共轭解析函数恒为常数时。它的模所要满足的条件。另外，证明了共轭解析函数的实部和虚部满足一定关系时，该函数在区域内也可以恒为常数。     

全乙酰基-β-D-吡喃半乳糖的超声溴化反应动力学

运用薄层色谱扫描技术研究了回流温度时(76°C)1,2,3,4,6-五-O-乙酰基-β-D-吡喃半乳糖的超声溴化反应,通过测定反应液中初始物半乳糖的浓度随超声辐照时间的变化,采用一次法和初速度法分别建立了该反应的反应动力学方程:r=9.348×1-0 31ρ(一次法),r0=1.07 8×1-0 21ρ,0(初速度法),确认这一反应对初始物半乳糖为一级反应,探讨了可能的反应机理,根据推测的反应机理得到的动力学方程为r=K1ρ,(K=2k1k2ρNBSk5),与实验结果一致。     

关于双向标量方向的讨论

本文从方向的两个基本要素出发、运用直角坐标转动、反演变换理论，导出物理量有无方向的判据，证明部分标量具有方向，这些标量纯属于双向标量。     

中国高新技术产业园区小波网络评价模型

在对高新技术产业园区评价指标分析的基础上,提出了中国高新技术产业园区发展的小波网络综合评价模型,并在最小均方能量准则下,采用相应的共轭梯度学习算法求解子波函数线性组合的尺度和时延参数,以及小波网络的权值.实现了对高新技术产业园区发展的综合科学评价与判断.