Banach空间中非线性不适定问题的Levenberg-Marquardt迭代法

基于已有的Banach空间非线性不适定问题的迭代法,给出了Levenberg-Marquardt迭代法的表达式,研究了它的收敛性.利用先验条件、源条件和广义的Bregman距离,分别证明了Levenberg-Marquardt迭代法的强收敛性和关于Bregman距离的收敛性.     

在物理习题中培养学生的发散思维能力

发散思维,亦称分散思维、辐射思维、求异思维等。指在解决问题的过程中,从已有的信息出发,沿不同方向去思考,寻求多种符合答案要求的思维过程。发散思维是构成创造力的重要成     

不完全偏好信息下国有企业并购多属性拍卖的模糊决策

拍卖是国有企业并购的一种有效市场配置方式.从社会整体效用的视角出发,国有企业并购多属性拍卖比以价格为目标的单属性拍卖的效用更高.在分析国有企业并购中凸显问题的基础上,构建了国有企业并购多属性拍卖决策的属性集.采用了Vague集的方法描述国有企业并购多属性拍卖中的模糊信息.根据实际的情况,建立了不完全偏好信息下的国有企业并购多属性拍卖的模糊决策模型.该决策模型中利用Vague值的得分函数确定理想解和负理想解,并依据新定义的Vague集的一种距离测度方式计算各方案与理想解和负理想解的距离.提出了一种交叉迭代法用于求解包含未知权重信息的非线性规划模型,得到属性集的最优权重.最后的应用算例分析表明了该方法的有效性和可行性,为国有企业并购的多属性拍卖决策提供了一种新的思路.     

论牛顿“警惕形而上学”的告诫在科学哲学上的意义

近代自然科学要建立自己的大厦必须要与以亚里士多德为代表的“形而上学”决裂 ,建立适应自己生存和发展的科学思想和科学方法。其中十分重要的是牛顿所告诫的“物理学 ,要警惕形而上学啊 !”。这一告诫对于摆脱以往哲学的钳制 ,建立近代物理学 ,以至全部近代科学有重要的意义     

物理“研究性学习”的教学方式研究

作为一种学习方式,"研究性学习"体现探究学习和合作学习"探究学习"是与"接受学习"相对应的一个概念。就人的发展而言,"探究学习"与"接受学习"这两种学习方式都是必要的,在人的具体活动中,两者相辅相成,结伴而行。为了充分体现学生在教学中的主体地位,努力挖掘学生自身的潜能,充分发挥学生个人的特长。     

对称不定线性系统的不定预处理技术

研究求解对称不定线性系统Ax=b的不定不完全分解预处理算法,其中A为稀疏的对称不定矩阵。合适的选主元算法是成功分解不定矩阵的关键,为了加快选主元的速度,给出了松弛的有界Bunch-Kaufman(RBBK)对称选主元算法,并分析了该选主元算法的稳定性以及参数的选择范围。将RBBK算法与不完全Cholesky分解相结合,得到了一类稳定性较高的修改的不完全Cholesky分解预处理技术。MATLAB下的数值例子表明,将提出的预处理技术用于SQMR迭代算法时,得到较快的收敛速度。     

HSE管理中的迭代法运用分析和探索

HSE管理中的迭代法运用分析是通过建立迭代管理模型及相关管理测评参数,把结果管理向过程管理多要素细化。将人本管理能力(决策层)、业绩考核(组织)、素质考评(个体)等三个与测评要素有关的重要输入值的测评标准、获取方法进行细化。这对HSE管理长期文化建设和管理的数据化、实现稳步持续改进有重要意义。     

Banach空间中Hammerstein型积分微分方程初值问题的一种拟上下解法

通过建立一个新的比较原理,利用L-拟上下解方法和混合单调迭代法,研究了Banach空间中一阶非线性积分微分方程初值问题解的存在唯一性,并给出了近似解的迭代序列和误差估计式.     

缺损属性权重信息下群决策的模糊迭代法

文章研究了基于直觉模糊集的多属性群决策问题;探讨了在缺损属性权重信息下如何补全属性权重,并同时确定方案相对优属度的模糊交叉迭代方法,严格证明了该迭代方法的局部收敛性;最后给出相应群决策的具体解法和步骤。     

迭代法迭代阵谱半径新上界

引用双严格对角占优的概念,针对线性方程组bAx=在求数值解时常用的迭代方法,给出了Jacobi和Gauss-Seidel迭代法迭代阵谱半径的新上界,该新上界优于严格对角占优矩阵条件下得到的已有的结果,是已有结果在更广泛矩阵类条件下的推广,对相应迭代法迭代阵谱半径的估计更加精确。最后给出了数值例子说明所给结果的优越性。