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最速下降法的若干重要改进
被引量:
12
1
作者
吴锋
李秀梅
+1 位作者
朱旭辉
黄哲华
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期596-600,共5页
为了研究结构工程分析中线性方程组解法,基于变分迭代法的思路和简化拉氏乘子的识别,构造了线性方程组求解的一种迭代格式——改进型最速下降法。为了提高改进型最速下降法的计算效率,引入松弛因子和预处理技术两种手段,同时把松弛因子...
为了研究结构工程分析中线性方程组解法,基于变分迭代法的思路和简化拉氏乘子的识别,构造了线性方程组求解的一种迭代格式——改进型最速下降法。为了提高改进型最速下降法的计算效率,引入松弛因子和预处理技术两种手段,同时把松弛因子引入原来的最速下降法中,使传统的最速下降法也具有了实用性和较好的收敛速度。设计两个算例分别验证了改进型最速下降法引入松弛因子和预处理两种手段以及对最速下降法引入松弛因子这三种算法的效率和稳定性,对于算例1,三种方法与传统高斯-赛德尔方法相比计算效率分别提高了444倍、533倍和444倍,与传统超松弛迭代法相比分别提高了28.3倍、34.2倍和28.3倍;算例2是个病态矩阵,传统的高斯-赛德尔方法和超松弛迭代法均计算不出结果。三种方法与最速下降法相比计算效率分别提高了29.6倍、38.2倍和20.8倍。算例数值结果表明,改进型最速下降法极大地提高了方程组的求解效率和稳定性,值得推广。
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关键词
最速下降法
迭代格式
结构工程
变分迭代法
松弛因子
线性方程组
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职称材料
关于不适定积分方程修正OS-EM算法的收敛性研究
2
作者
郭瑶
王金平
《宁波大学学报(理工版)》
CAS
2019年第6期77-81,共5页
主要针对修正OS-EM(Ordered-Subset Expectation-Maximization)重建算法进行研究,即利用超松弛参数来加速有序子集,期望最大化的快速重建算法,并且通过OS-EM算法来进行收敛性分析.此外,还充分利用KL距离的一些性质,以探究在精确数据的...
主要针对修正OS-EM(Ordered-Subset Expectation-Maximization)重建算法进行研究,即利用超松弛参数来加速有序子集,期望最大化的快速重建算法,并且通过OS-EM算法来进行收敛性分析.此外,还充分利用KL距离的一些性质,以探究在精确数据的情况下,修正OS-EM算法的单调性及其方程解的收敛性.
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关键词
修正OS-EM算法
Kullback-Leibler距离
松弛算子
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职称材料
题名
最速下降法的若干重要改进
被引量:
12
1
作者
吴锋
李秀梅
朱旭辉
黄哲华
机构
广西大学土木建筑工程学院
中铁二院工程集团有限责任公司南宁分院
出处
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期596-600,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(19872001)
广西科学研究与技术开发项目(桂科攻0861001-12)
广西研究生教育创新计划资助项目(105930903071)
文摘
为了研究结构工程分析中线性方程组解法,基于变分迭代法的思路和简化拉氏乘子的识别,构造了线性方程组求解的一种迭代格式——改进型最速下降法。为了提高改进型最速下降法的计算效率,引入松弛因子和预处理技术两种手段,同时把松弛因子引入原来的最速下降法中,使传统的最速下降法也具有了实用性和较好的收敛速度。设计两个算例分别验证了改进型最速下降法引入松弛因子和预处理两种手段以及对最速下降法引入松弛因子这三种算法的效率和稳定性,对于算例1,三种方法与传统高斯-赛德尔方法相比计算效率分别提高了444倍、533倍和444倍,与传统超松弛迭代法相比分别提高了28.3倍、34.2倍和28.3倍;算例2是个病态矩阵,传统的高斯-赛德尔方法和超松弛迭代法均计算不出结果。三种方法与最速下降法相比计算效率分别提高了29.6倍、38.2倍和20.8倍。算例数值结果表明,改进型最速下降法极大地提高了方程组的求解效率和稳定性,值得推广。
关键词
最速下降法
迭代格式
结构工程
变分迭代法
松弛因子
线性方程组
Keywords
gradient
method
iteration
scheme
structural
engineering
variation
iteration
method
overrelaxation
parameter
linear
equations
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
O241.6 [理学—数学]
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职称材料
题名
关于不适定积分方程修正OS-EM算法的收敛性研究
2
作者
郭瑶
王金平
机构
宁波大学数学与统计学院
出处
《宁波大学学报(理工版)》
CAS
2019年第6期77-81,共5页
基金
国家自然科学基金(61271398)
文摘
主要针对修正OS-EM(Ordered-Subset Expectation-Maximization)重建算法进行研究,即利用超松弛参数来加速有序子集,期望最大化的快速重建算法,并且通过OS-EM算法来进行收敛性分析.此外,还充分利用KL距离的一些性质,以探究在精确数据的情况下,修正OS-EM算法的单调性及其方程解的收敛性.
关键词
修正OS-EM算法
Kullback-Leibler距离
松弛算子
Keywords
the
modified
OS-EM
algorithm
Kullback-Leibler
distance
overrelaxation
parameter
s
分类号
O177.6 [理学—数学]
O175.5 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
最速下降法的若干重要改进
吴锋
李秀梅
朱旭辉
黄哲华
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010
12
下载PDF
职称材料
2
关于不适定积分方程修正OS-EM算法的收敛性研究
郭瑶
王金平
《宁波大学学报(理工版)》
CAS
2019
0
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职称材料
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