简介:本文构造出一种迭代求解线性方程组的向前向后TOR方法——FBTOR方法,它包含了熟知的Jacobi,Gauss—Seidel、SOR、AOR、SAOR及FBAOR方法,并讨论了系数阵为对称正定律、不可约H—阵、正定阵、广义正定阵及稳定阵时FBTOR方法的收敛性。
简介:讨论了ρ^-混合序列的完全收敛性。推广了[5]的定理2.
简介:研究交错级数收敛性判别法.通过计算级数通项的极限和单调性得到三个判据,并对其中两个结论给出形式简化的推论,最后举例说明所提判别法的应用.
简介:1.引言文[1]建立了由运动成绩测算运动能力的数学模型,并提出一个算法,但未给出算法收敛性证明,理论上是不完善的。本文证明它的收敛性。
简介:本文在J.J.Buckley[1]所引入的Fuzzy复数基础上,给出了Fuzzy复值级数收敛定义,并研究了Fuzzy复值级数的收敛性质。
简介:摘要:在课堂教学中,总会有各种思维的体现。在这些思维中,总会存在一种矛盾:那就是收敛性思维和发散性思维的矛盾。这种矛盾可以体现为师生之间、教师自身、学生自身、学生与学生、师生与教材之间等的矛盾。本文对课堂思维的收敛性与发散性问题进行了探讨
简介:导出了迁移方程的扩散近似方程,说明了它的离散纵标方法在区间内和边界上都有扩散极限,它的解关于一致地收敛于迁移方程的解.其收敛性的证明是依据其渐近扩散展开式,在边界层上得到的误差估计逼近其离散纵标方法的解.
简介:从而可以在顶层对标准单元模块及层次化模块都能优化,但是子模块的时序是在顶层对整个设计的时序分析后产生的,(2)层次化设计可以给一个模块里的设计单元一些约束
简介:本文对于几种扰动级数的敛散性分别作了讨论,可以利用这些结论解决一类利用常规方法难以判别的级数的剑散性。
简介:在谱尺度BFGS算法基础上提出了一种扰动谱尺度BFGS算法,即在谱尺度BFGS算法的矩阵迭代公式中加入一个扰动因子,该因子能保证该算法求解非凸函数极小值问题时具有全局收敛性.在求解大规范问题时,该算法也能改善拟牛顿矩阵条件数,从而降低求解子问题的难度.通过数值试验对该算法进行检验,结果表明:在相同条件下,求解大规模问题时,该算法优于谱尺度BFGS算法.
简介:本文讨论了无约束最优化问题的无记忆拟牛顿方法的收敛性,给出了对于非凸目标函数,在非精确线搜索条件下,无记忆拟牛顿方法收敛性的几个充分性条件。
简介:取插值基函数Pak^(x,a),导出推广的Bernstein算子Bn^(a)(f,x)的推广的BernsteinKantorovich算子Kn^(a)(f,x)并证明其收敛性。
简介:
简介:分析一族多步迭代正则化梯度法的收敛性.分别利用修正的后验准则和先验准则,在修正源条件下得到算法关于误差的收敛性和收敛率结果.
简介:本文给出了一个求解无约束优化问题的带记忆信赖域算法,并分析了其全局收敛性.
简介:共轭梯度法是无约束优化问题的常用方法,随着大规模问题的出现,该算法受到越来越多重视。在CD共轭梯度法的基础上,提出了一种修正CD共轭梯度法。在强Wolfe线性搜索下,证明了修正CD共轭梯度法的下降性,并在适当的假设下证明了该算法的全局收敛性。
简介:利用Romberg递推求积算法,证明当子区间数目趋于无穷大时,复化求积公式序列一致收敛于积分真值,证明过程与插值型求积公式序列如Gauss型求积公式序列一致收敛不同.
简介:利用鞅方法,研究任意随机可积序列的变换,在一定的条件下,得到了随机变换的收敛性.作为推论,得到了任意可积序列随机变换的公平比的一个强极限定理.
简介:将几个拟牛顿算法推广到一类新拟牛顿方程,得到几个修正拟牛顿算法;在目标函数为一致凸的条件下,证明了它们都具有全局收敛性。
简介:本文引入任意随机变量序列停时变换的概念,利用截尾方法构造几乎处处收敛的鞅结合无穷乘积定理,讨论了变换的局部收敛性及强大数定理,作为推论得到了关于赌博系统的若干强极限定理.
FBTOR方法及其收敛性
混合序列的完全收敛性
交错级数收敛性判别法
体能预测模型算法收敛性证明
Fuzzy复值级数的收敛性
课堂思维的收敛性与发散性探讨
迁移方程的扩散近似的收敛性
层次化设计的时序收敛性研究
一类扰动级数的收敛性
扰动谱尺度BFGS算法及其收敛性
无记忆拟牛顿方法的收敛性
Bernstein型算子的拓广及其收敛性
经济收敛性理论分析
多步迭代正则化梯度法的收敛性
带记忆信赖域方法的收敛性分析
修正CD共轭梯度法的全局收敛性
关于求积公式序列收敛性的注记
任意可积序列的变换及其收敛性
几个修正拟牛顿算法的收敛性分析
随机序列的变换及其局部强收敛性