强收敛性
强收敛性的相关文献在1991年到2022年内共计120篇,主要集中在数学、经济计划与管理、财政、金融
等领域,其中期刊论文115篇、会议论文5篇、专利文献467967篇;相关期刊71种,包括绍兴文理学院学报、皖西学院学报、玉林师范学院学报等;
相关会议4种,包括2010年交通运输类院校研究生学术论坛、江苏省电机工程学会2009年学术年会暨第四届江苏电机工程青年科技论坛、中国运筹学会第九届学术交流会等;强收敛性的相关文献由162位作者贡献,包括王元恒、万成高、曾六川等。
强收敛性—发文量
专利文献>
论文:467967篇
占比:99.97%
总计:468087篇
强收敛性
-研究学者
- 王元恒
- 万成高
- 曾六川
- 简金宝
- 吴群英
- 胡学平
- 王学军
- 马国栋
- 万英
- 史沧红
- 吴定平
- 孙钢钢
- 安军
- 张玲
- 张继红
- 曹怀信
- 李克俊
- 李睿
- 王强
- 蒲建平
- 邓新
- 鄢朝兴
- 陈建东
- 马学敏
- 黎健玲
- 丁协平
- 伍艳春
- 何中全
- 何松年
- 何郁波
- 余超群
- 倪仁兴
- 党亚峥
- 兰光强
- 凌能祥
- 刘亦农
- 刘国清
- 刘婷婷
- 刘小涛
- 刘江蓉
- 刘盛松
- 周慧
- 哈金才
- 夏凤熙
- 夏雨荷
- 孔翔宇
- 孙力
- 孙庭
- 孟兵
- 孟记丽
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王歌;
兰光强
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摘要:
讨论中立型变时滞随机微分方程改进的修正截断Euler-Maruyama(EM)方法的q阶矩强收敛性,并得到收敛速度.结果 表明此方法适用于高度非线性的漂移项和扩散项,且相较于隐式的修正截断EM方法计算量更小,适用范围更广.
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钱思颖;
张静娜;
黄健飞
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摘要:
针对一类带有弱奇性核的多项分数阶非线性随机微分方程构造了改进Euler-Maruyama(EM)格式,并证明了该格式的强收敛性.具体地,利用随机积分解的充分条件,将此多项分数阶随机微分方程等价地转化为随机Volterra积分方程的形式,详细推导出对应的改进EM格式,并对该格式进行了强收敛性分析,其强收敛阶为αm-α_(m-1),其中α_(i)为分数阶导数的指标,且满足0<α_(1)<…<α_(m-1)<α_(m)<1.最后,通过数值实验验证了理论分析结果的正确性.
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徐亚军;
倪仁兴
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摘要:
在p一致凸且一致光滑的Banach空间框架中,利用Bregman投影法,通过构造一种新的迭代算法逼近左Bregman强非扩张映像不动点集和分裂可行性问题的公共解.基于2015年Shehu,Ogbuisi和Iyiola[1]发表在《Optimization》上的研究结果,本文将其迭代算法中的迭代系数θ_(n)须满足0
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马国栋
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摘要:
该文考虑求解带非线性不等式和等式约束的极大极小优化问题,借助半罚函数思想,提出了一个新的广义投影算法.该算法具有以下特点:由一个广义梯度投影显式公式产生的搜索方向是可行下降的;构造了一个新型的最优识别控制函数;在适当的假设条件下具有全局收敛性和强收敛性.最后,通过初步的数值试验验证了算法的有效性.
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高兴慧;
马乐荣
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摘要:
在Hilbert空间中,构造了一种新的混杂投影算法用于逼近两个拟非扩张映像的公共不动点,并利用拟非扩张映像的定义和投影算子等技巧证明了其公共不动点的强收敛定理.最后,给出具体的数值实验描述了所提出算法的有效性.
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- 《中国运筹学会第九届学术交流会》
| 2008年
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摘要:
结合强次可行思想和广义投影技术,本文提出了求解不等式约束非线性规划问题的一个初始点任意的新算法,其搜索方向由一个新的广义投影显式给出.在较温和的假设下,新算法不仅具有全局收敛性和强收敛性,而且能够保证迭代点列有限步落入可行域.最后,数值实验结果验证了算法的有效性.
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- 《中国运筹学会第九届学术交流会》
| 2008年
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摘要:
在本文中,我们利用强次可行方向法,建立了一个求解不等式约束极大极小问题的初始点任意的新算法.在算法的每一步迭代中,搜索方向只需要求解一个总有最优解的线性子问题.在相对较弱的条件下,算法具有全局收敛和强收敛性.最后,我们对算法进行了有效的数值实验.
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- 北京华大九天科技股份有限公司
- 公开公告日期:2022.05.24
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摘要:
一种提升传输线瞬态仿真收敛性的方法,包括以下步骤:1)获得待拟合数据集:(ωi,yi),i=1,…,N,其中,ωi是第i个频率点,yi是ωi对应的物理量的值,N是数据点个数;2)建立拟合对象模型:Re(zi)=Re(yi),Im(zi)=αIm(yi)+(1‑α)Im(yic),其中,zi为拟合对象,Re(zi)为拟合对象的实部,Im(zi)为拟合对象的虚部,α为收敛因子,yic为在第i个频点通过上一步迭代后的极点和留数计算得到的拟合值;3)给定极点,拟合给定物理量的实部。本发明在不增加原矢量拟合计算代价的同时,大大提升W‑element计算的收敛性。
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