绝对值方程
绝对值方程的相关文献在1988年到2022年内共计112篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、数学、中国共产党
等领域,其中期刊论文109篇、会议论文2篇、专利文献33860篇;相关期刊68种,包括数理天地:初中版、枣庄学院学报、井冈山大学学报(自然科学版)等;
相关会议2种,包括2008年全国数学与信息科学研究生学术研讨会(MIC 2008)、全国初等数学研究会第十届学术研讨会暨广东省初等数学学会一届三次学术研讨会等;绝对值方程的相关文献由116位作者贡献,包括雍龙泉、刘三阳、封京梅等。
绝对值方程—发文量
专利文献>
论文:33860篇
占比:99.67%
总计:33971篇
绝对值方程
-研究学者
- 雍龙泉
- 刘三阳
- 封京梅
- 王爱祥
- 邓永坤
- 拓守恒
- 卢楠
- 姜兴武
- 姜舶洋
- 王秀玉
- 邓方安
- 严涛
- 张萍
- 杜守强
- 熊文涛
- 王海军
- 陈涛
- 韩海山
- 冀祥麟
- 张建科
- 李园
- 杨丹丹
- 祝文娟
- 苏一笑
- 苗新河
- 邱承雍
- 陈建华
- 陈建荣
- 陈玥琪
- 高凯
- Asad Ali
- Rashid Ali
- 任天
- 佘跃辉1
- 兰民
- 兰英
- 刘克环
- 刘子立
- 刘红卫
- 刘长河
- 刘风华
- 包巴图吉力根
- 华兴恒
- 华瑜
- 史加荣
- 吕洪斌
- 吴千宇
- 吴本环
- 吴永昌
- 周永权
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华瑜;
马昌凤
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摘要:
受多元谱梯度投影算法(MMSGP)的启发,对该方法进行改进,用于求解绝对值方程(AVE),在梯度差中加入松弛因子,y_(k-1)=λ(F_(k)-F_(k-1))+(2-λ)rs_(k-1)并引用一种新的线搜索策略,从而实现减少迭代次数和加快收敛速度的效果,并证明了该算法在适当的假设条件下是全局收敛的。数值实验表明,改进后的算法是可行的和有效的。
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雍龙泉;
贾伟;
黎延海
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摘要:
针对存在多个解的线性互补问题,找出尽可能多的解,进而在众多解中寻找最小范数解,成为当前的一个研究热点.论文通过把线性互补问题转化为绝对值方程,定义了智能算法的适应值函数,采用正弦余弦算法求解线性互补问题,在其中选取范数最小的解.数值结果表明该方法能够找到原问题尽可能多的最小范数解,可为研究其稀疏解提供一些近似结果.
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陈建荣;
陈建华
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摘要:
提出一种求解绝对值方程的捕鱼算法。算法首先将绝对值问题转化为一个最小化问题,然后使用三种搜索模式对目标函数进行寻优。数值实验结果表明,与粒子群算法和人群搜索算法以及他们的改进算法相比,所提算法不仅获得了稳定的求解结果,而且在最小值、最大值、平均值和方差等指标上均明显优于其他对比算法。
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王爱祥
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摘要:
研究了广义绝对值方程的求解问题.在特定条件下,得到含有广义绝对值方程准确解的初始区间,然后提出了一个能不断缩小含解区间的区间迭代算法.该算法能同步显示绝对值方程近似解和准确解的误差范围,并证明了算法的收敛性且收敛速度至少是线性的.为提高计算效率,利用点迭代来代替区间迭代,最后进行了数值实验.理论分析和数值结果均表明所提算法是有效的.
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任天
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摘要:
交替方向法(ADM)是用于解决绝对值方程组Ax-|x| = b稀疏解问题,并得到一个迭代模式的算法.本文将对交替方向法得到的迭代模式进行收敛性分析,主要包括两部分:(1)首先证明,交替方向法算出的迭代模式将收敛到一个序列极限点;(2)验证收敛的极限点是方程组的最优解.
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陈建荣;
陈建华
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摘要:
在分析捕鱼算法不足的基础上,提出了一种求解绝对值方程的改进捕鱼算法.该算法通过使用新的撒网方法来降低计算机内存消耗并减少计算量,从而提高算法性能.数值实验结果表明,在求解高维绝对值方程时,与捕鱼算法相比,改进捕鱼算法具有内存占用低、运行速度快等优点;与粒子群等群智能算法相比,改进捕鱼算法在求解精度等各项指标上均优于其他对比算法.
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雍龙泉
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摘要:
首先给出了绝对值函数的3个光滑逼近函数,分析了这些光滑逼近函数的性质;然后选取性质较好的光滑函数来处理绝对值方程,得到一个可微的无约束优化问题;建立了求解无约束优化问题的梯度下降神经网络模型.通过求解唯一解、多个解的绝对值方程,结果表明该方法不依赖初始点,且具有收敛快等优点.最后把该方法应用于求解线性互补问题.
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- 《2008年全国数学与信息科学研究生学术研讨会(MIC 2008)》
| 2008年
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摘要:
本文研究了带双面约束的刚体系统,通过建立系统的Lagrange方程,得到了系统的微分-代数动力学方程,其中的代数方程含有和双面约束对应的Lagrange乘子绝对值项.本文将一般的绝对值方程转化为等价的水平线性互补问题,并由此得到了绝对值方程解的存在唯一性结论及有效算法。与其他文献相比,本文研究的系统更具一般性,建立的动力学模型更具普适性。本文还提供了单点双面约束和两点双面约束的例子加以验证.数值结果证明了所建立的动力学模型是正确的,提出的算法是有效的.
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