椭圆边值问题的Galerkin法及最小二乘法处理

研讨椭圆边值问题的Galerkin法,并对导数作出最小二乘法处理从而得到超收敛结果.     

一类抛物方程的分裂型最小二乘混合元方法

对二阶抛物方程提出了Euler型分裂的最小二乘混合元格式,该格式最大的优点是将耦合的方程组系统分裂成为2个独立的子系统进行求解,从而在很大程度上降低了原问题的求解难度和规模,并通过引入适当的最小二乘泛函,得到原未知量的最优阶L2(Ω)模误差估计。     

最小二乘配点法解变系数泊松方程

本文用最小二乘配点法求解了变系数泊松方程。给出了一般计算方法，导出了求解公式，文中通过几个例题的计算，结果表明，该方法简便且有效。     

最小二乘配点法解变系数泊松方程

本文用最小二乘配点法求解了变系数泊松方程。给出了一般计算方法，导出了求解公式。文中通过几个例题的计算，结果表明，该方法简便且有效。     

非线性抛物型方程小波Galerkin逼近

对非线性抛物型方程的初边值问题,用具有紧支集的Ｄａｕｂｃｈｉｅｓ 小波基,给出小波Ｇａｌｅｒｋｉｎ 逼近方法．由于小波基函数的特性,使所得数值方法计算量小、精度高． 数值实验表明,即使在奇异点,也能高精度求解．     

样条最小二乘法解泊松方程

本文用样条最小二乘法求解了泊松方程。给出了一般计算方法，导出了求解公式。文中附有几个算例．计算结果表明，该方法简便且有效．     

关于一类矩阵方程的加权最小二乘解

利用矩阵的广义奇异值分解,得到了一类矩阵方程的加权最小二乘解的一般表达式,以及能够对给定矩阵进行最佳逼近的解矩阵.     

不相容矩阵方程AX=B的最小二乘解

用矩阵初等变换的方法给出了求不相容矩阵方程ＡＸ＝Ｂ最小二乘解的一种简便方法。     

非定常Stokes方程的最小二乘混合有限元方法

通过引入一个新的速度变量可以将非定常可压缩的Stokes方程转化为一个一阶方程组,并对这个一阶方程组采用最小二乘混合有限元方法进行计算,得到了L2模的最优估计。     

最小二乘解的非正规方程刻划

本文证明了:一个解是线性方程的最小二乘解当且仅当它满足相应的非正规方程。把这结果用于统计模型(Y,xβ,σ~2I)我们得到参数函数c’β,在约束H’β=0下可估的两个充要条件:(1)对非正规方程的一切解■、c’■唯一。(2)对非正规方程的一切解■,Ec’■=c’β。     

移动最小二乘无网格方法

介绍移动最小二乘法的基本原理和近似函数的构造方法,并应用配点法和最小二乘原理,提出了一种基于移动最小二乘思想的最小二乘配点型无网格方法.该方法的实施不需要背景网格,不需要进行高斯积分,具有计算量小、边界条件处理简单的特点,是一种真正的无网格方法.     

矩阵方程AX=B的范数约束最小二乘解

为了求解矩阵范数约束下矩阵方程AX=B的最小二乘解问题,提出了一种迭代算法.该算法以广义Lanczos信赖域算法为基本框架,弥补了其不能求解矩阵方程的缺陷.数值实验表明,该算法是有效的.     

逐步加权最小二乘法及其应用

本文以加权最小二乘法为基础,提出了逐步加权最小二乘法(Step-by-step Weighted Least Squares Method)。用逐步加权最小二乘法对铂铑_(10)。-铂热电(?)进行多项式拟合时,误差比用普通最小二乘法得到的多项式要小一倍以上,文中给出了用SWLS方法拟合的铂铑_(10)。铂热电(?)多项式公式。     

二阶椭圆方程自适应最小二乘混合有限元法

研究了二阶椭圆方程的自适应最小二乘混合有限元法,利用二次非协调有限元空间和Raviatr-Thomas有限元空间进行逼近,利用最小二乘函数构造了进行自适应计算的后验误差估计子,并进行了后验误差估计。     

非负约束总体最小二乘问题

在第一部分中，提出了非负约束总体最小二乘问题，即利用总体最小二乘思想处理问题｛Ａｘ＝ｂ ｘ≥０；在第二部分中给出了非负约束最小二乘问题解集的结构和扰动分析，并对在实际计算中要用到的一个参数ｐ提出了可行的方法。     

最小二乘法测量直流伺服电机动态时间常数

提出用最小二乘曲线拟合法测取直流伺服电机动态参数，在电枢两端施加阶跃电压，测量电枢电流的暂态响应，通过最小二乘曲线拟合，可以求取直流伺服电机动态时间常数。     

基于总体最小二乘法的多普勒观测值测速算法

为解决最小二乘法在数据处理时只考虑观测矩阵的误差,没有考虑系数阵的误差较大时其计算结果不理想等问题,把总体最小二乘法引入到多普勒测速计算,推导并给出了基于总体最小二乘法的求解模型,并利用采集的实验数据进行了验证计算。运用总体最小二乘法进行数据处理,能够同时考虑模型中自变量和因变量的误差,这就很好地解决了基于最小二乘法不能顾及系数矩阵误差的问题。实验结果表明,基于总体最小二乘法的计算结果要优于基于最小二乘法的结果,其解算得到的速度误差大部分小于0.15 m/s。