求解鞍点问题的一类广义SSOR预条件子

本文研究了鞍点问题的预条件子.在SSOR型预处理方法的基础上,通过引入新的松弛参数,提出了一种广义的SSOR型预条件子,该预条件子需要选择一个预处理矩阵和2个待定参数.文中分析了预处理后系数矩阵特征值的性质及收敛性,最后用数值例子验证了新预条件子的有效性.     

针对对称对角占优线性系统的组合预条件算法

本文针对对角占优的对称矩阵(SDD)构成的稀疏线性系统,采用组合预处理技术从谱逼近角度分析并实现一种新型的预条件子.其与ILU类预条件子和AMG类预条件子相比,具有更高的并行可扩展性,满足通量守恒或者等效电阻原理.SDD矩阵通过数学上的规约手段,可以约化为标准的Laplace矩阵,其对应于图论中的无向图.基于此我们首先利用Ofer等提出的算法建立具有low stretch度量的一类生成树.然后采用树分解算法将生成树分解为子树,通过对子树选择合适的连接边进行加边修正得到相应的增广子图.最后将增广子图对应的Laplace矩阵转化为SDD矩阵,该矩阵即为原系数矩阵的预条件子.数值实验表明,与不完全Cholesky分解预条件子相比,该类预条件子更高效,其收敛速度对问题边界类型以及矩阵排序算法不敏感,并且其效率对矩阵规模增长不太敏感.     

预处理技术在求解高度亏损系数矩阵的线性方程组中的应用

本文主要讨论的是预处理技术在求解具有高度亏损系数矩阵相应特征值按模小于1的线性方程组的应用。我们采取了一种预处理技术。研究怎样选择预处理子P，来改善重新开始方法的迭代过程。在求解线性方程组Ax=b时。对于高度亏损的系数矩阵A，我们应用预处理子A^r。然而,却导致谱半径变大。使得残量的收敛速度变慢。为此，预处理过程通过不完全LQ分解预处理技术来扩展Krylov子空间。预处理后的方程组由A^T Ax=A^T b变成L^-1A^TL^-Ty=L^-1A^T6．然后再使用GMRES方法和FOM方法。     

时段划分的多向主元分析间歇过程监测及故障变量追溯

针对间歇过程的多时段特性,提出一种生产过程操作时段划分方法.该方法利用反映过程特性变化的负载矩阵以及主成份矩阵的变化实现了间歇过程子时段的两步划分.提出了基于加权负载向量夹角余弦的负载矩阵相似性度量以及基于加权奇异值变化的奇异值矩阵相似性度量方法,以更客观的反映负载矩阵以及奇异值矩阵的相似性,进而更准确的判断过程特性的变化.根据同一操作子时段的过程特性,其负载矩阵和奇异值矩阵相似性较大的特点,实现了生产过程的子时段划分.将基于子时段划分的多向主元分析(MPCA)建模应用于三水箱系统的在线监测和故障变量追溯,实验结果验证了该方法的有效性.     

稀疏线性方程组求解中的预处理技术综述

稀疏线性方程组的高效求解是数值计算方向的研究热点之一,其中包括预处理技术的研究。本文从技术分类的角度,总结了稀疏线性方程组求解中的预处理技术。首先,介绍了填充元缩减策略,旨在减少求解过程中存储量的同时,仍能保持矩阵的稀疏结构;其次,介绍了不同结构系数矩阵的多种匹配技术,旨在获得矩阵的对角优势性;最后,介绍了具有天然并行性的因子分解近似逆预条件子构造方法和不完全分解预条件中的并行求解技术等。     

正则化HSS预处理鞍点矩阵的多尺度算法

针对鞍点求解结果收敛速度慢、CPU消耗时间较长等问题,提出一种正则化HSS预处理鞍点矩阵的多尺度算法.运用最优正则化方法确定正则参数,得到计算最优正则参数公式;通过HSS方法完成系数矩阵预处理,得到新的预处理子NHSS;为了更加具体地分析预处理后的鞍点矩阵多尺度算法特征值分布形态,择优选取预处理子参数,确保算法收敛速率...     

LQ控制区段混合能矩阵的微分方程及其应用

本文根据计算结构力学与线性二次控制的对应关系,提出了连续时间有限区段的混合能 分块子矩阵Q2,G2及Φ2.推导出适用于LQ控制非定常课题的二区段连接的凝聚消元公式及 这些子矩阵的微分方程,可用级数展开求解这些方程.当△t很小时,这些分块子矩阵的高次 近似可以大大加速里卡提代数方程算法的收敛性.     

Stokes方程基于多尺度函数的稳定化有限元方法

本文提出一种新的求解Stokes问题的稳定化有限元方法.对于速度场的离散,有限元空间的选取为标准的多项式空间加上多尺度函数.本文证明该方法对于不满足离散的inf-sup条件的最低阶等阶元P_1-P_1元绝对稳定,同时也给出了最优阶误差估计,数值算例验证了理论的正确性.     

基于子空间约束的稳健匹配场定位

提出了一种新的基于拷贝场噪声子空间扰动约束的稳健匹配场定位方案。在每个搜索位置处,随机扰动环境参数以生成拷贝场协方差矩阵,通过特征值分解得到拷贝场信号子空间与拷贝场噪声子空间,用于约束的子空间由拷贝场噪声子空间张成。对实测数据协方差阵进行同样处理,但选择其最大特征值对应的特征向量作为真实的信号向量,与约束子空间形成定位模糊表面。使用仿真与实验数据验证了算法,结果表明算法同时具有高分辨与稳健的特性。     

结合空间光谱预处理和约束非负矩阵分解的高光谱图像混合像元分解

目的 混合像元问题在高光谱遥感图像处理分析中普遍存在,非负矩阵分解的方法被引入到高光谱图像解混中。本文提出结合空间光谱预处理和约束非负矩阵分解的混合像元分解流程。方法 结合空间光谱预处理的约束非负矩阵分解,如最小体积约束、流行约束等,通过加入邻域的空间和光谱信息进行预处理获得更优的预选端元,从而对非负矩阵分解的解混结果进行优化。结果 在5组不同信噪比的模拟数据实验中,空间预处理（SPP）和空间光谱预处理（SSPP）均能够有效提高约束非负矩阵分解（最小体积约束的非负矩阵分解和图正则非负矩阵分解）的解混结果,其中SPP在不同信噪比的情况下都能优化约束非负矩阵分解的结果,而SSPP在低信噪比的情况下,预处理效果更佳。利用美国内华达州Cuprite矿区数据进行真实数据实验,SPP提高了约束非负矩阵分解的解混精度,而SSPP在复杂场景下,解混精度更佳。模拟数据和真实数据的实验均表明,空间光谱预处理能够有效地提高约束非负矩阵分解的解混精度,特别是对于信噪比较低的情况下,融合空间和光谱信息对噪声有很好的鲁棒性。结论 本文对约束非负矩阵分解的解混算法添加空间光谱预处理,利用高光谱遥感数据的空间和光谱信息,优化预选端元,加入空间光谱预处理的非负矩阵解混实验流程,在复杂场景情况下,对噪声具有较好的鲁棒性。     

基于波浪式矩阵置换的稀疏度均衡分块压缩感知算法

基于矩阵置换的分块压缩感知（BCS）引入矩阵置换的策略,使复杂子块和稀疏子块向介于两者中间的稀疏度水平变化,用单一采样率采样时可以减少块效应,但仍存在块间稀疏度均衡效果较差的问题。为了得到更好的重构效果,提出基于波浪式矩阵置换的稀疏度均衡BCS（BCS-RMP）算法。首先,在采样前对图像进行矩阵置换的预处理,通过波浪式置换矩阵对图像各子块的稀疏度进行均衡;然后,采用相同的测量矩阵对子块进行采样,在解码侧进行重构;最后,通过波浪式置换逆矩阵对重构结果进行逆变换得到最终的重构图像。仿真结果表明,与现有矩阵置换算法相比,当选择合适的子块大小和采样率时,所提波浪式矩阵置换算法可有效提高图像的重构质量,且能更准确地体现细节信息。     

基于谱分割的稀疏矩阵特征值问题并行求解

本文给出了一个基于谱分割并行求解稀疏矩阵特征值的方案,将矩阵的特征值求解区间划分为多个独立的子区间,分别对各个子区间内的特征值进行独立的并行求解.在该方案中,提出了一种通过盖尔圆信息估计矩阵特征值分布的方法,并结合二分法以及插值方法修正特征值的分布,提高估计的准确性,进行谱区间分割.本文还结合谱分割和基于围道积分的近似谱投影算法设计出一个特征值问题多级并行算法,并在"深腾7000"和"元"超级计算机上验证了本文提出谱分割方案的有效性、均衡性以及特征值并行求解的高效性.同通用求解方法相比,基于谱区间分割的并行算法在1024核上性能提高了5倍以上,并行求解的可扩展性显著提升.     

求实对称矩阵部分特征值的并行算法

提出了并行求解实对称稠密矩阵部分特征值的反幂法的预处理方法.该方法基于带状矩阵特征问题反幂法的信息传递复杂度低的特点,采用Householder变换并行算法约化大型实对称稠密矩阵为一定带宽的带状矩阵,针对带状矩阵用反幂法求解矩阵的在某一点的近似特征值;其中针对反幂法迭代中遇到的线性方程组,采用文献中的并行预处理共轭梯度算法求解.最后在Lenovo深腾1800集群上进行数值实验,并与预处理前反幂法的计算结果进行了比较,实验结果表明,经过预处理后的并行性远高于直接采用反幂法的并行性.     

基于子空间分析的人脸识别算法

本文以人脸识别为目标,重点分析基于子空间分析的人脸特征提取技术.首先介绍人脸识别系统的构成,其次分析人脸识别的关键技术,如人脸检测、特征提取和图像预处理等,重点分析人脸识别的各种算法,根据小波在对图像数据矩阵的处理的高效性,以及LDA训练样本维数少的缺陷,PCA不能利用数据的高阶统计特性,本文将这三种算法进行融合,并用MATLAB进行仿真实验,实验证明该方法的有效性.     

大规模有限元刚度矩阵存储及其并行求解算法

本文提出一种将有限元单元刚度矩阵直接集成压缩格式的总体刚度矩阵的方法,并针对其线性系统设计了预处理的重启动GMRES(m)并行求解器.集成方法使用了一个“关联结点”的数据结构,它用来记录网格中节点的关联信息,作为集成过程的中间媒介.这种方法能减少大量的存储空间,简单且高效.求解器分别使用Jacobi和稀疏近似逆(SPAI)预条件子.二维和三维弹性力学问题的数值试验表明,在二维情形下,SPAI预条件子具有很好的加速收敛效果和并行效率;在三维情形下,Jacobi预条件子更能减少迭代收敛时间.     

一种高性能的二维波达方向估计算法

在二维虚拟ESPRIT算法的基础上,提出了一种高性能的改进算法。改进方法依照子阵数据直接空间平滑的思想对子阵数据进行预处理,用虚拟阵列变换技术实施阵列变换,采用波达方向矩阵法的思路计算二维角度参数。仿真结果表明,相比于空域平滑的DOA矩阵法和空域平滑的二维虚拟ESPRIT算法,该方法在低信噪比情况下对相干信号源具有更好的估计性能,对独立信号源,能够估计出超过子阵阵元数的信号。     

基于梯度方向场的掌纹三角点检测算法

提出基于Sobel梯度算子方向场的掌纹图像三角点检测算法。算法首先对数码相机采集的掌纹图像进行去噪、边缘提取及伪边删除预处理;然后对图像进行分块处理,计算每一子块的Sobel梯度方向场,基于方向场直方图统计子块内每一像素点的方向场数目,将子块内大多数点的方向确定为子块中心点的方向;对掌纹图像的方向场进行三色同质化后,用基于形态的方法进行掌纹三角点定位,并删除伪特征点。对采集的212幅掌纹图像三角点检测实验结果表明:提出算法能较为准确、可靠地检测出三角点,三角点的检测准确率为91.43%,验证了提出方法的有效性和鲁棒性。     

一种基于Markov矩阵的分形建模方法

提出一种基于转移概率矩阵的Markov迭代函数系统分形吸引子的建模方法.将MIFS的仿射变换实施多级化的分解,利用转移概率矩阵对吸引子的局部子图像做Markov变形处理,基于计算机数学实验给出了雪花分形和树木分形的应用实例,表明该方法能够有效地控制分形吸引子的局部变形.     

一种变系数扩散问题有限体积格式的高效预条件子

本文针对一类含变跳系数的扩散问题,在矩形网格下构造了一种节点型MACH类有限体积格式.将相应常跳系数辅助扩散问题离散格式的系数矩阵的逆作为其预条件子.利用该系数矩阵的特殊代数结构,通过降维处理技术和快速傅里叶变换等,为预条件子(该矩阵逆)的数学行为设计了一种低运算复杂度(O(Nln(N)))的直接法.数值实验验证了基于该预条件子的PCG算法的高效性和稳健性.     

管状特性和主动轮廓的3维血管自动提取

针对血管树结构的复杂性,提出了基于管状特性和主动轮廓的3维血管的自动提取模型.该模型充分利用管状特性,包括血管的先验灰度分布、多尺度血管矢量场和血管几何曲率特征,把这些信息表示为主动轮廓模型的能量项并最小化,得到包括3个主要速度项的迭代方程:基于区域竞争和先验灰度的主动轮廓、血管矢量场和多曲率策略.基于区域竞争和先验灰度的主动轮廓可以准确健壮地提取大的血管;由Hessian矩阵主元分析得到的血管矢量场,可以驱使主动轮廓演化到细小血管内部;最小主曲率和平均曲率的多曲率策略,可以降噪平滑血管的同时,充分保持血管的几何形状.通过对肝脏、冠状动脉和肺部血管的分割,表明该模型可以自动地对整个血管树进行提取,不需要太多的预处理和后处理,是一种有效的血管自动提取模型.