混合快速细菌觅食算法求解非线性方程

对于非线性方程组的求解,传统方法有很多,如牛顿法、梯度下降法等,但这些算法存在要求方程组连续可微、初值的选取是否合适等缺点,根据以上缺点将求解的问题转化为优化的问题,提出了新的交叉优化算法,充分利用细菌觅食算法局部搜索能力和粒子群算法的全局搜索能力,充分发挥了这两个算法各自优点。数值实验表明,新的算法可以弥补粒子群算法局部搜索能力弱和细菌觅食算法的全局搜索能力的不足,是求解非线性方程的有效方法。     

利用粒子滤波原理求解非线性方程组

为了提高非线性方程组的求解精度,利用粒子滤波算法对非线性方程组问题进行求解计算。系统地介绍粒子滤波算法的基本原理及其优化算法的实现过程。将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,并建立基于粒子滤波算法求解非线性方程组的优化模型。通过仿真实例验证所提方法的有效性。实验结果表明该方法能够准确、有效地解决非线性方程组的求解问题,这也为非线性方程组问题的研究提供一种有效的手段。     

Numerical Solutions of a Nonlinear Evolution System with Small Dissipation on Parallel Processors

A nonlinear evolution system constructed from the Lorenz system is solved numerically by a parallelized predictor-corrector method. The numerical solution of such system reveals the details of interactions between dissipation and ellipticity and it may lead to better understanding of instability in some physical systems. Our algorithm and its implementation for solving this system is of general use for the study of strictly nonlinear parabolic equations.     

基于差分进化—单纯形混合算法求解绝对值方程*

绝对值方程Ax-｜x｜=b是一个不可微的NP-hard问题。在假设矩阵A的奇异值大于1（这里矩阵A的奇异值定义为矩阵ATA特征值的非负平方根）时, 给出了一种求解绝对值方程的新方法：差分进化—单纯形混合算法。该混合算法充分发挥了差分进化算法的群体搜索性和单纯形算法的局部细致搜索性,同时也克服了差分进化算法后期搜索效率降低和单纯形算法对初始点敏感的缺陷。数值实验表明所设计的混合算法是有效的。     

基于整数方程的逻辑方程组求解方法研究

为快速有效地求解大量逻辑方程组,根据逻辑运算的特点详细阐述了将逻辑方程转化成等效整数方程的原理和方法,并对得到的整数方程进行化简,提出了整数方程组的一般求解方法,即吴方法和Grobner基理论。接着给出并完善了一种基于快速多项式乘法的消元法,大大降低了求解的复杂度,最后将基于整数方程的逻辑方程组求解方法应用于故障诊断,并举例验证。     

求解非线性方程组的拟牛顿-粒子群混合算法

结合粒子群算法和拟牛顿法的优点,提出了一种用于求解非线性方程组的混合算法。该混合算法充分发挥了粒子群算法的群体搜索性和拟牛顿法的局部细致搜索性,同时也克服了粒子群算法后期搜索效率降低和拟牛顿法对初始点敏感的缺陷。数值实验表明所设计的混合算法有极好的稳定性和较高的收敛速度和精度。     

A Relaxed Gradient Based Algorithm for Solving Extended Sylvester‐Conjugate Matrix Equations

In this paper, a relaxed gradient based algorithm for solving extended Sylvester‐conjugate matrix equations by considering a relaxation parameter is proposed. The convergence analysis of the algorithm is investigated. Theoretical analysis shows that the new method converges under certain assumptions. A numerical example is given to illustrate effectiveness of the proposed method and to test its efficiency compared with an existing one.     

SMW算法和DAC算法的并行实现及分析

５１．引言 随着科学技术的发展,对大规模科学计算提出的需求越来越高．一是求解问题的规模越来越大,例如,三维油正模拟、大气和海洋之间的相互作用和核安全分析等都要求解超大规模的非线性方程组（未知数个数高达１０６～１０８）．另一方面是实时性要求越来越迫切,电力系统安全分析、气象预报等方面提出的实时性需求是最好的铭证． 传统的单机串行式地解决问题的方法已经无法满足客观需求,因此各种形式的向量化和并行（乃至并行十向量化）算法的研究受到普遍的重视． 无论用什么方法求解非线性偏微分方程（组）;最终都导致成千上万…     

求解相容非线性方程组的拟牛顿法和混合计算智能算法

本文针对变量数与方程数不一致的相容非线性方程组(CNLE),先给出拟牛顿(QN)法.针对该算法的局部收敛性容易导致求解失败,通过在遗传算法(GA)中嵌入QN算子,并定义适当的适应度,从而得到结合GA和QN法两者长处,既有较快收敛性,又能以较大概率求解CNLE的混合计算智能算法.计算结果表明本文方法显著优于GA和QN法.     

改进的并行Arnoldi方法

为了求解大规模的块三对角线性方程组,相关研究给出一种变形的并行Arnoldi算法,通过选取适当的基,使算法具有良好的并行性。结合已有的选基方式,在预处理思想的指导下,提出了另一种选基的方法。在联想深腾1800集群上进行的数值实验结果表明,该算法的收敛速度有了明显的提高,并保持了较高的并行性,并行效率可达到85%以上。     

Global convergence of a filter-trust-region algorithm for solving nonsmooth equations

In this paper, we present a new algorithm for solving nonsmooth equations, where the function is locally Lipschitzian. The algorithm attempts to combine the efficiency of filter techniques and the robustness of trust-region method. Global convergence for this algorithm is established under reasonable assumptions.     

Characteristic-based operator-splitting finite element method for Navier-Stokes equations

A new finite element method, which is the characteristic-based operator-splitting (CBOS) algorithm, is developed to solve Navier-Stokes (N-S) equations. In each time step, the equations are split into the diffusive part and the convective part by adopting the operator-splitting algorithm. For the diffusive part, the temporal discretization is performed by the backward difference method which yields an implicit scheme and the spatial discretization is performed by the standard Galerkin method. The convective...     

状态定义粒子群算法在非线性方程组中的应用

提出了一种新颖的状态定义粒子群优化算法。该算法针对粒子群算法容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺点,结合爬山算法和粒子群算法的特点,根据粒子状态的实时更新采用不同的搜索方法,在迭代过程中搜索到尽可能多的局部最优解,从而使算法可以更容易地跳出局部最优,更高效地搜索到全局最优解。对测试函数和非线性方程组求解问题进行实例仿真,仿真结果验证了算法的有效性,具有一定的实际应用价值。     

三对角方程组的分布并行算法

本文针对三对角方程组的直接并行解法奇偶约化方法，提出计算复杂度比原方法降低的大步长的循环约化交替方法。结合大规模分布式并行计算机系统曙光-2000，给出其分布式并行算法及数值实验结果。     

基于极大熵差分进化混合算法求解非线性方程组*

针对非线性方程组,给出了一种新的算法——极大熵差分进化混合算法。首先把非线性方程组转换为一个不可微优化问题;然后用一个称之为凝聚函数的光滑函数直接代替不可微的极大值函数,从而可把非线性方程组的求解转换为无约束优化问题,利用差分进化算法对其进行求解。计算结果表明,该算法在求解的准确性和有效性均优于其他算法。     

一种基于Kruppa方程的分步自标定方法

针对摄像机自标定中Kruppa方程求解的非线性优化问题和标定结果的欠鲁棒性,提出一种基于Kruppa方程的分步自标定方法。根据两图像匹配的特征点对采用8点算法求解相应的基本矩阵,其中待匹配图像选用摄像机对同一场景在不同焦距下拍摄的两帧图片,对图片的特征匹配点建立约束关系,采用最小二乘法求出摄像机的主点坐标,然后利用遗传算法优化Kruppa方程的比例因子,最后通过优化后的比例因子完成摄像机的标定。实验表明,该方法可提高标定精度,并通过对特征点坐标加入高斯噪声,验证了算法的鲁棒性。     

基于牛顿法和遗传算法求解非线性方程组的混合计算智能方法

本文针对牛顿法的局部收敛性而容易导致求解失败，先讨论在全局空间搜索解的非线性方程组遗传算法（ＧＡ）。然后针对ＧＡ收敛慢，通过定义牛顿算子，适应度函数和选择算子，从而得到结合ＧＡ和牛顿法两者长处，既有较快收敛性，又能以较大概率求解非线性方程组的混合计算智能算法。数值计算表明本文方法显著优于牛顿法和ＧＡ。     

块三对角线性方程组的一种有效并行算法

提出了求解系数矩阵为块三对角的线性方程组的一种适合于MIMD分布式存储的并行算法,该算法以系数矩阵分解为基础,充分利用了系数矩阵结构的特殊性,进行了近似处理,使整个计算过程只在相邻处理机间通信两次,具有很高的并行效率,并在理论上给出了该算法成立的充分条件。最后,在HPrx2600集群上进行数值试验,结果表明,加速比呈线性增加,并行效率达到90％以上。     

Optimal Algorithm for Shape from Shading and Path Planning

An optimal algorithm for the reconstruction of a surface from its shading image is presented. The algorithm solves the 3D reconstruction from a single shading image problem. The shading image is treated as a penalty function and the height of the reconstructed surface is a weighted distance. A consistent numerical scheme based on Sethian's fast marching method is used to compute the reconstructed surface. The surface is a viscosity solution of an Eikonal equation for the vertical light source case. For the oblique light source case, the reconstructed surface is the viscosity solution to a different partial differential equation. A modification of the fast marching method yields a numerically consistent, computationally optimal, and practically fast algorithm for the classical shape from shading problem. Next, the fast marching method coupled with a back tracking via gradient descent along the reconstructed surface is shown to solve the path planning problem in robot navigation.     

Iterative method for fuzzy equations

In this paper, we propose numerical solution for solving a system of fuzzy nonlinear equations based on Fixed point method. The convergence theorem is proved in detail. In this method the algorithm is illustrated by solving several numerical examples.