简介:本文给出了重新启动的LGMRES方法的一种代价更小的实现方式。这种做法基于消除以下减慢收敛速度的现象:重新启动的simplerGMRES的每次循环结束时得到的残向量经常交替方向,与重新启动的GMRES的情形类似。这种新的变形的方法的优点是它比重新启动的LGMRES所需要的计算量要少,大量的例子表明该方法计算速度更快。
简介:●目标检测因式分解(A)一、填空题(1)提公因式法、公式法、分组分解法、十字相乘法;(2)4;(3)-4x;(4)m2-2m+4;(5)x+1、x-1;(6)ax-6;(7)a-3;(8)y、5y;(9)25;(10)原式=25(5022-4982)=25(502+498)(502-498)=25×1000×4=100000.二、选择题(1)D;(2)x4-81=(x2+9)(x+3)(x-3),x3-27=(x-3)(x2+3x+9),x2-6x+9=(x-3)2,所以公因式是x-3,选B;(3)A;(4)D;(5)B;(6)C;(7)C;(8)D.三、把下列各式分解因式(1)8a2-2b2
简介:EfronandAmaripresentedaRiemanniangeometricframeworkforqurvedexponentialfamiliesandstudiedtheinformationlossandthevarianceoftheestimateusingthisframilies.InthispapproposearelativelyrumplegeometricframeworkinEuclideanspace.Basedonthisnewframework,westudyeonfidenceregiodsforcurvedexponentialfamilieswhichhavenotbeenstudiedbyEfronandAmari.TheresultsobtainedbyHamiltonetal.areextendedtocurvedexponentialfamilies.
简介:本文提出了求矩阵A的Jordan标准形的另一方法:利用rank(λ(E-A)^P的结果,得出了对应于特征(λi的Jordan块的阶数和个数,然后求出矩阵A的Jordan标准形.
简介:文[1]中提出了求解连续函数f(x)总体极小值的均值算法,并证明了算法的全局收敛性.若假设f(x)是定义在某可测集G上的可测函数,本文证明了均值算法产生的迭代序列全局收敛到f(x)的本质极小值,若进一步假设函数f(x)满足测度Lipschitz条件,还证明了求可测函数的均值算法是线性收敛的.