1) power iteration
幂迭代
1.
In ordor to trace the time-varing system and increase the speed of convergence,the ⅡR_RTLP algorithm recursively updates the adaptive filter coefficients on the basis of the matrix inversion lemma and the power iteration.
为此提出一种适用于自适应ⅡR滤波的递归整体最小P-范数(ⅡR_RTLP)算法,首先整体考虑输入和输出信号受α稳定噪声干扰的影响,使得基于P-范数的误差期望值达到最小;然后采用矩阵求逆引理和幂迭代法递归更新自适应滤波器的系数,使其可跟踪时变系统,并提高算法收敛速度。
2) hyperpower iteration
超幂迭代
1.
This paper gives simple necessary and sufficient conditions for convergence of Neumann type expansion and the expressions of its limit matrix,and corrects the wrong conclusions on the convergence condition and the limit matrix of hyperpower iteration in Ref[1].
给出了Neumann型级数 ∞j=0(I -X0 A) jX0 收敛的较简单的充要条件与极限矩阵的多种表达式 ,并纠正了文 [1 ]中关于p阶超幂迭代Xk+ 1 =[ p- 1j=0(I-XkA) j]Xk收敛的充要条件与极限矩阵表达式的不正确结论 ,还讨论了相关的若干问
4) power iterations method
幂迭代算法
5) power-based
基于幂迭代
1.
Compared with some power-based methods such as Oja method, the projection approximation subspace tracking (PAST) method, and the novel information criterion(NIC)method, the modified natural power method(MNP) has the fastest.
与一些基于幂迭代的方法 (例如Oja,PAST与NIC)相比 ,改进自然幂迭代方法具有最快的收敛速度 ,且能容易地以每步迭代O(np)的计算量加以实现 ,这里n为所考虑向量序列的维数 ,p为所要跟踪的主子空间的维数 (或主特征向量的个数 ) 。
6) inverse power iteration
反幂迭代法
补充资料：层层迭迭
1.见"层层迭迭"。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条