1) flexible iterative algorithm
柔性迭代算法
1.
The efficient flexible iterative algorithm is proposed to .
针对立铣加工过程,提出了一种考虑刀具/工件变形位置的快速柔性迭代算法,基于此建立了薄壁件加工变形预测的有限元计算模型,并通过等效集中力作用位置的确定、模型分割及最小化网格重划方法进一步提高了模型的计算速度。
2) sign iterative algorithm
极性迭代算法
3) random repeated algorithm
随机性迭代算法
1.
After analyzing random repeated algorithm of Sierpinski Triangle, it is generalized polygonal Fractals and the universal program which is written by VB language is provided in the paper.
论文通过对Sierpinski三角形的随机性迭代算法进行分析,进而推广到多边形分形图,并给出了用VB语言实现的通用程序。
4) linear iterative algorithm
线性迭代算法
1.
A new linear iterative algorithm for estimating the fundamental matrix is presented.
提出了一种新的估计基本矩阵的线性迭代算法。
5) nonlinear recurrence algorithm
非线性迭代算法
1.
After simplification on the basis of mergence, it results that Rijndael cipher is substantially a nonlinear recurrence algorithm of affine permutation like Y=A(?)S(X)(?)K, which is illustrated with 128 bit block and .
基于归并将Rijndael密码算法了进行简化,结果表明Rijndael密码实质上是一个形如仿射变换Y=A(?)S(X)(?)K的非线性迭代算法,并以分组长度128比特、密钥长度128比特作为特例,给出了二轮Rijndael密码的差分攻击。
2.
The result of merging indicates that Rijnd ael cipher is a nonlinear recurrence algorithm seemed as if an affine transforma tion.
该文对Rijndael分组密码进行了较为深入的研究,将字节代替变换中的有限域GF(28)上模乘求逆运算和仿射变换归并成了一个8×8的S盒,将圈中以字节为单位进行的行移位、列混合、密钥加三种运算归并成了一个广义仿射变换,归并结果表明Rijndael密码实质上是一个形如仿射变换的非线性迭代算法。
6) linear and iterative algorithm
线性化迭代算法
补充资料：迭代算法
迭代算法
iteration algorithm
迭代算法〔i恤腼吨函d朋;HTep叫“ouH‘~p“仪] 由点到集合的一个映射序列A*所确定的递推算法，其中A*:V一V，V是一个拓扑空间，对于某初始点““任v，可依下式计算点列。“任V， 。“+，一注*。“，儿=o，l，·…(l)称算子(1)为迭代(i把mt沁n)，而序列{。“}为迭代序列(itemti祀s叫uence). 迭代法(jtemtionn犯thod)(或迭代逼近法(me-thod of iterati记appro汕na石on”应用于求下面算子方程的解 通。”f，(2)即某泛函的极小值，求方程Au=又“的本征值和本征向量等，同时也用来证明这些问题解的存在性.如果对于一个初始近似。。，当k一的时:‘~。，则称迭代方法(l)收敛到问题的解u. 求解(2)的线性度量空间V上的算子A*一般由下式构造 注*况几=。七一H*(A。友一f)，(3)其中{H*二V~V}是由某迭代型方法所确定的算子序列.压缩映射原理(c ontraCting .n分pp吨pnn-ciPle)及真摧户，’或著向题的泛函变分极小化方法都是建立在构造形如(l)，(3)的迭代法基础之上.所使用的构造A七的各种方法有Newton法(Newton脸thod)或下降法(d留cent，n祀th(记of)的诸多变形.人们尝试选取H*使得在一定条件下。止~u的快速收敛得到保证，这些条件要求计算机存储空间确定后算子A*u六的数值实现充分简单，有尽可能低的复杂性而且数值稳定.求解线性问题的迭代法得到了很好的发展和深人的研究.该迭代法这里分为线性与非线性两大类.Ga.法(Ga璐nr目兀心)，Sd翻法(Sei-delrr℃th司)，逐次超松弛法(见松弛法(侧公爪沁n1优thod))和带有tle氏皿eB参数的迭代法属于线性方法;变分法(如最速下降法，共扼梯度法和极小偏差法(mi曲nal discrepancyn坦thod))等.见最速下降法(s吹p巴t把ceni，皿thi对of);共扼梯度法(eonju，te脚dients，此山记of)属于非线性方法.最有效的迭代法之一是使用tIe玩IIDeB参数(Che勿shevP~t-ers)，这里A是一个带有〔。，M』上谱的自相伴算子，M>m>0.这个方法提供了关于预先指定的第n步收敛性最优(对谱边界上的给定信息)估计.方法可描述为 “‘+’=“一“*十1(通。
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参考词条