1) iterative blending algorithm
迭代混合算法
1.
In order to improve the robustness of a watermark system,theoretical analyses and experiments are carried out to investigate the limitation and robustness in blending number of the existing iterative blending algorithm,demonstrating that the main reason for weak robustness is the multiplying of the image error many times.
为了提高水印系统的鲁棒性,通过理论分析和实验研究了现有迭代混合算法中混合次数的有限性和鲁棒性问题,指出弱鲁棒性的主要原因在于对误差的累积放大。
3) decoupled AC-DC interactive method
交直流混合迭代算法
4) Chaos iteration algorithm
混沌迭代算法
1.
Let the optimization method be integrated with chaos iteration algorithm, and take the synthesis of approximate guidance of a planar hinged four-bar linkage as an example, the optimization-chaos method about the problem of synthesis of approximate guidance on a planar linkage is studied.
将优化方法与混沌迭代算法相结合,以平面铰链四杆机构的近似导引综合为例,研究了平面连杆机构的近似导引综合问题的优化-混沌方法,得到了能近似实现给定运动条件的多个机构方案,使机构运动综合的多方案优选成为可能。
5) mixed monotone iterative technique
混合单调迭代法
1.
By establishing a new comparison principle,using the method of L-quasi-upper-lower solution and the mixed monotone iterative technique,the existence and uniqueness of solutions for Cauchy problems of first order nonlinear integro-differential equations in Banach spaces are obtained.
通过建立一个新的比较原理,利用L-拟上下解方法和混合单调迭代法,研究了Banach空间中一阶非线性积分-微分方程初值问题解的存在惟一性,并给出了近似解的迭代序列和误差估计式。
2.
The existence and uniqueness of solutions for periodic boundary value problems of nonlinear integro-differential equations in Banach spaces are investigated,by establishing a differential-integral inequality and using the method of L-quasi-upper and lower solutions and the mixed monotone iterative technique.
利用L-拟上下解方法和混合单调迭代法,通过建立一个新的积分微分不等式,研究了Banach空间中积分微分方程周期边值问题解的存在唯一性,并给出了解的迭代序列和误差估计式。
6) iterative hybrid method
混合迭代方法
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