1) syndrome matrix
基本迭代算法
1.
This paper mainly describes Fundamental Iterative algorithm which can manipulate matrixes in many settings,when used on the syndrome matrix,its equivalence to BM algorithm is widely accepted.
然后重点讨论了另一种求错位多项式的算法:基本迭代算法。
2) Fundamentail iterative method
基本迭代法
3) iteration algorithm
迭代算法
1.
The Cost Calculation Research on Actual Price Iteration Algorithm for Coating Production Input-output Method;
基于实际价迭代算法的涂料制造投入产出成本核算方法研究
2.
Study and application of parallel iteration algorithm;
并行迭代算法的研究及应用
3.
The iteration algorithm of applying singular value decomposition about ridge-estimate;
一种使用奇异值分解的岭估计的迭代算法
4) iterative algorithm
迭代算法
1.
Symmetric Mesh-Iterative Algorithms for Image Reconstruction;
由投影重建图像的对称网格迭代算法
2.
An iterative algorithm applied to structural physical parameter identification;
一种迭代算法在结构物理参数识别中的应用
3.
Novel SFBC-OFDM system with iterative algorithm;
基于迭代算法的SFBC-OFDM系统
5) iterative method
迭代算法
1.
An iterative method for the least squares solutions of a pair of matrix equations and its optimal approximation;
矩阵方程组的最小二乘解及其最佳逼近的迭代算法
2.
A corresponding iterative method is presented by making use of conjugate gradient method.
利用共轭梯度法的思想,建立相应的迭代算法。
3.
Two iterative methods and corresponding discriminative condition of convergence are proposed.
探讨了水电站过渡过程数值计算中水轮机边界条件基本方程及其迭代算法稳定性问题,从理论上推导出两种迭代算法的收敛判别条件。
6) Iterative algorithms
迭代算法
1.
Three-steps iterative algorithms for variational inequalities;
求解变分不等式的三步迭代算法
2.
As the calculation speed of the CPU is fast developed, more consideration is paid to the iterative algorithms in tomographic reconstruction, which were only experimented as a research method before.
随着计算机运算速度的飞速发展 ,以前只是被看成一种研究方法的迭代算法在图像重建中越来越引起人们的重视 ,并且已经在科研、工业和医学领域中得到了实际应用。
3.
By using projection method,we construct some new iterative algorithms for solving this class of systems of variational inequalities,and we prove the strong convergence of iterative sequences generalized by the algorithms.
利用投影方法研究了一类集值映象变分不等式组解的问题,给出了其解的迭代算法,并证明了由迭代算法生成的迭代序列的收敛性。
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