1) majorant method
优序列方法
1.
By means of Smail′s point estimates and the majorant method,the convergence of the deformed Chebyshev method under γ-conditions is studied to solve nonlinear equations in Banach space.
在sm a le点估计理论引导下,利用优序列方法,研究γ-条件下,变形chebyshev迭代方法在求解Banach空间中非线性方程F(x)=0时的收敛性问题,并给出了误差估计,而且通过一个积分方程实例比较了它和N ew ton法,导数超前计值的变形N ew ton法,避免导数求逆的变形N ew ton法的每步误差。
2.
By means of Smale s point estimates and the majorant method, the convergence of two deformed Newton s iterations under weak conditions is studied.
在 Smale点估计理论引导下 ,作者利用优序列方法 ,研究了弱条件下 ,减少导映照计值次数、避免导映照求逆两种变形牛顿迭代在求解时的收敛性问题 。
3.
By means of Smale’s point estimates and the majorant method, the convergence of Secant method for solving the nonlinear equtions is studied and proved under weak condition.
在Smale点估计理论的引导下,利用优序列方法,在弱条件下,研究两点弦截法求解非线性方程的收敛性问题,并给出了存在收敛性定理。
2) multilevel sequential optimization algorithm
多级序列优化方法
1.
A multilevel sequential optimization algorithm based on Niche Immune Genetic Algorithm(NIGA) is proposed to solve the problem of optimal layout of silicon steel sheet.
提出一种基于小生境免疫遗传算法的多级序列优化方法,并解决硅钢片优化排样问题。
3) sequential unconstrained optimization technique
序列无约束优化方法
4) Sequential minimal optimization (SMO)
序列最小优化方法
5) sequential collaborative optimization
序列协同优化方法
1.
As a part of the project supported by the Commission of Science Technology and Industry for National defense, the dissertation explores the application of multidisciplinary design optimization in the structural system design of deep sea space station by using sequential collaborative optimization.
本文作为国防科工委“十一五”重大基础研究专项的部分研究内容,对多学科设计优化在深海空间站结构系统设计中的应用进行了探索,利用本文提出的序列协同优化方法完成了结构系统的设计,重点对多学科设计优化方法、耐压壳结构设计和结构系统的协同优化进行了研究,主要完成了以下几个方面的内容:(1)对多学科设计优化进行了综述,详细介绍了多学科设计优化提出的背景、研究概况及研究的主要内容,并对多学科设计优化方法进行了重点描述。
6) Method sequence
方法序列
补充资料：最优控制方法
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