2) numerical continuation method
数值延拓法
1.
Based on the global convergence method for solving the nonlinear equations,the numerical continuation method was adopted to find the numerical solution to nonlinear difference equations of ordinary differential equation boundary value problem,and the sufficient condition was given for the numerical method to realize the g.
根据解非线性方程组的全局收敛方法,采用数值延拓法研究常微分方程边值问题数值解的计算方法,并给出了该算法为全局收敛的充分条件。
2.
Based on the global convergence method for solving the nonlinear equations, the numerical continuation method is adopted to study the least square fitting of nonlinear functions, and the sufficient condition is also given for the numerical method to realize the global convergence.
根据解非线性方程组的全局收敛方法,利用数值延拓法研究了非线性函数的最小二乘法拟合曲线的计算方法,并给出其算法为全局收敛的充分条件。
4) continuation algorithm
延拓算法
1.
K-S function for minimax problems and continuation algorithm;
极小极大问题的K－S函数及延拓算法
2.
Based on the continuation algorithm, this paper investigates the dynamic voltage stability using small signal analysis method and distinguishes the stability by modal participation factors.
该文在延拓算法基础上利用小扰动分析法进行动态稳定性研究,并采用状态变量的模式参与因子进行稳定类型判别:采用带预测-校正步骤的延拓算法追踪系统的平衡解流形,延拓过程使用局部参数化方法;由获得的各平衡点出发,在计及发电机、励磁与调速系统和SVC动态的情况下,利用小扰动分析法分析电力系统的电压稳定性,系统相关状态矩阵的形成采用对状态变量逐个施加扰动的数值计算方法。
3.
Based on the continuation algorithm,this paper investigates the dynamic voltage stability using small signal analysis method.
本文在延拓算法基础上利用小扰动分析法进行动态电压稳定性研究。
5) continuation difference method
延拓差值法
6) Numerical analytic continuation
数值解析延拓
补充资料：数值遗传算法
分子式：
CAS号：
性质：基于自然界生物进化机制的一种全局最优化方法。在遗传算法中，被研究体系的响应曲面看作为一个群体，响应曲面上的每一个点作为群体中的一个个体，个体用多维向量或矩阵来描述，组成矩阵的和向量的参数(元素)相应于生物中组成染色体的基因。染色体用固定长度的二进制位串(bit string)表示。通过交换(染色体基因交换)、突变(改变染色体基因)等遗传操作，在参数的一定范围内进行随机搜索，不断改善数据结构，构造出不同的向量，相当于得到了被研究问题的不同的解(一个个体相当于一个解)。目标函数较优的点被保留，较差的点被淘汰，最后达到全局最优化。
CAS号：
性质：基于自然界生物进化机制的一种全局最优化方法。在遗传算法中，被研究体系的响应曲面看作为一个群体，响应曲面上的每一个点作为群体中的一个个体，个体用多维向量或矩阵来描述，组成矩阵的和向量的参数(元素)相应于生物中组成染色体的基因。染色体用固定长度的二进制位串(bit string)表示。通过交换(染色体基因交换)、突变(改变染色体基因)等遗传操作，在参数的一定范围内进行随机搜索，不断改善数据结构，构造出不同的向量，相当于得到了被研究问题的不同的解(一个个体相当于一个解)。目标函数较优的点被保留，较差的点被淘汰，最后达到全局最优化。
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