1) nonlinear minimax problem
非线性极大极小问题
1.
The paper considers the nonlinear minimax problem.
考虑了一类非线性极大极小问题,通过将其转化为等价非线性凸规划提出了求解它的一个神经网络模型,严格证明了新模型是Lyapunov稳定的,并且在有限时间内收敛到原问题的一个精确解。
2) linear minimization problem
线性极小化问题
3) minimax problem
极大极小问题
1.
An effective approach to deal with the Quadratic Programming (QP) problem is presented, which is to convert QP problem into a minimax problem without constraints by using dual transformation.
利用对偶变换 ,将二次规划问题转化为无约束极大极小问题 ,然后运用极大熵方法 ,将极大极小问题转化为求解一个无约束凸规划极值问题 ,从而能够同时求出原问题及其对偶问题的近似解 。
2.
Minimax problem is a sort of non-differentiable optimization problem and the entropy function method provides a efficient approach to solve such kind of problems.
极大极小问题是一类不可微优化问题,熵函数法是求解这类问题的一种有效算法。
4) minimax problem
极小极大问题
1.
Smoothing Newton method for constrained minimax problems;
约束极小极大问题的光滑化牛顿方法
2.
A trust region algorithm for the Minimax problem;
极小极大问题的一个信赖域方法
3.
Since there are many problems of topological network design that can regard as minimax problems, we solve those problems with entropy method, which is powerful to solve minimax problems.
由于几何拓扑网络设计中许多问题都可以归结为极小极大问题,而熵函数法正是求解极小极大 问题的一个强有力的数学工具,所以本文试图运用熵函数法求解一些几何拓扑网络设计问题,理论分析和试 验结果均表明了熵函数法求解这些问题的有效性。
5) minimax problems
极大极小问题
1.
Solving nonlinear minimax problems by Gray coding genetic algorithm;
解非线性极大极小问题的格雷码加速遗传算法
2.
In the thesis, symmetrically consistent group-wise updating Newton-like methods, inexact Newton methods and inexact symmetrically consistent group-wise updating Newton-like methods for large scale sparse minimax problems are studied.
本文研究求解大型稀疏极大极小问题的对称相容分组修正Newton型方法、不精确牛顿法和不精确对称相容分组修正Newton型方法。
6) max-min problem
极大极小问题
1.
A feasible trust algorithm which used maxim-entropy methods, a class of max-min problems with nonlinear constraints turn into nonlinear programming problems with inequality constraints is proposed.
针对一类非线性约束极大极小问题,利用极大熵方法将转化为带不等式约束的非线性规划问题,给出了一种可行信赖域算法,解决了不等式约束的非线性大系统优化问题,并证明了该算法的全局收敛性。
2.
In this paper, a gradient projection algorithm using maxim-entropy methods is analyzed and a class of max-min problems with nonlinear constraints are changed into nonlinear programming problems with inequality and equality constra.
针对一类非线性约束极大极小问题，利用极大熵方法将其转化为带等式、不等式约束的非线性规划问题，给出了一种梯度投影算法，解决了一般约束的非线性大系统优化问题，该算法初始点可任意；同时证明了该算法的全局收敛性。
补充资料：半导体非线性光学材料
半导体非线性光学材料
semiconductor nonlinear optical materials
载流子传输非线性:载流子运动改变了内电场，从而导致材料折射率改变的二次非线性效应。④热致非线性:半导体材料热效应使半导体升温，导致禁带宽度变窄、吸收边红移和吸收系数变化而引起折射率变化的效应。此外，极性半导体材料大都具有很强的二次非线性极化率和较宽的红外透光波段，可以作为红外激光的倍频、电光和声光材料。 在量子阱或超晶格材料中，载流子的运动一维限制使之产生量子尺寸效应，使载流子能态分布量子化，并产生强烈的二维激子效应。该二维体系材料中激子束缚能可达体材料的4倍，因此在室温就能表现出与激子有关的光学非线性。此外，外加电场很容易引起量子能态的显著变化，从而产生如量子限制斯塔克效应等独特的光学非线性效应。特别是一些11一VI族半导体，如Znse/ZnS超晶格中激子束缚能非常高，与GaAs/AIGaAs等m一V族超晶格相比，其激子的光学非线性可以得到更广泛的应用。 半导体量子阱、超晶格器件具有耗能低、适用性强、集成度高和速度快等优点，以及系统性强和并行处理的特点。因此有希望制作成光电子技术中光电集成器件，如各种光调制器、光开关、相位调制器、光双稳器件及复合功能的激光器件和光探测器等。 种类半导体非线性光学材料主要有以下4种。 ①111一V族半导体块材料:GaAs、InP、Gasb等为窄禁带半导体，吸收边在近红外区。 ②n一巩族半导体量子阱超晶格材料:HgTe、CdTe等为窄禁带半导体，禁带宽度接近零;Znse、ZnS等为宽禁带半导体，吸收带边在蓝绿光波段。Znse/ZnS、ZnMnse/ZnS等为蓝绿光波段非线性光学材料。 ③111一V族半导体量子阱超晶格材料:有GaAs/AIGaAs、GalnAs/AllnAs、GalnAs/InP、GalnAs/GaAssb、GalnP/GaAs。根据两种材料能带排列情况，将超晶格分为I型(跨立型)、n型(破隙型)、llA型(错开型)3种。 现状和发展超晶格的概念是1969年日本科学家江崎玲放奈和华裔科学家朱兆祥提出的。其二维量子阱中基态自由激子的非线性吸收、非线性折射及有关的电场效应是目前非线性集成光学的重要元件。其制备工艺都采用先进的外延技术完成。如分子束外延(MBE)、金属有机化学气相沉积(MOCVD或MOVPE)、化学束外延(CBE)、金属有机分子束外延(MOMBD、气体源分子束外延(GSMBE)、原子层外延(ALE)等技术，能够满足高精度的组分和原子级厚度控制的要求，适合制作异质界面清晰的外延材料。
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