1) harmonic Arnoldi method
调和Arnoldi算法
1.
Based on an variant of the harmonic Arnoldi method and the refined theory,we present a refined harmonic Arnoldi method variant.
本文利用调和Arnoldi算法的一种变形和求解大规模矩阵特征问题的精化思想给出了一种求解大规模矩阵内部特征问题的精化调和Arnoldi算法,理论分析表明精化变形更有效,数值试验表明了新方法能够达到更快的收敛速度。
2.
Based on a simpler Arnoldi process,a simpler harmonic Arnoldi method is pro posed in this paper.
给出了调和Arnoldi算法的一种等价变形。
3) Arnoldi algorithm
Arnoldi算法
1.
The paper proposed that the Arnoldi algorithm in Krylov subspace was applied to reduce the high-order original system.
详细分析了渐近波形估算(AWE)方法的固有数值病态问题,提出使用基于Krylov子空间的Arnoldi算法对系统高阶模型进行缩减,将直接矩量显式计算转化为间接矩量隐式计算,将主导极点的抽取转化为主导特征值的抽取。
2.
Arnoldi algorithm is employed to implement model order reduction (MOR) of complex micro-electro-mechanical system(MEMS) based on Krylov subspace technique, and the Taylor series expansion is used to solve the weakly nonlinear problem.
论文根据系统传递函数矩匹配原理,提出将Arnoldi算法与Taylor展开相结合来实现MEMS器件行为的宏建模,建立了典型MEMS微梁的宏模型。
4) Arnoldi method
Arnoldi算法
1.
Based on a simpler Arnoldi process,a simpler harmonic Arnoldi method is pro posed in this paper.
给出了调和Arnoldi算法的一种等价变形。
5) refined Arnoldi method
精化Arnoldi算法
1.
A restarted-refined Arnoldi method is introduced into dynamic voltage stability analysis which can be used for critical eigenvalues calculation of bulk power system.
将一种重启动精化Arnoldi算法引入到电力系统动态电压稳定分析中来,用于求解大型系统雅可比矩阵特征值。
6) Arnoldi reduction algorithm
Arnoldi减缩算法
补充资料：潮汐调和分析
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分潮 就天体引潮力所引起的潮汐（天文潮）而言，其潮高ξ 可视为各种分潮的潮高之和。
式中σj为圆频率;t为时间；Vj为t=0时的相位；K 为公共因子；Cj为振幅因子；Фj为纬度因子。分潮振幅由K、Cj和Фj三部分所组成：① K 等于0.268米,②Cj和分潮有关,③Фj决定于地理纬度φ。1883～1886年间,G.H.达尔文首先计算出主要分潮的上述各要素，给出其中一些重要分潮的名称和符号。1921年，A.T.杜森给出更精确的结果，列出了Cj≥0.0001的分潮共 300多个。D.E.卡特赖特等人于70年代初期，利用最新天文数据重新计算的结果，列出了400多个分潮,其中主要分潮见表。
海洋中的潮汐，主要包括这些周期不同的振动，其振幅和相位因地而异,对某一定的地点来说,潮高可写成
式中S0为平均海面高度;r为非天文因素产生的非周期性的水位变化;Hj和gj分别是分潮的振幅和迟角,它们只和地点有关,称为潮汐调和常数。在此表达式中,大多数的分潮是由引潮力所产生的。其余的分潮，按其成因可分为两类:①由太阳辐射的周期性变化引起的分潮,其中最主要的是太阳年分潮Sa,其圆频率为0.04107°/小时，周期为 1年。②由浅水非线性效应引起的分潮，其圆频率是天文分潮频率的倍数、和数或差数,例如M4,Ms4,Msf的圆频率分别是2σM2，σM2+σS2,σS2-σM2，这些分潮只对浅海潮汐起着比较重要的作用。
调和分析 实际潮汐中所包含的分潮虽然数目很多，但实际上考虑的分潮通常只有几十到一二百个。设考虑m个分潮，应计算的未知数是平均海面高度S0、各分潮的振幅Hi和迟角gi共2m+1个,所用的观测资料一般是按一定的时间间隔（常用1小时）测定的潮位ξ（t1），ξ（t2)，...,ξ（tw）。依照观测序列的长度,大体上可将调和分析分为 3种类型：①短期，序列长度为一天至数天；②中期，半个月至数月；③长期，1年以上。
调和分析中所采用的一般方法是设计一组数字滤波器F嫵，计算。这些滤波器的特征是它们的谱具有狭窄的以σj为中心的峰部，以便把圆频率为σj的分潮分离出来。然后求解一些联立方程组，并把滤波不完全所造成的偏差消除。滤波器峰部的宽度，总是受观测时间的长度所限制，如果观测时间不够长，频率很接近的分潮就分离不开，这时必须在这些分潮的调和常数之间引入预先给定的关系，例如假设它们的迟角相等，振幅之比等于相应的天文分潮振幅之比，然后把分潮分离。
参考书目
陈宗镛编著：《潮汐学》，科学出版社，北京，1980。
W.H.Munk，D.E.Cartwright， Tidal Spectroscopy and Prediction，PhilosophicalTransaction， Vol.A259，pp.533～581，1966.
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