1) G-S algorithm
G-S算法
1.
G-S algorithm has been considered a widely applicable phase retrieval algorithm.
提出一种将G-S算法应用于周期性结构衍射物相位恢复的简便方法。
2) block G's algorithm
块G-S算法
3) Algorithm G-S
G-S正交化算法
4) modified G-S algorithm
改进G-S算法
5) S G smoothing
S-G平滑法
6) G-S iteration method
G-S迭代法
1.
In this paper, we inquire into the fact that coef fi cient matrix is the convergence of iteration methods for solving the system of e quations with quasi-diagonally dominant matrix, and set the convergent condition s for Jacobi iteration method, G-S iteration method and SOR method for solving t he system of equations with quasi-diagonally dominant matrix.
讨论了系数矩阵为拟对角占优矩阵的方程组迭代解法的收敛性,给出了解拟对角占优矩阵方程组Jacobi迭代法,G-S迭代法和SOR方法的收敛条件。
2.
G-S iteration method is a classical method for large scale sparse matrix equations.
G-S迭代法是一种大型稀疏矩阵方程组数值求解的经典方法,文章给出了一种求解线性方程组的新的迭代格式,并分析了其收敛性。
补充资料：BP算法
分子式：
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
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