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1)  weighted P norm method
加权P范数法
2)  weighted least-norm solution
加权最小范数法
3)  Weighted norm
加权范数
1.
s: Applying the singular value decomposition of matrices, we obtain the expression of the least squares solution and symmetric least squares solution of matrix equation AT XA= B with weighted norm.
通过矩阵的奇异值分解定理,得到矩阵方程ATXA=B的在加权范数下的最小二乘解和对称最小二乘解表达式,同时导出了在相应解集中与已知矩阵最佳逼近的最小二乘解。
4)  weighted norm method
权范数法
1.
By using a weighted norm method,this paper probes into the properties of Quasi-Green s Function and has obtained some new estimates of its Galerkin Approximation.
用权范数法探讨并得到了准Green函数的一些性质及其Galerkin逼近的新估计。
5)  Iteratively Reweighted Norm Algorithm
加权范数迭代算法
1.
This is main work called Iteratively Reweighted Norm Algorithm.
本文在经典的Tikhonov正则化方法求解反问题的理论框架下,将传统的总变差正则化方法中的范数进行推广,提出了广义总变差正则化模型,并根据加权迭代最小二乘方法的基本思想,通过加权矩阵将一般的l~p范数转化为l~2范数,从而应用标准的二次优化方法进行迭代求解,这就是本文重点介绍的算法——加权范数迭代算法。
6)  weighted L2 norm
加权L2范数
补充资料:加权残数法
      一种可以直接从微(积)分方程式求得近似解的数学方法,在计算力学中应用较多。其要点是:先假设一个称为试函数的近似函数,把它代入要求解的微分方程和边界条件或初值条件;这样的函数一般不能完全满足这些条件,因而出现误差,即出现残数或残值;选择一定的权函数与残数相乘,列出在解的域内消灭残数的方程式,就可以把求解微分方程的问题转化为数值计算问题,从而得出近似解。
  
  如某一应用科学问题的控制微分方程式和边界条件分别为:
  
  
  
   Fu-f=0
  (V域),
  
  
  (1)
  
  
  
   Gu-g=0
  (S域),
  
  
  (2)式中u为待求函数;F和G为算符;f和g为不含u的项。设试函数为:
  
  
  
  
   
  
  
  
  (3)式中Ci为待定参数或函数。式(3)一般不能满足式(1)和式(2),从而出现内部残数Ri和边界函数Rb,即
  
  
  
    
   (4)
  
  
  
    
   (5)为消灭残数,分别以内部权函数Wi和边界权函数Wb乘式(4)和(5),列出消除残数的方程:
  
  
  
    
  
  (6)
  
  
  
    
  
  (7)它们将转变为代数方程式,从这些方程式求出Ci,就获得满足式(1)和式(2)的近似解(3)。
  
  若解(3)中所选择的试函数项Ni事先已能满足式(2),则只需用式(6)消除残数,这种方法称为内部法。若Ni已满足式(1),则只需用式(7)消灭残数,这种方法称为边界法。若Ni既不满足式(1),又不满足式(2),则须用式(6)和式(7),这种方法称为混合法。
  
  作为一种数值计算方法,加权残数法具有下述优点:①原理的统一性:寻求控制微分方程式的近似解,不分问题的类型和性质;②应用的广泛性:数学、固体力学、流体力学、热传导、核物理和化工等多学科的问题都能应用;既可解边值问题、特征值问题和初值问题,也可解非线性问题;③不依赖于变分原理:在泛函不存在时也能解题;④方法一般比较简单、快速、准确,工作量少,程序简单。
  

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