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1)  setpoint value
设定点数值
2)  setting value
数值设定
3)  fixed-point number weights
定点数权值
1.
Optimization of neural network with fixed-point number weights and its application
一种定点数权值神经网络的优化方法及其应用
4)  set-point
设定值,给定值;调整点
5)  setpoint
设定值、控制点
6)  binary fixed-point value
二进制定点数值
补充资料:不适定问题数值解法
      如果某个数学问题的解对定解数据的扰动极敏感,即不是连续地依赖于定解数据,则称该问题是不适定的。
  
  在较长一段时间内,不适定问题被认为没有物理背景,因而没有引起足够的重视。最近几十年来,提出了不少具有实际意义的不适定问题,其数学理论和近似数值解法的研究也得到蓬勃的发展。
  
  典型的不适定问题有:第一类算子(积分)方程、拉普拉斯方程的初值问题、热传导方程逆时向的初值问题、波动方程的狄利克雷问题、求解微分方程系数的反问题等等。
  
  不适定问题可以看为极度病态的问题。在n 维欧氏空间中考察线性方程Au=??,其中A是线性算子。设AA的特征值为1=λ1≥λ2≥...≥λn≥0。若A非奇异,则λn>0,方程有惟一解。但若λn很小,则此方程的条件数(1/λn)1/2很大,方程是病态的。现在在可分的希氏空间H中讨论这个方程。若λn>0,且当n→ 时,λn→0,则上述方程就是第一类算子方程。
  
  设{ei}为AA的特征元素组成的完备基,则成立展开式,其中。此时方程的形式解为:
  
   设,可知A-1仅定义在F上,亦即仅当??∈F时,方程才存在解u=A-1??。
  
  如果已知定解数据??的近似值为??δ,则可能,此时A-1??δ无意义,即方程无解。即使??δ∈F,此时虽存在,但由于A-1无界,也不能通过δ=‖??-??δ‖加以估计。所以,直接求解 Auδ=??δ不能得到有任何确保精度的近似解。这就是求解不适定问题的困难所在。
  
  为了求得具有一定精度的近似解,已经提出了许多有效的解法。20世纪60年代,苏联数学家A.H.吉洪诺夫提出的正则法是较为重要的一种。设R是D(R)→H的对称算子,D(R)在H中处处稠密,且存在常数c>0,对任意的v∈D(R),成立(Rv,v)≥с(v,v)>0(在一般情况下,要求R 非负,且除了H 的一个有限维子空间外上式成立即可)。将满足的极值点uδ作为对应于近似数据??δ的近似解。上述条件极值点uδ也是下列无约束极值问题的解,其中α(δ)是拉格朗日乘子。由变分原理即得由于AA+αR是对称正定算子,((AA+αR)v,v)≥αс(v,v),所以其逆存在,。可以证明,当δ→0时,‖u-uδ‖→0。
  
  正则法的实质在于,对原不适定问题中的算子附加一个适当的小扰动项αR,使之正则化(稳定化),即带有扰动项的问题是适定的。在不适定问题的许多有效解法中,都以某种方式体现了这种正则化思想。
  

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