整体最小二乘参数估计的并行算法

基于递推最小二乘的逆ＱＲ分解方法，给出一种整体最小二乘参数估计的递推算法，并利用已获得的并行实现方法进行并行实现，最后给出了仿真结果．文中给出的并行计算方法使得在实际中应用整体最小二乘进行参数估计变得可行．

基于逆QR分解的RELS参数估计及其并行实现

直接ＱＲ分解法是一种非常稳定的方法，且其旋转计算极易映射到Ｓｙｓｔｏｌｉｃ阵列，但需计算量很大的回代步骤。逆ＱＲ分解则不需回代，而且保留了直接ＱＲ分解法的优点。将逆ＱＲ分解法应用于递推增广最小二乘估计，并给出了相应的Ｓｙｓｔｏｌｉｃ阵列用于并行实现。

三角Stein方程的systolic算法

提出一种新的ｓｙｓｔｏｌｉｃ实现方法计算三角Ｓｔｅｉｎ方程．可将原复杂性为Ｏ（ｍ２ｎ２）的串行算法在处理器为Ｏ（ｍ２）的ｓｙｓｔｏｌｉｃ阵列上并行计算，时间复杂性降为Ｏ（ｍｎ），而处理器具有很高的利用率．利用文中给出的方法，可以并行求解一大类最优控制中有关矩阵运算的问题，如Ｌｙａｐｕｎｏｖ方程。

模型跟随自适应控制的Systolic实现

模型跟随自适应控制的Ｓｙｓｔｏｌｉｃ实现康正九胡保生（西安交通大学系统工程研究所西安７１００４９）关键词自适应控制，参数估计，并行算法，Ｓｙｓｔｏｌｉｃ阵列．１）国家自然科学基金资助项目收稿日期１９９５－０１－１３１引言自动控制的发展离不开计算机技术...