一类特殊的非线性规划问题的求解

给出了一类特殊的非线性规划问题,其目标函数中带有绝对值符号,这类问题可以转化为线性规划问题来求解.

一种新线性搜索下的杂交共轭梯度法

将HS算法和DY算法结合起来,给出了一种求解无约束问题的杂交共轭梯度算法.在新的非精确线性搜索下,不需给定下降条件,证明了算法具有全局收敛性.

一类旋转体体积和表面积的计算

在现实生活中,有许多平面曲线是由参数方程或极坐标的形式给出的.本文给出了参数方程或极坐标形式的平面曲线绕定直线旋转所得立体的体积公式和表面积公式,并给出了计算实例,指出了在应用这些公式时的注意事项.

一种新的非精确线性搜索下DY共轭梯度法的全局收敛性

给出了一种新的非精确线性搜索,说明了在新的线性搜索下每次迭代产生下降方向.证明了一种共轭梯度算法的全局收敛性.

一种Wolfe线搜索下的混合共轭梯度法

一般情况下,求解大规模无约束优化问题的有效算法是共轭梯度法。共轭梯度法的关键是选取αk和βk,不同的αk和βk决定了不同的共轭梯度算法。在HS方法和DY方法的基础上,给出了一种求解无约束问题的混合共轭梯度算法,并在Wolfe性搜索下证明了算法的全局收敛性。

阵与其伴随矩阵的关系

本文讨论了伴随矩阵的简单性质,对矩阵及其伴随矩阵的关系进行了证明;给出了矩阵A+A*非奇异的一个充分条件。

湖北省第三产业产值与GDP关系的统计分析

采用计量经济学中的协整理论,对1981年至2005年间湖北省第三产业产值和GDP之间的统计关系进行了研究,建立了两者之间的长期稳定的均衡关系,并利用误差修正模型建立短期动态模型来弥补长期模型的不足,达到总结经济增长规律,优化产业结构,促进经济发展之目的。

线性规划目标函数系数扰动的两个定理

提出了线性规划目标函数系数扰动的两个定理,并分别给出了严谨及简单的证明,同时,也从一个侧面刻划了线性规划解的稳定性.

矩阵与其伴随矩阵的关系探讨

给出了矩阵的伴随矩阵与其特征多项式的关系,并对其进行了证明,最后讨论了矩阵A+A*(A为对称阵)非奇异的一个充分条件。

函数导数的一个等价定义

函数的连续性与可导性是函数的重要特性,在函数各种性态的研究中函数的连续性与可导性起着十分重要的作用.给出了函数在一点处可导的一个等价定义.

一类基于概率统计求解定积分问题的算法

设计了一类计算定积分的概率算法,该算法对复杂的定积分计算,特别是被积函数是分段函数或存在有限个间断点的情形十分有效。数据实验结果表明,算法是可行的。

Polya-Szego不等式的一个初等证明

给出了鲍利亚-薛戈不等式的一个初等的较为简单的证明过程和此不等式的一些应用.

一种新线性搜索下混合HS-DY共轭梯度法的全局收敛性

在HS方法和DY方法的基础上,给出了一种求解无约束问题的混合共轭梯度算法.在新的非精确线性搜索下,不需给定下降条件,证明了算法的全局收敛性.

一种新线搜索下DY共轭梯度法的全局收敛性

给出了一种新的非精确线性搜索,说明了在新的线性搜索下每次迭代产生下降方向。证明了一种共轭梯度算法的全局收敛性。

一种新线性搜索下的共轭梯度法

文章给出了一种新的非精确线性搜索下的共轭梯度法,说明了在新线性搜索下每次迭代能够产生下降方向.证明了新线搜索下FR共轭梯度算法的全局收敛性.

支撑剂在滑溜水中的运移规律研究

页岩气藏压裂中大量使用低黏滑溜水压裂液,支撑剂在其中的沉降运移规律不同于以往的高黏压裂液,因此需要进行针对性研究。Stokes沉降公式只是考虑单颗粒支撑剂在静止液体中的沉降,没有考虑压裂液输送支撑剂的动态过程,为此进行了公式修正。在此基础上给出大量颗粒干扰沉降时沉降速度与加砂浓度的关系式,同时对影响沉降速度的主要因素,如滑溜水黏度、支撑剂粒径和密度、排量及加砂浓度等进行敏感性计算分析。与室内试验结果对比表明,所用理论方法准确可靠。理论计算进一步表明,采取变黏度压裂液体系和优化施工排量等工艺措施,能够获得较长的支撑裂缝和较大的有效改造体积,为今后的压裂设计和施工优化提供了理论参考。

基于函数下降量的共轭梯度法的全局收敛性

给出了一种新的共轭梯度法公式,证明了新公式在精确线性搜索下算法具有全局收敛性。

斜巷上车场气缸式推车机使用

气缸式推车机由推车器、推车器滑道(槽钢)、轨道系统、铁轨枕、道岔、气缸、抱轨式阻车器和气控箱构成。

基于深度增强学习的自动游戏方法

增强学习近年来多被用于智能体自动游戏,但增强学习在面对过大的状态或者行动空间时不能很好地处理。深度增强学习结合深度学习的感知能力和增强学习的决策能力,可以有效解决环境复杂问题。将增强学习与深度学习结合,通过改进的Markov决策过程逐步学习最优策略。首先找到目前的环境中最有价值的状态,从而产生最大积累奖励的行动,然后通过利用深度增强学习方法训练计算机自动完成一个简单游戏,使用控制变量法分别分析迭代次数和游戏难易程度对游戏得分的影响。试验结果表明,在外界环境相同时,准确率随着试验迭代次数的增大或游戏难度的减弱而增大,从而验证了智能体可以通过外界因素的改变进行更有效训练,最终获取最优结果。

基于遗传算法的BP神经网络预测石油单井产量

针对传统预测方法建模复杂且预测精度低、传统BP神经网络算法收敛慢和可能陷入局部最优的问题,提出一种基于遗传算法的反向传播神经网络(BPANN-GA)用以预测单井产量,并进行实例分析,获得了较高精度的预测结果.该算法简单实用,预测精度较高,收敛快且避免了陷入局部最优,对石油单井产量预测工作有一定的意义.