PCR ALGORITHM FOR PARALLEL COMPUTING MINIMUM-NORM LEAST-SQUARES SOLUTION OF INCONSISTENT LINEAR EQUATIONS

This paper presents a new highly parallel algorithm for computing the minimum-norm least-squares solution of inconsistent linear equations Ax = b(A∈Rm×n,b∈R (A)). By this algorithm the solution x = A + b is obtained in T = n(log2m + log2(n - r + 1) + 5) + log2m + 1 steps with P=mn processors when m × 2(n - 1) and with P = 2n(n - 1) processors otherwise.

递推最小二乘算法的补充性证明

在使用递推最小二乘算法时,通常考虑的情况是训练样本所构成的方程组为矛盾方程组时该算法的收敛情况。本研究对递推最小二乘算法进行了理论证明及分析,指出了在任意第k步,未知参数估计值收敛于前k组数据的极小范数解(如果前k组数据所组成方程组为相容方程组)或者极小范数最小二乘解(如果前k组数据所组成方程组为矛盾方程组),并且此解是唯一的;仿真结果同样也验证了该结论的正确性。

基于磁偶极子能级分布的缺陷反演成像

在建立离散磁偶极子模型的基础上,通过广义逆矩阵方法求解测量方程的最小二乘极小范数解,取得磁偶极子的影响量分布;通过分析及仿真试验,找出缺陷磁偶极子能级分布的规律,从而对缺陷偶极子进行判定、选择,进而进行成像显示,实现缺陷的断层成像,为缺陷的三维可视化奠定了基础。

自由网平差的直接解算

首先分析现有的自由网平差解算方法,在重点分析假观测值法的基础上,提出了加权自由网平差、秩亏网平差和拟稳平差的一种直接解算算法,推导出了相应的计算公式和解算步骤。提出的解算方法不需组成法方程式,但满足最小二乘准则和不同基准约束条件,可直接得到与其他解法完全相同的解^L和^X。通过实例的比较计算分析可以看出,所提出的算法原理简单,计算简便易行。

递推加权最小二乘算法的研究

通常在使用递推加权最小二乘算法时,需要设计矩阵列满秩。从极限理论的角度出发,对设计矩阵列不满秩时加权最小二乘估计的递推算法进行了理论证明和分析,得出了在任意第n步,未知参数估计值收敛于由前n组数据所决定的极小范数加权最小二乘解,并且此解是唯一的,仿真结果同样验证了该结论的正确性。

矩阵方程A^T X A=B的反对称正交反对称最小二乘解

通过广义奇异值分解定理.得到了矩阵方程ATXA=B的反对称正交反对称最小二乘解表达式,同时导出了相应解集中与已知矩阵最佳逼近的最小二乘解和矩阵方程的最小范数解。

基于双向权值调整算法的神经网络非线性系统辨识

使用神经网络建模是非线性系统辨识的一个重要方法。为克服传统BP算法训练多层前向神经网络进行系统辨识中存在的一些问题,本文提出一种使用双向权值调整学习算法训练单隐层前向神经网络进行非线性系统辨识的方法。此辨识方法使用结构简单的单隐层前向神经网络,在正向阶段由Moore-Penrose广义逆确定输出权值,反向阶段则按误差梯度下降原则对隐层权值进行调整。算法能在正向和反向两个过程对网络的权值做出调整,具有较快的学习速度,并且能在一定程度上保证神经网络的泛化能力。通过基准辨识仿真实验验证,基于此方法的非线性系统辨识具有建模结构简单、训练速度快且辨识精度高的特点。

一种快速三轴全方位光电跟踪策略

为了消除两轴光电跟踪系统的跟踪盲区,提出了一种存在冗余自由度的三轴光电跟踪系统.先运用四元数方法,建立三轴光电跟踪系统的运动学模型,然后在此基础上,应用极小范数最小二乘算法,设计出一种快速三轴全方位的光电跟踪策略.该跟踪策略针对方程系数求取Moore-Pen-rose广义逆矩阵,通过对三轴光电跟踪系统的运动方程进行三角变换,得到了三轴角增量组合的极小范数最小二乘解.仿真和实验结果表明,该跟踪策略不需要复杂的寻优过程,即可真正实现三轴联动全方位连续跟踪运动,与其他跟踪策略相比,该跟踪策略在跟踪运动过程中所需的各轴转动角度更小,因此跟踪性能更加优越.

李亚普诺夫方程AX+XB=C的简洁解及其应用

首先给出了4种情况下李亚普诺夫方程AX+XB=C解的简洁表达式,然后,通过前述结论得出了矩阵方程AX+YB=E的最小二乘解以及极小范数最小二乘解的解析式,并且,通过相应数值例子验证了相关结论.

四元数体上线性方程组的加正定权极小范数最小二乘解

讨论了四元数体上右线性方程组的加正定权的极小范数解、最小二乘解和极小范数最小二乘解.得到类似于复数域上同类问题的若干结果.

秩亏自由网平差的一种新解法

提出秩亏自由网平差的一种新解法，只要知道误差方程系数阵中t0个线性无关的列向量，就能很快地得到最小二乘最小范数解，实际计算表明，这种新解法是简单有效的。

关于矩阵方程组AX=C,XB=D的最小二乘解和极小范数最小二乘解

借助Kronecker积将一般的矩阵方程组AX=C,XB=D进行巧妙变形,再利用矩阵的方块技巧和广义逆矩阵方法,给出了它们的最小二乘解以及极小范数最小二乘解.

线性方程组几种解结构

本文对线性方程组的一般解,最小二乘解、极小范数解和极小范数最小二乘解分别进行了讨论,并得出它们的表出形式。

线性方程组解的问题及应用研究

主要利用广义逆矩阵的定义、性质、计算及其在线性方程组中的应用,对一般线性方程组进行讨论和研究,利用广义逆矩阵求解线性方程组的通解及极小范数解,解决一般方程在相容情况下通解和最小范数解,不相容情况下的最小二乘解。讨论线性方程组的系数矩阵不是方阵或是不可逆方阵的情况,并对逆矩阵进行推广,研究广义逆矩阵,利用广义逆矩阵讨论线性方程组。

求解Sylvester方程的正交迭代算法

对于任意初始矩阵,运用求解Sylvester矩阵方程的正交迭代算法可以在有限步内得到方程的最小二乘解,而且通过选择初始矩阵还可以得到方程的极小范数最小二乘解,这种算法还能用于解决最佳逼近问题,数值例子表明了所提出算法的有效性。

关于矩阵方程的加权最小二乘解

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。

矩阵方程A^TXA=C的对称斜反对称最小二乘解

文章利用矩阵对的广义奇异值分解和对称斜反对称矩阵的性质,研究了矩阵方程ATXA=C的对称斜反对称最小二乘解,并给出其通解的表达式;由正交矩阵的性质进一步给出了在相应的对称斜反对称最小二乘解解集中该矩阵方程的极小范数解。

矩阵方程A^TXA=B的对称正交对称最小二乘解

基于广义奇异值分解定理,我们得到了矩阵方程对称正交对称最小二乘解的表达式,并导出了最佳逼近已知矩阵的对称正交对称最小二乘解和矩阵方程的最小范数解。

最小范数最小二乘解简易求法及在求A^+中应用

通过初等行变换求得线性方程组AX=b的最小范数最小二乘解,并由此获得广义逆矩阵A^+的一个便捷计算方法。

最小范数在秩亏自由网平差中的应用

为了比较经典自由网平差与秩亏自由网平差解法的特点,本文在分析秩亏自由网平差方法的基础上应用最小二乘法和最小范数法对同一水准网进行了解算,结果表明最小二乘解不唯一,权逆阵也不唯一,但改正数唯一;最小范数解与最小二乘解的改正数相同且结果唯一。