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基于时域误差限的大规模系统自适应模型降阶
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作者 王新胜 韩良 喻明艳 《数学的实践与认识》 北大核心 2017年第9期129-135,共7页
为满足解大规模动态系统常微分方程组对精度和速度权衡的要求,提出了一种基于误差限的大规模系统自适应模型降阶方法,其中方法的误差分析基于时域最大误差限,降阶方法基于SVD-Krylov子空间的方法.方法既考虑了算法的复杂性,又保证了算... 为满足解大规模动态系统常微分方程组对精度和速度权衡的要求,提出了一种基于误差限的大规模系统自适应模型降阶方法,其中方法的误差分析基于时域最大误差限,降阶方法基于SVD-Krylov子空间的方法.方法既考虑了算法的复杂性,又保证了算法的精度.通过对典型实例分析,结果表明该方法在给定相对误差限10^(-4)下得出的降阶阶数在不同频率下都能给出很好的近似精度,低频1~10Hz平均相对误差为1.1812×10^(-5),高频1~10GHz平均相对误差为5.6408×10^(-5),即在很宽的频率范围内都能满足精度要求. 展开更多
关键词 SVD-Krylov空间法 大规模动态系统 时域误差限 自适应模型降阶
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