FTN系统中两种频域迭代分组判决反馈均衡器仿真分析

超奈奎斯特(FTN)码元速率传输系统可以有效提高数据传输速率,但该系统在接收端引入了无限长的码间串扰(ISI),从而增加了接收复杂度。为此,分析两种能降低FTN系统计算复杂度的频域均衡器,即频域迭代分组判决反馈均衡器(IBDFE)和低复杂度迭代分组判决反馈均衡器(LC-IBDFE)。将IBDFE和LC-IBDFE分别扩展到加性高斯白噪声(AWGN)信道和频率选择性衰落信道中。仿真结果表明,这两种频域均衡器可以应用到衰落信道中,且在多径数目不大的情况下,两者的误码率和AWGN信道条件下十分接近。

黎曼流形上的非精确信赖域算法

为求解黎曼流形上的大规模可分离问题,Kasai等人在(Advances of the neural information processing systems, 31, 2018)中提出了使用非精确梯度和非精确Hessian的黎曼信赖域算法,并给出了该算法的迭代复杂度(只有证明思路,没有具体证明)。我们指出在该文献的假设条件下,按照其思路不能证明出相应的结果。本文提出了不同的参数假设,并证明了算法具有类似的迭代复杂度。

线性权互补问题的新全牛顿步可行内点算法

基于一个连续可微函数,通过等价变换中心路径,给出求解线性权互补问题的一个新全牛顿步可行内点算法.该算法每步迭代只需求解一个线性方程组,且不需要进行线搜索.通过适当选取参数,分析了迭代点的严格可行性,并证明算法具有线性优化最好的多项式时间迭代复杂度.数值结果验证了算法的有效性.

凸二次半定规划一个新的原始对偶路径跟踪算法

本文提出求解凸二次半定规划的一个新的原始对偶路径跟踪算法.在每次迭代中,通过求解一个线性方程组产生搜索方向.在一定条件下证明算法产生的迭代点列落在中心路径的邻域内,且算法至多经 O (n|log∈|)次迭代可得到一个∈-最优解.

框式线性规划的多项式预估校正内点算法

本文研究带线性约束的框式线性规划问题,给出了一个预估校正内点算法,分析了该算法的多项式计算复杂性,并证明其迭代复杂度为Ο(nL).

求解P_*(k)阵线性互补问题的内点幂级数算法

本文对 P* ( k)阵线性互补问题 ,给出了一种内点幂级数算法 .其迭代复杂度为 O( 2 k+ 1) 2 n( 1 + 1 /r) /2L( 1 + 1 ) /r,r为阶数 .

线性权互补问题基于核函数的全牛顿步可行内点算法

为求解科学和工程领域的一大类问题,基于核函数等价变换中心路径,提出求解R^(n)上线性权互补问题的全牛顿步可行内点算法。算法每次迭代无需进行线性搜索。算法基于核函数得到新的牛顿搜索方向,并定义了迭代点到中心路径的邻近测度。通过选择适当参数,分析了算法的可行性,证明了算法具有线性优化目前最好的多项式时间迭代复杂度。数值实验结果验证了算法的有效性。

求解Fisher市场均衡问题的内点算法

Fisher市场均衡是经济学中的经典问题,可以用线性权互补问题来表述。通过调整中心方向向可行点偏移得到新的搜索方向以保证可行性,再利用线性搜索寻找满足邻域条件的最大更新参数来设计求解Fisher市场均衡问题的算法,分析了算法的可行性,证明了算法的迭代复杂度。数值实验结果表明该算法对求解Fisher市场均衡问题是有效的。

高阶优化算法分析简介

高阶优化算法是利用目标函数的高阶导数信息进行优化的算法,是最优化领域中的一个新兴的研究方向.高阶算法具有更低的迭代复杂度,但是需要求解一个更难的子问题.主要介绍三种高阶算法,分别为求解凸问题的高阶加速张量算法和A-HPE框架下的最优张量算法,以及求解非凸问题的ARp算法.同时也介绍了怎样求解高阶算法的子问题.希望通过对高阶算法的介绍,引起更多学者的关注与重视.

一类线性权互补问题的修正全牛顿步可行内点算法

作为互补问题的推广,权互补问题是一种重要的优化问题,可以建模一大类经济金融中的实际均衡问题。由于非零权向量的存在,权互补问题比互补问题复杂得多,因而目前关于权互补问题的算法并不多见。将线性优化的内点算法推广到权互补问题。基于中心路径的等价变换,提出求解非负象限上一类线性权互补问题的修正全牛顿步可行内点算法。在每次迭代时,算法无需进行线性搜索。在适当假设下,证明了算法的可行性,得到了算法的迭代复杂度。数值实验结果表明了算法的有效性。