基于Gauss算法的高精度数字积分器

为使空心线圈电子式电流互感器更适应于工程现场,使其积分环节具备一定的抗干扰能力是必要的。为此研究了不同数字积分算法的特性,分析了采样频率、谐波、噪声干扰、频率波动等因素对积分环节的影响,在此基础上设计了一种高精度数字积分器。理论与仿真结果都表明：在计算正弦波信号时,相对于梯形与辛普森积分算法,Gauss算法的复合误差更小,具有较好的抵抗上述干扰因素的能力。同时,对于保护用电子式电流互感器可以降低采样点数,以减少运算量的方式起到提高速动性的作用。仿真实验表明：对基于Gauss算法设计的数字积分器,存在13次以下谐波源时,复合误差≤0.13%。频率波动范围±0.5 Hz时,复合误差〈8×10^（-5）%。存在幅值比10%的白噪声时,6.4 kHz采样频率下基波幅值比差为0.077%。

基于Gauss和LLL规约的新型格基规约算法

格是多维空间中点的规则排列,基于格的公钥密码体制是密码学中研究的热点。针对传统格基规约算法效率较低、消耗时间较长的问题,分析Gauss和LLL规约算法,在此基础上提出一种新型格基规约算法(Gauss-LLL),对算法进行正确性验证,并给出实现伪码。该算法可对格的任意一组基进行规约,最终获得一组长度较短的规约基。分析结果表明,与LLL算法相比,Gauss-LLL算法得到的规约基较优,规约效率较高。

用Gauss-Laguerre积分算法确定风速数学期望

在分析了风速离散性与连续性特点基础上,通过引入连续型风速的Weibull概率分布和数学期望表达式,分别给出离散型和连续型风速数学期望的计算方法.为求解风速的Weibull数学期望,首先提出用梯度法求出Weibull函数的两个参数,然后以Gauss-Laguerre积分公式作为标准模型,将Weibull数学期望表达式转化为此标准模型,进而求出数学期望的值.最后以内蒙古新巴尔虎旗为例,通过上述方法求出该地区风速的数学期望.实验结果和分析显示,这种方法求得的数学期望和经验平均风速与气象上平均风速基本吻合.

用Gauss消去法求解大型稀疏方程组的改进算法

针对Gauss消去法求解一般大型稀疏方程组存在的问题，本文提出了一种求解一般大型稀疏方程组的Gauss改进算法。该算法给出了选择主元的新方法，从而较好地控制了计算过程中非零元的填入量，极大地节省了存储及运算开销。

基于辛Gauss方法及预处理GMRES方法的暂态稳定性并行计算

将s级2s阶的辛Gauss方法用于电力系统暂态稳定性计算,提出了一种新的并行计算方法。该算法首先将微分—代数方程组经多级差分后转化为大规模非线性方程组,并利用牛顿法对其进行求解。在此基础上,利用矩阵分解方法将整体计算任务分解为两部分:一部分计算任务可按相应的级数或在不同的时间点上进行'解耦',因而具有完全的时间并行性;对剩下的一部分计算任务,采用预处理GMRES方法对其进行空间并行求解,并为此提出了一种新的预处理方法。利用三个不同规模的算例系统,对所提算法的收敛性进行了测试,并在GPU上对算法进行了实际测试。测试结果表明,该算法可以获得很高的加速比,可以用于大规模电网暂态稳定性的实时分析计算。

Levenberg-Marquardt法与Gauss-Newton法相结合在桥梁结构静力参数识别中的应用

目前用于服役桥梁结构静力参数识别的算法主要有Gauss-Newton(G-N)法和Levenberg-Marquardt(L-M)法,但是两种方法各有缺点,G-N法不能有效地处理奇异和非正定矩阵以及对初始点要求苛刻,L-M法虽然能克服G-N法迭代矩阵奇异的缺点,但由于阻尼因子的存在使得识别结果精度较为粗糙。结合二者的优缺点提出:先采用L-M法进行初步识别,再由L-M法初步识别结果作为G-N法的初始值进行再识别的方法,通过MATLAB自编程序实现对实际结构参数的优化求解,从而提高参数识别精度。文中最后以一连续粱的数值模拟试验验证了该法的有效性,比较结果表明,本文方法的识别精度要达到L-M法的2倍之多,能大大地提高识别结果的精度,从而保证了识别参数的可靠性,为服役桥梁结构的进一步状态评估提供了结构模型可靠的量化信息。

基于适度财务指标和遗传算法的财务危机预测模型研究

以往进行财务危机预测主要使用统计方法建模,迄今尚未见到因考虑财务指标的适度性而建立遗传算法模型的中外文献。适度财务指标是指该指标在某个区间内公司才是健康的,过大或过小则公司发生财务危机的可能性都较大。故以中国上市公司数据为样本,建立了基于适度财务指标和遗传算法的创新型财务危机预测模型,结果显示该类模型具有较高的预测准确率。

一些平均值的不等式

用Gauss算法和Brochardt算法去考虑Gauss算术平均值和对数平均值的t-更改,得到这些平均值和其他平均值之间的一些不等式.

大规模MIMO信号检测复杂性分析

大规模MIMO技术通过增加天线数目、降低发送功率来提高能量效率,是下一代移动通信5G的一项关键技术。在大规模MIMO系统上行链路中如果采用最小均方误差(MMSE)信号检测方法进行最优接收通常会涉及到复杂度很高的矩阵逆运算。论文对分别采用Richarson算法、Gauss-Seidel算法、Neumann级数近似算法实现矩阵逆运算的三种迭代近似求解方法进行了分析和仿真研究,结果表明Richarson算法以及Gauss-Seidel算法的复杂度为Ο(K2),、Neumann级数近似算法的复杂度为Ο(K2),Gauss-Seidel算法使用较少的迭代次数即可达到和MMSE近似的系统差错性能。

SOME FUNCTIONAL LIMIT THEOREMS FOR THE INFINITE SERIES OF OU PROCESSES

This paper obtains functional modulus of continuity and Strassen's functional LIL of theinfinite series of independent Ornstein-Uhlenbeck processes, which also imply the Levy's exactmodulus of continuity and LIL of this process respectively.