对经典Rosen算法的一点改进

用Rosen的投影梯度的方法求解凸约束优化问题中的对偶问题,在计算投影梯度的方向时,涉及到求关于原始变量的最小化问题的最优解。我们用并行算法计算出这一极小化问题的其近似解,证明近似解可以达到任何给定的精度,并说明当精度选取合适时,Rosen方法仍然是收敛的。

关于Rosen算法的注记

1960年,Rosen 提出一个求线性不等式组可行解的投影算法.1981年,Powell给出一个例子说明 Rosen 的算法会发生循环从而失效.本文证明,按照 Rosen 的算法,只要适当地做点修正,循环就可避免,从而算法必在有限步内找到解或发现无解.首先给出一些记号.所考虑的问题是求 n 维向量 x

汉字识别的方法及Rosen细化算法的改进

介绍了汉字识别方法，改进了Ｒｏｓｅｎ细化算法。