1) superlinear convergence parallel method
超线收敛性并行算法
2) superlinear convergence
超线性收敛
1.
A Class of Generalized Quasi-Newton Algorithms with Superlinear Convergence;
具有超线性收敛性质的一类广义拟牛顿算法
2.
The Wolf e linear search is adopted to replace the Armijo linear search in the BFGS-SQP algorithm, through the same analysis, the algorithm even have global and superlinear convergence.
采用 Ｗｏｌｆｅ线性搜索原则来替代ＢＦＧＳ—ＳＱＰ算法的Ａｒｍｉｊｏ原则，经过类似的分 析，得到了ＢＦＧＳ—ＳＱＰ算法的全局收敛性及超线性收敛性。
3.
Under mild conditions,a new feasible descent algorithm is presented and its global and superlinear convergence are proved by using the technique of combining generalized projection method with sequential systems of linear equations.
在较温和的条件下，采用广义投影和序列线性方程组相结合的技术，建立一个新的可行下降算法，证明了算法的全局收敛性和超线性收敛性。
3) super-linear convergence
超线性收敛
1.
Boggs,Tolle and Wang extended the analogous result from solving unconstrained optimization problems to the equality constrained problems and obtained a characterized result,which is an important equivalent condition to SQP algorithm s super-linear convergence.
对于等式约束问题,Boggs,Tolle和Wang三人将Dennis,Moré的求解无约束优化问题的类似结果加以推广,得到了SQP算法超线性收敛的一个极为重要的充要条件。
2.
In this paper, the Wolfe line search is used to replace the Armijo line search in the BFGS-SQP algorithm, through the same analysis as Chen, the algorithm even has global and q-super-linear convergence.
本文采用Wolfe线性搜索原则来替代该BFGS-SQP算法的Armijo原则，经过类似的分析，同样得到了BFGS-SGP算法的全局收敛性及超线性收敛性。
3.
Under some conditions,the global convergence and the super-linear convergence are proven.
在一定的假设条件下,证明了该算法的全局收敛性和超线性收敛。
4) convergence of algorithm
算法收敛性
1.
With different key parameters of algorithm,simulation experiment is conducted to explore the effect of these key parameters on the convergence of algorithm.
结果表明 :( 1)该算法可以有效地应用 ;( 2 )过大的序列长度不能有效地缩短计算时间 ;( 3 )粗搜索次数对算法的收敛性影响不大 ;( 4 )水质参数的初始取值范围对算法收敛性基本没有影
5) convergence
[英][kən'və:dʒəns] [美][kən'vɝdʒəns]
算法收敛性
1.
With the convergence analysis of FGAs,it is proved in this paper that FGAs with the fittest individual holding in each generation can converge to the global optimum while si.
通过对浮点遗传算法收敛性的分析 ,本文证明了“简单浮点遗传算法不收敛于全局最优解 ,而每代保留最优个体的浮点遗传算法才收敛于全局最优解” 。
6) algorithm convergence
算法收敛性
1.
For particle swarm optimization is a dynamic discrete process,the authors made a thorough research on the stability of particle s trajectory in particle swarm through difference(equation) and Z transform,discuss the influences of pBest,gBest and randomicity on particle s trajectory,and analyze the relationship between trajectory s stability and algorithm convergence.
针对PSO是一个动态离散过程的特点,文中通过差分方程及Z变换对PSO算法中粒子运动轨迹的稳定性做深入的研究,讨论了pBest、gBest以及随机性对粒子运动过程的影响,分析了粒子运动稳定性与算法收敛性之间的关系,并给出了选择PSO算法参数的理论指导公式和条件,用以指导平衡算法的exploration能力和exploita-tion能力,有助于实际应用中PSO算法参数的选择和调整。
补充资料：并行算法
适用于并行计算机的数值算法。计算机传统结构的显著特征是单指令流单数据流，即每一时刻按一条指令处理一个数据。通常的数值算法适于此类计算机，可称串行算法。20世纪60年代开始发展含大量处理机的并行计算机，它分单指令流多数据流与多指令流多数据流两类，每一时刻分别按一条或多条指令处理多个数据。并行计算机的出现促使了适应其并行这个特点的并行算法的发展。
并行算法依赖一个简单事实：独立的计算可同时执行。所谓独立计算是指其每个结果元只出现一次的计算。例如A8=α1·α2......α8中7个乘法不能同时执行,但可分成三个独立计算组：
第一组
第二组
第三组。
如每组的运算并行执行，计算 A8，只须三步（乘法），其步骤可用图中的双杈计算树来表示。推广此例，得到由满足结合律的任一运算"。" 形成的表达式的最优并行算法，称为结合扇入算法。此算法提供了建立并行算法的一种普遍原则：反复将每一计算分裂成具有同等复杂性的两个独立部份，称为递推倍增法。
研究表明，大量数值问题可获得有效的并行算法。一个算法是否有效主要看加速及所需的处理机个数 P的大小。并行算法的复杂性正是通过参数Tp、S和P来描述的。向量运算具有内在并行性（包含大量独立计算），因而首先是在数值线代数方面，并行算法特别富有成果。
串行算法与并行算法存在固有差别。有效串行算法一般不能直接变换为并行算法，而且两者在数值性态方面（例如数值稳定性及迭代算法的收敛速度）可以彼此大不相同。
并行算法依赖一个简单事实：独立的计算可同时执行。所谓独立计算是指其每个结果元只出现一次的计算。例如A8=α1·α2......α8中7个乘法不能同时执行,但可分成三个独立计算组：
第一组
第二组
第三组。
如每组的运算并行执行，计算 A8，只须三步（乘法），其步骤可用图中的双杈计算树来表示。推广此例，得到由满足结合律的任一运算"。" 形成的表达式的最优并行算法，称为结合扇入算法。此算法提供了建立并行算法的一种普遍原则：反复将每一计算分裂成具有同等复杂性的两个独立部份，称为递推倍增法。
研究表明，大量数值问题可获得有效的并行算法。一个算法是否有效主要看加速及所需的处理机个数 P的大小。并行算法的复杂性正是通过参数Tp、S和P来描述的。向量运算具有内在并行性（包含大量独立计算），因而首先是在数值线代数方面，并行算法特别富有成果。
串行算法与并行算法存在固有差别。有效串行算法一般不能直接变换为并行算法，而且两者在数值性态方面（例如数值稳定性及迭代算法的收敛速度）可以彼此大不相同。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条