1) Most rapid approach paths
最速逼近路径
2) steepest descent approximation
最速下降逼近
1.
By virtue of Petryshyn s inequality,it is obtained that a sufficient and necessary condition for convergence of steepest descent approximation to accretive operator equations, and for the sufficiency part a specific error estimation is also given.
采用Petryshyn不等式,研究了增生映像方程最速下降逼近收敛性的一个充分必要条件,并且在充分条件中,给出了一个特殊的误差估计。
3) closest approach
最近逼近
4) Best approximation
最佳逼近
1.
The best approximation in β-normed space;
赋β-范空间上的最佳逼近
2.
Some equivalence relations between some best approximationsand some best approximate elements in the Besov space;
Besov空间中的一些最佳逼近与最佳逼近元之间的等价关系
3.
The average error bounds of best approximation of continuous functions on the Wiener spaces was investgated.
讨论了Ｗｉｅｎｅｒ空间上连续函数最佳逼近平均误差界的阶，它由概率测度及其所支撑的集合上其函数的结构性质决定。
5) optimal approximation
最佳逼近
1.
Solutions of a class matrix equations and its optimal approximation;
一类矩阵方程组的求解问题及其最佳逼近
2.
An iterative method for the least squares solutions of a pair of matrix equations and its optimal approximation;
矩阵方程组的最小二乘解及其最佳逼近的迭代算法
3.
Two categories solution of the quaternion matrix equation AX+YA=C and its optimal approximation;
四元数矩阵方程AX+YA=C的两种最佳逼近解
6) optimal approximation
最优逼近
1.
With the view of the optimal approximation for the formed beams, the radiation pattern and the field distribution in the focus zone of Fresnel zone plate antenna approximation with the fields of the linear array have been studied based on the methods of weighted residue and Prony,which suit for the approximation for the real patterns of various Fresnel zone focusing configuration.
从赋形波束最优逼近的观点入手,应用加权余量法和Prony法,研究基于直线阵列激励方式及其阵元空间分布的优化设计,从而实现菲涅尔区板天线辐射波束及焦区场分布的最佳数值逼近技术。
2.
Based on the representation of interval rational Bezier curves and surfaces and by a serial of mathematical transformation, the degree reductions of them are converted to those of polynomials with upper bounds, then several algorithms are presented, with linear programming and optimal approximation methods.
根据区间有理Bezier曲线、曲面的特点，通过一系列数学变换，将其降阶问题转化为多项式的保上界降阶逼近，再应用线性规划和最优逼近方法求解，给出几种逼近算法，并探讨通过约束不等式的松弛，进一步改进逼近效果。
补充资料：最速下降法
分子式：
CAS号：
性质：一种基本的寻优方法。根据函数梯度的特性，在实验点附近，沿梯度方向函数变化率最大，称为最速上升方向。选取负梯度方向(最速下降方向)作为搜索方向来搜索极小值点，称为最速下降法。任选一个起始点X(0)，计算该点的梯度和梯度方向的单位向量E(0)，沿负梯度方向进行搜索，寻求最优步长h(0)，使在该方向的目标函数值最小。找到了最优步长，便得到一个新点X(1)，X(1)=X(0)-h(0)E(0)。再以X(1)点作为新的寻优起始点，继续上述的搜索步骤，直到满足给定的收敛要求为止。沿梯度方向进行搜索的特点是，函数在X(k)点与在X(k+1)，点的梯度向量相互垂直，搜索路线呈锯齿形；距极值点较远时，收敛速度较快，接近极值点，优化速度很慢；迭代计算比较简单，在计算中对起始点位置选择要求不高。
CAS号：
性质：一种基本的寻优方法。根据函数梯度的特性，在实验点附近，沿梯度方向函数变化率最大，称为最速上升方向。选取负梯度方向(最速下降方向)作为搜索方向来搜索极小值点，称为最速下降法。任选一个起始点X(0)，计算该点的梯度和梯度方向的单位向量E(0)，沿负梯度方向进行搜索，寻求最优步长h(0)，使在该方向的目标函数值最小。找到了最优步长，便得到一个新点X(1)，X(1)=X(0)-h(0)E(0)。再以X(1)点作为新的寻优起始点，继续上述的搜索步骤，直到满足给定的收敛要求为止。沿梯度方向进行搜索的特点是，函数在X(k)点与在X(k+1)，点的梯度向量相互垂直，搜索路线呈锯齿形；距极值点较远时，收敛速度较快，接近极值点，优化速度很慢；迭代计算比较简单，在计算中对起始点位置选择要求不高。
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