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求解单调非线性方程组的凸组合算法的任务书 任务书:求解单调非线性方程组的凸组合算法 一、研究背景 单调非线性方程组是一类重要的数学问题,其通常是由多个单调函数复合而成的,具有广泛的应用前景,例如在一些最优化问题、经济学、物理学等领域都有应用,因此,单调非线性方程组的求解问题是非常重要的。 在求解单调非线性方程组的算法中,凸组合算法应用广泛,其本质是通过将单调非线性方程组变成更简单的凸组合形式,进而有效地求解问题。因此,对于凸组合算法的研究具有重要意义,可以提高算法的效率和精度,加速实际问题的解决。 二、研究目的和意义 本次研究的目的是深入探究凸组合算法的本质和特征,针对单调非线性方程组的特殊性质,对凸组合算法进行改进,提高计算效率和精度。具体研究意义如下: 1.探究凸组合算法的数学本质和理论特征,对算法进行深入理解和优化。 2.针对单调性质,提出新的凸组合方法,加快算法求解速度。 3.测试和比较不同算法的效率和精度,为实际问题的解决提供参考和建议。 三、研究方法和步骤 1.研究单调非线性方程组的基本理论和凸组合算法的原理和特点。 2.对凸组合算法进行改进,提出适合单调非线性方程组的新方法。 3.设计和编写计算机程序,实现凸组合算法的求解。 4.对改进后的算法进行实验测试,比较不同算法的精度和效率。 5.分析实验结果,总结和讨论算法的优缺点,提出进一步改进意见。 四、预期结果 1.深入研究凸组合算法的本质和特征,对算法进行系统优化,提高计算效率和精度。 2.提出适合单调非线性方程组的新凸组合方法,具有更好的计算能力和实用性。 3.验证不同算法的精度和效率,并对不同算法进行比较和评估。 4.提出进一步改进的建议,提高算法的可扩展性和应用广泛性。 五、参考文献 1.S.BoydandL.A.Parikh,“Distributedoptimizationandstatisticallearningviathealternatingdirectionmethodofmultipliers,”FoundationsandTrendsinMachineLearning,vol.3,no.1,pp.1–122,2010. 2.A.BeckandM.Teboulle,“Afastiterativeshrinkage-thresholdingalgorithmforlinearinverseproblems,”SIAMJournalonImagingSciences,vol.2,no.1,pp.183–202,2009. 3.S.Arora,R.Ge,andS.M.Kakade,“Computinganonvacuousestimateofalinearfunctionoveraconvexpolytope,”inProceedingsofthe45thAnnualACMSymposiumonTheoryofComputing,STOC2013,PaloAlto,CA,USA,2013,pp.197–204. 4.Z.QuandW.Ren,“Distributedcoordinationwithlimitedcommunicationdata,”inProceedingsofthe13thACMConferenceonEmbeddedNetworkedSensorSystems,SenSys2015,Seoul,SouthKorea,2015,pp.89–102. 5.A.Nedi,A.Scaglione,andG.Scutari,“Distributedprimal-dualalgorithmsforconsensusoptimizationofstrongly-convexfunctions,”IEEEJournalonSelectedAreasinCommunications,vol.33,no.4,pp.766–796,2015.