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matlab 如何求解一般性大规模矩阵
冰河丨葬寒心
2016-05-06 10:23:29
QR算法算到1000*1000的矩阵就已经很慢了,有没有大神推荐一下更好的方法来快速求解更大规模的一般矩阵?感谢!!
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QR算法算到1000*1000的矩阵就已经很慢了,有没有大神推荐一下更好的方法来快速求解更大规模的一般矩阵?感谢!!
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非线性约束优化和变分管理不等式论文的
matlab
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通过引入步长线性搜索,SQP算法在一定的假设条件下可以具有全局和局部超线性收敛性。然而在传统的SQP算法中,其二次规划子问题可能不相容,也就是子问题可行集是空集。 为了解决这个不足,备种技术相继被提出。特别是Panier和Tits在[9]中提出的一种可行SQP(FSQP,www.Yifanglunwen.com)算法,其保证山东科技大学硕士学位论文每次迭代都得到可行点,从而避免了上述问题。然而FSQP算法仍然要求每次迭代
求解
一个二次规划子问题,使得算法的复杂度和计算量仍然较大。在这种情况下便产生了对QP一free算法的研究,因为它的子问题只包含更易
求解
且计算量相对较小的线性系统。 1988年,panier,Tits和Herskovits在[10]中提出一种
求解
不等式约束优化lb]题的QP一free算法。该算法每次迭代只要求
求解
两个不同的线性方程组和一个线性平方问题。从那时起,QP一free算法成为非线性约束优化领域的研究热点之一。 QP一free算法具有SQP算法的一些优点,例如收敛速度快,算法结构简单等。此外它还有其它一些良好性质,例如其子问题通常只包含同系数的线性方程组,并且这些方程组在一定的假设条件下都是可解的。 然而,从理论和实用的角度来看,现有的QP一free算法仍存在两个主要问题有待解决。首先,为了确保局部快速收敛性并防止Maratos效应,严格互补松弛条件要被假设成立。然而在一般情况下,该条件很难被检验。 其次,
求解
等式和不等式约束优化问题的QP一free算法一般要求所有等式和有效不等式约束的梯度向量线性无关。但每当等式约束个数多于两个或者总约束个数超过空间维数时,该线性无关条件经常失效。在这种情况下,病态wachier一Biegler现象(参见[4』)就会在算法中发生。Tits等最近在〔2]中提出了一种双重内点算法,在保证收敛性质不受影响的前提下,该算法大大减弱了以上线性无关条件。 通过一段时间的发展,存在于早期QP一free算法中的一些缺点己经正在被解决。例如,起初的一些QP一free算法只能证明迭代点列的任一聚点是原问题的稳定点,在一些附加假设条件下,如所有稳定点是孤立的,才能证明这些聚点是原问题KKT点。 这个问题在Z.Gao,G.He和F.Wu的关于序列线性方程组算法的文章中得到解决。另外,一些QP一free算法的子问题线性系统在严格互补松弛条件不成立时可能出现病态。这将导致乘子逼近序列出现分歧以致收敛性失败。通过应用Fiseher一Burmeister非线性互补问题函数,H.Qi和L.Qi在【17]中对以前的QP一free算法做了有效的改进,使得迭代
矩阵
的一致非奇异性得到保证。在大多数QP一free算法中,其子问题的维数通常是满的。因此,当应用于
大规模
约束问题时,计算量会相应大大增加。Y.Yang和L.Qi在Faeehinei一FISeher一Kanzow KKT识别技术的基础上,http://www.yifanglunwen.com/post/46.html对不等式约束优化问题提出一种QP一free算法。 在其每次迭论文摘要代中,只有有效工作集中的约束参与计算。 在本文中,我们在Facchinei一Fischer一Kanzow KKT点有效约束集识别技术的基础上提出了三个具有强收敛性的QP一free算法。第一个是
求解
不等式约束优化问题(NLPI)的可行点算法。在该算法中我们引入如下有效约束集识别函数:。
matlab
提取文件要素代码-ADCME:ADCME
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MATLAB
样式的语法。 写A*B代替tf.matmul(A,B)用于
矩阵
生成。 海关运营商。 在C / C ++中实现对性能至关重要的部分的运算符; 在ADCME合并遗留代码或专门设计的C / C ++代码; 通过隐式方案和迭代
求解
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求解
PDE的数值方案。 物理约束学习。 将神经网络嵌入到PDE中,并使用任何数值方案
求解
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大规模
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求解
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Matlab
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一、Lyapunov方程的计算
求解
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矩阵
,从而可以证明解X亦为nxn对称
矩阵
。Lyapunov类的方程
求解
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Matlab
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求解
,调用格式为 X = ly...
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矩阵
代数学习笔记
矩阵
分析 行列式
MATLAB
中
求解
矩阵
行列式的函数是det。 逆
MATLAB
中可以通过函数inv
求解
矩阵
的逆。
矩阵
的逆在
求解
线性方程组时是重要的,对于一般的给定线性方程组A*X=b,其解就可以通过X=inv(A)*b求得。 需要注意的是,对于严重病态的
矩阵
或奇异
矩阵
,inv
求解
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矩阵
本来就不存在,或者非常容易受扰动而使得
求解
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求解
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求解
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矩阵
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,是相等约束常数向量, 是决策变量下界值,是变量上界值向...
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