王川龙
- 作品数：98 被引量：168H指数：7
- 供职机构：太原师范学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省自然科学基金山西省研究生教育创新计划项目更多>>
- 相关领域：理学文化科学自动化与计算机技术社会学更多>>
- 大型重要特殊矩阵的理论及其数值分析
- 黄廷祝黎稳王川龙
- 研究非负矩阵的谱理论；H-矩阵、M-矩阵的简捷实用判别；不等式；NEKROSOV矩阵、Z矩阵和H、M矩阵的表征及关系；数值特殊性征及估计；大型特殊矩阵类的方程组迭代法、并行算法及收敛性理论；特征值分布和其他谱理论；奇异M...
- 关键词：
- 关键词：矩阵理论非线性方程组特征值
- 对角优势类矩阵与大型方程组迭代解法及应用研究
- 黄廷祝王川龙杨传胜刘福体干泰彬
- 在数值分析、数学物理、自动控制、数学规划和经济理论等领域中，(广义)对角优势类矩阵(包含了应用很广泛的H-矩阵类、M-矩阵类)和与它们密切相关的逆M-矩阵、P-矩阵、Q-矩阵、全正阵等。这些矩阵类具有极为广泛的应用背景，...
- 关键词：
- 关键词：计算数学方程组迭代解法
- 一种新的求解线性方程组的外推加速方法
- 2012年
- 本文提出两种优化模型,通过在子空间{x^((k))…,x^((k-m))}上寻找最优解,建立了一种新的外推加速方法.讨论了该方法的收敛性和收敛速度.最后,通过三个数值实例展示了算法是可行的和有效的.
- 王川龙孟国艳白艳红
- 关键词：收敛性收敛率线性方程组
- Toeplitz矩阵填充的四种流形逼近算法比较
- 2018年
- 本文提出Toeplitz矩阵填充的四种流形逼近算法。在左奇异向量空间中对已知部分运用最小二乘法逼近，形成新的可行矩阵；并将对角线上的元素分别用均值，l1范数，l∞范数和中间数四种方法逼近使得迭代后的矩阵仍保持Toeplitz结构，节约了奇异向量空间的分解时间。最终找到合理的低秩矩阵来逼近未知的高秩矩阵，进而精确地完成Toeplitz矩阵的填充。理论上，分析了在一定条件下算法的收敛性。实验上，通过取不同的采样密度进行数值实验展示了四种算法的优劣。实验结果说明均值算法和l∞范数算法大多用的时间较少，但是当采样密度和矩阵规模较大时，中间数算法的精度较高。
- 韩如意王川龙
- 关键词：TOEPLITZ矩阵流形L1范数
- H－分裂与并行算法被引量：1
- 1995年
- 本文对Ｈ－分裂、相容Ｈ分裂做了进一步讨论，给出了一些性质，并在这两种分裂基础上建立了多重分裂的并行算法，证明了算法的收敛性和收敛速度，并给出了数值例子。
- 王川龙郭耀鹏
- 关键词：线性方程组
- 矩阵填充硬阈值算法的两种修正
- 2021年
- 本文提出了两种使用硬阈值进行矩阵填充的修正算法.算法通过对迭代矩阵进行对角修正来完成矩阵填充,其中第一种算法每步均修正,第二种算法每两步修正一次,并给出了算法的收敛性分析.最后通过数值实验分别比较了两种算法与硬阈值算法填充的数值结果,显示出了新算法的优越性.
- 王俊霞王川龙申倩影
- 关键词：硬阈值
- 基于均值修正的Toeplitz矩阵填充的增广拉格朗日乘子算法被引量：4
- 2022年
- 本文基于均值的增广拉格朗日乘子算法,提出了一种快速且具有较高精度的Toeplitz矩阵填充算法.新算法一方面通过均值结构化处理保证迭代后产生的填充矩阵是可行的Toeplitz矩阵,另一方面通过在迭代过程中嵌入修正步而极大地节约了计算时间,得到了更精确的填充矩阵.同时讨论了新算法的收敛性,最后通过数值实验表明新算法比基于均值的增广Lagrange乘子算法(MALM)和增广Lagrange乘子算法(ALM)在时间和精度上均有改进.
- 温瑞萍肖云王川龙
- 关键词：均值
- 指数为1的半正定线性系统迭代方法的收敛性
- 2013年
- 当相容奇异线性系统系数矩阵的指数为1时,文章利用群逆的概念来介绍广义固定迭代方法半范数收敛,商收敛和收敛三者之间的关系,然后再利用群逆的概念来研究广义固定迭代方法半范数收敛的新条件.在保证迭代格式收敛的前提下,该条件比Keller的P-正则条件要弱.
- 崔艳星王川龙
- 关键词：迭代格式群逆
- 基于半导体光放大器LIF神经元的分类系统
- 本发明属于全光神经网络的信息处理技术领域，具体涉及一种基于半导体光放大器LIF神经元的分类系统，包括NRZ脉冲发生器、固定增益放大器、光耦合器、半导体光放大器、带通滤波器、光连接器和光示波器；所述NRZ脉冲发生器分别与固...
- 韩丙辰薛利梅王川龙
- 对角优势矩阵及其应用
- 该文是对一类特殊矩阵——"对角优势"矩阵进行了较详细地研究,分析了"对角优势"矩阵理论基础,提出了该类矩阵的几个不同形式,并研究了其判别准则及求解技术——并行算法,将对角优势概念及探索高阶矩阵块分解技术推广于非线性函数中...
- 王川龙
- 关键词：谱估计矩阵H-矩阵
