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冯亮
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1
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供职机构:
燕山大学信息科学与工程学院
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发文基金:
河北省自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
张世辉
燕山大学信息科学与工程学院
孔令富
燕山大学信息科学与工程学院
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2008
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改进的Hestenes SVD方法及其并行计算和在并联机器人中的应用
2008年
提出一种改进的Hestenes SVD处理方法,显著减少了矩阵奇异值分解计算的循环轮次数和正交化次数,也方便和加快了矩阵的求(伪)逆运算过程.研究了两种分别基于行划分和列划分策略的改进Hestenes SVD方法的并行计算方案,并对算法性能进行了分析.针对目前并联机器人计算需求不断扩大的特点,以6自由度并联机器人一、二阶影响系数矩阵为算例对改进HestenesSVD方法及其并行算法进行了实验.结果表明该算法可大幅度提高矩阵奇异值分解的效率,益于基于大量影响系数矩阵运算的并联机器人运动学、动力学性能分析和实时控制.相关方法也适用于具有类似矩阵处理的其他诸多工程领域.
张世辉
孔令富
冯亮
关键词:
奇异值分解
SVD
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