延迟微分代数方程经常出现在自动控制、电力和电路分析、多体动力学等许多实际应用问题中．目前对延迟微分代数方程数值分析研究主要集中于线性问题和1-指标问题；对高指标非线性延迟微分代数方程数值分析的研究较困难，国内外仅有少量工作且大多为常延迟．本文将向后微分公式(BDF)应用于求解2-指标非线性变延迟微分代数方程，获得了相应的收敛性结果，并通过数值试验进行了验证．
2022-03-17 16:18:38
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针对标准粒子群算法容易早熟的问题,模仿自然界中蚂蚁的不同分工和协作,提出了一种全局搜索和局部精细搜索协同进行的多尺度协同搜索简化粒子群算法(MSPSO),并对算法中粒子的搜索轨迹和算法的收敛性进行了分析和证明。为了验证和比较MSPSO和SPSO算法的性能,采用了VB6.0编程对3个常用的测试函数进行了数值实验,实验表明,该算法具有良好的搜索性能,特别适合于高维函数优化问题。
2022-01-04 16:44:07
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本文讨论EM算法的收敛性,其中EM算法是不完全数据处理中的一类重要的参数估计的迭代算法。特别对应用广泛的曲指数族,本文在较易实际验证的条件下给出了相应的EM算法的收敛结果。
2021-12-19 11:26:56
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基于非光滑的类二次型Lyapunov 函数, 对二阶滑模Super-twisting 算法的有限时间收敛性进行了分析. 当系
统受常值干扰时, 通过Lyapunov 方程证明了该算法有限时间收敛, 并给出了收敛时间的最优估计; 当系统受时变干
扰时, 通过求解代数Riccati 方程得出了一组保证该算法有限时间收敛的参数取值范围, 并给出了收敛时间的估计值.
仿真算例表明了理论分析的正确性.
2021-12-16 11:04:50
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