基于Newton法改进的BFGS迭代算法与Newton-CG算法，侯麟，尚晓吉，本文主要研究了数值分析中数值优化与非线性方程组求解这两个重要问题。文中首先概述了数值优化与非线性方程组的关系，然后对BFGS�

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大师 在 FPGA 上使用异步累积更新来加速迭代算法的框架 什么是大师？ Maestro 是一个分布式集群计算框架，用于使用 FPGA 加速迭代算法。 迭代算法 迭代算法代表了一类普遍存在的数据挖掘、网络搜索和科学计算应用程序。 在迭代算法中，通过对输入数据集（例如 PageRank，Dijkstra 的最短路径）执行重复计算得出最终结果。 并行化此类算法的现有技术使用诸如 MapReduce 和 Hadoop 之类的软件框架在集群中的多个基于 CPU 的工作站之间分发数据以进行迭代并收集每次迭代的结果。 这些平台的特点是需要在迭代边界同步数据计算，从而阻碍系统性能。 为什么是大师？ Maestro 使用异步累积更新来打破这些同步障碍。 这些更新允许为大量数据点积累中间结果，而无需基于迭代的障碍，允许集群中的各个节点独立地朝着最终结果前进。 计算是动态优先级的，以加速算法收敛。 大师加

对ct算法进行迭代运算

迭代法是一种逐次逼近的方法,与直接法(高斯消元法)比较, 具有: 程序简单,存储量小的优点。特别适用于求解系数矩阵为大型稀疏矩阵的方程组。常用迭代方法：雅可比迭代，高斯-赛德尔迭代，松弛迭代等。

matlab写的信道容量迭代算法，适用于信息论基础第二版第六章算法实现

基于Levenberg-Marquardt和频谱外推的鲁棒快速迭代算法，用于RF功率放大器的宽带数字预失真

DFT的matlab源代码ReconNet：来自压缩感测的图像的非迭代重建 该存储库是研究论文ReconNet的实现。 ReconNet：来自压缩感测的图像的非迭代重建-Kuldeep Kulkarni，Suhas Lohit，Pavan Turaga，Ronan Kerviche，Amit Ashok [] [] 侦察网 本文从压缩感知的随机测量中介绍了一种非迭代且非常快速的图像重建算法。 作者提出了一种CNN体系结构，该体系结构输出中间重构，该中间重构会进一步经过降噪器以进一步改善重构。 当任务是识别图像中的主要内容时，此算法适用。 它尝试获取很少的测量值，并且仍然能够重建图像以保留场景的属性。 此外，由于它具有非迭代性质，因此在计算上不昂贵，并且可以在资源受限的环境中引入。 下图取自研究论文。 压缩感测 它是一种广泛用于信号处理的技术，用于以次Nyguist速率对信号进行采样。 它利用信号稀疏的优势来重构原始信号。 通常将输入信号转换为DFT或DCT以使其稀疏。 测量原始信号的少量随机线性投影（小于信号大小），并使用重建算法恢复原始信号。 在本文中，通过生成随机高斯矩阵，然后对其

确定性清洁机器人的基于模型的策略迭代算法。 这段代码是策略迭代算法的一个非常简单的实现，对于强化学习和动态规划领域的初学者来说，它是一个有用的起点。 确定性清洁机器人 MDP：清洁机器人必须收集用过的罐子，还必须为电池充电。 状态描述了机器人的位置，动作描述了运动的方向。 机器人可以向左或向右移动。 第一个 (1) 和最后 (6) 个状态是终止状态。 目标是找到一个最优策略，使任何初始状态的回报最大化。 这里是policy-iteration（基于模型的策略迭代DP）。 参考：算法 2-5，来自： @book{busoniu2010reinforcement, title={使用函数逼近器的强化学习和动态规划}， 作者={Busoniu，Lucian 和 Babuska，Robert 和 De Schutter，Bart 和 Ernst，Damien}， 年={2010}, 出版商={CR

对于目前医学图像重建的一类重要算法，迭代算法进行描述和分析。