针对狼群算法求解复杂函数时容易陷入局部极值、计算耗费大、学习能力差等局限性, 提出一种狼群智能算法. 首先, 通过构建智能猎杀行为提高算法自适应学习能力, 降低算法的计算耗费, 构建双高斯函数更新法以增强算法全局搜索能力; 然后, 运用马尔科夫过程证明狼群智能算法的收敛性; 最后, 对多种典型测试函数进行仿真实验并与多种智能算法进行对比分析. 实验结果表明, 所提出算法具有全局收敛性强、计算耗费低、寻优精度高等优势.

为了加速网络权重的学习过程的收敛，本文考虑了动量梯度的sigma-pi-sigma神经网络（SPSNN）方法。 动量系数是自适应选择的，证明了相应的弱收敛和强收敛结果。

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．

枚举法的matlab代码实现 newtonMethod 牛顿法求解复数域上x^4-1=0收敛域的程序 using Python [总体分析] 1、牛顿法本质上是关于迭代求解非线性方程解的方法，而迭代是为了不断逼近精确解。牛顿法迭代的关键在于对非线性函数（方程）的线性化。它是一种近似求解的方法，关于其原理不再赘述。 2、求解收敛域，程序的关键在于如何判断对于给定的初值，是收敛的还是发散的。如果收敛，收敛于哪个解。 3、经过综合考量程序性能和解的正确性，同时根据牛顿法在收敛域内能以平方量级快速收敛的特点，确定程序中牛顿法退出迭代的限制条件为：①最大迭代次数限制（判定为发散）；②迭代值之间距离精度限制（收敛）；③函数值精度限制（收敛）。 4、通过枚举一定范围内的点，来绘制出收敛域。 5、同时需要注意一些特殊情况，比如在运用迭代时，分母为0的情况。 [编程语言与环境] C/C++/C#/Java等编译型语言：由于编译型语言对变量类型限制严格（在编译之前必需确定变量类型），容易让程序员花费过多精力纠结于程序实现细节而忽略问题本身的分析，为了提高效率，不采用； MALTAB：解释型语言，不支持面向

快速迭代收缩阈值算法 参考 线性反问题的快速迭代收缩阈值算法 快速迭代收缩阈值算法（FISTA） 保留了的计算简单性，但是在理论上和实践上都证明了全局收敛速度明显更好。 成本函数 成本函数由数据保真度项1/2 * || A(x) - y ||_2^2 1/2 * || A(x) - y ||_2^2和l1正则项L * || X ||_1 L * || X ||_1 ，如下所示 (P1) arg min_x [ 1/2 * || A(x) - y ||_2^2 + L * || x ||_1 ]. 等效地， (P2) arg min_x [ 1/2 * || x - x_(k) ||_2^2 + L * || x ||_1 ], 在哪里， x_(k) = x_(k-1) - t_(k) * AT(A(x) - y) and t_(k) is step size. （

鉴于在高速条件下改进的超扭曲算法存在较高的稳态误差这一难题提出了一种扩展状态的超扭曲滑模控制方案，以实现高精度的快速收敛。 首先建立了超扭曲算法的扩展状态模型，该扩展状态变量可以增强STA的操纵和调节能力，从而可以有效地减小甚至减小滑动变量的稳态误差。消失了。 这样，可以大大提高收敛精度和鲁棒性。 然后通过Lyapunov方法证明了扩展状态超扭曲算法（ESSTA）是渐近稳定的，并通过位置仿真实验验证了其性能。 在直流伺服系统上跟踪。

大规模优化的异步分布式ADMM-第一部分：算法和收敛性分析

通过对纬度范围内子午线收敛角的计算,分析陀螺经纬仪定向中计算子午线收敛角对最终定向精度的影响,并通过相关实例计算明确了在不同的情况下子午线收敛角对定向精度的影响程度。

运维监控系统告警收敛的算法研究与应用 运维监控系统告警收敛的算法研究与应用 运维监控系统告警收敛的算法研究与应用 运维监控系统告警收敛的算法研究与应用

讨论迭代序列的收敛速度. 例3 解 可改写为各种不同的等价形式 由此构造不同的迭代法： 用不同方法求方程 的根 这里 其不动点为