收敛条件造句

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在第一章中，我们总结了各种迭代法和它们的收敛条件及证明各种迭代法收敛性的技巧。
摘要本文对二次规划的单纯形算法，从算法到收敛条件均加以改进，得到更简易的程序和收敛准则。
阐述了ldpc码的定义及因子图模型，以bsc信道为例，具体介绍了消息传递译码算法，并给出了其译码收敛条件的分析。
在直接法的基础上作了几点改进，如引入参数使得主迭代中增加了外迭代并采用动态收敛判据加速迭代过程，引入步长调整因子f ，给主迭代收敛条件增加了通量判据等。
文摘:对于具有重复运动性质的对象，迭代学习控制是一种有效的控制方法.针对一类离散非线性时变系统在有限时域上的精确轨迹跟踪问题，提出了一种开闭环pi型迭代学习控制律.这种迭代律同时利用系统当前的跟踪误差和前次迭代控制的跟踪误差修正控制作用.给出了所提出的学习控制律收敛的充分必要条件，并采用归纳法进行了证明.最后用仿真结果对收敛条件进行了验证
提出了一种基于bp算法的正弦基函数神经网络模型及算法的收敛条件，研究了该神经网络算法与fir线性相位滤波器幅频特性的关系，给出了高阶双通带滤波器的优化设计实例。
摘要提出了一种基于bp算法的正弦基函数神经网络模型及算法的收敛条件，研究了该神经网络算法与fir线性相位滤波器幅频特性的关系，给出了高阶双通带滤波器的优化设计实例。
在时域差值学习( temporaldifferencelearning )学习算法和理论方面，首次提出了一种基于线性值函数逼近的多步递推最小二乘td ( ) ( rls - td ( ) )学习算法，并分析和证明了该算法在求解遍历markov链学习预测问题中的收敛条件和一致收敛性。
文摘:将多种资源(人工、材料、机械)的数量同时在神经网络计划技术上实行数字化叠加，从而获得多资源叠加的合成分布，再利用神经网络计划技术中各个工作的不同时差和资源数量，按收敛条件选择最佳开工工作和开工时间，满足多种资源在优化模式中按收敛条件进行最优分布
在对公式指数的推广中，包括指数为整数的牛顿迭代法和多项式迭代法，还包括指数为复数的迭代公式；在离散动力系统的吸引子生成算法讨论中，将复数z向高维空间推广，重点论述了生成了三维离散动力系统吸引子的收敛条件，实现了此吸引子对应的三维空间向量在平面上的投影图的条件；还讨论了迭代前对初值点进行两种不同变换对得到的分形图形的影响，以及这两种变换组合图形的生成。
用收敛条件造句挺难的，這是一个万能造句的方法
同时，牛顿迭代方法对步长力的限制较宽，可以采用较大的步长，从而克服了目前电力系统机电暂态程序中通常采用的简单迭代算法求解微分一网络方程，受迭代收敛条件的限制，积分步长h受限的问题。