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UTV-Expansin-pack:Special-purpose rank-discovering algorithms这套matlab7.0软件是对1999年UTV工具包的补充和补充,包括自原始软件包发布以来开发的专用排名揭示算法的实现。我们提供了计算和修改对称秩揭示VSV分解的算法,我们扩展了矩阵对的ULLV分解算法,以处理具有秩亏协方差矩阵的干扰型问题,我们提供了一个健壮可靠的Lanczos算法,尽管它很简单,但它能够捕获稀疏矩阵或结构化矩阵的所有主要奇异值。这些新算法在信号处理、优化和大规模集成电路信息检索中有着广泛的应用(资料来源:http://plato.asu.edu)


zbMATH中的参考文献(参考 230篇文章,2标准条款)

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  1. Tavares,Camila A.;Santos,Taináh M.R.;Lemes,Nelson h.T.;dos Santos,JoséP.C.;Ferreira,JoséC.;Braga,João P.:使用分数阶Hopfield神经网络更快地解决不适定问题(2021年)
  2. Adcock,Ben;Huybrechs,Daan:不规则域上的近似光滑多元函数(2020)
  3. Buccini,A.;Pasha,M.;Reichel,L.:约束(\ellu p)-(\ellu q)最小化的基于模的迭代方法(2020)
  4. Chang,Xiao Wen;Kang,Peng;Titley Peloquin,David:计算最小二乘估计的误差界(2020)
  5. Fung,Samy Wu;Tyrväinen,Sanna;Ruthotto,Lars;Haber,Eldad:ADMM softmax:多项式逻辑回归的ADMM方法(2020)
  6. 贾忠孝:多重奇异值情形下线性离散不适定问题的LSQR正则化性质及最佳、近最佳及一般低阶近似(2020)
  7. 贾忠孝:线性离散不适定问题Krylov子空间的逼近精度(2020)
  8. 贾忠孝;杨艳飞:基于双对角化的大规模广义Tikhonov正则化迭代算法(2020)
  9. Mohammady,Somaieh;Eslahchi,M.R.:使用线性分式规划对Tikhonov正则化方法的扩展(2020)
  10. Reichel,Lothar;Sadok,Hassane;Zhang,Wei Hong:用于离散不适定问题的LSQR方法的简单停止准则(2020)
  11. Webber,James W.;Quinto,Eric Todd;Miller,Eric L.:能量分辨x射线成像的联合重建和lambda层析成像正则化技术(2020)
  12. Zare,Hossein;Hajarian,Masoud:通过求解多目标优化问题确定正则化参数(2020)
  13. Asl,Nazdar Abdollahi;Rostamy,Davood:在具有非局部边界条件的时间分数阶扩散方程中识别未知的时变边界源(2019)
  14. 鲍继峰;俞佳峰;郭伟;王金华;胡耀华;姚珍志:求解非线性最小二乘问题的修正不精确Levenberg-Marquardt方法(2019)
  15. Buranay,Suzan C.;Iyikal,Ovgu C.:离散不适定问题正则解的近似Schur-block ILU预条件(2019)
  16. 曹志富;费庆国;蒋,董;吴少卿;范志若:基于多阶段参数选择的缝合夹芯板模型更新(2019)
  17. Caruso,Noe Angelo;Novati,Paolo:紧算子方程的LSQR收敛性分析(2019)
  18. Chung,Matthias;Binois,Mickaël;Gramacy,Robert B.;Bardsley,Johnathan M.;Moquin,David J.;Smith,Amanda P.;Smith,Amber M.:使用代理随机过程的动力系统参数和不确定性估计(2019年)
  19. Huybrechs,Daan;Olteanu,Anda Elena:Helmholtz问题基于波的方法的过采样配置方法(2019)
  20. Jozi,Meisam;Karimi,Saeed;Salkuyeh,Davod Khojasteh:计算Hilbert空间中不适定问题最小范数解的迭代方法(2019)

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