多个一元多项式稀疏近似最大公因子的恢复
发布时间:2019-07-02 14:28
【摘要】:本文讨论了一元多项式稀疏近似最大公因子的计算.把文献中针对两个多项式的稀疏近似最大公因子算法推广到了多个多项式的情形.首先,对多个多项式Sylvester子结式矩阵的性质进行了讨论.接下来,利用多个多项式Sylvester子结式矩阵的左零空间建立一个子空间算法计算近似最大公因子,进一步地,再结合稀疏优化来恢复稀疏近似最大公因子.特别地,本文对子空间算法中最大公因子的唯一性给出了严格的证明.在数值实验中,我们对本文的算法与文献中已有的算法进行了比较.数值实验结果表明了本文算法的有效性及一定程度的优越性.
[Abstract]:In this paper, the calculation of the maximum common factor of sparse approximation of univariate Polynomials is discussed. In this paper, the sparse approximate maximum common factor algorithm for two Polynomials is extended to the case of multinomial. Firstly, the properties of multiple Sylvester subjunction matrices are discussed. Next, a subspace algorithm is established to calculate the approximate maximum common factor by using the left zero space of multiple Sylvester subjunction matrices, and then the sparse optimization is combined to restore the sparse approximate maximum common factor. In particular, this paper gives a strict proof of the uniqueness of the maximum common factor in subspace algorithm. In numerical experiments, we compare the algorithms in this paper with those in the literature. The numerical results show that the algorithm is effective and superior to a certain extent.
【学位授予单位】:东北师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:O174.14
本文编号:2509005
[Abstract]:In this paper, the calculation of the maximum common factor of sparse approximation of univariate Polynomials is discussed. In this paper, the sparse approximate maximum common factor algorithm for two Polynomials is extended to the case of multinomial. Firstly, the properties of multiple Sylvester subjunction matrices are discussed. Next, a subspace algorithm is established to calculate the approximate maximum common factor by using the left zero space of multiple Sylvester subjunction matrices, and then the sparse optimization is combined to restore the sparse approximate maximum common factor. In particular, this paper gives a strict proof of the uniqueness of the maximum common factor in subspace algorithm. In numerical experiments, we compare the algorithms in this paper with those in the literature. The numerical results show that the algorithm is effective and superior to a certain extent.
【学位授予单位】:东北师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:O174.14
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,本文编号:2509005
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