基于机器学习思想的非线性方程组求解

发布时间：2017-09-29 17:23

  本文关键词：基于机器学习思想的非线性方程组求解

  更多相关文章： Bayes rules 决策函数 半解析解 计算精度

【摘要】：为解决非线性方程组求解过程中计算繁琐、计算耗时长、计算结果不精确的问题,选用机器学习方法,利用Bayes rules实现机器学习的决策操作和学习过程,融合半解析法的思想,开发非线性方程组实数/复数求解程序"GuessKey",实现对非线性方程组所有的实数解和复数解进行搜索。同现在常用的非线性方程组求解算法进行比较,结果显示:该算法在全局搜索能力、计算精度、计算速度方面都优于其他算法。
【作者单位】： 阳泉师范高等专科学校;
【关键词】： Bayes rules 决策函数 半解析解 计算精度
【分类号】：TP181;O241.7
【正文快照】： 1研究背景非线性方程组适合描述更为复杂的工程、自然现象,对于一些瞬变过程具有很好的适用性,是数学领域以及工程领域长期关注的问题[1]。但是,非线性方程组的求解过程比较繁琐,且没有解析解,一直为研究的难点[2-3]。鉴于此,国内外学者针对拟牛顿算法进行了大量研究。Eisen等

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本文编号：943293