本文關鍵詞：基于機器學習思想的非線性方程組求解

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【摘要】：為解決非線性方程組求解過程中計算繁瑣、計算耗時長、計算結果不精確的問題,選用機器學習方法,利用Bayes rules實現(xiàn)機器學習的決策操作和學習過程,融合半解析法的思想,開發(fā)非線性方程組實數(shù)/復數(shù)求解程序"GuessKey",實現(xiàn)對非線性方程組所有的實數(shù)解和復數(shù)解進行搜索。同現(xiàn)在常用的非線性方程組求解算法進行比較,結果顯示:該算法在全局搜索能力、計算精度、計算速度方面都優(yōu)于其他算法。
【作者單位】： 陽泉師范高等�？茖W校;
【關鍵詞】： Bayes rules 決策函數(shù) 半解析解 計算精度
【分類號】：TP181;O241.7
【正文快照】： 1研究背景非線性方程組適合描述更為復雜的工程、自然現(xiàn)象,對于一些瞬變過程具有很好的適用性,是數(shù)學領域以及工程領域長期關注的問題[1]。但是,非線性方程組的求解過程比較繁瑣,且沒有解析解,一直為研究的難點[2-3]。鑒于此,國內(nèi)外學者針對擬牛頓算法進行了大量研究。Eisen等

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本文編號：943293