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若干最小二乘问题的舍入误差研究

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论文说明:刘巧华博士学位论文答辩委员会成员名单

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第一章预备知识

§1.1主要记号

§1.2子空间与正交投影

§1.3矩阵分解

第二章LU和Cholesky分解的向前舍入误差分析

§2.1浮点运算规则

§2.2 LU分解的向前舍入误差分析

§2.3 Cholesky分解的向前舍入误差分析

第三章最小二乘问题

§3.1最小二乘问题解的表示

§3.2解最小二乘问题

§3.3 PMGS的数值性质和舍入误差分析

§3.3.1 PMGS与Householder QR 的等价性

§3.3.2 PMGS的行增长因子

§3.3.3 PMGS的向后舍入误差分析

§3.3.4 PMGS的向前舍入误差分析

§3.3.5 最小二乘问题的向前向后舍入误差估计

§3.3.6 数值例子

第四章等式约束最小二乘问题

§4.1等式约束最小二乘问题解的表示

§4.2解等式约束最小二乘问题

§4.3类PMGS消去算法

§4.4类PMGS算法的舍入误差估计

§4.5数值例子

第五章刚性加权最小二乘问题

§5.1解加权最小二乘问题

§5.2刚性加权问题的数值稳定算法

§5.3 RBPMGS算法的舍入误差估计

§5.4数值例子

第六章各类矩阵分解的增长因子

§6.1 LU和Cholesky分解的增长因子

§6.2 MGS算法的增长因子

§6.3类MGS算法的增长因子

§6.4结语

参考文献

论文目录

后记

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摘要

最小二乘问题不仅是许多数学分支的基本工具,而且在经济学、统计学、测量学、最优化、信息处理、自动控制、工程技术和运筹学等应用学科中都有着广泛的应用。最小二乘问题的广泛应用,引起了数值代数领域诸多学者对最小二乘问题数值稳定性的高度重视。   本文主要研究了与最小二乘问题相关的数值算法和舍入误差估计。文章内容主要包括LU和Cholesky分解的向前舍入误差估计、改进的Gram-Schmidt(MGS)解最小二乘问题的误差估计、类PMGS解约束最小二乘问题的误差估计、刚性加权最小二乘问题的数值稳定算法及舍入误差估计、各类矩阵分解的增值因子的上界五类问题。研究表明,LU分解和MGS的增长因子的上界与原始矩阵的子矩阵有关,并且受限于原始矩阵某种类型的条件数。文章同时探讨了类MGS、MGS解加权最小二乘问题时,对应的增值因子的上界。

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