检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李寒宇[1] 张彦钧 LI Hanyu;ZHANG Yanjun(College of Mathematics and Statistics,Chongqing University,Chongqing 401331,China)
出 处:《同济大学学报(自然科学版)》2021年第11期1514-1521,共8页Journal of Tongji University:Natural Science
基 金:国家自然科学基金(11671060);重庆市自然科学基金(cstc2019jcyj-msxmX0267)。
摘 要:基于一种选择系数矩阵A的工作列的策略,提出了求解大型线性最小二乘问题的一种不同的贪婪Gauss-Seidel方法,并对该方法进行了收敛性分析。数值实验表明,在相同的精度下,所提方法在计算时间上优于文献提出的贪婪随机坐标下降方法。An alternative greedy Gauss-Seidel method for solving the large linear least squares problem is proposed based on a novel strategy for choosing the working columns of the coefficient matrix A,and the convergence of the new method is analyzed.The numerical experiments show that for the same accuracy,the method proposed in this paper outperforms the greedy randomized coordinate descent method proposed recently in term of the computing time.
关 键 词:贪婪Gauss-Seidel方法 贪婪随机坐标下降方法 随机的Gauss-Seidel方法 大型线性最小二乘问题
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