Kaijiang 500 Parabola

Kaijiang 500 Parabola – Kebijakan Akses Terbuka Kelembagaan Program Akses Terbuka Pedoman Edisi Khusus Proses Editorial Penelitian dan Publikasi Etika Artikel Biaya Pemrosesan Penghargaan Publikasi

Semua artikel yang diterbitkan segera tersedia di seluruh dunia di bawah lisensi akses terbuka. Penggunaan kembali artikel secara keseluruhan atau sebagian, termasuk gambar dan tabel, tidak memerlukan izin khusus. Untuk artikel yang diterbitkan di bawah lisensi Creative Commons CC BY; Setiap bagian dari artikel dapat digunakan kembali tanpa izin selama artikel asli dirujuk dengan jelas.

Kaijiang 500 Parabola

Makalah tersebut mewakili penelitian mutakhir dengan potensi signifikan untuk dampak besar di lapangan. Karya unggulan dikirimkan atas undangan individu atau rekomendasi dari editor Sains dan harus melalui tinjauan sejawat sebelum dipublikasikan.

Left: Snapshots Of Spinodal Decomposition At…

Makalah fitur adalah artikel penelitian asli; Sebuah studi penelitian baru yang signifikan; sering melibatkan teknik atau metode yang berbeda; Atau bisa juga berupa makalah review komprehensif yang berisi update singkat dan padat tentang perkembangan terkini di lapangan yang secara sistematis mengulas perkembangan paling menarik. Sains. Makalah literatur memberikan perspektif tentang arah penelitian masa depan atau aplikasi potensial.

Artikel Pilihan Editor didasarkan pada rekomendasi dari editor ilmiah jurnal di seluruh dunia. Para editor memilih beberapa artikel yang baru-baru ini diterbitkan dalam jurnal yang menurut penulis akan menarik atau penting bagi bidang tersebut. Tujuannya adalah untuk memberikan gambaran tentang karya paling menarik yang diterbitkan di berbagai bidang penelitian jurnal.

Diterima: 2 September 2022 / Direvisi: 5 Oktober 2022 / Diterima: 10 Oktober 2022 / Diterbitkan: 14 Oktober 2022

Metode partisi matriks iteratif untuk menyelesaikan sistem persamaan linier memiliki parameter yang harus ditentukan sebelumnya, dan pilihan parameter ini secara langsung mempengaruhi kinerja metode iteratif yang sesuai. Makalah ini menggunakan metode Gaussian Process Regression (GPR) untuk memperkirakan parameter optimal dari beberapa metode iteratif tipe HSS berdasarkan inferensi Bayesian, dan memberikan eksperimen numerik yang komprehensif untuk membandingkan kinerja estimasi metode GPR dengan metode lain yang ada. Hasil numerik menunjukkan bahwa metode pemecahan matriks iteratif dengan menggunakan GPR memiliki keunggulan komputasi yang lebih sedikit untuk estimasi parameter; Metode iteratif tipe HSS memberikan estimasi parameter dan universalitas yang lebih baik daripada metode yang tersedia saat ini untuk deteksi parameter.

Baca juga :   Ketinggian Maksimum Gerak Parabola

Colloidal Quantum Dots As Platforms For Quantum Information Science

Regresi proses Gaussian; Metode berulang dari partisi matriks; pendekatan berbasis data; metode penambahan HSS; Bagaimana mengulang LHSS; prosedur pengulangan NHSS; Prosedur pengulangan SHSS; Cara mengulang SHSS-SS; prosedur pengulangan MHSS; prosedur pengulangan MSNS; Sistem seragam

Memecahkan persamaan linier adalah salah satu topik yang paling mendasar dari kalkulus matriks, dan dengan perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi, Banyak masalah penting dalam ilmu alam dan teknik sering dapat direduksi menjadi persamaan linier berikut:

Ada banyak metode pemisahan matriks iteratif yang kuat untuk menyelesaikan sistem persamaan linier; Misalnya: metode sekuensial over-relaksasi (SOR) [1]; metode SOR (SSOR) simetris [2]; AOR sebanding dengan metode akselerasi over-relaksasi (AOR) [3]. (SAOR) metode [4]. Banyak peneliti telah menerapkannya pada berbagai masalah, dan beberapa perbaikan [5, 6, 7, 8]. Mempertimbangkan keakuratan masalah, beberapa metode pemisahan matriks iteratif baru telah diusulkan untuk menyelesaikan Persamaan (1) dengan lebih efisien. Bai dkk. mengusulkan metode Hermitian and slope-Hermitian splitting (HSS) dan metode HSS yang tidak lengkap [9]. Untuk meningkatkan kinerja metode HSS, Bai et al. Prasyarat HSS (PHSS) [10] dianjurkan. Karena potensi kinerja metode HSS; Beberapa metode iteratif tipe HSS disajikan. Metode ini terutama dapat diklasifikasikan ke dalam dua bentuk berikut. Yang pertama adalah metode akselerasi tipe HSS. Misalnya, Secara umum, metode HSS [11]; metode HSS (LHSS) miring [12]; Metode PHSS umum [13]; metode HSS asimetris [14] dan metode HSS (NHSS) baru [15]. Selanjutnya, Yang dkk. [ 16 ] mengusulkan metode HSS residual minimal dengan menggunakan metode HSS dan teknik residual minimal di Li et al. [17] mengusulkan metode satu langkah HSS (SHSS). Berdasarkan metode shift splitting dan metode SHSS, Li et al. menetapkan metode SHSS-SS [18].

Selain metode tipe HSS yang dipercepat, Beberapa metode tipe HSS lainnya berfokus pada aplikasi untuk berbagai masalah. Misalnya, Masalah titik pelana [19, 20, 21, 22, 23, 24], Memecahkan persamaan matriks [25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32] dan memecahkan sistem linier simetris yang kompleks. [33, 34, 35] dan sistem nonlinier [36, 37].

Ecs Meeting Abstracts, Volume Ma2018 01, Number 3, April 2018,

Metode iteratif ini memiliki parameter partisi yang harus ditentukan sebelumnya. Saat ini, Ada tiga cara utama untuk memilih parameter partisi: yang pertama adalah mendapatkan parameter yang relatif baik dengan mengubah atau menguji beberapa interval [ 26 , 38 , 39 ]. Keuntungan dari metode transformasi ini adalah dapat diperoleh parameter optimal yang akurat; Namun membutuhkan banyak perhitungan dan memakan waktu lebih lama, terutama ketika ukuran matriks koefisiennya besar. Yang kedua adalah analisis teoritis [40, 41] untuk memperkirakan parameter terbaik. Beberapa peneliti menemukan parameter optimal dengan mengurangi radius spektral matriks secara iteratif. Namun, Memecahkan masalah optimasi ini sangat sulit dalam analisis teoritis dan perhitungan praktis. Bai dkk. [42] mengusulkan formula yang akurat untuk menghitung parameter optimal dari metode HSS dengan secara langsung meminimalkan radius spektral dari matriks perulangan; Tetapi matriks koefisien adalah matriks dua kali dua atau matriks dua kali dua blok. . Dalam bentuk khusus, Beberapa peneliti telah menggunakan beberapa metode kekambuhan [9, 12, 17, 18] menemukan parameter kuasi-optimal dengan meminimalkan batas atas radius spektral. Dengan prinsip optimasi yang masuk akal dan sederhana, Chen [43] mengusulkan untuk secara akurat memperkirakan parameter optimal dari metode iterasi HSS. Huang [44] dan Yang [45] memperkirakan parameter optimal dari metode HSS dengan memecahkan persamaan polinomial kubik dan polinomial kuadrat, masing-masing. Huang [46] mengusulkan metode parameter variabel HSS di mana parameter diperbarui pada setiap langkah iterasi. Pendekatan teoritis di atas memiliki keterbatasan sebagai berikut. Pertama, Metode ini hanya tersedia berdasarkan kasus per kasus; Itu berarti kurang universal. Kedua, Metode harus menghitung nilai eigen maksimum atau minimum dari matriks; Namun, ini adalah tugas yang memakan waktu. Jiang dkk. [47] mengusulkan metode Gaussian Process Regression (GPR) berdasarkan inferensi Bayesian untuk memperkirakan parameter optimal dari beberapa metode iteratif arah variabel. Metode ini menggunakan training set untuk mempelajari pemetaan antara pengukuran sistem linier dan parameter segmentasi yang relatif optimal.

Baca juga :   Rekomendasi Parabola Mini Spyro.

Pilihan parameter mirip dengan metode iteratif tipe HSS [47, 48] dapat sangat memengaruhi kinerja dan sangat penting untuk opsi terbatas. untuk menghitung parameter partisi sistem iterasi tipe HSS; Untuk mengatasi keterbatasan metode transisi dan metode teoritis, Metode GPR digunakan untuk memperkirakan parameter partisi dari beberapa sistem iterasi tipe HSS. Kontribusi utama dari pekerjaan ini adalah:

Hasil uji numerik menunjukkan bahwa: Dibandingkan dengan metode teoritis; Metode GPR memprediksi parameter lebih baik daripada metode teoretis dan bersifat universal (tidak seperti metode teoretis yang dapat diperoleh dari kasus individual, metode GPR cocok untuk semua HSS yang diuji. Metode iteratif). Sebagai tambahan, Meskipun metode teoritis memerlukan perhitungan nilai eigen maksimum atau minimum (atau nilai singular) dari matriks. Ketika ukuran matriks besar, itu adalah tugas yang memakan waktu, dan metode GPR mengatasi batasan ini.

Sisa makalah disusun sebagai berikut. Di bagian 2, Sebuah metode regresi proses Gaussian berdasarkan inferensi Bayesian disajikan. Di bagian 3, Kami menggunakan beberapa metode replikasi tipe HSS; Metode teoritis disajikan untuk memperkirakan kondisi konvergensi yang relevan dan parameter partisi yang relatif optimal. Di bagian 4, Kami mendemonstrasikan keefektifan metode GPR melalui eksperimen numerik. Akhirnya, Bagian 5 mencakup beberapa komentar dan pandangan penutup.

Pdf) Dynamic Oxidation Mechanism Of Carbon Fiber Reinforced Sic Matrix Composite In High Enthalpy And High Speed Plasmas

Set nilai eigen; mewakili nilai singular dan radius spektral X . Simbol menunjukkan produk Kronecker. Saya menyajikan matriks Identitas.

Di bagian ini, Sebuah metode regresi proses Gaussian berdasarkan inferensi Bayesian disajikan. Regresi proses Gaussian adalah aplikasi inferensi Bayesian nonparametrik untuk masalah regresi dan memiliki banyak aplikasi dalam pembelajaran mesin.

Baca juga :   Receiver Parabola Yang Bagus

Inferensi bayesian adalah metode untuk menyimpulkan distribusi populasi atau karakteristik populasi yang diberikan data sampel dan informasi sebelumnya. Informasi sebelumnya adalah beberapa informasi tentang masalah statistik sebelum sampel diambil. Memperkirakan distribusi kuantitas yang tidak diketahui.

Sampel dapat dianggap sebagai variabel acak sebelum data diperoleh; Oleh karena itu, dapat digambarkan dengan distribusi probabilitas; Distribusi ini adalah pra-distribusi. Setelah sampel diterima, distribusi penduduk; Sampel dan distribusi sebelumnya digabungkan menggunakan rumus Bayesian untuk mendapatkan distribusi baru tentang kuantitas yang tidak diketahui.

Graphene Annealing: How Clean Can It Be?

Distribusi selanjutnya. Kita bisa melacak proses itu.

Jual parabola, parabola indovision, $500, servis parabola, parabola, 500, internet parabola, antena parabola, parabola murah, teknisi parabola, parabola satelit, jasa parabola

Pos terkait

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *