简介:本文给出了重新启动的LGMRES方法的一种代价更小的实现方式。这种做法基于消除以下减慢收敛速度的现象:重新启动的simplerGMRES的每次循环结束时得到的残向量经常交替方向,与重新启动的GMRES的情形类似。这种新的变形的方法的优点是它比重新启动的LGMRES所需要的计算量要少,大量的例子表明该方法计算速度更快。
简介:今天是大数据的时代,更是一个要求精准的时代,在工作和生活中总会遇到类似在线影片租赁公司Netflix对若干电影进行人气排名的问题.他们试图通过回收影迷打分的问卷调查来解决,可惜许多影迷并没有观看全部电影,因此如何通过这份不完整的问卷调查数据来对电影人气进行排序,就引起了人们的高度关注,其关键点在于矩阵缺失元素的填充.近几年来,数学家们发明了一种崭新的方法——矩阵填充方法,建立数学模型,较好地解决了该问题.类似问题在机器学习、图像和视频处理等领域也会遇到,涉及面较广.本文基于矩阵填充方法,处理2017年12月28日教育部发布的第4轮学科评估数据,建立核范数最小化模型,选取SVT算法,对参评的所有490所高校未参评或未设置学科的得分进行预测,进而计算高校的学科平均得分,得到高校综合排名.同时,由填充后的学科得分也能回答一所高校如果想扩大学科数量,下一个最应该设置的学科是哪一个,从而达到学科优化布局的效果.
简介:通过在一年级第一学期的微积分教学中融入数学建模的思想和方法使更多的大学生受益,并推动教学改革,设计了一些教学单元,并且在4所大学对2个教学单元进行了课堂试验。试验包括讲课内容、问卷调查、测验、课外习题和研究课题。本文简要说明了讲课内容、问卷调查、测验、课外习题和研究课题,提供了比较详细的统计数据和初步分析,讨论了需要进一步解决的问题。
简介:链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容,通过对网络结构和其他信息的分析,挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标.并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标,并经过实验找出了较好的优化参数。然后,提出了基于这8种指标的神经网络模型.并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明.基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好,在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0.9289、0.7480和0.8677,与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3.92%、1.45%、7.06%和24.35%。
简介:研究厨余垃圾的处理与清运问题,为大、小型处理设备的数量选择、选址及垃圾收运路线的设计分别建立了最优化模型。模型中将城市道路网抽象成无向赋权图,考虑了在交通拥堵和环境影响下的运输成本、设备处理量的均衡性和对环境的影响程度,构成多目标优化问题,进而运用改进的粒子群算法确定大型设备的位置,并给出了设置小型设备的基本原则;通过分析大、小型设备在不同处理能力下总成本的差异,确定了适合城市实际情况的最优设备处理能力。垃圾收运路线设计中以运输成本与环保成本作为优化指标,建立了基于K-TSP的运输车辆清运路线模型,并运用蚁群算法进行路网优化。最后对深圳市南山区的厨余垃圾收运问题进行了仿真,仿真结果表明,上述模型和算法能有效地解决城市垃圾分类收运问题。