Экономичный метод многократного решения расширенных регуляризованных нормальных систем уравнений

  • Авторы: Жданов А.И.1, Долишний В.В.1
  • Учреждения:
    1. Самарский государственный аэрокосмический университет им. ак. С. П. Королёва (национальный исследовательский университет)
  • Выпуск: Том 16, № 1 (2012)
  • Страницы: 214-222
  • Раздел: Статьи
  • URL: https://bakhtiniada.ru/1991-8615/article/view/20946
  • ID: 20946

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предлагается новый вычислительный алгоритм получения решений расширенных регуляризованных нормальных систем уравнений при различных параметрах регуляризации. Исследуются вычислительные затраты и требуемый объём оперативной памяти вычислительного алгоритма. Проводится сравнение предложенного вычислительного алгоритма с алгоритмом, использующим сингулярное разложение.

Об авторах

Александр Иванович Жданов

Самарский государственный аэрокосмический университет им. ак. С. П. Королёва (национальный исследовательский университет)

Email: ZhdanovAleksan@yandex.ru
д.ф.-м.н., проф.), зав. кафедрой, каф. прикладной математики; Самарский государственный аэрокосмический университет им. ак. С. П. Королёва (национальный исследовательский университет)

Василий Владимирович Долишний

Самарский государственный аэрокосмический университет им. ак. С. П. Королёва (национальный исследовательский университет)

Email: VDolishniy@mail.ru
аспирант, каф. прикладной математики; Самарский государственный аэрокосмический университет им. ак. С. П. Королёва (национальный исследовательский университет)

Список литературы

  1. Беклемишев Д. В. Дополнительные главы линейной алгебры. М.: Наука, 1983. 336 с.
  2. Морозов В. А. Регулярные методы решения некорректно поставленных задач. М.: Наука, 1987. 240 с.
  3. Chung J., Nagy J. G., O'Leary D. P. A weighted-GCV method for Lanczos-hybrid regularization // Electron. Trans. Numer. Anal., 2008. Vol. 28, no. 12. Pp. 149-167.
  4. Жданов А. И. Об одном численно устойчивом алгоритме решения систем линейных алгебраических уравнений неполного ранга // Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Физ.-мат. науки, 2008. № 1(16). С. 149-153.
  5. Голуб Дж., Ван Лоун Ч. Матричные вычисления. М.: Мир, 1999. 548 с.
  6. Björck Å. Least Squares Methods / In: Handbook of Numerical Analysis. I: Solution of Equations in Rn . Part 1.; eds. P. G. Ciarlet and J. L. Lions. Amsterdam: Elsevier/North Holland. Pp. 466-647.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Самарский государственный технический университет, 2012

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».