求解非线性方程组的改进牛顿法

对传统牛顿法进行了改进,提出了求解非线性方程组的改进牛顿法。在一定的假设条件下,证明了该算法的全局收敛性和超线性收敛。     

求解大规模优化问题的有限内存SR-1方法

给出了求解大规模优化问题的有限内存SR-1方法,与传统的有限内存BFGS方法相比较,该方法能进一步的节省计算机的内存,更适合用于大规模的优化问题。     

基于扩展的GARCH模型股票交易量的研究

本文以股票作为研究对象,利用扩展的GARCH(1,1)-M模型对股票交易量进行了研究。实证结果表明,扩展的GARCH(1,1)-M模型是行之有效的。     

求解无约束优化问题的SR1——信赖域法

本文将对称秩1公式和信赖域方法相结合,给出了一类求解无约束优化问题的新算法.并在一定条件下,给出了算法的超线性收敛性。     

基于GM（1，1）模型的深圳未来十年人口预测

文章在传统数据分析方法基础上,运用GM（1,1）模型对中国统计年鉴中2000-2010年深圳人口数据进行分析,预测了未来十年深圳的常住人口变化情况。数值实验结果表明灰色理论具有较高的预测精度。     

非线性最小二乘问题的修正拟牛顿法

给出了求解非线性最小二乘的修正拟牛顿方法。该方法结合了非单调搜索技术和结构化拟牛顿法的思想,提出了一种新的求解非线性最小二乘的修正拟牛顿法,并证明了该方法的全局收敛性。     

求解非线性方程组的非精确牛顿法

在经典牛顿法的基础上,给出了求解非线性方程组的非精确牛顿法。在一定的条件下,证明了该算法的超线性收敛性,并且这个收敛性是二阶的。     

基于主成分分析与神经网络的葡萄酒品质评价

此文在主成分分析的基础上,运用人工神经网络对UCI数据库的葡萄酒数据建立了数学模型。仿真实验结果表明该模型是行之有效的方法。     

一类优化问题的Broyden算法

讨论了有约束优化问题的Broyden算法,并在一定的条件下,证明了该算法的全局收敛性。