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Smoluchowski-Kramers Approximation for Stochastic Differential Equations under Discretization
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作者 Li Ge 《应用概率统计》 北大核心 2025年第4期622-635,共14页
This paper studies the Smoluchowski–Kramers approximation for a discrete-time dynamical system modeled as the motion of a particle in a force field.We show that the approximation holds for the drift-implicit Euler–M... This paper studies the Smoluchowski–Kramers approximation for a discrete-time dynamical system modeled as the motion of a particle in a force field.We show that the approximation holds for the drift-implicit Euler–Maruyama discretization and derive its convergence rate.In particular,the solution of the discretized system converges to the solution of the first-order limit equation in the mean-square sense,and this convergence is independent of the order in which the mass parameterμand the step size h tend to zero. 展开更多
关键词 stochastic differential equations Smoluchowski-Kramers approximation driftimplicit Euler-Maruyama scheme convergence rate
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区间截断情况下,分布函数估计及其收敛速度 被引量:1
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作者 丁邦俊 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2008年第5期531-540,共10页
首先将文[11]的结论推广到任意k点均匀分布(k≥3),然后用k点均匀分布的累积分布函数去逼近连续总体的分布函数,在适当的条件下,证明了用区间数据估计出的分布函数收敛速度为O(n)-2/9.
关键词 区间数据 随机逼近 收敛速度.
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水声MIMO-OFDM通信中的空频迭代信道估计与均衡 被引量:3
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作者 张玲玲 黄建国 +1 位作者 韩晶 张群飞 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期208-214,共7页
在MIMO-OFDM水声通信系统中,由于信道间的相互干扰和水声信道严重时延扩展产生的频率选择性衰落,系统的通信误码率较高。针对这一问题,研究了空频编码的MIMO-OFDM通信,提出空频迭代信道估计与均衡(Spatial Frequency Iterative Channel ... 在MIMO-OFDM水声通信系统中,由于信道间的相互干扰和水声信道严重时延扩展产生的频率选择性衰落,系统的通信误码率较高。针对这一问题,研究了空频编码的MIMO-OFDM通信,提出空频迭代信道估计与均衡(Spatial Frequency Iterative Channel Estimation and Equalization,SFICEE)方法。该方法通过载波间的空频正交性进行各收发阵元对的信道估计,并通过空频均衡获得符号初始估计,迭代更新信道估计,而后通过符号后验软信息反馈进行迭代空频软均衡。仿真结果表明,当误码率为10^(-3)时,文中所提出的SFICEE方法经过二次迭代与STBC方法相比具有4.8 d B的性能增益,相对于SFBC方法有2.8 d B的性能提升。当输入信噪比相同时,文中所提出方法的星座图更加收敛,可以更好地降低水下通信系统的误码率。 展开更多
关键词 水下通信 多输入多输出 正交频分复用 空频软均衡 迭代信道估计
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一类快速收敛的渐进迭代逼近方法
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作者 胡倩倩 梁如意 王国瑾 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期1900-1909,共10页
渐进迭代逼近(PIA)是一种用于数据拟合的经典几何迭代方法,其操作简单,表达显式.针对经典PIA算法存在收敛速度慢的问题,将逆矩阵的具有高阶收敛的迭代算法与经典PIA方法融合,提出一类单步非定常的加速PIA算法.首先,对给定数据点用均匀... 渐进迭代逼近(PIA)是一种用于数据拟合的经典几何迭代方法,其操作简单,表达显式.针对经典PIA算法存在收敛速度慢的问题,将逆矩阵的具有高阶收敛的迭代算法与经典PIA方法融合,提出一类单步非定常的加速PIA算法.首先,对给定数据点用均匀或累加弦长法进行参数化;然后,用加速PIA算法调整控制点生成拟合曲线(曲面)序列,从理论上保证了生成的曲线(曲面)序列的极限插值原始数据点.在规则曲线曲面,散乱数据点以及加噪声散乱数据点的拟合实验结果表明,在相同终止误差条件下,相比经典PIA算法,所提加速PIA算法需要的迭代次数平均减少84.75%,运算时间平均减少65.53%. 展开更多
关键词 渐进迭代逼近 混合曲线曲面 数据拟合 收敛速度 全正基
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