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2024年, 第46卷, 第2期 刊出日期:2024-05-14
  

  • 全选
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    青年评述
  • 马士谦
    计算数学. 2024, 46(2): 129-143. https://doi.org/10.12286/jssx.j2024-1170
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    双层优化是近年来的一个热门研究方向. 这主要归功于机器学习的兴起和双层优化在机器学习中的许多重要应用. 本文对双层优化的算法、理论及应用最近几年的发展做一个简要的介绍. 内容主要包括双层优化的历史, 双层优化在电力系统, 超参优化, 元学习等领域的应用, 以及双层优化的算法设计和理论保证. 算法方面我们主要分两种情况:下层问题是强凸问题和下层问题是一般凸问题. 这里我们会讨论梯度法和基于下层最优函数的方法. 我们也会重点讨论分布式网络中的双层优化, 包括去中心化的双层优化和联邦双层优化的算法和理论分析.

  • 论文
  • 闫喜红, 唐晓妮, 李超
    计算数学. 2024, 46(2): 144-155. https://doi.org/10.12286/jssx.j2022-1039
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    交替方向法是求解矩阵补全问题的经典方法之一. 近年来, 随着信息的高速发展, 需要处理的矩阵规模越来越大. 为进一步提高交替方向法求解大规模矩阵补全问题的效率, 本文将交替方向法中的一个子问题结合惯性策略进行加速, 即利用该子问题的前一步迭代点和前一步的惯性迭代点进行线性组合得到新一步的惯性迭代点, 从而提出了一种改进的求解矩阵补全问题的惯性交替方向法. 本文在合理的假设条件下, 给出了新算法的收敛性证明. 最后, 通过随机矩阵补全及图像修复实例的数值实验结果验证了新算法的优越性.
  • 郑文豪, 羊宏贵, 雷航, 李厚彪
    计算数学. 2024, 46(2): 156-172. https://doi.org/10.12286/jssx.j2023-1074
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    针对大型稀疏线性方程组求解问题, 本文以块Kaczmarz方法的思想为基础, 提出了一种新的随机块Kaczmarz算法——随机贪婪残差块Kaczmarz(GREBK(k))算法. 首先, 利用K-means聚类算法对标准化残差进行聚类分块, 获得系数矩阵中对应的行分块策略; 针对上述分块方式, 再进行随机贪婪块Kaczmarz方法求解. 相关理论分析证明了该算法的收敛性. 最后, 数值实验表明GREBK(k)算法改进了目前现有相关结果, 是一种行之有效的数值方法.
  • 张宁, 刘金魁
    计算数学. 2024, 46(2): 173-188. https://doi.org/10.12286/jssx.j2023-1078
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    基于SR1方法和谱共轭梯度方法, 借助投影算子, 本文建立了一种求解非线性凸约束单调方程组问题的谱梯度型无导数投影算法, 其搜索方向满足充分下降性且独立于线搜索条件. 在适当的假设条件下, 算法具有全局收敛性. 算例实验结果表明, 该算法具有稳定性和有效性. 最后, 将算法应用于稀疏信号恢复问题.
  • 熊小红, 邓定文
    计算数学. 2024, 46(2): 189-212. https://doi.org/10.12286/jssx.j2023-1108
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    本文首先对一维时滞 Fisher 方程建立了保非负性的 Du Fort-Frankel 差分格式. 运用数学归纳法证明了当网格比 $r_{x}=(\varepsilon \Delta t)/h^{2}_{x}$ $\le 1/2$ 时, 它的数值解大于或者等于零. 这里 $\varepsilon$, $\Delta t$ 和 $h_{x}$ 分别是扩散系数, 时间和空间方向上的网格步长. 其次, 运用截断技巧修正由保非负性的 Du Fort Frankel 差分格式获得的数值解, 从而设计了一类既保非负性又保最大界的差分方法. 运用数学归纳法证明了 当 $r_{x}\le 1/2$ 时, 它的数值解落在区间 $[0,1]$ 内. 运用能量分析法, 我们证明这两类方法在最大范数下均有 $\mathcal{O}$ $(\Delta t+(\Delta t/h_{x})^{2}+h^{2}_{x})$ 的收敛阶. 再次, 类似地, 我们对二维问题建立了保非负性的 Du Fort-Frankel 差分格式和既保非负性又保最大界的差分法, 及其理论. 最后, 数值结果验证了理论的正确性和新算法的高效性.
  • 陈永鑫, 韩德仁
    计算数学. 2024, 46(2): 213-231. https://doi.org/10.12286/jssx.j2023-1114
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    求解无约束优化问题的一阶算法具有迭代简单、存储量小的优点, 在求解大规模问题时具有一定的优势. 为提升其收敛速度, 近些年发展出了多种加速技巧. 本文以最一般的求解无约束优化的梯度法为切入点, 介绍常见的加速梯度法的技巧与策略, 并进一步介绍这些加速技巧在邻近点算法、复合优化问题和随机优化问题中的表现形式. 另外, 本文还总结了一些其它仅用一阶信息就取得加速效果的策略和特殊问题中出现的加速方法.
  • 李剑, 张文, 岳靖, 彭珂依, 陈掌星
    计算数学. 2024, 46(2): 232-252. https://doi.org/10.12286/jssx.j2023-1118
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    本文通过实现深度前馈人工神经网络求解不可压缩流体偏微分方程, 基于方程残差、初边值条件构造合适的损失函数和深度学习求解算法. 与传统数值方法相比, 该方法只需在内部、边界和初始时刻随机生成样本点作为训练集, 因此该方法是无网格的, 并且各物理场变量之间并行求解, 便于分析复杂多物理场耦合模型中物理量的变化规律. 收敛性分析在统一框架下为深度学习方法求解此类不可压缩流体偏微分方程提供了理论支撑, 通过求解一类非定常Stokes方程, 一类粘性Boussinesq 方程和一类Navier-Stokes/Darcy 耦合方程说明此方法可以有效求解不可压缩流体偏微分方程并且具有较好的精度.