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关于最小二乘拟合的 Succesive over Relaxation渐进迭代逼近#@#@#The Succesive Over Relaxation Progressive Iterative Approximation for Least Squares Fitting

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成果类型:
期刊论文
作者:
田沂*;杜勇奇
通讯作者:
田沂
作者机构:
长沙理工大学数学与统计学院 湖南长沙
哈尔滨工程大学数学科学学院 黑龙江哈尔滨
语种:
中文
关键词:
渐进迭代逼近;Guass-Seidel迭代法;Succesive Over Relaxation迭代法;曲线逼近Progressive Iterative Approximation
关键词(英文):
Guass-Seidel Iterative Method;Succesive Over Relaxation Iterative Method;Curve Fitting
期刊:
应用数学进展
ISSN:
2324-7991
年:
2023
卷:
12
期:
11
页码:
4806-4813
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
数学与统计学院
摘要:
Abstract: Based on the Guass-Seidel progressive iterative approximation for least squares fitting( LSPLA) algorithm , a Succesive Over Relaxation LSPIA ( SOR-LSPIA ) algorithm is proposed in this paper. We analysis the convergence of this. Furthermore some numerical is tests experiments are shown, our aIgorithm has fewer number iteration steps and shorter cpu time than the GS-LSPIA algorithm does if the fitting accracies are requared the same.#@#@#摘要: 本文以Guass-Seidel progressive iterative approximation for least squares fitting( LSPLA)算法...

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