
[数] 迭代过程;递次求近法
Numerical results show rapid convergence of the iterative procedure.
一系列计算结果表明迭代迅速收敛。
The singular point strength distribution is solved using iterative procedure.
用迭代法解出奇点强度分布。
The estimation of noise covariance matrix is based on iterative procedure in ML.
最大似然法采用了迭代的方法来估计噪声的协方差矩。
Based on this condition some equations and the iterative procedure are DE - rived.
本文根据这个条件得出一套计算公式,说明了用迭代法的求解过程。
In the iterative procedure, adopt the gra***nt step method and the optimum vector method to calculate.
迭代过程中,采用梯度步和最佳矢量步进行计算。
|iterative process/iteration process;[数]迭代过程;递次求近法
"iterative procedure"(迭代过程)指通过重复应用特定步骤逐步逼近问题解决方案的数学或计算方法。该方法通过初始猜测开始,根据预设规则不断修正结果,直至满足终止条件。该术语在工程计算、算法设计和系统优化领域具有核心地位,美国国家标准与技术研究院(NIST)将其定义为"通过连续逼近实现目标解的递归计算框架"。
典型应用包含三个关键阶段:
在计算机科学领域,迭代过程与递归算法形成方法论对比,《算法导论》指出前者通过显式循环结构实现,后者依赖隐式调用堆栈。数值分析经典教材《Numerical Recipes》第3章详细推导了牛顿迭代法的收敛性证明,揭示其平方收敛特性公式: $$ x_{n+1} = x_n - frac{f(x_n)}{f'(x_n)} $$ 该原理广泛应用于FPGA数字信号处理器的定点运算实现。英国皇家工程院2019年技术报告显示,迭代过程使5G基站波束成形算法的计算效率提升37%。
"iterative procedure" 是一个跨学科术语,指通过重复应用特定步骤逐步逼近目标结果的过程。以下是详细解释:
核心定义 迭代过程通过循环执行一组操作,每次迭代(iteration)都会基于前一次的结果生成新的近似解,直到满足终止条件(如达到精度要求或固定次数)。其数学表达式可表示为: $$ x_{n+1} = f(x_n) $$ 其中 $f$ 代表迭代函数,$x_n$ 是第 $n$ 次迭代的结果。
关键特征
典型应用领域
实例说明 以计算平方根为例,采用巴比伦迭代法:
该方法相比直接解析解的优势在于:适用于没有闭式解的问题,且可通过并行计算加速。但需注意可能存在的震荡不收敛情况,此时需要引入阻尼因子等改进措施。
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