
【计】 convergence acceleration
constringency; convergence; restrain oneself; weaken
【计】 converging
【化】 convergence
【医】 adstrictio; astriction; astringe; astringency; stypsis
accelerate; quicken; crack on; gather way; pickup; speed
【计】 accelerating; increase speed; speed-up
【医】 acceleration; auxo-
【经】 accelerate; prompt; speed up
在汉英词典视角下,“收敛性加速”(Convergence Acceleration)指通过特定数学技术或算法,显著缩短序列或迭代过程达到稳定极限值(收敛)所需时间或步骤的方法。其核心在于提升计算效率,尤其在数值分析、科学计算和优化算法中至关重要。以下是详细解析:
英文对应:Convergence Acceleration
核心概念:针对收敛缓慢的序列或迭代法(如无穷级数、方程求根),通过外推、加权或变换等手段重构序列,使其更快逼近极限值。例如,艾特金Δ²算法(Aitken's Δ² method)可将线性收敛序列提速为二次收敛。
数值积分与级数求和
处理振荡或缓变函数的积分时(如振荡积分(int0^infty sin(x)/xdx)),经典方法需大量计算步。收敛加速技术(如龙贝格积分法)通过逐步细化区间并外推结果,减少冗余计算。
公式示例(龙贝格积分):
$$ R{k,0} = frac{b-a}{2^k} sum{i=1}^{2^k} fleft(a + frac{(2i-1)(b-a)}{2^{k+1}}right) R{k,m} = R{k,m-1} + frac{R{k,m-1} - R_{k-1,m-1}}{4^m - 1} $$
优化算法效率提升
在机器学习训练中,梯度下降法可能因病态条件数收敛缓慢。采用Nesterov加速梯度法(NAG)引入动量项,通过预测下一步梯度方向实现超线性收敛:
$$ v{t} = gamma v{t-1} + eta abla f(x{t-1} - gamma v{t-1}) xt = x{t-1} - v_t $$ 该方法将收敛速度从(O(1/t))提升至(O(1/t))。
收敛性加速技术直接关联计算复杂度优化,例如在量子化学计算中,加速矩阵特征值求解可使模拟时间从数天缩短至数小时。其理论发展亦推动泛函分析与逼近论的交叉研究(来源:SIAM Review, Vol. 64)。
总结定义:收敛性加速是通过数学变换提升序列或迭代过程收敛效率的技术,核心目标是降低计算成本并突破原始方法的渐进速度限制。
“收敛性加速”是数学和计算科学中的专业术语,主要用于描述通过特定方法提高迭代过程逼近目标值或最优解的速度。以下是详细解释:
在数值分析和优化算法中,收敛性指迭代序列逐渐接近某个稳定值或解的过程,而加速则是通过技术手段缩短这一过程的步骤或时间。例如,在求解方程或优化问题时,通过改进算法结构或引入校正因子,使结果更快达到所需精度。
收敛速度通常用收敛阶衡量,例如线性收敛(误差按比例减少)或二次收敛(误差平方减少)。高阶收敛意味着更少的迭代次数。
如需进一步了解具体技术(如Aitken加速、共轭梯度法),可参考数值分析或优化理论的专业文献。
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