数学 > 数值分析
[提交于 2025年7月18日
]
标题: 一种用于求解非线性方程组的随机列块梯度下降方法
标题: A stochastic column-block gradient descent method for solving nonlinear systems of equations
摘要: 在本文中,我们提出了一种新的随机列块梯度下降方法来求解非线性方程组。 它具有下降方向,并通过一个优化问题获得近似最优步长。 我们提供了详尽的收敛性分析,并推导了新方法的收敛速率的上界。 数值实验表明,所提出的方法优于现有方法。
文献和引用工具
与本文相关的代码,数据和媒体
alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)
演示
推荐器和搜索工具
arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目
arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。
与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。
有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.