陆小庆
- 作品数：7 被引量：5H指数：1
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- 遗传算法求解最大预报误差的可行性研究被引量：2
- 2011年
- 利用条件非线性最优扰动(conditional nonlinear optimal perturbation,CNOP)可以实现最大预报误差的上界估计。CNOP通常由基于梯度信息的约束优化算法进行求解,且其中的梯度信息由伴随模式提供。然而当非线性模式中含不连续"开关"时,传统伴随方法不能为优化过程提供正确的梯度方向,从而导致优化失败。为此,采用自适应变异和混合交叉的遗传算法,联赛选择机制和小生境技术的约束处理方法来求解最大预报误差上界。为检验新方法的有效性,以修改的Lorenz模型作为预报模式,对3个初始态分别用新方法和传统伴随方法进行比较,数值试验结果显示新方法求解出的最大预报误差的上界更加精确。
- 郑琴张露戴毅陆小庆
- 关键词：遗传算法
- EOF、SVD和POD的数学统一被引量：1
- 2014年
- 经验正交函数(EOF)、奇异值分解(SVD)和适当正交分解(POD)是三种常见的通过获取高维数据的低维近似来进行数据分析的方法.虽然在实际应用中,结合不同的研究问题和研究目的,会采用不同的方法,但是在数学原理上,三种方法都可归结为通过寻求已有数据集合的基向量来实现对原始数据的线性表示.本文以EOF为出发点,通过分析展开系数得出SVD,最后在最优近似表示的原则之下导出POD,揭示三种方法在数学原理上的统一性.
- 颜超陆小庆郑琴
- 概率论与数理统计课堂教学初探被引量：1
- 2011年
- 本文笔者结合自身在概率论与数理统计教学中的亲身实践,从以下两部分：概念和理论的引入、例题的选择和知识的应用,对高校概率统计课程的课堂教学设计提出自己的几点教学体会。
- 寇冰煜陆小庆滕兴虎
- 各向异性Besov类在混合范数下基于标准信息的最优恢复
- 函数逼近论是数学中最蓬勃发展着的领域之一，是研究许多数学分支的一个重要工具，例如方程、数值分析、随机过程等.从俄国数学家切彼晓夫对最佳一致逼近的开创性研究，到对偶理论在最佳逼近元的存在唯一性问题研究中的应用，到最佳逼近定...
- 陆小庆
- 关键词：函数逼近论标准信息
- 在高等数学教学中融入军事特色
- 信息化战争时代,军队和国防建设要求培养高素质新型军事人才,军队院校体制随之进行了重要的调整,人才培养工作的要求不断提高.作为以合训学员学历教育为主要训练任务的综合性大学,如何在学员进入军队伊始就为其打下坚实的科学文化知识...
- 陆小庆张晓蓉寇冰煜颜超
- 关键词：高等数学课军事特色教学目标
- 文献传递
- 各向异性Besov类在混合范数下基于标准信息的最优恢复
- 2010年
- 研究了各向异性Besov类中的周期函数基于标准信息的最优恢复问题.利用Vallee-Poisson算子得到逼近的上界,通过构造bump函数得到逼近的下界,进而得到渐近逼近阶.
- 陆小庆房艮孙
- 关键词：标准信息
- 平面曲线弧长极坐标公式探讨被引量：1
- 2013年
- 平面曲线弧长的计算是定积分在几何上一个非常重要的应用.通过计算与证明相结合,说明弧长元素的极坐标公式只能为ds=(ρ~2(θ)+(ρ'(θ)~2))^(1/2)dθ,而不能为ds=ρ(θ)dθ.
- 陆小庆颜超孔倩
- 关键词：弧长极坐标
