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An adaptive conic trust-region method for unconstrained optimization 期刊论文
OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE, 2005, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 665-677
作者:  Han, QM;  Sun, WY;  Han, JY;  Sampaio, RJB
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trust-region method  conic model  Quasi-Newton method  non-linear programming  self-adjust strategy  
A new super-memory gradient method with curve search rule 期刊论文
APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION, 2005, 卷号: 170, 期号: 1, 页码: 1-16
作者:  Shi, ZJ;  Shen, J
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unconstrained optimization  super-memory method  curve search rule  convergence  
Shadow block iteration for solving linear systems obtained from wavelet transforms 期刊论文
APPLIED AND COMPUTATIONAL HARMONIC ANALYSIS, 2005, 卷号: 19, 期号: 3, 页码: 359-385
作者:  Lu, Y;  Shen, LX;  Xu, YS
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wavelets  block iterations  regularization  deblurring  
On generalized successive overrelaxation methods for augmented linear systems 期刊论文
NUMERISCHE MATHEMATIK, 2005, 卷号: 102, 期号: 1, 页码: 1-38
作者:  Bai, ZZ;  Parlett, BN;  Wang, ZQ
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Numerical analysis of the model of image processing with time-delay regularization 期刊论文
APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION, 2005, 卷号: 166, 期号: 2, 页码: 349-372
作者:  Liu, ZX;  Chang, QS
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image processing  viscosity solution  principle of contraction mapping  time-delay regularization  
Iteratively solving a kind of Signorini transmission problem in a unbounded domain 期刊论文
ESAIM-MATHEMATICAL MODELLING AND NUMERICAL ANALYSIS-MODELISATION MATHEMATIQUE ET ANALYSE NUMERIQUE, 2005, 卷号: 39, 期号: 4, 页码: 715-726
作者:  Hu, QY;  Yu, DH
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Signorini contact  FEM-BEM coupling  variational inequality  D-N alternation  convergence rate  
MSAID: multiple sequence alignment based on a measure of information discrepancy 期刊论文
COMPUTATIONAL BIOLOGY AND CHEMISTRY, 2005, 卷号: 29, 期号: 2, 页码: 175-181
作者:  Zhang, M;  Fang, WW;  Zhang, JH;  Chi, ZX
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multiple sequence alignment  progressive alignment  iterative strategy  FDOD measure  
A new descent algorithm with curve search rule 期刊论文
APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION, 2005, 卷号: 161, 期号: 3, 页码: 753-768
作者:  Shi, ZJ;  Shen, J
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unconstrained minimization  descent method  curve search rule  global convergence