计算机科学 ›› 2002, Vol. 29 ›› Issue (z1): 112-114.

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一种激励函数可调的回归神经网络符号计算模型及应用

周永权 何登旭 戴祯杰   

  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
  • 基金资助:
    广西自然科学基金资助项目[桂科基0141034].

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要: 1引言   Hensel提升方法是由Hensel本人在1900年提出,最先用于求解一元多项式的p-adic展开式,后经Wang和Rothschlid推广到多元多项式的情形,并应用于整数域上的多项式因式分解[1],发展到今天,Hensel提升方法,在代数符号计算、近似代数符号计算等相关领域,有着广泛的应用.作者认为,几乎与Hensel构造方法有关的代数计算都是一些精确计算,从一般函数逼近的观点来看,它只是一种在p-adic意义下的逼近,完全不同于通常意义下一般函数的逼近,限制了Hensel提升方法的应

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