基于机器学习思想的非线性方程组求解

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摘要：为解决非线性方程组求解过程中计算繁琐、计算耗时长、计算结果不精确的问题,选用机器学习方法,利用Bayes rules实现机器学习的决策操作和学习过程,融合半解析法的思想,开发非线性方程组实数/复数求解程序＂GuessKey＂,实现对非线性方程组所有的实数解和复数解进行搜索。同现在常用的非线性方程组求解算法进行比较,结果显示：该算法在全局搜索能力、计算精度、计算速度方面都优于其他算法。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/84248X/201606/671037154.html

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关键词：非线性方程组 非线性方程 线性方程组 线性方程 机器学习 BAYES Rules 决策函数 半解析解 计算精度