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C_p准则是目前颇受重视的一种变量选择准则。本文针对大型线性回归模型,推导了从所有可能子集中用C_p准则选择最优子集的(乘除法) 运算次数,提出了C_p准则下变量选择的并行算法。给出了在YH-1和YH-2向量巨型计算机上运行该算法的模拟结果且获得了15倍左右的向量加速比s/v,体现了该算法的优越性。 相似文献
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胡庆军 《国防科技大学学报》1996,18(3):142-146 ,156
给出判别实对称矩阵为正定、半正定、负定、半负定或不定的一个算法;采用选最大对角元的方法,可使数值计算稳定性好。讨论了该算法的运算量,得到乘除法和加减法总次数分别至多为n(n-1)(n+4)/6和n(n-1)(n+1)/6的结论。最后给出运行该算法的数值例子。 相似文献
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胡庆军 《国防科技大学学报》1997,19(2):107-113
对于线性模型Y=XC+ε,E(ε)=0,Cov(ε,ε)=σ2I,在先验信息(E(C)=0,Cov(C,C)=σ20I)下,本文给出主成分个数的一种更合理取法,并提出了一种改进的主成分估计。文中证明了该估计是可容许估计,且在“平均”均方误差意义下,优于最小二乘估计,亦优于主成分估计 相似文献
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