【摘 要】
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多元多项式因式分解是计算机代数研究的主要内容之一,对这样一古老问题,一直被国内外众多学者研究,已有古老的算法,也有现代的算法.它们的共同之处都是用于处理多项式的精确
【机 构】
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广西民族学院计算机与信息科学学院,南宁,530006
【出 处】
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2004年全国理论计算机科学学术年会
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多元多项式因式分解是计算机代数研究的主要内容之一,对这样一古老问题,一直被国内外众多学者研究,已有古老的算法,也有现代的算法.它们的共同之处都是用于处理多项式的精确分解,不适合多项式系数是浮点型的因式分解.于是,文[5]提出了多项式近似分解的概念及近似分解算法,该算法虽可行,易于实现,从一元多项式入手,利用Hensel提升的方法,来实现其多元多项式因式分解,若初值选择不当,有可能达不到因式分解的目的,即算法的稳定性较差.于是,提出了代数神经网络,给出了基于代数神经网络的多元多项式近似因式分解学习算法,但在实际应用中,当多项式次数过高时,存在着网络结构过于复杂,隐结点过多,运算量大,导致网络的逼近能力有限等缺陷.本文给出的多元多项式近似分解的泛函网络模型及学习算法,具有网络结构简单,算法稳定性好等特点.
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