大型结构性代数 Riccati 方程的高效求解算法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11901290
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0502.数值代数
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

This project focuses on developing efficient algorithms for solving large-scale structured algebraic Riccati equations (AREs), which are not only important on numerical algebra with great theoretical significance, but also have valuable applications in physical theory calculation, control theory and many other fields. Although they are important and have extensive applications, there are rare efficient algorithms to solve such problems, due to the essential difficulties of the problem. In this project, we consider the large-scale structured AREs in three aspects: 1) by deeply analyzing the iteration formula of the structure-preserving doubling algorithm for medium-size AREs, we propose to develop decoupled algorithms to solve large-scale AREs with low-rank structure, and then make robust analysis and error analysis for the novel algorithms; 2) based on the high accuracy requirement on the solutions to M-matrix AREs, we will combine the high-precision calculation technique with the proposed decoupled algorithm and finally produce a package applied to practical applications; 3) to consummate the convergence analysis of the structure-preserving doubling algorithm, we also propose to prove its convergence at the critical case by functional analysis and operator theory.
本项目探讨大型结构性代数Riccati方程的高效求解算法.大型结构性代数Riccati方程的高效求解问题不仅是个重要的数值代数问题,有着重要的理论意义,而且在物理理论计算、现代控制理论等领域中有着举足轻重的应用价值.虽然大型结构性代数Riccati方程有着广泛的应用背景,但由于问题本身的困难性,目前仍缺少可行有效算法.本项目拟从以下三个方面考虑大型结构性代数Riccati方程的求解问题:通过对求解中小型代数Riccati方程的保结构算法的迭代公式的深入分析,发展求解大型具有低秩结构的代数Riccati方程的解耦型算法,并对算法进行稳定性分析和误差分析;针对M-矩阵代数Riccati方程对解的高精度要求,探求将高精度计算的技巧与解耦型算法相结合的求解方法,力图发展能够求解实际应用问题的软件包;为完善保结构加倍算法的收敛性分析,从泛函分析和算子理论角度探索保结构算法在临界情形下的收敛性证明.

结项摘要

代数Riccati方程的高效求解问题不仅是个重要的数值代数问题,有着重要的理论意义,而且在物理理论计算、现代控制理论等领域中有着举足轻重的应用价值。本项目探讨大型结构性代数Riccati方程的高效求解算法,揭示了问题内蕴的结构,发展了相应的保结构类型算法,建立了具有普适性的分析框架。具体地,本项目取得了如下成果:(1)针对问题的低秩结构,本项目发展了解耦类型的保结构算法,保持了原问题的低秩结构,避免矩阵求逆或者右端项为矩阵的线性系统的求解;(2)利用矩阵分析和不动点迭代的手法给出了状态矩阵A处于不稳定状态下的方程唯一稳定解的闭形式,挖掘了其内蕴的Toeplitz结构,发展了基于快速Fourier变换的全新稳定算法;(3)通过半张量积的引入,将确定性问题的分析框架拓展到了随机代数Riccati方程上,研究了方程及其唯一稳定解的代数结构并设计了相应的求解算法。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
The intrinsic Toeplitz structure and its applications in algebraic Riccati equations
内禀Toeplitz结构及其在代数Riccati方程中的应用
  • DOI:
    10.1007/s11075-022-01413-9
  • 发表时间:
    2021-11
  • 期刊:
    Numerical Algorithms
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Zhen-Chen Guo;Xin Liang
  • 通讯作者:
    Xin Liang

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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