recursive contraction algorithm递归收缩算法
3)pricipal component analysis(PCA)压缩映射递阶遗传算法
4)Polarity constriction and passing algorithm极性收缩传递算法
5)reducing variable hierarchical vector method缩元递阶矢量分析法
6)recursive condensation递归聚缩
1.On the basis of expanded order system method of analysing stochastic structure, a new method named recursive condensation algorithm is put forward.在不降低计算精度的条件下，递归聚缩算法可以大幅度地提高随机结构动力反应分析的速度，使关于扩阶系统动力分析的计算速度接近于相应的确定性结构系统的计算速度。
延伸阅读
递推估计算法 利用时刻t上的参数估计孌(t)、存储向量嗘(t)与时刻 t+1上测量的输入和输出值u(t+1)和y(t+1)计算新参数值孌(t+1),再根据孌(t+1)计算出新参数值孌(t+2)，直到获得满意的参数值为止。这种算法的每一步计算量都比较小，能够使用小型计算机进行离线或在线参数估计，可以估计时变参数，也可以实时估计适应控制器的参数（见适应控制系统）。20世纪60年代，递推估计算法得到迅速发展，到了70年代产生了许多不同的方法，例如，有离线方法的各种变形、卡尔曼滤波法、随机逼近方法和模型参考适应参数递推估计法等。递推估计算法的各种方法可以用一个统一的公式来描述： 给孌(t),F(t),嫓(t)和w(t)不同的值就得到各种不同的方法：①递推最小二乘法；②递推增广最小二乘法；③递推近似极大似然法；④递推辅助变量法；⑤递推广义最小二乘法；⑥卡尔曼滤波参数估计；⑦随机逼近法；⑧模型参考适应法；⑨时变参数递推估计法。 参考书目 Lennart Ljung，Torsten Soderstrom， Theory and Practice of Recursive Identification，MIT Press., Combridge, Mass., 1983.
