Hilbert空间中一类变分不等式的近似解

提出了两种与预解算子有关的迭代序列,得到了Hilbert空间中一类变分不等式的近似解,并证明了迭代序列在各自条件下的强收敛性和弱收敛性.     

Hilbert空间中一类集值变分包含

在Hilbert空间中引入并研究了一类涉及广义极大单调映象的集值变分包含问题．利用预解算子技巧构造这类变分包含解的迭代逼近算法，证明了解的存在性以及由算法生成的迭代序列的收敛性．     

一类广义集值混合拟变分不等式组

引入和研究了一类新的集值混合拟变分不等式组。利用预解算子与投影算子技巧，给出了求此类变分不等式组近似解的迭代算法并证明了所构造的迭代算法生成的迭代序列的强收敛性。     

关于一类非线性变分不等式的可解性

在Hilbert空间中引入了一类非线性变分不等式,建立了这类非线性变分不等式近似解的扰动迭代算法,证明了此类非线性变分不等式解的存在性和唯一性,并讨论了由该迭代算法所产生的迭代序列的收敛性.     

一类隐式拟变分不等式与非扩张映象的公共解的三步迭代算法

研究了一类隐式拟变分不等式与非扩张映象公共解的逼近问题;构造了求解这类隐式拟变分不等式与3个非扩张映象公共解的三步迭代算法;在一定条件下,证明了由该算法生成的迭代序列的收敛性.     

关于完全广义混合强非线性变分包含的迭代算法

引入并研究了Hilbert空间中一类新的完全广义混合强非线性变分包含 ,利用极大单调映射的预解算子技巧建立了新的三步迭代算法 ,证明了此变分包含的解的存在性及由迭代算法所生成的迭代序列的收敛性     

关于一类广义非线性集值变分包含组的逼近算法

在Hilbert空间中引入和研究了一类新的广义非线性集值变分包含组，利用极大η-单调映象的预解算子性质和Nadler定理，对此类变分包含组建立了解的存在性定理和建议了一个寻求近似解的带误差的迭代算法，证明了由此算法生成的迭代序列的收敛性，给出的结果改进和推广了最近文献的相应结果，     

关于Fuzzy映射的完全广义混合型非线性隐拟变分包含

引入并研究了一类关于Fuzzy映射的完全广义混合型非线性隐拟变分包含,在Hilbert空间中给出了逼近解的迭代算法,证明了解的存在性以及由算法生成的迭代序列的收敛性．     

一类新的广义非线性变分包含

引入和研究了一类新的含极大η-单调映名胜的广义非线性变分包含,在Hilbert空间中利用极大η-单调映象的预解算子技巧,构造了求解这类变分包含解的迭代算法,并讨论了由此算法生成的迭代序列的收敛性.其所得结果是近期相关结果的改进和扩充.     

奇异核Volterra积分方程迭代配置解的超收敛性

讨论一类奇异核Volterra积分方程样条配置法及迭代配置法，证明了适当选取配置参数及等级网格时，迭代配置解在节点处还具有超收敛性。     

部分和有界的级数在Cesaro意义下收敛性的条件

将级数在Cesaro意义下的收敛性转化为适当数列的均值收敛问题,巧妙构造一个有界数列得到了有界数列均值收敛性的一般性结论,再通过建立数列的有限权重分解,得到了关于有界数列均值收敛的一些有益的结论,进而更完整地解决了级数在Cesaro意义下收敛性的条件问题.     

关于各种收敛性关系的若干反例及两个新的定理

主要研究了Lp（p≥1）空间中的强收敛（依范数收敛）、弱收敛与几乎处处收敛、依测度收敛、一致收敛之间的关系,并举出了若干反例;进一步对函数序列或测度空间作某些假设,得到了一些肯定的蕴涵关系与重要的结论.     

模糊数序列的收敛性

通过对连续模糊数的定义，在模糊数序列的极限值为连续模糊数的条件下，证明了模糊数序列的度量收敛、水平收敛以及图收敛这3种收敛性相互等价，并在文中给出了相应的举例，说明其有效性。     

模糊值函数序列的广义Egoroff定理

在一般模糊测度空间上, 针对可测模糊值函数序列给出了(伪)几乎处处收敛和(伪)几乎一致收敛的概念, 研究了几乎处处收敛和几乎一致收敛、伪几乎处处收敛和伪几乎一致收敛的蕴涵关系, 从而获得了不同形式的模糊化的广义Egoroff定理。     

模糊数序列的水平收敛与隶属收敛的联系

在不确定型优化、模糊信息处理以及模糊控制等许多实际问题中,通常采用在某些水平上通过水平截集将不确定问题局部清晰化,因而探讨模糊数按照隶属函数收敛与按照水平截集收敛之间的联系具有非常重要的意义。引入了模糊数序列的隶属收敛和水平收敛的概念,讨论了这2种收敛性之间的关系,得到了水平收敛的要求强于隶属收敛,给出了这2种收敛等价的充分必要条件。     

一般半相依回归系统两步估计序列的收敛性

考虑一般半相依回归系统的两步协方差改进估计序列 ,通过引入矩阵范数及矩阵的收敛 ,可以比较完整地解决两步协方差改进估计序列的收敛性 .     

广义一致收敛与亚一致收敛

本文讨论了连续函数列{f_2(x)}的极限函数f(x)连续的条件。采用了先把{f_2(x)}为正则收敛的条件减弱为弱正则收敛,或减弱为一致收敛,再减弱为广义一致收敛,最后成为一个定理:在[a,b]上的连续函数列{f_n(x)}的极限函数f(x)连续的充要条件是{f_n(x)}在[a,b]上是亚一致收敛的。     

随机序列和的几乎必然收敛

通过研究上可加的r阶矩结构的随机序列和的几乎必然收敛性、收敛速度,给出了2个重要定理的证明,得出的随机序列和的收敛速度在数量级上已达到最优,并给出了定理的相关应用.     

完全收敛性的收敛速度

给出了i.i.d.随机变量序列的完全收敛性的收敛速度,改进了O.I.Klesov的结果.