运输问题广义多重最优解探析

提出了运输问题多重最优解、狭义多重最优解及广义多重最优解的概念．将运输问题的多重最优解进一步划分为有限多重最优解和无限多重最优解两种情况，并分别给出了判定定理．最后给出了一个应用例子．     

线性规划问题的多重解及其寻求

利用线性规划新解法——分解筛选法的解题特点,对线性规划实际存在的多重解问题进行分析,提出了多重解的两大类型,即相似性重解(又称重解Ⅰ型)和无关性重解(又称重解Ⅱ型),研究了它们产生的充要条件,特别是研究了这两类多重解通解(general solution)的求解方法和一些相应的算例,并对多重解实际应用上的重要之处进行了扼要论述．     

临界非齐次多重调和方程的多解存在性

讨论了带非负扰动的临界非齐次多重调和方程多解存在性和非存在性 .因为多重调和方程没有极值原理 ,所以首先利用泛函弱半连续性和适当变换辅助函数的方法建立起多重调和方程的上下解定理 由这个上下定理得到方程的第一个非负解 ,并讨论了第一个解的一些性质 再用山路引理和推广的Pohozave恒等式讨论了方程第二个解的存在性和非存在性 参 1 0 .     

阻尼吊桥波方程的多重周期解

目的研究阻尼吊桥扭转波方程的多重周期解的存在性。方法采用Leray-Schauder度理论的方法。结论与结论证明了阻尼吊桥扭转波方程有多重周期解。     

周期方程周期解的稳定性与分支

利用Poincare映射及其不动点的分支，研究一维周期微分方程解的重数及其扰动分支，提出未扰动系统出现多重周期解的条件，并给出了一些特殊方程零解的具体重数作为应用；讨论多重周期解在扰动下产生一个或多个周期解的问题，获得了周期解的存在条件。     

一类二阶非线性差分方程多重周期解的存在性

用Z2群指标理论探讨了一类二阶非线性差分方程多重周期解的存在性,得到了该类差分方程多重周期解存在的充分条件,并给出了详细证明。最后,用一个例子说明了结果的合理性。     

扰动的离散神经网络多重周期解的存在性和稳定性

首次研究了具有推动离散神经网络多重周期解的存在性及周期解的数目。证明了周期解的吸引性,最后给出了周期解的吸引域。     

阻尼强迫振动方程的摄动解

我们在讨论奇摄动问题时,常常需要求出奇摄动方程的近似解,而多重尺度法是求解的一致有效展开式常用的方法。运用多重尺度方法讨论一类奇摄动振动方程,得到了问题解的一致有效渐近展开式。     

有限样本条件下多元线性回归模型的最优解

将分析多元线性回归模型和求线性方程组的最优解统一起来．线性方程组的最优解基于欧式赋范空间最短距离．研究结果表明：在多元线性回归模型不存在多重共线性的情况下,得到的回归结果解和线性方程组的最优解相同．在多元线性回归模型存在多重共线性时,通过求线性方程组的最优解,可以得到统计意义上的线性无偏有效解,此时的最优解不满足渐近性和一致性条件．因此,利用线性方程组求最优解适用于多元线性回归模型在有限样本条件下的情况,多于大样本的情况不适用．     

时滞差分方程多重正周期解的存在性

本文利用α凹算子与β凸算子之和的多重不动点定理给出一阶时滞差分方程多重周期解存在性的充分条件.     

基于套迭代技术的弹性梁动力H向应分析的多重网格方法

提出了一种基于套迭代技术的求解弹性梁动力响应的多重网格方法。这种方法充分利用了初始网格下的结果,然后由多重网格嵌套迭代过程实现对弹性梁动力响应问题的求解。这种方法将网格离散过程和数值求解过程很好地相结合,与其他方法相比较,具有计算精度高,运算时间短等特点。     

基于多重网格法的相位解缠算法

指出了最小二乘相位解缠算法是求解二维相位解缠问题最稳健的方法之一,并可等效为求解一大型的稀疏线性方程系统.求解大型线性方程组通常采用迭代法,然而其收敛速度非常慢.为了改善收敛特性,提出了一种新的相位解缠算法——多重网格法,该方法通过在疏密不同的网格层上进行迭代,以平滑不同频率的误差分量,从而加快系统的收敛速度.仿真实验表明:该方法能够很好地恢复真实相位,具有解缠精度高,收敛速度快等优点.     

一维抛物方程初边值问题拟多重网格预处理迭代法

本文将求解椭圆方程边值问题的拟多重网格预处理迭代法推广到求解抛物方程初边值问题,将多重网格法的优点和预处理方法很好的结合到一起,加快迭代的收敛速度,从而减少解抛物方程的计算量。     

一类新的瀑布型代数多重网格方法

对瀑布型多重网格(CMG)法和代数多重网格(AMG)法进行组合,提出一种新的求解二维椭圆型边值问题的瀑布型代数多重网格(CAMG)法,并进行数值实验.结果表明,CAMG法所得解的误差小于10-6,并且每层的迭代次数都少于AMG法,特别在最细层上的迭代次数远远少于AMG法.CAMG法是收敛,高效的迭代算法.     

求解一类一维椭圆型变分不等式的瀑布型多重网格法

考虑一类一维椭圆型变分不等式,针对其Lagrange有限元离散,构造了瀑布型多重网格法,得到O（hL）收敛效率及计算量估计式。     

基于套迭代技术的弹性梁动力响应分析的多重网格方法

提出了一种基于套迭代技术的求解弹性梁动力响应的多重网格方法。这种方法充分利用了初始网格下的结果,然后由多重网格嵌套迭代过程实现对弹性梁动力响应问题的求解。这种方法将网格离散过程和数值求解过程很好地相结合,与其他方法相比较,具有计算精度高,运算时间短等特点。     

非线性椭圆问题的非精确牛顿代数多重网格法

采用基于矩阵图集的粗化算法形成粗点集,构造改进的插值算子,结合V型多重网格法和瀑布型多重网格法的算法结构,提出了一种改进的代数多重网格（IAMG）法,并估计了该算法的计算量。将IAMG法运用于求解牛顿算法中线性校正方程,提出了求解非线性椭圆型问题的非精确牛顿代数多重网格（IN-AMG）法。数值实验表明与对比算法相比,IN-AMG法在求解线性校正方程方面的整体计算量更少、计算时间更短。     

含间断系数弹性结构的多重网格方法与数值模拟

提出了求解含间断系数弹性力学问题的界面保持粗化多重网格方法,该粗化方法在选取粗网格节点时保证在每一个网格层上能保持界面的实际形状,同时可以捕获位移解函数沿界面处导函数的不连续行为,这样只需要构造简单的插值算子,并选取点块Gauss-Seidel作磨光迭代,就能达到理想的多重网格收敛效率.数值实验结果表明,这种界面保持粗化多重网格方法的收敛性不依赖于网格规模及间断系数的大小,具有很好的数值稳定性.     

求解变分不等式的多重网格算法

多重网格法是求解椭圆型偏微分方程边值问题的一种快速、有效的数值方法.本文将多重网格算法应用于变分不等式问题的数值求解.将不动点法与多重网格过程相结合提出了求解变分不等式问题的一种多重网格算法.以障碍问题及其特例—弹、塑性杆的自由扭转问题为例,给出了求解所得的数值结果,讨论了这种算法的收敛性情况.实例表明,文中提出的算法保持了一般多重网格过程的主要特点.它具有远小于1的收敛比率;松弛因子的改变对收敛速率的影响很不灵敏;求解变分不等式问题的计算量接近或略小于相应的变分问题.     

椭圆型方程边值问题的拟多重网格预处理迭代法

利用多重网格法的思想,构造出一种求解椭圆型方程边值问题的预处理迭代格式,并给出了收敛性证明.特别地,对常系数方程得到了收敛速度与网格步长无关的最优结果.数值实验表明,所构造方法收敛速度较SOR法有显著提高,其迭代次数几乎与网格步长无关,迭代解逼近精确解的精度高而且稳定.