无约束优化的非单调三次正则BB算法

先利用BB(Barzilai Borwein)类型参数构造目标函数Hessian矩阵的近似矩阵, 通过极小化当前迭代点处的三次正则化近似梯度模型求解试探步, 再结合非单调线搜索策略提出一个非单调三次正则BB算法, 最后给出算法的收敛性证明. 数值实验结果表明, 该算法数值性能良好.     

无约束优化的修正谱梯度法

在Barzilai-Borwein(BB)谱梯度法的基础上,利用相关文献中的修正拟牛顿条件,给出一个采用杂交谱梯度步及新型非单调Armijo线搜索的修正谱梯度法,在较弱的条件下证明了算法具有全局收敛性,并对相应算法进行数值实验,结果表明该方法比原BB方法更有效,给出的步长公式为谱梯度法提供了新的步长选择.     

无约束优化的非单调三次正则BB算法

先利用BB(Barzilai Borwein)类型参数构造目标函数Hessian矩阵的近似矩阵, 通过极小化当前迭代点处的三次正则化近似梯度模型求解试探步, 再结合非单调线搜索策略提出一个非单调三次正则BB算法, 最后给出算法的收敛性证明. 数值实验结果表明, 该算法数值性能良好.     

求解张量绝对值方程的非精确LM方法

通过引入互补函数将张量绝对值问题重新表述为张量互补问题.针对重构的张量互补问题，建立了自适应非精确LM算法，并证明了算法的收敛性.数值实验结果表明所提出的算法是有效的.     

一种求解单调方程组的范数下降共轭梯度法

提出一种求解大规模非线性单调方程组的范数下降共轭梯度算法.所提算法推广了Xiao,Song,Wang等提出的求解无约束优化问题的基于BB循环步长的共轭梯度算法,并结合Solodov和Svaiter提出的投影梯度算法.所提算法迭代形式简单、储存量小,且每步迭代不需要方程组的导数信息.本文证明算法的全局收敛性,并做数值试验验证算法在求解非线性单调方程组方面的有效性.     

简单界约束非光滑方程组的非单调信赖域方法

对简单界约束非光滑非线性方程组提出一种新的非单调信赖域算法,信赖域半径与当前迭代点的投影梯度有关,非单调结构为标准结构．在通常假设条件下,证明了算法具有强收敛性,并给出了初步的数值试验结果．     

求解张量绝对值方程的两步非精确Levenberg-Marquardt算法

张量绝对值方程可以重构为张量互补问题来求解。针对重构的张量互补问题，提出了两步非精确Levenberg-Marquardt (LM)算法，并给出了LM参数μk的一个新的选取方式，同时证明了所提出算法的收敛性定理。一些数值实例被测试，实验结果表明该算法是有效的。     

求解非线性方程的一个新的三阶迭代算法

提出了求解非线性方程实根的一个新的迭代方法,并证明了这种方法是三次收敛的.特别地,当函数在零点的三阶导数值为零时,这种方法是超三次收敛的.此外,通过数值实验验证了所做的理论分析.给出了五个数值算例,从迭代次数,所用CPU时间,误差以及收敛阶这四个方面,将这个新的算法与经典的牛顿法等三个算法进行比较,数值结果表明文章提出的新算法是有效的.     

一类新拟牛顿方程的非单调信赖域算法

利用新拟牛顿方程及其修改BFGS校正公式,将非单调Wolfe线搜索技术与信赖域相结合,提出了一类拟牛顿非单调信赖域算法。在较弱的条件下,证明了此算法的全局收敛性。数值结果表明该算法是有效的。     

一种解大规模无约束优化问题的BB型算法

基于BB算法和IMPBOT算法的思想，结合修正割线方程得到2种新的BB步长，并利用Armijo线搜索，提出一种求解大规模无约束优化问题的BB型混合算法.在适当的条件下对其收敛性证明，并通过大量的数值试验来验证所提算法的有效性.     

非扩张映像和非扩展映像公共不动点的强收敛定理

在Hilbert空间中,设计了两种新算法用以逼近非扩张映像和非扩展映像的公共不动点,并利用所提出的算法证明了两个关于非扩张映像和非扩展映像的公共不动点的强收敛定理.     

求解非线性互补问题的非单调算法

利用价值函数将非线性互补问题等价转化为带有非负约束的最优化问题,结合Gu N.Z.新的非单调搜索技术,提出新的求解非线性互补问题的非单调下降算法;并在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性;用数值例子验证算法的有效性.     

非线性方程组的非单调技术共轭梯度路径法

提出一种结合非单调技术解非线性方程组的共轭梯度路径法．在合理的假设条件下,证明了算法的整体收敛性和局部超线性收敛速率,数值结果表明了算法的有效性．     

一类非单调修正βWYLk算法的全局收敛性

结合文[1]给出的新公式βWYLk,提出了一种非单调线搜索下的修正βWYLk算法,该方法保证每次迭代中的搜索方向是充分下降的.在较弱的条件下,我们证明了此类非单调修正βWYLk算法具有全局收敛性,数值试验表明该方法具有良好的数值结果.     

一类非单调修正βk^WYL算法的全局收敛性

结合文[1]给出的新公式βkWYL,提出了一种非单调线搜索下的修正βkWYL算法,该方法保证每次迭代中的搜索方向是充分下降的.在较弱的条件下,我们证明了此类非单调修正βkWYL算法具有全局收敛性,数值试验表明该方法具有良好的数值结果.     

一个修改的非单调BFGS信赖域方法

在MBFGS方法以及一种非单调的搜索技术的基础上,提出了一种非单调BFGS信赖域方法.相对于单调的BFGS信赖域方法而言,该算法采用了非单调技术,使得信赖域子问题的求解更加容易.此外,在一定的假设条件下,证明了算法的全局收敛性.进一步的数值实验验证了算法的有效性.     

一个修改的非单调BFGS信赖域方法

在MBFGS方法以及一种非单调的搜索技术的基础上,提出了一种非单调BFGS信赖域方法.相对于单调的BFGS信赖域方法而言,该算法采用了非单调技术,使得信赖域子问题的求解更加容易.此外,在一定的假设条件下,证明了算法的全局收敛性.进一步的数值实验验证了算法的有效性.     

非线性代数系统的一种拟牛顿迭代法

本文讨论发数值求解非线性代数系统的一种拟牛顿型迭代方法，证明了这种迭代格式是局部Ｑ－超线性收敛。数值算例表明本文所讨论方法对某些非线性系统来说，无论是收敛速度还是算法稳定性都优于Ｂｒｏｙｄｅｎ方法。     

Hilbert空间中非扩张映像和非扩展映像公共不动点的强收敛定理

在Hilbert空间中,设计了两种新算法用以逼近非扩张映像和非扩展映像的公共不动点, 并利用所提出的算法证明了两个关于非扩张映像和非扩展映像的公共不动点的强收敛定理. 所得结果是近期相关结果的改进与推广.     

拟非扩张映像族的平行混杂算法及其数值实验

在Hilbert空间中设计出一种新的关于有限族拟非扩张映像的公共不动点的平行混杂算法,并利用投影算子的性质等证明了该算法所生成的序列强收敛于拟非扩张映像族的公共不动点,且给出数值实验说明所提出算法的有效性。