一种自适应的线搜索Levenberg-Marquardt算法

通过自适应的选择Levenberg-Marquardt(LM)算法的LM参数,结合Armijo线搜索技术给出一种自适应的线搜索LM算法.在局部误差界条件下,证明了新算法具有二次收敛性.用新算法求解非线性方程组,数值结果表明,新算法稳定,有效.     

基于变分不等式KKT条件的等价关系的Levenberg-Marquardt算法

建立变分不等式问题KKT条件与光滑带约束方程组的等价关系,进而转化为约束优化问题。利用Levenberg-Marquardt方法给出求解变分不等式问题的算法,在不要求梯度矩阵非奇异的条件下得到了算法的全局收敛性。该算法在一定条件下是局部超线性或二次收敛的。     

求解拟线性方程组的部分弦修正方法

本文对一类拟线性方程提出了一种部分弦修正解法，给出了该算法的局部ｑ－超线性收敛性定理及半局部收敛性定理。并且给出了数值例子。     

求解无约束函数局部鞍点的数值算法

该文利用无约束优化问题的最优性条件,首先提了一种在给定区域内求解函数的局部鞍点的数值算法.接着根据局部鞍点和全局鞍点的关系,提出了验证局部鞍点是否为全局鞍点的数值算法.然后对两个算法进行了收敛性分析.最后通过数值实验验证了两个数值算法的有效性.     

基于一个新NCP函数的P0-NCP的光滑非精确牛顿算法

给出了一个新NCP函数.在此函数的基础上,提出了一个求解P0-NCP的光滑非精确牛顿算法.并在适当的条件下,证明了该算法具有全局收敛性.数值试验表明算法对中大规模问题具有好的效果.     

界约束非线性优化问题的信赖域滤子法

提出一种信赖域滤子方法来求解界约束的非线性优化问题,该方法将滤子技巧和投影梯度方法相结合,简化了算法的形式,证明了算法的全局收敛性,并给出了数值试验.     

L~1空间中一类积分方程数值解的推广

给出L1空间中积分方程数值解的一种新算法,证明了其合理性和收敛性.此算法推广了已有的一些结论.     

实时间断处理的并行组合仿真算法PCABRK3

给出了一种3阶的实时间断处理的并行组合仿真算法PCABRK3，并进行了收敛性和稳定性分析，该算法具有较好的数值稳定性，能够获得较大的并行度，数值实现亦表明该算法对间断问题的处理是有效的。     

一个求解退化约束优化问题全局和超线性收敛的可行SQP算法(英文)

提出了一个求解退化约束优化问题的可行SQP算法.在该算法的每一次迭代,通过求解一个二次规划子问题得到可行下降方向,为克服Maratos效应,高阶修正方向通过求解另一个二次规划子问题得到.在合适的条件下,证明了该算法的全局收敛性和超线性收敛速度.最后给出了一些初步的数值结果.     

神经网络算法在非线性系统中的应用研究

研究了一种非线性系统分析的神经网络算法,提出并证明了该算法的收敛性定理,为学习率的取值范围提供了理论依据.解决了BP算法存在局部极小的问题,并给出了该算法的应用实例.研究结果表明,对于随机给定的初始点,该算法都能稳定收敛到它的一个实根,计算精度可控,而且能得到高精度解,因此,该算法是有效的.此外算法还可以用来解多元非线性方程和线性方程组.     

一类混合HS和DY共轭梯度法及其全局收敛性

为了寻找同时具有良好的收敛性和数值效果的共轭梯度法.本文将HS方法和DY方法结合,选用Wolfe线搜索,构造出了一类新的混合共轭梯度法.并在Wolfe线搜索的条件下证明了该算法全局收敛性.对新算法进行数值实验,并与HS方法和DY方法的数值结果进行了比较,结果表明新算法是有效的.     

一种曲线拟合的无限维优化途径

提出了曲线拟合问题的一种新途径,这种途径将问题转化为一种无限维优化问题,然后用有限维逼近无限维的优化算法来求解.给出了算法的收敛性,数值实验说明了算法的有效性.     

一类模型局部改变的正演模拟快速算法

针对一类模型发生局部改变后的正演模拟问题,提出了一种快速算法,并且结合有限差分法,给出了有限差分时间分段法.针对四维时间推移问题进行了数值模拟.数值计算的结果表明该有限差分时间分段法是一种快速有效的算法.     

界约束非线性优化问题的信赖域滤子法

提出一种信赖域滤子方法来求解界约束的非线性优化问题，该方法将滤子技巧和投影梯度方法相结合，简化了算法的形式，证明了算法的全局收敛性，并给出了数值试验     

对Braess方法的一点备注

Dictrich Braess针对网络比为2~(1/2)的棋盘形网格提出了种一多网格算法.这种算法较传统的多网格方法不同的是在校正前后分别加了一个半步G-S迭代作为转换步.本文对原算法稍作了修改,减少了工作量,并对修改后的算法给出了收敛性的理论证明.数值例子还表明比原算法有更好的收敛性效果。     

基于Gauss-Seidel迭代格式的新迭代法

对于线性方程组的数值解给出了一个基于G-S迭代格式的新的迭代格式,分析了该格式在系数矩阵特殊情况下的收敛性.最后,针对系数矩阵是正定的情况,给出了一种新的迭代格式,并证明了其收敛性.     

一类非线性方程组的Newton—GPHSS方法

广义的预条件HSS（GPHSS）迭代方法是求解大型稀疏非Hermite正定线性代数方程组的有效方法．将其作为不精确Newton方法的内迭代求解算法,本文提出了一类Jacobi矩阵在解X^＊处为大型稀疏非Hermite矩阵的非线性方程组的Newton—GPHSS方法,给出了这类不精确牛顿法的局部收敛性定理．大量数值实验证明了该方法是正确有效的．     

关于分裂凸可行性问题的粘性迭代算法

研究了分裂凸可行性问题,给出了该问题的一个新的近似解算法,并证明该算法具有强收敛性,所获得的结果改进了前人的工作.     

求解不等式约束优化问题的一个非线性Lagrange函数

本文提出了一个求解具有不等式约束优化问题的非线性Lagrange函数,讨论了该函数在K-T点的性质,证明了在适当条件下,当参数k大于某一阈值k0时,由算法产生的点列具有局部收敛性,并给出了与罚参数有关的解的误差估计.     

卷积核的Volterra积分方程的快速多步配置法

构造Hammerstein型Volterra积分方程的快速多步配置法.首先给出多步配置法的一般形式,然后利用Laplace逆变换对方法的计算过程进行改造,以减少其运算量及对计算机的存储需求,接着给出了方法的收敛性证明.数值算例验证了该方法具有收敛性好、运算效率高的特点.