级数sum from n=1 to ∞(n~βa_n~γ(f)φ_n~γ(x))绝对收敛性

文献 [1 ]针对多种情况 ,证明了Walch Fourier级数和级数∑∞n=0aγn( f) φγn(x)的绝对收敛性。本文对此进一步讨论 ,开拓了文献 [1 ]的结果。     

求解无约束优化问题的Dai-Yuan记忆梯度法

将Dai-Yuan共轭梯度法的前提条件βk>0改为βk<0,根据搜索方向的下降性要求,得出一个新的记忆梯度法,并做出了收敛性证明.新算法与Dai-Yuan共轭梯度法联系紧密.数值实验表明了该算法的有效性.     

牛顿型迭代法的收敛性及应用

I．K．阿吉洛斯 著 本书是计算数学的专著。迭代方法是计算数学中最重要的一大类方法，而书名中的牛顿就是有史以来的那位最伟大的科学家，一般人只知道他在力学方面的贡献，有的也知道他发明微积分，事实上他在数学方面的贡献远不只于此，其中一个就是求多项式的根的牛顿方法，这个方法后来有大量推广，形成了一套迭代方法，并在工程、优化问题、经济系统等建模、解各种微分方程等方面有着重要应用。     

两类线性系统的两个优化算法

在没有任何假设的条件下研究一般线性等式与不等式组和带广义界的线性等式的求解，利用最优化方法的思想建立了两个算法．方法仅需计算一个投影矩阵，迭代步长恒等于１．证明了这两个算法较强的整体收敛性     

强平稳NA随机场对数律的收敛性

研究了强平稳NA随机场对数律的收敛速度,得到了与NA随机变量序列类似的结果,推广了NA序列的情形.     

解线性互补问题的非精确松弛多分裂算法

基于矩阵的非精确分裂和多重分裂、处理器的并行计算和松弛迭代算法,提出了求解线性互补问题的非精确松弛多分裂算法,当问题的系数矩阵为对角元为正的H-矩阵时或对称半正定时,证明了算法的全局收敛性.并在一定条件下给出了非精确松弛多分裂算法内迭代的特殊形式,分析了该情形下算法的收敛特性.     

(p~)混合序列的收敛性质

设{Xn,n≥1}为(p~)混合序列.利用随机变量的截尾方法,研究了(p~)混合序列的几乎处处收敛性,并得到一些新的结果,推广和改进了独立序列的相应结果,而且并不需要另外增加其他条件.

Abstract：

Let {Xn,n≥1} be a (p~)-mixing random variable sequence. By means of the truncation method of random variables,the almost sure convergence for (p~)-mixing sequences was discussed and some new results were obtained, which extended and improved the corresponding results for independent random variable sequences without necessarily adding any extra conditions.     

GPSD迭代法的收敛性定理

给出了一些易于检验的广义的预条件同时置换(GPSD)迭代法的收敛性定理.利用这些定理,能够较容易地判别解线性方程组Ax=f的GPSD迭代法的收敛性.数值例子证明,定理具有较好的实用价值.     

解凸二次半定规划的交替方向法

给出求解凸二次半定规划的交替方向法,并对这个算法的全局收敛性进行分析.     

一个不等式约束问题的SQP方法及其收敛性

提出一个关于不等式约束问题的SQP算法,其效益函数为非可微精确罚函数,罚因子具有自动调节性.通过求解一辅助线性方程组,获得二阶修正步,并利用弧式搜索,建立了问题的一个可行下降算法.在一定的假设条件下,证明了算法是全局收敛的,并且具有超线性收敛速度.