π正则环的圈乘半群

证明 π正则环的圈乘半群是 π正则半群 .     

法锥条件下非凸规划的非内点同伦方法

利用不可行的内点同伦方法(CHIIP)求解非凸规划问题的KKT点. 证明了当非凸规划问题的可行域满足法锥条件时, 跟踪同伦方程产生的同伦曲线可得到非凸规划问题的KKT点, 且该算法具有全局收敛性.     

混合约束非凸规划拟锥条件下的同伦方法

使用同伦算法研究混合约束的非凸非线性规划问题. 当规划问题为混合约束（带有等式约束）时, 可行域变成一个边界区域, 并没有内点. 通过对可行域定义新的拟锥条件, 给出相应同伦方程, 并证明此同伦算法在此拟锥条件下具有全局收敛性.     

求双目标凸规划问题有效解集的内点同伦算法

利用具有大范围收敛性的同伦方法, 对双目标凸规划问题构造了一种直接算法——内点同伦算法, 通过该算法可求出有效解(弱有效解)的集合, 并证明了这种算法的大范围收敛性, 数值例子表明, 此算法是可行有效的.     

强不可约分解在相似下惟一的一类算子

设 A是加权移位 ,证明在一定条件下 ,有限个 A的直和 A( n)的强不可约分解在相似下惟一 .由此可以构造大量的算子 ,其强不可约分解在相似下惟一 .     

线性互补问题的一个高阶收敛性算法

利用凝聚函数对线性互补问题进行带参数的磨光，并对参数方程的解曲线进行离散化追踪，在适当的条件下，证明算法任意阶收敛到解     

加权平方损失下正态分布位置参数的后验Γ－极小极大估计及限制风险Bayes估计

应用ＤａｓＧｕｐｔａ－Ｓｔｕｄｄｅｎ方法，在更广泛的加权平方损失Ｌ（θδ（ｘ））下，讨论了正态位置参数的后验Γ－极小极大估计及限制风险Ｂａｙｅｓ估计，使更广泛的一类求相应估计值问题得到了解决。     

多目标凸规划凝聚同伦内点算法

研究凝聚同伦内点法求解多个约束的多目标凸光滑优化问题. 用凝聚函数将多目标凸函数凝聚为单目标凸函数, 再利用凝聚函数将多个凸约束凝聚为单个凸约束, 使原来的多约束多目标凸优化转变为单目标单个约束的凸规划问题, 再利用同伦内点法求得单目标凸优化的最优解， 即为原多目标凸优化的弱有效解.     

求解带均衡约束多目标规划问题的一种方法

讨论约束是非线性不等式和变分不等式的多目标规划问 题（简记为VPEC问题）, 即目标为多个均衡约束的数学规划. 给出了多目标VPEC问题的最优 性必要和充分条件, 利用充分性条件将多目标VPEC问题转化为一个与之等价的一般形式的约 束优化问题, 并建立了求解此问题的l₁罚函数方法.     

Cowen—Douglas算子的双边加权移位

刻划了一个双边加权移位什么时候是Ｃｏｗｅｎ－Ｄｏｕｇｌａｓ算子。它的一个推论部分地回答了Ａ．Ｌ．Ｓｈｉｅｌｄｓ提出了的一个问题,内射双边加权移位算子ｓ′与其伴随ｓ＾＊是否一定有一个有循环向量。