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1.
田有先 《四川师范大学学报(自然科学版)》2002,25(5):472-475
在凸度量空间内 ,对更广义拟压缩映射序列定义了带误差的Ishikawa迭代序列 ,证明了带误差的Ishikawa迭代序列收敛于更广义拟压缩映射序列的唯一公共不动点 ,并改进和推广了一些文献的主要结果 . 相似文献
2.
拟压缩映射序列和广义Ishikawa迭代 总被引:12,自引:4,他引:12
田有先 《四川大学学报(自然科学版)》1993,30(3):331-334
在凸度量空间内,对拟压缩映射序列定义广义Ishikawa迭代序列·证明了广义Ishikawa迭代序列收敛于拟压缩映射序列的唯一公共不动点. 相似文献
3.
田有先 《四川大学学报(自然科学版)》2000,34(6):839-843
在凸度量空间内,研究了拟压缩映射定义了带误差的Ishikawa迭代序列,证明了带误差的Ishikawa迭代序列收敛于拟压缩映射的唯一不动点。 相似文献
4.
田有先 《四川大学学报(自然科学版)》2005,42(2):259-263
摘要:在P-凸度空间内,对于P的拟压缩映射定义了Ishikawa迭代序列,并证明了Ishikawa迭代序列收敛于拟压缩映射的唯一不动点。 相似文献
5.
在p-凸度量空间内,引入关于P的更广义拟压缩映射序列和广义Ishikawa型迭代序列,证明了广义Ishikawa型迭代序列收敛于关于P的更广义拟压缩映射序列的唯一公共不动点. 相似文献
6.
一类广义拟压缩映射序列不动点的迭代算法 总被引:3,自引:0,他引:3
田有先 《重庆师范学院学报》2000,17(4):63-66
在凸度量空间内,把广义Ishikawa迭代序列推广到一类广义拟压缩映射序列,并证明了广义Ishikawa失代收敛于这类广义拟压缩映射序列的唯一公共不动点。 相似文献
7.
介绍了P-凸度量空间和新一类广义拟压缩映射的概念,证明了Ishikawa型迭代序列收敛于新一类广义拟压缩映射的唯一不动点,从而推广和统一了近期的一些相应结果. 相似文献
8.
广义拟压缩映射序列公共不动点的迭代算法 总被引:6,自引:1,他引:6
田有先 《西南师范大学学报(自然科学版)》2000,25(6):640-644
在凸度量空间内,把广义Ishkawa失代序列推广广义拟压缩映射序列,并证明了广义Ishikawa迭代序列收敛于广义拟压缩映射序列的唯一公共不动点。 相似文献
9.
讨论了Banach空间中拟压缩映射对和广义压缩映射的具误差的Ishikawa迭代序列的收敛性问题,得出了在一定条件下,这2类压缩映射分别强收敛于它们的不动点.这些结论推广和发展了已有的相关结果,使这些结果的适用范围更广. 相似文献
10.
在一致光滑实Banach空间中证明了一种关于Φ-强拟压缩映射不动点的修正的Ishikawa迭代序列的强收敛性问题,改进了一些文献的相关结果. 相似文献
11.
田有先 《达县师范高等专科学校学报》2000,10(2):7-10
在凸度量空间内,对广义拟压缩映射序列定义了广义Ishiikawa迭代序列。证明了广义Ishiikawa迭代序列收敛于广义拟压缩映射序列的唯一公共不动点。 相似文献
12.
研究了完备的锥b-度量空间中广义压缩条件下4个映像的公共不动点问题.通过构造单调迭代序列,并利用迭代方法和映像的相容性,证明了几个公共不动点存在唯一性定理,推广了锥度量空间和b-度量空间中的有关结果. 相似文献
13.
凸度量空间上非线性映射序列的公共不动点的构造 总被引:1,自引:0,他引:1
汪遐昌 《四川师范大学学报(自然科学版)》1991,(3)
本文构造了凸度量空间上拟压缩映射序列、广义拟压缩映射序列、拟非扩张映射序列的公共不动点;同时给出了严格凸度量空间上拟非扩张映象、连续映象迭代序列的收敛性定理. 相似文献
14.
引入了具混合误差的N-步迭代序列,并在超凸度量空间中得到了具混合误差的N-步迭代序列收敛于有限个具有公共不动点的k-强压缩非扩张型映象的一个公共不动点,这个结论推广和发展了最近的相关结果,使得这些结果的适用范围更广. 相似文献
15.
在拟度量族生成空间上引入广义局部幂压缩映射的定义,讨论了映射轨道的有界性与迭代序列的收敛性,利用这些性质,建立了有关拟度量族生成空间上广义局部幂压缩映射的几个不动点定理.这些定理不仅推广与统一了通常度量空间与Menger概率度量空间的相应结果,而且也包含了Kaleva-Seikkala模糊度量空间中压缩型映射的不动点定理作为其特殊情形. 相似文献
16.
刘敏 《四川师范大学学报(自然科学版)》2011,34(2):201-207
在一致凸和2-一致光滑Banach空间的框架下,引入了广义拟变分包含族,为寻求广义拟变分包含族的解集与无限族k-严格伪压缩映象公共不动点集的公解,引入了一个新的迭代序列.并在适当的条件下,用迭代逼近算法,证明了逼近于这一公解的强收敛定理.结果推广和改进了最近文献的一些主要结果. 相似文献