论线性方程组迭代解法的收敛与加速

本文应用Ｓｈａｎｋｓ变换讨论了线性方程组的迭代求解问题，在一定条件下将发散的迭代序列改变为收敛的序列，并探讨了收敛的迭代序列的加速问题。     

特殊形状矩阵的USSOR、SSOR迭代

本文假设系数矩阵A具有“性质(?)”,讨论USSOR、SSOR迭代的收敛性,给出了这两种迭代收敛的充要条件,同时给出了用2-块USSOR迭代和2-块SSOR迭代求解最小二乘问题的收敛域.     

正则牛顿过程设计n分之一阶分抗电路(英文)

讨论基于一阶正则牛顿迭代求根过程进行任意阶分抗的近似求解方法.通过迭代求解n阶方程的正实根,作为分抗的模拟.给出迭代的精确公式,并分析其收敛必须满足的条件,最后给出相应的模拟无源电路实现方案.     

基于神经网络参数优化的迭代学习控制算法

针对迭代学习控制用于轨迹跟踪时存在收敛速度慢的问题,提出用RBF网络优化迭代控制器参数的算法.在每一次迭代学习过程之后利用RBF网络对当次输出的数据进行优化计算,拟合出最优的学习增益,使迭代学习算法具有较快的收敛速度,在单关节机器人中进行仿真验证了方法的有效性.     

Banach空间中算子加W-权Drazin逆的分裂法

给出了求解Banach空间中有界线性算子加W-权Drazin逆的一种分裂法及其相应的迭代格式,讨论了迭代收敛到加W-权Drazin逆的充分必要条件,并且给出了迭代收敛到加W-权Drazin逆的误差估计。     

Hilbert空间中非扩张映射带误差项的Ishikawa迭代序列

讨论了Hilbert空间中非扩张映射修正的带误差项的Ishikawa迭代序列的强收敛和弱收敛性质,并且给出了该迭代序列强收敛和弱收敛于不动点的充分条件.     

均衡问题和非扩张映射隐中点迭代序列的不动点问题

在Hilbert空间中讨论了非扩张映射隐中点迭代序列的均衡问题和不动点问题,并在适当条件下证明了弱收敛定理和强收敛定理.     

邻近点CQ法的强收敛性

讨论了邻近点(PPA)问题的迭代逼近,采用CQ法证明了把Mann迭代和近似迭代算法揉合在一起构成的新迭代序列,在一定的假设条件下强收敛,推广和改进了其它文献中的证明方法。     

一种新的GM(1,1)建模方法——迭代加速法

在GM（1，1）逐步优化直接建模方法的基础之上，得到了迭代的收敛速度，并由此得到了迭代－加速公式。在参数a较大时，迭代加速法具有收敛速度快等优点，弥补了原逐步优化直接建模方法收敛速度慢的缺陷。     

函数及函数序列的迭代估计

函数的迭代是拓扑动力系统的重要研究对象.计算函数的迭代往往是一件很困难的事,因此对迭代进行估计就变得相当重要.首先讨论了函数迭代估计的一个关系式,得到了函数迭代估计的一个更好的结果;然后研究了函数序列在一致收敛下的一个迭代极限问题.不仅表明在一致收敛下极限运算与迭代运算可以交换顺序,同时也得到了函数序列迭代的一个估计关系式.