求双侧迭代初值组的一种新方法

1978年以来对在R~n上求解算子方程x=Φ(x)的双侧迭代法初值组问题的研究,都要给Φ(x)以更强的条件并引入一些新的参量。本文给出的方法不需引入新的参量,由算子本身导出的辅助迭代即可求出双侧迭代的一个初值组。     

分数阶线性系统初值学习的PDα型迭代学习控制

针对分数阶线性时不变系统的随机初值问题,提出了基于初值学习的PDα型分数阶迭代学习控制算法,利用λ-范数,对控制算法的收敛条件进行了严格证明,并利用仿真实验进行验证.理论分析和仿真实验表明,系统初值不论如何取值,在该算法作用下,随着迭代次数的增加,都能实现系统输出对期望输出的精确跟踪.相比传统的PDα型控制算法,该算法解决了传统控制算法要求系统初值与期望初值相同的限制,消除了随机初值对系统的影响.     

Newton迭代双侧逼近序列一般构造方法

求方程近似解的Newton迭代法构造的序列是单侧逼近精确解的，这给误差分析带来很大的困难。本文提出了构造Newton迭代双侧逼近序列一般方法，精确解介于两个序列之间，这样可通过两个近似解来估计逼近精确解的程度。     

一类增算子方程的迭代解法及应用

利用锥与半序理论和单调迭代技巧，讨论了一类增算子方程解的存在唯一性，并给出了迭代序列收敛速度的估计，所得结果改进和推广了增算子方程的某些已知相应结果．     

在任意初值下的受扰非线性系统PD型迭代学习控制与方法

对于一类非线性系统,在有界的初态干扰和输出干扰的情况下,提出了一种开闭环PD型迭代学习算法。系统在初值任意的情况下,进行初态学习的开闭环PD型迭代学习控制,并且推导出了关于初态学习的收敛性的充分条件。通过与开环PD型和闭环PD型迭代学习算法作对比来进行仿真验证,仿真结果验证了算法的有效性。     

一类非线性算子方程的迭代求解及应用

利用锥理论研究了Ｂａｎａｃｈ空间中一类非线性算子方程ｘ＝ａｘ的迭代求解，并应用到Ｂａｎａｃｈ空间非线性微分－积分方程的迭代求解。     

一类增算子的新不动点的迭代解法

利用锥理论单调迭代技巧,在空间Lp[I,E]中得到了一些新的增算子不动点的存在性定理及其不动点的迭代解法.所得结果改进和推广了增算子的某些已知相应结果.     

序Banach空间中非单调算子方程的Mann迭代求解

在序Banach空间中,运用锥与半序理论和Mann迭代技巧,研究了一类非单调算子方程Ax=x解的存在与唯一性,并给出了收敛于算子方程解的逼近迭代序列和误差估计.     

Banach空间中一类算子方程的迭代解法

运用锥与半序理论与单调迭代技巧，讨论了一类算子方程A（x,x）=Bx解的存在唯一性，并给出了迭代序列收敛速度的误差估计，所得结果是某些已有结果的本质改进和推广．     

求双侧迭代初始值的一般方法

给出了一个求双侧迭代初始值的一般方法，并提供了一个以此方法进行的数值计算实例。     

用迭代法求解差分方程时初始向量函数的选取方法

本研究了形如ｆ（ｘ）＝∑ｃｎｆ（２ｘ－ｎ）的两尺度差分方程用代方法求解时初始向量函数的选取问题，给出了初始微量函数的选取方法，它推广了献「２」「３」中的一些结果。该方法简单且选范围广泛，而无需刻意求出初向量函数，从而大大简化了迭代过程。     

关于Z-矩阵的一类新预条件迭代法

 给出了解线性方程组Ax=b的一类新的预条件迭代法,并证明了其收敛性.数值例子表明,所给方法比经典的Gauss-Seidel方法收敛速度快.     

用于群体决策的一种统计迭代方法

基于层次分析法对统计性群体决策问题进行了研究,首先建立了群体决策的概率模型;然后按判断矩阵是方阵和三角阵的２种情况,用极大似然法推导出由各个体判断矩阵求群权矢量的几种迭代公式;接着对一个数例,用若干种公式进行了计算比较。     

一种新的非线性方程求根迭代法

提出了一个新的迭代公式，用此公式求解非线性方程根收敛速度快，且绝对收敛，此方法是用数值计算求解代数方程的比较有效的方法之一，具有一定的理论价值和应用价值。     

加权广义逆矩阵的迭代算法

简要讨论了加权Ｍｏｏｒｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆矩阵的一些基本性质：给出了计算加权Ｍｏｏｒｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆矩阵的四种迭代算法，其中两种为线性算法，另外两种为高阶算法：讨论了诸算法间的相互关系，给出了高阶算法的一种较好的初始矩阵；讨论了诸算法的收敛性条件，给出了最佳的迭代参数；最后．讨论了算法在求解加权最小二乘问题中的应用。     

求解美式期权定价问题的两类新的迭代算法

提出了2类改进的局部策略迭代算法求解一类美式期权定价模型离散得到的优化控制差分方程组,证明了算法的收敛性.数值实验表明了算法的有效性.     

广义逆矩阵的两个迭代算法

本文给出了计算Ｍｏｏｒｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆的两种线性迭代法（算法３，４），并讨论了它 们与已有算法（算法１）间的关系。在此基础上，给出了高阶迭代法（算法２）的一个 较好的初始阵。最后，讨论了所得算法（算法４）在最小二乘问题中的应用。     

求解HJB方程的两类迭代法研究

研究了Jacobi型迭代法和Gauss-Seidel型迭代法来解离散HJB方程,在一定条件下,证明了算法产生的迭代序列单调收敛于HJB方程的解。数值实验表明了算法的可行性。     

非线性方程求根迭代法收敛速度的数值估计

文章由迭代法收敛阶定义引出了收敛阶近似估计法,即通过对迭代偏差值取对数,然后使用数值拟合软件CurveExport1.3得到了拟合函数,最终得到了一般迭代法及newton法和割线法的近似收敛阶,与经典收敛阶结论一致,且该法适用于其他迭代法收敛速度的估计.