Banach空间中一类分裂等式可行问题的强收敛定理

为了在Banach空间中得到分裂等式公共不动点问题的强收敛性,在适当的条件下构造了一种新的迭代算法,并在更具一般性的条件下证明了由该算法生成的序列强收敛于分裂等式不动点问题的一个解.最后,根据所得结论进一步得到了分裂等式均衡问题与极大单调算子零点问题的强收敛性定理.     

拟伪压缩映射的分裂等式不动点问题的强收敛定理

研究更具一般性的拟伪压缩映射的分裂等式不动点问题,构造了一种新的不涉及投影算子的迭代算法,并在无半紧的条件下得到该算法的强收敛定理.     

广义均衡问题和非扩张映射的强收敛定理

在Hilbert空间中研究关于寻求广义均衡组问题的解集和非扩张映射不动点集的公共元素的迭代算法,并证明一个强收敛定理.所得到的结果扩展和改进了在此问题上的相关研究成果.     

Banach空间中广义杂交迭代算法的一个强收敛定理

在一致光滑和一致凸的Banach空间中引入一个拟-渐近非扩张映像的具有广义投影的杂交迭代算法,使用新的逼近技巧,证明了一个强收敛定理,推广和改进了近期相关结果.     

分裂广义均衡问题及其收敛算法

在Hilbert空间中引入分裂广义均衡问题(SGEP),构造了3种迭代算法来解决该类问题.并且证明了算法在适当的条件下,迭代序列弱收敛或强收敛于分裂广义均衡问题的解.     

Banach空间中一类算子的强收敛定理

研究了自反的Banach空间中非空凸非扩展保核收缩序列的M-收敛性问题，主要证明了：设E是自反的Banach空间，B是E的闭凸子集，{C0}是B的非空凸的非扩展保核收缩序列,若C0=M-LimC0存在且非空,则C0是B的非扩展保核收缩凸核。     

广义平衡问题和一列非扩张映象不动点问题的强收敛定理

在Hilbert空间中,利用Fan—KKM定理,证明了广义平衡问题的辅助问题的解的存在性和唯一性．研究了用于寻找广义平衡问题的的解集和一列非扩张映象的不动点集之公共元的迭代序列,在适当条件下证明了该序列强收敛于这两个集合的公共元．     

Banach空间中相对非扩张映射的强收敛定理

用修正后的Halpern's迭代方法在Banach空间建立了一个迭代序列,证明了这一迭代序列强收敛到2个相对非扩张映射的公共不动点.     

Hilbert空间中均衡问题与非伸展映像不动点的强收敛定理

在Hilbert空间中引入了一种新的粘滞迭代算法,用以逼近均衡问题解集与非伸展映像不动点集的公共元,证明了一个强收敛定理.     

广义平衡问题与无限族k-严格伪压缩映象的强收敛定理

在Hilbert空间中,大多数学者对平衡问题、非扩张映象不动点的问题做了广泛研究.在Hillbert空间的框架下,讨论了广义平衡问题的解集与无限族κ-严格伪压缩映象公共不动点集公解的问题,给出了一个新的迭代序列,并在适当的条件下,用黏性逼近的方法,证明了一些强收敛定理.结果也推广和改进了最近一些人的主要结果.     

一类广义混合变分不等式组解的强收敛定理

研究了Banach空间中一类广义混合变分不等式组问题,引进了一种新的迭代算法,研究了由迭代算法生成的序列的收敛性,并得到了这类变分不等式组解的强收敛定理,从而推广和改进了相关文献的一些工作.     

自反Banach空间中右Bregman强非扩张映射的强收敛定理

本文在实自反的Banach空间中针对有限族右Bregman强非扩张映射公共不动点构造了一类新型的Mann-Halpern型迭代算法,在适当条件下证明了该算法产生的序列的强收敛性.更进一步地,本文将此方法应用到求解极大单调算子的零点问题上.     

Banach空间混合均衡问题的一种迭代算法的强收敛定理

作者在Banach空间中针对混合均衡问题引入了一种新的迭代算法,不仅在更弱的条件下证明了解的存在性,而且得到了一个强收敛定理.与此同时,作者提出的迭代算法也解决了一些广义混合似变分不等式的解的问题,并在较弱的条件下证明了强收敛性定理.本文的结论是对其他相关文献的推广和改进.     

双曲空间中混合型迭代的强收敛定理及应用

在双曲空间中,讨论了一有限簇全渐近非扩张非自映象与另一有限簇全渐近非扩张映象公共不动点的问题,引入了一个混合型迭代序列.并在适当的条件下,证明了一个强收敛定理.所得结果推广和改进了已有结果.     

带误差项的广义Halpern-Mann型迭代序列的强收敛定理

为证明Φ-伪压缩映象不动点的迭代收敛性,引进了带误差项的广义Halpern-Mann型迭代算法,并利用此迭代算法和一些分析技巧,证明了Φ-伪压缩映象不动点的一个新的强收敛定理.     

广义渐近（ψ）-半压缩映射的强收敛定理

在任意实Banach空间中,研究了依中间意义渐近k-严格伪压缩的广义渐近ψ-半压缩映射带误差的修正Ishikawa迭代序列的强收敛性.所得结果改近和推广了这类问题的最新研究结果.     

Hilbert空间上向量均衡问题的收敛定理

给出Hilberr空间中向量均衡问题的两个算法.利用非线性标量化函数将向量均衡问题化为数量均衡问题,证明了算法的收敛性.结果表明,如果向量均衡问题中的函数具有单调性、C-凸性和拟下半连续性,那么Hilbert空间中向量均衡问题的两个算法分别强收敛和弱收敛.     

超空间上的收敛定理

在超空间中,有着各种不同的收敛概念,并且半序关系也是多种多样的,因此,实数理论中的单调收敛定理与夹逼定理在超空间中就有多种不同的表达形式,现在就X是Banach空间与Banach格2种情况给出了超空间中的夹逼定理与单调收敛定理,这些定理推广了已知的结果。     

Banach空间中强伪压缩映射Ishikawa迭代的强收敛定理

【目的】为了研究Banach空间中强伪压缩映射具有误差的Ishikawa迭代过程:x_(n+1)=(1-α_n-μ_n)x_n+α_nTy_n+μ_nu_n,y_n=(1-β_n-η_n)x_n+β_nTx_n+η_nv_n,n≥0,并进行推广。【方法】运用Banach空间中的基本等式和不等式,得到本文所需要的不等式。【结果】证明了由带误差的Ishikawa迭代过程构建的迭代序列强收敛到强伪压缩映射的不动点。【结论】所得主要结果推广了已有成果,且应用范围更广。