松弛因子方法在二维水坝溢流计算中的应用

把松驰因子方法应用在二维水坝溢流计算中，在有限元自动生成系统的帮助下，把松驰因子方法应用在计算势函数模型中并得到数值结果。借助一个现有势函数模型的迭代算法，在每一步迭代中运用有限方法，加以驰因子使算法更稳定更快。最后，给出计算结果。     

带松弛单调映射的广义混合拟变分包含

引入了一类新的带松弛单调和松弛Lipschitz映射的广义混合拟变分包含 ,构造了求解这类包含的迭代算法 ,证明了这类包含解的存在性以及由前述迭代算法产生的迭代序列的收敛性 所得结果是近期一些文献中相应结果的改进与扩充 .     

实Banach空间上的非线性集值隐式变分包含组

研究了实Banach空间上带松驰强制映射的一类非线性集值隐式变分包含组.运用(M,η)-增殖映射的预解算子技术,构造了这类非线性集值隐式变分包含组解的新的迭代算法.在q-一致光滑Banach空间上证明了其算法的收敛性.结果推广和改进了最近相关的工作.     

解不适定算子方程的松驰隐式迭代法

本文在解不适定算子方程的隐式迭代中引入一个松驰因子ω,得到了松驰隐式迭代法．研究了精确和非精确右端迭代近似解的收敛性态和收敛速率,并利用残差原则给出了可执行的算法．理论推导表明,只要选取适当的松驰因子,迭代的收敛速率优于原先的隐式迭代法．     

解非线性混合似变分不等式的预测-校正迭代算法

对映象引入了部分松驰η－强单调性概念，应用辅助变分不等式技巧，建议和分析了求解非线性混合似变分不等式的预测－校正迭代算法，算法的收敛证明仅需要映象的部分松驰η－强单调性，此性质比η－余强制性更弱，这些算法的收敛性结果 的且推广了文献中某些已知结果。     

Hilbert空间中关于松弛协强制映射的广义变分不等式组

引入了一类新的关于松驰协强制映射的广义变分不等式组,通过用度量投影的方法证明了这类广义变分不等式组解的存在性和唯一性,而且建立了一类新的算法来逼近这一不等式组的解,同时讨论了该算法的收敛性,使得近期相关结果成为所得结果的特殊情况.     

变分不等式问题的迭代算法

研究了Hilbert空间H中的一类包含双线性泛函和非光滑泛函j的变分不等式武问题.当j是H上的线性连续泛函时,运用投影迭代算法来对其求解.当j是一个真凸下半连续函数时,提出了分裂型的组合松驰方法并证明了该算法产生的迭代序列弱收敛到交分不等式问题的一个解.     

一类新的包含松驰Lipschitz连续算子的广义强非线性拟变分不等式

研究了一类新的包含松驰Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ连续算子的广义强非线性拟变分不等式．首先用投影技巧证明了广义强非线性拟变分不等式等价于解一类非线性算子方程,由此提出了一种新的求近似解的迭代算法,并研究了这种算法的收敛性．其结果包含了许多近期结果,改进了Ｖｅｒｍａ的最近工作．     

一类极大η-单调映象的广义Fuzzy隐拟变分包含

介绍了Hilbert空间中广义极大单调映象的一些性质，引入了一类极大η-单调映象的广义Fuzzy隐拟变分包含问题，利用预解算子技巧研究了这类变分包含解的迭代算法逼近，证明了其解的存在性以及由算法生成的迭代序列的收敛性。     

广义集值变分包含的迭代算法

引入了N(·,·):H×H→H在第一变元关于A是α g 松驰Lipschitz连续的概念,利用一种新的单调算子—h 单调算子所生成的预解算子,给出了一类广义集值变分包含的迭代算法,并证明了该算法的强收敛性.     

求解分裂可行问题的一种新算法

主要对解决分裂可行问题的松驰CQ算法进行修正,设计了一种新的算法.该算法在每步迭代中应用类-Armijo搜索来获取步长,避免了矩阵逆和矩阵最大特征值的计算,而且在每步迭代中都根据当前迭代点的信息选择合适的步长,证明了该算法的全局收敛性.     

包含松驰单调算子的广义集值强非线性拟变分不等式

在Ｈｉｌｂｅｒｔ空间中对包含松驰单调算子的广义集值强非线性拟变分不等式问题证明了１个解的存在性定理,给出了逼近解的算法。这些结果包含了Ｖｅｒｍａ的最近的结果为特殊情况。     

Banach空间中一类g-η-增生映象包含组的Ishikawa迭代算法

在Banach空间中引入和研究了一类含g-η-增生映象的变分包含,利用与g-η-增生映象相联系的预解算子技巧,证明了这类g-η-增生映象包含解的存在性和惟一性．对这类g-η-增生映象包含的逼近解我们也构造了一个新的Ishikawa迭代算法,并讨论了由此算法生成的迭代序列的收敛性．     

可分离QoS路由的拉格朗日松驰算法

为了满足网络新应用提出的服务质量保证和业务不受故障影响的新要求,分析了可分离的QoS路由算法.针对寻找优化某个QoS参数且另一个QoS参数满足约束条件的可分离路由问题,建立了问题的数学模型,利用拉格朗日松驰算子将问题分解为两个受限最短路问题,给出了求解的拉格朗日松驰算法,并从迭代方向和迭代步长两方面对算法中的次梯度技术进行了改进.算例表明,改进后的算法具有较快的收敛性能.     

A-单调映象的广义隐拟变分包含

本文引入了一类A-单调映象的广义隐拟变分包含问题,利用A-单调映象的预解算子技巧研究了这类变分包含解的迭代算法逼近,证明了其解的存在性以及由算法生成的迭代序列的收敛性。     

自适应松驰对湍流κ—ε模型方程加速求解作用

提出了湍流κ－ε模型方程迭代求解中自适应松驰方法。该方法能根据迭代求解过程得到一系列最优松驰因子,从而提高收敛求解速度与性能。计算结果表明自适应松驰方法是相当有效的,使湍流求解收敛速度提高了２．５倍。     

关于一类集值变分包含解的迭代算法

2002年张石生先生介绍了一类集值变分包含,并在Banach空间内给出了这类集值变分包含解的存在定理和解的迭代算法.在凸度量空间构造一个新的凸结构,对这类集值变分包含定义了带误差的Ishikawa迭代程序,从而得出了这类集值变分包含解的新迭代算法,推广和统一了近期许多人的已知结果.     

惯量松驰因子的一个数值试验

研究了惯量松驰因子对ＳＩＭＰＬＥ算法收敛性能的影响，通过实例，找到了影响该项性能的最佳惯量松驰参数。     

广义集值变分包含解的具误差的迭代逼近

引入和研究了一类新的广义集值变分包含.在Hilbert空间中利用与极大η-单调映象相联系的预解算子的性质,构造了这类变分包含解的具有误差的迭代算法,并证明了由此迭代算法生成的迭代序列强收敛于这类变分包含的解.其所得结果是近期相关结果的改进和推广.     

随机模糊映射的广义非线性随机变分包含

引入并研究了一类带随机模糊映射的广义非线性随机变分包含,构造了一个新的随机迭代算法,在一定条件下,讨论了这类问题随机解的存在性以及由随机算法所产生的序列的收敛性.所得结果推广和发展了近期一些作者的主要工作.