弱条件下Halley族迭代的收敛性

我们曾在Smale的点估计判据下得到整个Halley族迭代的收敛性定理。点估计判据假设被求零点的映照f在初始近似z_0的某个适当大的邻域内解析。按数值泛函文献的通常理解,这是强条件的假设,尽管这种假设对于实计算的复杂性研究有其特殊的需要。对于其迭代映照中涉及f的k阶导数(或差商)的迭代法,通常理解的弱条件是假设f在z_0的某个邻域有连续的k 1阶导数,就像Канторович关于Newton法的经典工作那样。弱条件下建立收敛性定理的最大困难是关于优映照正根存在的判定。由于优映照通常被选为多项式,所以在关于算法的理论中,这是一个已经被彻底解决的问题。但成功的收敛性定理要求把这种条件明快地表示出来,而不是只给出一种判定的算法。对照文献[6]的成功和文献[7]的差强人意,这是很明显的。长期以来,还没有能够在弱条件下建立Halley族迭代的收敛性定理,其困难就在于此。对原来意义的Halley法来说,已经建立不少弱条件下的收敛性定理,但不能令人信服地说哪个比哪个更好,其原因亦在于此。     

关于(f~((k)))~nf—a的零点

设f为一超越整函数,a为一复数。若f(z)—a至多有有穷多个零点,则a称为f的一个Picard例外值。关于f及其导数或某些特殊形式的微分多项式的Picard例外值的研究结果表明,当n≥1时f~nf′除零以外不可能有其他Picard例外值(参阅文献[1]与[3])。     

求导数零点的一个二阶收敛的叠代方法

用切线法求导数的零点,将涉及二阶导数的计算。用带导数的三次插值叠代求导数的零点(例如参见文献[1]),则需开平方的计算,且其收敛性亦未被深入研究过。显然,二者都是二阶收敛的。下列的叠代方法同时避免了二者在计算上的上述麻烦之处,而仍保持着二阶的收敛速度:     

多项式实零点个数的新判据

众所周知,对一般的n次实系数多项式f(x),如何判定它的实零点个数,这一问题是多项式理论中的一个重要组成部分,在数学、力学、物理学等许多方面都有重要应用.Sturm(参见文献[1]第六章)虽然指出了用Euclid辗转相除法解决上述问题的途径,但未能直接给出f(x)的系数与其实零点个数之间的关系,故不便于直接应用,更不便于对上述问题作进一步的理论分析.类似于Hurwitz(参见文献[2]附录5)用一些行列式的正、负符号成功地给出f(x)的零点都有负实部的充要条件,本文在f(x)与f(x))的结式中取n个子行列式作为判别式,通过这些判别式的正、负符号给出判定f(x)的实零点个数的公式,从而解决了上述问题.设     

计算多项式零点的PL同伦算法的成本估计

零点计算问题。文献[1]提出一种分片线性(PL)同伦方法,简称KNA算法.因为引进一个扰动项,该方法不但计算零点,同时也给出零点的重数。然而,因为没有与多项式系数无关的误差估计,一直未能得出多项式     

超越函数Det(a_(ij)+b_(ij)e~(-λτ)—δ_(ij)λ)_(n×n)的零点全分布在复平面左半部的代数判定

在时滞动力系统的运动稳定性研究中,超越函数起着重要作用。虽然在文献[2]中已给出了关于λ和e~λ的多项式H(λ,e~λ)零点分布的超越判定准则,但是,理论的解决与实际的计算还有很大距离。因此,秦元勋教授在文献[3]中给出了函数f_n(λ,τ)对一切τ≥0其零点全部分布在复平面左半部的充要条件。最近,文献[4]也给出了一组较易验证的充分条件。     

Routh表与线性定常系统的稳定性

判断多项式零点在右半复平面个数的Routh表,在控制论中有极为重要的应用。自从1974年Chang与Chen及1978年Singh分别指出Routh表不能判断的例外情况后,至今还有不少学者在讨论、修改与完善。但目前所见到的改进方法都较繁且计算量大,并且有的仍不完善。我们基于判定线性定常系统的稳定性,主要看其特征多项式在右半复平面是否有零点,并不需要确切知道右复平面零点是多少的这一事实,修改了Routh表,给出了标准多项式在右半复平面无零点的充要条件,包含了文献[5,6]的结果。     

用推广的连分式同时求代数方程的全部复根

二次方程实根的连分式展开式的渐近分式所满足的递推关系,被推广成同时求高次方程全部复根的一种并行迭代法。迭代法的计算过程可以看成是一种“多分支无穷连分式”展开。它特别适宜于向量计算机上使用。其收敛性定理和误差的先验估计已被给出。简单地说,对于一个n次么首多项式f(z),只要已知满足条件的n个点     

超越方程的搜索解法

我们在H.W.Kuhn将不动点算法用于求多项式全部零点的工作的基础上,提出超越方程f(z)=0的搜索解法。它具有两个突出的功能: 1.可按用户要求在复平面任何预期点附近搜索方程的根, 2.可按用户要求任意确定求根个数;     

关于α-拟星形函数

定义:设在单位圆|z|<1内是正则的,并且f(z)f′(z)(?)0以及在0<|z|<1内,满足条件:其中α是实数,称函数f(z)是一个α-拟星形函数,记这个函数族为μ_α。 在文献[1—3]中研究了族μ_α,特别是在文献[3]中得出|f(z)|与|f′(z)|好的上下界,并     

向量值半Markov决策规划

关于向量值Markov决策规划,文献[1]研究了有限阶段与无限阶段模型之间的关系。文献[2,3]将标量模型的策略迭代算法推广到向量模型,给出了求最优策略的算法。其算法大致叙述如下:从任一平稳策略出发,在平稳策略类中不断进行策略迭代改进,求得不动点及其周围的可疑点,然后从可疑点开始迭代改进。上述过程反复进行,直到考察完所有平稳策略为止。最后在求出的不动点集合Γ中用穷举法求出全部最优策略。     

Bernstein多项式取正值的一个充要条件

设f(x)是定义在[0,1]上的一个函数,由f所确定的n次Bernstein多项式是指     

关于实零点多项式的不等式

以H_n表示所有零点都在[-1,1]中的n次代数多项式全体,R_u是仅有实零点的n阶三角多项式全体,C为正的绝对常数。     

Hermite-Fejér插值多项式的逼近阶

为多项式T_n(x)=cos(narc cosx)的根。 1916年Fejér指出F_n[f;x]对于任意f(x)∈C[-1,1]皆具有可逼近的性质。1954年Moldovan进一步指出如下估计式(文献[2]中没排除n=1是不对的)     

非光滑凸函数的Moreau-Yosida逼近

考虑问题 其中为一闭的正常凸函数。f的Moreau-Yosida逼近定义为 由文献[1]可知F_λ是R~n中的可微凸函数,且(1)式的极小点集恰是minF_λ(x)的极小点集,所以Moreau-Yosida逼近把求解一非光滑凸函数的极值问题转化为求解一光滑凸函数的极值问题。F_λ的导数为     

高阶拟Hermite-Fejer插值的一致收敛性

记是第二类 Chebyshev 多项式的零点构成的结点系.以下记号除非特别声明均同于文献[1].本文我们将考虑一种新的插值问题.对任意非负整数 q 及 f∈C_(-1,1],熟知,适合下述条件的多项式 Q_(nq)(f)∈ΠN(N=2(q+1)(n+1)-1)是唯一的:其中 c_(jkn),d_(in),gin 为给定的任意实数,称 Q_(nq)(f)为 f 的高阶拟 Hermite-Fejér 插值.我们证明了     

鲁棒稳定性研究中的相角速度分析

由于多项式族稳定性区域无论在参数空间还是系数空间中一般均不具凸性,因而研究稳定多项式集保持其凸包稳定的条件具重要意义,其中探讨两个稳定多项式其凸组合保持稳定的条件是基本的,这方面已有两个充要条件,其中文献[1]是有关频域的,文献[2]是基于Hurwitz矩阵特征值的。从实际应用观点,最早且已有广泛应用的充分条件是要求这两个多项式具相同的奇次项(或偶次项)。     

退化和奇异抛物型方程差分解的收敛性

渗流方程u_t=f(u)_(xx)由于扩散系数有零点,其解可以不光滑。当f'(u)是退化或奇异时,文献[1]给出差分解收敛性证明,同时证明微分方程解的存在性。本文用类似的方法,在估计中作了改进,研究另一种退化或奇异非线性抛物型方程     

再论多重共轭Fourier级数的强求和

本文是文献[1]的继续,其目的是改进文献[1]关于多重共轭Fourier级数强求和的结果。 沿用文献[1]的记号。设Q={x=(x_1,…,x_k):-π≤x_j<π,j=1,…,k}。 L(Q)表示在Q上可积的函数的集合,设P(x)是一个n≥1次的k元齐次调和多项式。对于f∈     

关于Mbius变换的一点注记(三)

在文献[1]中,证明了:在单复变数的单位圆丨Z丨<1中的解析函数f(Z)经Mbius变换后展开的通项的系数可以表为n阶协变导数,即