具有双线性型的一般拟变分不等式解的存在唯一性和算法

本文研究具有双线性型的一般拟变分不等式解的存在唯一性和逼近解的迭代算法。     

参数形式双线性型拟变分不等式的灵敏分析

本文分析了参数形式双线形拟变分不等式解ｕ（λ）关于参数λ的连续性和可微性的灵敏性质，此结果改进和推广了Ｒ．Ｎ．Ｍｕｋｈｅｒｊｅｅ和Ｈ．Ｌ．Ｖｅｒｍａ（１９９２）、潘韵淮（１９９５）的相应结果。     

模糊映象的拟变分不等式的迭代算法

利用迭代求解技巧，给出了HiIbert空间中模糊映象的广义拟变分不等式的解的迭代算法并讨论了其收敛性，所得结果推广了文献【1】的结果。     

一类参数形式的拟变分不等式的灵敏分析

本文分析了来自弹性力学中具有摩擦接触问题的一类参数形式的拟变分不等式的解ｕ（λ）关于参数λ的连续性微分性的灵敏性质，此结果把Ｒ．Ｎ．Ｍｕｋｈｅｒｊｅｅ和Ｈ．Ｌ．Ｖｅｒｍａ的结果改进和推广到拟变分不等式和Ｈｉｌｂｅｒｔ空间。     

关于一类集值拟变分不等式的广义投影算法

引入并研究了一类新的广义非线性集值强隐拟变分不等式，通过用投影方法，证明了这类变分不等式的解等价于一类不动点问题的解．基于这类不动点问题，我们构造了一个迭代算法，在没有紧性的条件下，证明了这类变分不等式解的存在性；同时，还证明了由迭代算法所产生的迭代序列收敛于这类变分不等式的解．     

一类新的广义强非线性拟变分不等式

研究了一类新的广义强非性拟变分不等式问题,提出了求此类变分不等式的逼近解的迭代算法。在无紧性条件下,证明了由算法生成的迭代序列的收敛性和变分不等式的解的存在性。所得结果推广了一些新的结果。     

关于一般混合变分不等式的g-单调迭代算法

受Ｄｉｎｇ的启发提出了ｇ－单调，ｇ－次微分和ｇ－近似映象等新概念；关于ｇ－近似映象的存在性和Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ连续性的证明和讨论；利用这些新概念提出了关于一般混合变分不等式的一种ｇ－单调迭代新算法，此算法包含了近期此领域有关结果作为特殊情况，还讨论了该算法的收敛分析。     

一般广义非线性集值混合拟变分不等式的新的迭代算法

引入和研究了广义非线性集值混合拟变分不等式,并发展了寻求近似解的一类新的迭代算法,且证明了这类广义非线性集值混合拟变分不等式解的存在性以及由此算法生成的近似解序列的收敛性．     

一类广义集值拟变分不等式的迭代算法

研究了Hilbert空间中一类广义集值拟变分不等式的迭代算法,证明了迭代序列强收敛于广义集值拟变分不等式的解,并给出了近似解的迭代算法,本文的结果推广和改进了文献[1,2]等的相关结果。     

求解单调变分不等式的一类迭代算法

给出了求解单调变分不等式的一类迭代算法．通过解强单调变分不等式子问题，产生一个迭代点列，该迭代点列收敛到变分不等式的解．最后，给出了这类新算法的收敛性分析。     

一类新的广义强非线性拟变分不等式

研究了一类新的广义强非线性拟变分不等式问题。提出了求此类变分不等式的逼近解的迭代算法。在无紧性条件下,证明了由算法生成的迭代序列的收敛性和变分不等式的解的存在性。所得结果推广了一些新的结果。     

随机内积模上广义强非线性拟变分不等式

文章给出随机内积模上一类变分不等式的解的存在性定理。在随机内积空间中利用随机闭凸子集的最佳逼近元及投影算子的理论,研究了一比较广泛的强非线性变分不等式的解的存在性及其收敛性。     

混合拟变分不等式的预测-校正算法

引入并研究了一类具有弱强制性算子的混合拟变分不等式,运用辅助原理技巧,给出了一个求解混合拟变分不等式问题的三步预测-校正算法,并在一定条件下证明了该算法的收敛性.     

一类变分不等式的扰动迭代算法

通过对Verma相应结果的讨论与改进 ,利用变分不等式求解技巧 ,给出了希尔伯特空间中一类广义变分不等式的解的新的扰动迭代算法 ,并讨论了其收敛性     

关于单调混合变分不等式的带有误差的Mann迭代算法

研究了单调混合变分不等式的一些新的带有误差项的Mann迭代算法以及在实Hilbert空间中的收敛性。     

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。     

完全一般非线性隐拟变分包含的带误差的扰动迭代算法

给出了一类完全一般非线性隐拟变分包含并没有极大单调性质证明了它等价于一类不动点问题,我们还给出了这类隐拟变分包涵解的存在性,并给出了解的带误差的扰动迭代算法的收敛序列。     

关于一类变分不等式的带有误差项的Ishikawa迭代算法

在Hilbert空间中，引入并研究了一类单调混合变分不等式的一些新的带有误差项的Ishikawa迭代算法，给出了算法的收敛性结果，从而推广和改进了Noor和Zhang有关结果。