二值命题逻辑中公式列的收敛性

在二值命题逻辑系统中给出公式列按真度收敛的定义,研究公式列按度量收敛、按赋值收敛及按真度收敛的性质,给出三种收敛各自的充分必要条件,在公式列是有限原子的条件下证明公式列按度量收敛、按赋值收敛及按真度收敛是相互等价的.     

与Euler-Mascheroni常数有关的几个不等式

首先给出几个新的收敛序列,然后给出更一般的收敛序列来提高其收敛速度,得到几个与EulerMascheroni常数有关的不等式.     

Lp空间上几种收敛性的关系

主要探讨了在Lp空间上几种收敛性的关系,给出了弱收敛的充要条件以及弱收敛与强收敛之间的关系,并且相应的给出了一些推论,证明了弱收敛的充要条件和有关弱收敛与强收敛之间的关系,并用举例说明了定理的一些特殊情况.     

圆域并集上施瓦茨交替法的研究

讨论了圆域并集上施瓦茨交替法的收敛速度 ,计算得到了收敛因子的具体表达式 .当两圆交集很少时 ,收敛因子接近 1 ,收敛速度将变得十分缓慢 ,对此给出了一个改进算法 ,分析了其收敛速度 ,并给出了其收敛因子的最优上界 ,然后通过数值计算验证了分析结果 .     

关于含参量广义积分一致收敛性的教学研究

对含参量广义积分的一致收敛性给予讨论,从一致收敛的定义出发给出一致收敛的充要条件,以及判断一致收敛的柯西判别法、微分法和级数判别法,并给出证明和运用实例.     

Fuzzy超拓扑中的收敛关系

本文在文献[1]的基础上,具体地讨论了八种Fuzzy超拓扑的收敛性质,给出了Fuzzy集网在八种Fuzzy超拓扑中的收敛范围,在T_21中给出了Fuzzy集网收敛的充分条件:若■_3A_d=■_4A_d=B,则该网{A_d}_(dD)收敛且收敛于B.在T_(22)中给出了Fuzzy集网收敛的充要条件:Fuzzy集网{Ad_}_(dD)收敛于A的充分必要条件是■_lA_dA■_4A_d.     

关于r—收敛的一些结果

证明了集合序列的ｒ－收敛蕴含Ｋ－Ｍ收敛，给出了随机集列在ｒ收敛意义下的收敛定理。     

关于r－收敛的一些结果

证明了集合序列的ｒ－收敛蕴含Ｋ－Ｍ收敛，给出了随机集列在γ－收敛意义下的收敛定理．     

序列极限的统一叙述

通过分析数列收敛、函数列收敛的共同特征,给出序列收敛的统一定义,说明数列收敛和函数列的一致收敛是对应的概念,从而探讨了函数列和函数项级数一致收敛这一难点的教学方法.     

实数序列的上巴拿赫统计收敛

引入了上巴拿赫统计收敛的概念,举例说明了上巴拿赫统计收敛与渐近密度意义下的统计收敛之间的关系,并给出了上巴拿赫统计收敛的一个必要条件.     

变分不等式有限元逼近的并行Schwarz算法

讨论了单障碍问题有限元逼近的并行Ｓｓｈｗａｒｚ算法，建立了与吕涛的算法等价的实用算法，并说明了其收敛性，同时讨论了该处对于贴合于分量有有限步收敛性。     

含Dirichlet边界条件的局部间断有限元方法的收敛性分析

针对一维常系数对流扩散模型方程,讨论了当含有Dirichlet边界条件时,局部间断有限元方法（LDG方法）的收敛性．证明了当边界条件为Dirichlet边界条件时,LDG方法的收敛阶仍可达到k阶．最后给出数值例子来证实该结论．     

随机序列和的几乎必然收敛

通过研究上可加的r阶矩结构的随机序列和的几乎必然收敛性、收敛速度,给出了2个重要定理的证明,得出的随机序列和的收敛速度在数量级上已达到最优,并给出了定理的相关应用.     

无约束优化问题线搜索方法的收敛性

在较弱条件下给出了5种线搜索准则下的线搜索方法的收敛结论,这些结论对于构造快速有效的收敛算法是十分有用的。表明了搜索方向在这些方法中起主要作用,同时步长在一定条件下保证了算法的全局收敛性。说明了算法可用于求解更广泛的无约束优化问题。     

两两NQD阵列加权和的收敛性

研究两两NQD阵列加权和的完全收敛性,获得一般双下标加权系数和的完全收敛性,推广了Baum型ND条件下完全收敛性的结果.     

Gauss－Seidel迭代法的一个新的收敛条件

给出了当　Ａ　＿ｍ＝Σα￣（ｉ）≥１其中ａ￣（ｉ）＝ｍａｘ｛｜αｉｊ｜｝时，Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代法收敛的充分条件，将收敛的限制由　Ａ　＿１＜１，　Ａ　＿∞＜１扩充到　Ａ　＿ｍ≥１上。该条件易于检验，适用范围广。     

E-MS算法的收敛性

考虑E MS算法的收敛性. 首先, 给出观测广义信息准则(GIC)最小值点的必要条件； 其次, 在模型空间有限性、 参数空间紧性、 Q函数连续性的条件下, 证明E MS算法产生序列的极限点满足观测GIC最小值点的必要性, 是对E MS算法全局收敛性的补充； 再次, 给出满足该必要条件但不满足全局收敛条件高斯图模型的一个实例； 最后, 证明E MS算法的全局收敛性.     

二阶矩条件下Fisher信息的收敛性

引入了Fisher信息距离,给出了Fisher信息的收敛性定理并讨论了它的应用,在二阶矩条件下证明了Fisher信息的收敛性.     

END随机序列的完全收敛性与强收敛性

利用END随机序列矩不等式和截尾法,探讨END随机序列的完全收敛性和强收敛性.给出了其相应的三级数定理,并利用所得结论获得了其完全收敛性与强收敛性的一些充分条件.     

统计收敛与Lacunary统计收敛

针对Lacunary统计收敛与经典统计收敛的相容性问题,利用统计测度理论证明了Lacunary统计收敛与经典统计收敛等价的充分必要条件是相应的Lacunary序列是几何递增的.