渐近伪压缩映象不动点的Mann迭代逼近问题

在研究E.U.Ofoedu研究的结果下: Banach空间中渐近伪压缩映象Mann迭代逼近问题[1],在实Banach空间中研究了具误差的修正的Mann迭代点列来逼近一致Lipschitz的渐近伪压缩映象不动点的强收敛问题,推广了E.U.Ofoedu研究的结果.     

关于Z算子的几种常见迭代序列收敛速度的比较

在一般Banach空间中对Picard,Krasnoselskij,Mann,Ishikawa,Noor迭代序列之间的收敛速度进行了比较.设E为任意Banach空间,D为E的闭凸子集,T:D→D为Z算子.对5种迭代序列收敛于不动点T的快慢进行了比较,证明了6个定理.     

混合单调算子耦合不动点的迭代求法及其应用

设E是半序Banach空间,本文在空间C[I,E]中利用锥理论和单调迭代技巧,给出了混合单调算子最小最大耦合不动点存在性定理及其迭代求法.     

增生型非线性方程具误差的Ishikawa迭代方法

设E是任意Banach空间,T:E→E是Lipschitz强增生算子,研究了此类现象的具误差的Ishikawa迭代方法的收敛性问题.改进后的Ishikawa迭代方法强收敛到算子方程Tx=f的唯一解.     

Banach空间中无限非扩张映射的弱收敛定理(英文)

在Banach空间E中,关于两族无限非扩张映射,提出了一个新的修正的Ishikawa迭代格式,并由此迭代得到一个收敛定理.改进和推广了一些相关结果.     

Banach空间中随机单调减算子的随机不动点定理

利用在赋范线性空间中引入的半序和锥:即设E是实赋范线性空间, f ∈是E上非零连续线性泛函, E*定义E上关系:x y≤??≤x y f x f y f x y ()()(?=?,证明了Banach空间中随机单调减算子的随机不动点)定理,并给出了迭代及其收敛性.     

Banach空间中二阶积分微分方程周期边值问题

利用半序理论及单调迭代方法研究了实Banach空间E中二阶Hammerstein型积分微分方程周期边值问题．并建立了其最大解和最小解的存在性定理．     

广义Lipschitz增生算子方程的具有误差的Ishikawa迭代的收敛性和稳定性

设E是任意实Banach空间，T：E→E是Lipschitz增生算子，利用包含通常的Lipschitz映旬和值域有界映象在内的广义Lipschitz映象，在没有条件limn→∞βn=0之下，在Banach空间中证明了含广义Lipschitz增生算子T的非线性方程x Tx=f具有误差的Ishikawa迭代序强收敛性，并在适当条件下证明了迭代序列的稳定性。     

Banach空间中非扩张映射的黏性逼近方法

借助Banach空间中非扩张映射的黏性逼近方法,在范数一致Gateaux可微的Banach空间中,提出一种改进的黏性迭代算法,证明了由该黏性迭代算法生成的序列强收敛于一类非扩张映射的不动点.推广了一些文献中的研究成果.     

Banach空间中非扩张映射的黏性逼近方法

借助Banach空间中非扩张映射的黏性逼近方法,在范数一致Gateaux可微的Banach空间中,提出一种改进的黏性迭代算法,证明了由该黏性迭代算法生成的序列强收敛于一类非扩张映射的不动点.推广了一些文献中的研究成果.     

极值分布右截尾线性回归模型参数的极大似然估计

本文对右截尾数据的线性回归模型,在误差服从极值分布条件下,先给出其参数极大似然估计的一般迭代算法,然后证明了尺度参数为常数时EM算法与该一般迭代算法的一致性,保证了迭代的收敛.     

时滞系统稳定性与Hopf分岔的迭代法

简要综述了迭代法在时滞系统稳定性与Hopf分岔研究中的若干新进展.在稳定性分析中,利用Lambert W函数,时滞系统的最大实部特征根可以用Newton-Raphson等迭代法求得.而在Hopf分岔分析中.利用迭代法求得了分岔周期解的近似表达式.对这两个问题,迭代法简便有效.     

关于半收敛问题的探讨

针对实际CT系统中的不完全数据图像重建算法半收敛问题,分析了迭代外插算法收敛性与引入的参数因子、已知的检测数据的关系,并给出了改进的迭代外插算法.数值实验结果表明迭代外插算法迭代过程有时是发散的,存在半收敛问题,而改进的迭代外插算法是收敛的.     

神经网络迭代学习控制快速算法的研究

研究了非线性系统的神经网络迭代学习控制问题，为了提高神经网络学习控制的收敛速度，改进了权值的迭代学习算法，提出了一种新的训练权值方法，它以递推的方法来计算网络权值，不仅能减少计算量且收敛速度快，最后，用仿真结果对该算法作了进一步的验证。     

迭代法收敛速度的比较

在全面介绍迭代法的收敛性的基础上，介绍了牛顿迭代法的收敛性和弦截性的收敛法，并对基本迭代法、牛顿迭代法和弦截法的收敛速度进行了比较，经比较看出，同样的问题，弦截法的收敛速度比一般迭代法要快得多，与牛顿迭代速度相近，也是比较快的。最后指出，在以电子计算机为数值计算工具的今天，必须研究适合于计算机运算的数值计算方法的收敛速度。收敛速度的快与慢，是评判谊种收敛法适用与否的一项重要指标。因此用何种方法来解决实际应用问题显得尤为重要。     

主元加权迭代法求解病态线性方程组

由于病态线性方程组的系数矩阵条件数很大,使用迭代法求解病态线性方程组时,收敛速度慢且数值解的精度很低.针对此问题,设计了一种主元加权迭代算法.该算法在系数矩阵主元上叠加一个权值,以此来降低系数矩阵的条件数.最后以希尔伯特矩阵构成的病态线性方程组为例,对提出的主元加权迭代算法和高斯-赛德尔迭代法以及雅克比迭代法进行了测试.对比试验结果表明:主元加权迭代算法能有效地提高数值解的精度.     

色散方程的交替分组迭代方法

给出了求解具有周期边界条件色散方程近似解的交替分组迭代法.构造了逼近色散方程的两层隐式差分格式,以此隐式差分格式为基础设计出一种适合在并行机上进行计算的交替分组迭代方法,并证明了上述隐式差分格式的绝对稳定性和交替分组迭代过程的收敛性.数值试验对色散方程的隐格式与Crank-Nicolson格式分别应用交替分组迭代求解.结果表明,该方法具有很好的数值精度和良好的实用性.     

强增生型变分包含解的具误差的迭代逼近

建立了Banach空间中一类强增生型变分包含解的存在唯一性及其具误差的Mann和Ishikawa迭代程序逼近的一般性原理，指出已被广泛研究的强增生型变分包含解的Mann和Ishikawa迭代程序逼近问题仅是具误差的Ishikawa迭代程序的特例，其结果是近期相关结果的推广和发展。     

线性方程组的迭代解法

线性方程组的数值求解常见于许多科学与工程计算领域,介绍了求解大型线性方程组的主要迭代算法。首先,对一些经典迭代法（Jacobi方法、Gauss-Seidel方法、SOR方法、SSOR方法和CG方法等）进行了详细的讨论,并从理论上对收敛性进行分析。其次,讨论了最新的Hermitian/Skew-Hermitian splitting（HSS）迭代理论,给出了迭代公式和收敛性定理。最后,通过数值实验对所有迭代法的有效性进行了验证。     

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。