R-收敛因子和σ-收敛因子之间的关系

收敛速度是衡量一个最优化算法好坏的重要指标．1970年Ortega和Rheinboldt给出了两种度量一个迭代过程收敛快慢的精确标志．笔者证明了当收敛阶p＝1时，R—收敛因子和σ—收敛因子是相等的，从而可以用两种度量标志中的任何一种进行度量．     

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。     

内超实度量空间中的两种收敛性

用无穷小分析方法研究了内超实度量空间中与Ｑ－拓扑及Ｓ－拓扑相应的两种收敛性——Ｑ－收敛性及Ｓ－收敛性，给出了内超实度量空间中的点列、网以及函数列Ｑ－收敛与Ｓ－收敛的特征与基本性质，引进了一致Ｑ－收敛与一致Ｓ－收敛的概念，并讨论了这些收敛性在一般度量空间中的应用．     

L—收敛空间

文中对任一具有逆序对合对应的完全分配格Ｌ引入了Ｌ－收敛空间的概念，主要证明了（１）Ｌ－预拓扑空间范畴是Ｆ－对角Ｌ收敛空间范畴的延拓式拓扑包，（２）Ｌ伪拓扑空间范涛是Ｆ－对角Ｌ－收敛空间范畴的拓扑论域包。     

收敛因子e-xy的一般推广及应用

探讨了收敛因子e^-xy的一般情况,并给出了其应用。     

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．     

非线性规划的一种全局收敛算法

定义了一种偏离Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ三元点的度量函数的基础上，，对一般连续可微非线性规划提出了一个新的全局收敛算法。利用这个算法在获得问题最优解的同时，还得到了与最优解相应的Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子。把这种算法应用于二次规划，得到了二次规划的一种的迭代法。最后给出了一个计算实例。     

G—B变换对极限循环连分式K（an／1）加速收敛

本文对极限循环连分式Ｋ（ａｎ／１）的逼近序列引入合成序列变换，选择适当的辅助序列得到Ｇ－Ｂ变换；就Ｇ－Ｂ变换和常数因子ｘ１对极限循环连分式的加速收敛进行了比较，并给出了数值实例。     

P—Banach空间中点列弱收敛的特征

讨论具有Schauder基的P-Banach空间中点列的弱收敛的特征，并且得到了弱收敛点列依P-范数收敛的一个充分条件。     

一类步长因子下适应性滤波算法强收敛的充要条件

设｛Ｘｎ｝是一个递推的适应性滤波序列，本文将给出当步长因子条件下，Ｘｎ强收敛于Ｘ＊的一个充要条件，这儿Ｘ＊是最小均方意义下的最优值。     

融合动态收敛因子与黄金正弦的花朵授粉算法

为了解决传统花朵授粉算法收敛精度较低、易收敛到局部最优等问题,提出了融合动态收敛因子与黄金正弦的花朵授粉算法(DGSFPA).在异花授粉中引入动态收敛因子,来提高算法收敛精度.在自花授粉中进行黄金正弦优化,以增强跳出局部最优的能力.通过与其他3种算法在测试函数上的比较,验证了改进算法具有更高的收敛精度和更快的收敛速度.将DGSFPA应用于求解压力容器设计优化问题中,研究结果表明:改进算法所得4个设计变量值均比其他3种算法所得值小,且其总成本比花朵授粉算法减少5270.82元,比人工蜂群算法减少876.72元,证明了DGSFPA的有效性和可行性.     

2—赋范空间中点列的强收敛与弱收敛

本文引进了2—赋范空间中点列的强收敛,弱收敛与一致凸的2—赋范空间等概念,得到了强收敛与弱收敛的基本性质及它们的关系。最后给出了一致凸的2—赋范空间的一个充分必要条件。     

子区域不精确求解的Dirichlet—Neumann迭代法

应用Ｄ－Ｎ迭代法求解线性椭圆连值问题时，每一步要求解一个Ｄｉｎｉｃｈｌｅｔ问题和一个混合问题，考虑不精确求解混合问题，提出一算法，在合理的假设条件下，得到了依赖于风格参数的收敛因子。     

关于Bernestein—Trotter型算子序列的收敛定理

利用概率论的极限定理和Ｐ．Ｌｅ‘ｖｙ的连续性定理研究Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ－Ｔｒｏｔｔｅｒ型算子序列的极限性质，得到其收敛定理，并给出实例。     

p-对称差度量的收敛判别法及极限表达式

证明了支集一致有界的Ｆｕｚｚｙ数序列｛Ａ＾（ｎ）｝按ｐ－平均对称差度量ｄ△ｐ收敛于Ｆｕｚｚｙ的Ａ的充分必要条件是：存在ｈ∈「０,１」,使得｛ａｎ（λ）｝和｛ｂｎ（λ）｝在「０,ｈ」上几乎处处收敛。     

Fourier—Jacobi级数的绝对收敛点集

讨论Ｆｏｕｒｉｅｒ－Ｊａｃｏｂｉ级数在（－１，１）中绝对收敛的真子集。     

关于（1,f）—奇因子的一些新结果

设Ｇ是一个简单图，ｆ：Ｖ（Ｇ）→（１，３，５．．．．），如何对Ｇ的任意ｎ对集Ｍ，Ｇ－Ｖ（Ｍ）有一个（１，ｆ）－奇因子，则称图Ｇ存在ｎ－可扩充的（１，ｆ）－奇因子，本文主要对ｎ－可扩充图成立的一些结果进行了改进，证明了这些结果在有ｎ－可扩充的（１，ｆ）－奇因子的图中也成立。     

Lupas—Polya型算子列的收敛阶

利用概率论中的Ｌｅｖｙ定理，研究Ｌｕｐａｓ－Ｐｏｌｙａ型算子序列的极限性质并给出了收敛阶估计。     

Hermite—Fejer插值于Lp下的收敛速度

讨论了以第二类Ｔｃｈｅｂｙｃｈｅｆｆ多项式的零点为插值结点组的Ｈｅｒｍｉｔｅ－Ｆｅｊｅｒ插值于Ｌｐ下的收敛性,当１≤ｐ〈２时,给出了收敛速度的一个精确估计;当ｐ≥２旦,说明了其于Ｌｐ下不是收敛算子列。     

Fourier—Jacobi级数的点态收敛

讨论了Ｆｏｕｒｉｅｒ－Ｊａｃｏｂｉ级数临界阶Ｃｅｓａｒｏ平均的点态收敛性，建立了Ｄｉｎｉ型与Ｄｉｎｉ－Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ型收敛判别法。所得结果可以看成经典Ｆｏｕｒｉｅｒ级数相应结果的类比。