多场址问题的一个变尺度次梯度算法

多场址问题是一个不可微凸规划问题，本文给出了多场址问题的一个全局收敛的变尺度次梯度算法。     

U-统计量尾概率级数的收敛性

本文对相当广泛的一类权函数和边界函数给出了U-统计量尾概率级数收敛的充分条件.     

关于正值函数无穷积分收敛性判别法的讨论

文 [1 ]给出了非负函数无穷积分收敛性的几个判别法 ,本文给出了比文 [1 ]判别法更精细的一个判别法 ,同时 ,通过与文 [1 ]中判别法的比较 ,说明它比文 [1 ]中的判别法都强 .     

具有时滞的非自治的Lotka-Volterra生态系统的全局稳定性

考虑一个具有时滞的非自治的捕食——食饵生态系统。该系统是由一个捕食，二个食饵种群所构成我们给出了系统的周期解是全局稳定的充分条件。     

具有波动算子的非线性Schroedinger方程的谱方法

本文讨论了一类具有波动算子的非线性Schroedinger方程的周期初值问题，构造了半离散和全离散的Fourier谱格式，利用有界延拓法，证明了格式的收敛性与稳定性，并给出了误差估计，为该模型的数值分析提供了理论基础和一个有效的算法。     

求解Po-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法

构建了一个新的光滑价值函数来求解Po-函数非线性互补问题.区别于以往所构建的价值函数,构建的新的光滑价值函数不含任何光滑参数.对于Po-函数,可以得到,此价值函数的任一稳定点都是非线性互补问题的解.基于这个简单的光滑价值函数,提出了求解Po-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法.在适当的条件下,该算法的全局收敛性及局部超线性(二次收敛性)也得到了证明.     

多维函数全局寻优的团队进步算法

通过模仿团队进步需要的学习、探索行为和成员更新规则,提出了一种新颖的双群体演化算法,称为团队进步算法(TPA).算法将一个团队的成员分为精英和普通组,建立了两组的学习样板,定义了学习和探索运算,并合理设定了成员更新规则.两组成员在搜索过程中出现了明显分工,使算法兼备了全局搜索、局部搜索和定向搜索的能力.数值试验结果验证了新算法具有实现简单、全局寻优成功率高、收敛快、计算量少、坚韧性强和参数选择相对容易等特性,对解决优化应用问题具有较大的价值.     

第二类非线性Fredholm型积分方程数值解的超收敛性

本文讨论第二类非线性Ｆｒｅｄｈｏｌｍ型积分方程数值解的超收敛性，以Ｇａｌｅｒｋｉｎ方法为基础建立了该类方程的Ｇａｌｅｒｋｉｎ算法、小波Ｇａｌｅｒｋｉｎ算法以及它们相应的迭代校正格式，证明了两种算法数值解的超收敛性，不仅将Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ积分方程的结果推广到第二类非线性Ｆｒｅｄｈｏｌｍ型积分方程，而且应用小波分析工具得到了更精确的结果．     

正项级数的广义Cauchy判别法

对正项级数的Cauchy,判别法作了推广,得出正项级数的广义Cauchy判别法.使原来的Cauchy判别法成为该判别之特例,从而扩大了它的使用范围.     

非线性系统两变量控制下的分枝特性

采用分枝理论推导非线性系统两变量P和PI控制下的分枝特性,所导得的几个定理阐明了简单分枝点和Hopf分枝点的位置和性质。一个简化精馏塔模型用于演示这一过程,展示出精馏塔系统在闭环时,可能出现多态和极限环。