拟-Nekrasov型矩阵逆的无穷范数上界及其应用

目的 提出一类新的非奇异矩阵：拟-Nekrasov型矩阵，研究其逆矩阵无穷范数的上界及在线性互补问题中的应用。方法 利用QN-矩阵的定义、矩阵分解与不等式放缩技术进行研究。结果与结论给出了拟-Nekrasov型矩阵的定义，证明了其为非奇异H-矩阵的子类，推广了严格对角占优矩阵类，数值例子表明拟-Nekrasov型矩阵类与QN-矩阵类互不包含；给出了拟-Nekrasov型矩阵逆矩阵无穷范数的一个上界，证明了其优于经典的Varah界，同时得到了拟-Nekrasov型矩阵线性互补问题的误差界，数值算例阐明了所给误差界的优越性。     

奇异子空间在Frobenius范数下的扰动界

使用双分离度获得左右奇异子空间在Frobenius范数下的一些新的扰动界和条件数, 其中左右奇异子空间独立的扰动界始终不会超过联合的扰动界.     

Fredholm积分方程组的形式解

本文在Ｌ＾２中给出了Ｆｒｅｅｄｈｏｌｍ积分方程组的形式解，给出了解存在和唯一的充要条件，多解时，其形式解为方程组的最小范数解，并且得到了近似解的表达式，经 误差估计。     

改进的新颖全局和声搜索算法

为了提高和声搜索算法的寻优性能,提出了改进的新颖全局和声搜索(INGHS)算法.通过差分向量范数定义和声记忆库多样性,以和声记忆库的多样性信息为指导实现位置动态更新,并结合变异操作更新和声记忆库.算法采用动态位置更新策略产生新和声,在寻优早期具有较好的全局搜索性能,在寻优后期具有较好的局部搜索性能,提高了算法跳出局部最优的能力.利用7个标准测试函数对所提算法与目前已知文献中优秀的改进HS算法进行性能测试,测试结果表明所提算法具有较好的寻优性能.     

赋广义Orlicz范数Orlicz函数空间的完全k-凸性

利用Banach空间凸性理论和广义Orlicz范数的特征,研究了赋广义Orlicz范数Orlicz函数空间完全k-凸性,得到了Orlicz函数空间关于广义Orlicz范数完全k-凸的判别准则.     

冲击噪声下基于Lorentzian范数的CSR参数估计

针对现有重构算法及其改进算法在压缩感知雷达(CSR)参数估计中存在的稳健性不强、适用性不广等问题,提出了一种适用于冲击噪声背景的鲁棒性算法——Lorentzian-ISL0(基于Lorentzian范数的改进光滑l0范数).建立CSR参数估计的稀疏线性模型,并基于Lorentzian范数和高斯函数稀疏正则化,构造冲击噪声下稳健的优化目标函数;修正优化目标函数的牛顿方向,并沿修正方向对估计值进行更新,直至收敛.仿真实验结果表明:与已有算法相比,本文方法计算复杂度更小,支撑集重构更精确,信号重构精度更高.     

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.