无约束最优化的共轭梯度路非单调信赖域算法

提供了无约束最优化问题的共轭梯度路径非单调信赖域算法。进而获得了共轭梯度路的一些重要性质。基于这些性质和一些合理的假设，证明了算法具有整体收敛性和保持局部超线性收敛速率。     

广义Riemann可积与Lebesgue可积关系注记

研究了有限区间上无界函数及无限区间上函数的广义Riemann可积性、广义Riemann绝对可积性与Lebesgue可积性之间的关系，得到了一些充分必要条件。     

微分方程的解与小函数间的关系

首次研究了四种类型的整函数系数的二阶线性微分方程的解与小函数之间的关系，得到齐次与非齐次线性微分方程解取小函数的精确估计。     

SIMPLE算法的一个新的改进方案

提出了SIMPLE算法的一个新的改进方案－－MSIMPLE。该采用SIMPLEC中的方法对速度主程进行处理，同时对压力的确定采用SIMPLER中的方法来完成。通过对2个典型的流动传热问题（圆管突扩通道内的流动，正方形空腔内的自然对流）的计算，将该改进方案与SIMPLE，SIMPLEC，SEMPLER算法进行了初步对比，结果表明，改进方案有着更好的收敛特性，并且能节省数值计算的计算时间。     

自反Banach空间上C0半群的一些结果

设T（t）是自反Banach空间X上满足两个条件的一类C0半群。本文证明如果T（t）是弱L^p稳定的，则其生成元的谱界是负的。再由文献[1]得到的关于这一类C0半群在任何Banach空间上其增长界都与生成元谱界相等的结果得出，自反Banach空间上此类半群弱L^p稳定与指数稳定等价。     

无穷级Dirichlet级数和随机Dirichlet级数的下级

本主要研究半平面上无穷级Dirichlet级数及随机Dirichlet级数的下级增长性，对于无穷级Dirichlet级数，研究了它在下级增长性，得到了它的系数和指数与下级之间关系的充要条件；对于无穷级随机Dirichlet级数，证明了它的下级增长性几乎必然与其在每条水平直线上的下级增长性相同。     

一种新的GM(1,1)建模方法——迭代加速法

在GM（1，1）逐步优化直接建模方法的基础之上，得到了迭代的收敛速度，并由此得到了迭代－加速公式。在参数a较大时，迭代加速法具有收敛速度快等优点，弥补了原逐步优化直接建模方法收敛速度慢的缺陷。     

一种线性收敛的线性方程组迭代解法

本文给出一种线性收敛的线性方程组迭代解法。此解法只要求系数矩阵非奇异即可。文中还研究了送代过程中解的收敛性态。     

非时齐跳跃Markov过程序列到扩散过程的弱收敛

本文给出了非时齐跳跃Markov过程序列弱收敛于非时齐扩散过程的一般性定理。利用这一定理,证明了非负非时齐跳跃Markov过程序列弱收敛于Brownian Excursion和经验分布过程弱收敛于Bown桥。     

Fourier级数的Vallee—Poussin平均对有界变差函数逼近速度的估计

本文讨论Fourier级数的Vallee-Poussin平均对周期2π的有界变差函数的点态逼近度,给出了有关结果.