B值随机变量一类加权和的完全收敛性

设{Xni:1≤i≤n,n≥1}为行间独立的B值r.v.阵列,X为实值r.v.,E｜X｜p<∞,p>2,且对 x>0, 1≤i≤n,n≥1,都有P(‖Xni‖>x)≤P(｜X｜>x).{ani:1≤i≤n,n≥1}为满足条件∑ni=1a2ni=1,n≥1的实数阵列.则1n1 p∑ni=1aniXnip0蕴涵1n1 p∑ni=1aniXni完全收敛于0.     

Generalized Rosenau方程的一个两层守恒差分格式

建立了generalized Rosenau方程的一个两层守恒差分格式.并给出了数值解的存在唯一性的证明,且在理论上证明了数值解的收敛性.     

一种改进的粒子群算法求解背包问题

针对传统的离散粒子群优化算法后期容易陷入局部收敛这一缺点,提出了一种新的离散粒子群算法,使用了新的运动方程来更新粒子的位置,并将贪心算法的思想引入粒子群优化算法中,在粒子的位置初始化的过程中,把采用贪心策略所得出的结果作为一个粒子的初始位置.用改进的算法求解背包问题,通过与其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在全局寻优能力和收敛性上都优于传统的粒子群算法.     

解非凸半定规划的一个Lagrange方法

基于一个求解一般非凸半定规划问题的非线性Lagrange函数,给出了其相关算法,研究了函数的性质,证明了算法的收敛性。在适当的条件下,当罚参数大于某一阈值时,算法产生的序列局部收敛,由此给出了与罚参数相关的解的误差估计。     

免疫遗传算法在BP神经网络中的应用

提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的BP神经网络设计方法.该算法在遗传算法(GA)的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象,提高了算法的收敛性能.为了解决BP神经网络权值随机初始化带来的问题,用多样性模拟退火算法(SAND)进行神经网络权值初始化,并给出了算法详细的设计步骤.仿真结果表明,同混合遗传算法相比,该算法设计的BP神经网络具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能.     

一类非线性Schrodinger方程的数值模拟

对一类非线性Ｓｃｈｒｏｄｉｎｇｅｒ方程提出了一种新的守恒差分格式,证明了该格式的收敛性与稳定性。数值模拟结果表明,该格式在保持了高精度的同时,较大地提高了计算速度。     

B值随机元阵列的完全收敛性

应用Ｂ空间上的Ｈｏｆｆｍａｎ－Ｊφｒｇｅｎｓｅｎ不等式,讨论了ｐ型Ｂａｎａｃｈ空间（１≤ｐ≤２）中行独立随机元阵列的完全收敛性,得到了几个有意义的结果。     

解非线性不等式组的L-M方法

文章研究了非线性不等式组的求解问题, 利用等价转化把非线性不等式组转化为非线性方程组来加以求解, 通过引进光滑参数构造了一个新的光滑函数来逼近方程组问题中的目标函数, 利用构造的光滑函数给出了相应的求解非线性方程组的Levenberg-Marquardt算法, 并在一定的条件下证明了该算法的整体收敛性.     

p型Banach空间B值随机元序列加权和的收敛性

设B是实可分的p型Banach空间,{Xni,Fni;un≤i≤vn,n≥1}是B值随机元序列,{ani;un≤i≤vn,n≥1}是实数序列.研究了∑vni=unaniXni的收敛性,推广并改进了已知的结果.     

二阶大时间步长的广义EO格式的收敛性

本文构造了一类计算双曲守恒律弱解的二阶精度的２Ｎ＋３点显式格式，这类格式在ＣＦＬ条件Ｎ的限制下为ＴＶＤ格式，这类格式是用改变一阶精度的２Ｎ＋１点格式的通量得到的，并证明了这类格式的收敛性．