带有噪声解耦的自校正解耦控制器

提出了一种不仅能够进行动静态解耦而且能够进行噪声解耦的自校正解耦控制器。在一定的条件下给出了稳定性和收敛性分析。通过仿真结果证明了给出算法的有效性。     

一类泛函极小元的H2收敛性

本文证明了一类泛函Eg(u,G)于集合h^2g(G,C)中的极小元ug当e-o时,在H^2中收敛到以g为边值的G上的双重调和映射．     

用牛顿法求解凸集上的一类最佳插值问题

讨论一般的最佳插值问题(k≥3):min∫ba|Dkf|2dt,f满足插值条件f(ti)=yi,i=1,...,n和约束f(k)≥0.该问题可转化为非线性方程组,从而用半光滑牛顿型算法求解,算法具超线性收敛性.然后给出一个由函数的k阶导数计算求得原函数的算法.算例显示了所有算法的有效性.     

一维非线性对流扩散方程特征有限元的两重网格算法

针对一维非线性对流扩散方程，构造了特征有限元两重网格算法。该算法只需要在粗网格上进行非线性迭代运算，而在所需要求解的细网格上进行一次线性运算即可。对于非线性对流占优扩散方程，不仅可以消除因对流占优项引起的数值振荡现象，更重要的是可以加快收敛速度、提高计算效率。误差估计表明，只要选取粗网格步长与细网格步长的平方根同阶，就可以使两重网格解与有限元解保持同样的计算精度。     

关于一类多值拟补问题解的存在性与迭代逼近

引入与研究了一类多值拟补问题，并构造了新的迭代算法，这些新算法概括了用于解补问题的许多现有的算法成特例，而且，还证明了此类拟补问题解的存在性与由新算法生成的迭代序列的收敛性。     

求解变分不等式的一个改进的推广近似点算法

基于D．Han提出的算法，通过改进算法的投影区域，我们提出了求解变分不等式的一种改进的推广近中心点算法．该算法使新的迭代点与变分不等式的解集间的距离更靠近．在适当假设条件下，我们证明了算法的全局收敛性．     

求解二次规划的一个基于梯度的新神经网络

根据问题自身的结构特点，通过将其转化为等价的方程，提出了求解凸二次规划的一个基于梯度的新神经网络模型．严格证明了它是Liapunov稳定的，并且渐近收敛于原问题的精确解．讨论了其全局指数稳定性，该模型不需要选择自反馈或辅助联结权矩阵，且网络规模小于原问题．模拟实验表明新模型不仅可行，而且有效。     

单位圆周上正交有理函数系

文章考虑单位圆周上以12πdα(x)为权,极点位于单位圆外的正交有理函数的零点及核函数的收敛性。当所有极点都等于无穷远点时它们就是熟知的G.Szeg¨o[4],关于单位圆周上加权正交多项式的结果。     

一类新的集值非线性变分包含问题解的存在性及其算法

在Hilbert空间中利用与H-单调映象相联系的预解算子的性质,讨论了一类新的集值非线性变分包含问题解的存在性,并给出了逼近解的迭代算法．