一致凸Banach空间中α-非扩张映象的强收敛定理

设C是一致凸Banach空间中的非空闭凸子集，T:C→C是具有不动点的半紧 非扩张映象，其中, α<1。任取一点x0∈C，{xn}是由 * 定义的带误差的Ishikawa迭代序列，其中，* 是C中的有界点列。本文证明了{xn}强收敛于T的某一不动点。
     

单调映象方程解的遍历收敛性

通过对正则化迭代格式使用遍历性技术,建立了有界单调映象和满足线性增长条件单调映象方程解的大范围遍历收敛定理,所得结果对于伪压缩映象有直接应用。     

渐近伪压缩型映象迭代序列的强收敛定理

在没有任何有界条件下建立了渐近伪压缩型映象带混合型误差修改的Ishikawa和Mann迭代序列收敛到不动点的充要条件,所得结果本质推广和改进了有关文献中的相关结果.     

一类平方型Altman映象的公共不动点定理

在完备度量空间中,利用映象对相容和次相容的条件证明了一类新的平方型Altman映象的公共不动点定理,所得结果是这类Altman型映象的公共不动点定理的扩充与发展.     

多值Φ-伪压缩映象及增生算子方程的收敛性定理

在实一致光滑的Banach空间中,研究了多值Φ-伪压缩映象的不动点和多值Φ-增生算子方程解的Ishikawa和Mann迭代逼近,所得结果改进和拓展了近期的相关结果.     

度量空间中相容或次相容映象的公共不动点

本文利用单值映象与集值映象相容或次相容的条件,给出了完备度量空间中单值映象与集值映象存在公共不动点的一个充要条件,所得结果改进了一些已知的相应结果.     

混合单调映象的耦合不动点及其迭代定理

在半序Banach空间中,取消对导出半序的雄或者映象的连续性的限制的情况下,获得了两类非连续混合单调映象的耦合不动点定理．     

联想记忆混沌神经元网络

在对当前混沌神经元网络在信息处理中的应用研究的基础上,提出了对混沌神经元组成的人工神经网络模型建立一种新的自联想矩阵的方法,由此建立了经沌神经元组成的改进的联想记忆网络。通过仿真实验证实了与现有方法相比,其联想的成功率和加快速度方面都有较大的提高。并从理论上详细地介绍了网络的联想记忆过程和性质提高的原因。     

关于一类一般集值混合似变分不等式与η—广义集值内隐 …

研究一类新的一般集值混合似变分不等式问题：ＧＳＭＬＶＩＰ（Ｎ,Ｔ,Ｖ,Ｇ,ｇ,η,φ）,在Ｄｉｎｇ和Ｌｏｕ（Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ａｐｐｌ．Ｍａｔｈ．,ｉｎ ｐｒｉｎｔ．）提出η－近似映象等概念基础上,引入了η－广义集值内隐豫解方程的概念,证明了一般集值混合似变分不等式与η－广义集值内隐豫解方程之间的等价性。利用这种等价关系,提出了一种求一般集值混合似变分不等式解的迭代算法。该算法的收敛性也被讨论和分     

多元集值映象对的公共耦合不动点

在一致凸Ｂａｎａｃｈ 空间中,采用集值映象点值化方法,获得了集值映象对的公共耦合不动点的存在与唯一性定理,对已有的结果进行了改进和推广