向量值函数的绝对连续性问题

主要讨论定义于[0,1]区间,取值于Banach空间E的向量值函数的绝对连续性问题,易见强绝对连续必是绝对连续的,绝对连续必是弱绝对连续的,进一步说明了强绝对连续与(弱)绝对连续之间等价的充要条件是E为有限维的,也确实存在着无穷维空间,其中的绝对连续与弱绝对连续是相互等价的.     

有限个伪压缩映射隐式迭代的强收敛问题

文章针对巴拿赫空间中有限个伪压缩映射,讨论了由其生成的一种推广了的隐式迭代序列的强收敛问题,改进与推广了现有的一些相关结论.     

一种无约束优化的非单调自适应锥模型信赖域算法

针对无约束优化问题,提出一种新的锥模型信赖域算法。该方法组合了线搜索技术、截断拟牛顿法和锥信赖域法。当试探步不被接受时,采用非单调线搜索原则产生下一次迭代点,无需重解锥信赖域子问题。在适当的条件下,证明算法的全局收敛性和超线性收敛性,数值结果表明算法是可行的和有效的。     

求解线性方程组的Jacobi和Gauss-Seidel迭代法的收敛定理

本文先描述了迭代法求解线性方程组的基本思想，然后给出三个收敛定理并分别对他们作出解释，最后说明在作题过程中这三个定理如何用和应该注意什么。     

一类正项级数收敛判断的推广

主要利用正项级数的收敛原则以及Cauchy不等式、Holder不等式得出了判断一类正项级数收敛的方法,并对该方法进行了推广.     

一种改进的加权多模盲均衡算法

在加权多模盲均衡算法的基础上,提出了一种误差函数在判决引导模式和加权多模模式之间切换的改进算法。算法根据误差函数符号的比较结果,在判决引导模式与固定加权多模模式之间切换,可充分利用两种模式的优点,更好的匹配信号星座,避免动态权值多模算法中权值的调整。仿真结果表明与动态权值多模算法相比,改进算法可获得更快的收敛速度和更低的稳态均方误差,计算量增加较少,适用于QAM信号。     

二类无约束优化的混合DY-CD共轭梯度法

针对无约束优化问题,提出二类新的混合DY-CD的下降共轭梯度法.每次迭代过程中,算法产生的搜索方向均为充分下降方向.在水平集有界条件下,证明了算法的全局收敛性.数值结果表明算法是可行、有效的.     

一类五阶异步电机模型的有限时问跟踪控制

考虑了一类五阶异步电机模型的有限时间跟踪控制问题.在控制器设计中应用了中继切换控制机制和有限时间收敛的TSM控制方案,保证了整个系统的全局稳定性以及系统在有限时间内精确地跟踪给定的参考信号.仿真结果验证了该控制策略的正确有效性.     

一类高阶齐次微分方程的解与小函数的关系

当存在某个系数较其它系数有较快增长的意义下起支配作用时，研究了一类高阶齐次线性微分方程的解与小函数的关系，得到了齐次线性微分方程的解取小函数的点的收敛指数与二级收敛指数。     

五阶收敛的牛顿迭代改进法

以解非线性方程的牛顿迭代法为基础,利用牛顿定理,给出了一类具有五阶收敛的牛顿迭代改进法,并讨论了它们的收敛性和误差估计.