求不定二次规划问题全局解的单调化方法

 不定二次规划是全局优化的一类重要问题,在金融、统计、工程设计等实际问题中有广泛应用。但此类问题可能存在多个非全局最优的局部极值点,所以求其全局最优解变得十分困难。运用单调优化理论提出一种求不定二次规划问题全局最优解的新方法：通过引入新变量将问题等价转化为单调优化问题,然后利用问题的单调结构进行缩减、分割、辅助问题最优值的定界等过程获得近似全局最优解。该解不仅可行且能充分接近真实的全局最优解,数值结果表明方法可行有效。     

求解带非凸二次约束的广义二次分式规划最小值的全局算法(英文)

基于最近发展的单调优化理论,提出了求解带非凸二次约束的广义二次分式规划最小值的全局算法,给出了算法的收敛性证明. 数值实验表明了该算法的可行性和有效性.     

关于定积分换元法的教学思考

通过对现行高等数学教材中定积分换元法的不同表述的分析,认为有些表述对替换函数的限制条件过于严格,并以例题加以说明之.结论是同济大学《高等数学》第4版中定积分换元法的叙述在教学上是恰当的.     

低复杂度MISO干扰信道协同波束成形算法

针对单发射节点功率约束条件下的多入单出(MISO)干扰信道,研究确保用户公平性的最大-最小信干噪比(RSIN)优化问题.利用分层方法将原始优化问题分解为两个优化步骤,提出一种新颖的、低复杂性的单调协同波束成形算法,并验证其有效性.仿真结果表明:文中算法大约需要4次即可达到稳定点,且非常逼近穷举算法的性能.     

Carleman不等式的加强及加强式的自动发现

运用最值单调定理及maple数学软件,对有限项Carleman不等式进行非严格化,建立了无限项Carleman不等式一个新的加强式,根据其证明规律,编写程序cdiscover,实现了此类Carleman不等式加强式的自动发现.     

有平顶区间的递增自映射迭代

具有平顶区间的自映射反映了客观事物在变化过程中某个阶段是处于稳定状态的。研究了具有一个平项区间的连续递增自映射的迭代问题。讨论了这类连续自映射经过迭代后的变化规律,其所得结果不仅指出了在迭代过程中平台区间和平台高度是如何变化的,而且为寻求带平台的单调连续自映射的迭代根提供了思路。     

Littlewood问题的进一步研究

根据成礼智等在《数学的实践与认识》1998年第4期所提供的方法,将其定理1成立的区间由0≤r≤1扩充到0≤r≤2,定理2的常数因子由21/3改进到(1.9717)3/10,还得到了该序列在不减条件下的最佳常数.     

单调集射动力系统及其稳定性

提出单调集射动力系统及其相关概念,研究了一些极限集的不变性,讨论了吸引性、稳定性及其之间的关系.     

二阶非线性差分方程xn+1=f(xn,xn-1)的正解收敛性

研究二阶非线性差分方程xn+1=f(xn,xn-1),n=0,1,2,…的正解的收敛性,其中初始值x-1,x0∈(0,+∞).通过改变方程的条件,可得到每个非振荡的正解都收敛于平衡解x珋,每个振荡的正解都收敛于唯一的二周期解或每个振荡的正解都无界.     

一种广义N步迭代算法的收敛性及其在变分不等式中的应用

本文首先引入了一种新的广义n步迭代算法,应用它解决了在Hilbert空间中的一类非线性变分不等式解的存在性和收敛性问题。