关于渐近拟非扩张型非自映射不动点的逼近问题

介绍了渐近拟非扩张型非自映射的概念,在Banach空间研究了迭代序列(1.3)收敛于有限族渐近拟非扩张型非自映射的公共不动点.这个结果改进和推广了近期一些人的相应结果.     

变分不等式和非扩张映射的迭代算法

介绍了一类包含非扩张映射的变分不等式和Wiener-Hopf方程,基于投影技巧推导出两者之间的等价关系,利用该等价关系提出了一个同步求解非扩张映射不动点和变分不等式的迭代算法,并在适当条件下证明了该迭代算法的强收敛性;所得结论推广了该领域内的一些最新结果.     

Banach空间中非交换非线性拓扑半群的遍历压缩定理

在具Frechet可微范数的实自反Banach空间中,给出渐近非扩张型半群的殆渐近等距的殆轨道的遍历压缩定理,即设C是具（F）可微范数的实自反Banach空间X的有界凸闭子集,G是右可逆拓扑半群,S是C上（Γ）类渐近非扩张型半群,若D有不变平均,则存在唯一的非扩张压缩P.     

神经元放电模型:从微分方程到非线性映象

目的概括和总结现有的神经元模型,并对典型的连续模型和离散模型的放电特征及其动力学机制进行分析比较。方法构建含有一个快变量和一个慢变量的二维映象,用一个简单的映象模型来替代复杂的微分方程形式能使模型简化。结果调节映象中的参数能观察到与实际相符的各种不同的放电模式,通过映象的耦合也能观察到同步现象。结论简单的映象模型能替代原来的微分方程形式模拟神经元放电。     

锥度量空间中扩张映象的不动点定理

研究了完备的锥度量空间中不要求锥的正则性条件下扩张型映象不动点的存在性和唯一性问题,对满足不同条件的扩张型映象,采用不同的迭代方法,得到一些新的结果.这些结论推广了近期的一些结果以及度量空间中的经典定理.     

Banach空间中非扩张映射的黏性逼近方法

借助Banach空间中非扩张映射的黏性逼近方法,在范数一致Gateaux可微的Banach空间中,提出一种改进的黏性迭代算法,证明了由该黏性迭代算法生成的序列强收敛于一类非扩张映射的不动点.推广了一些文献中的研究成果.     

Ishikawa迭代收敛点与最佳逼近元

研究了Ishikawa迭代收敛点与平均非扩张映射的不动点集中的最佳逼近元之间的关系.证明了Ishikawa迭代收敛点必是平均非扩张映射的不动点集中的最佳逼近元.     

非自渐近非扩张型映象具误差的Reich-Takahashi粘滞迭代逼近

在具一致Gateaux可微范数的Banach空间中研究非自渐近非扩张型映象具有误差的Reich-Takahashi粘滞迭代序列的收敛性,在没有任何有界条件下,建立了具误差的Reich-Takahashi粘滞迭代序列的强收敛于非自渐近非扩张型映象的不动点定理.     

关于p-一致光滑的Banach空间中的Reich公开问题

在p-一致光滑的Banach空间(1＜p≤2)条件下对Reich公开问题给出一个肯定的答复,并在张石生教授等人最新研究成果基础上,作了推广和改进:把原来的第一型修正的Reich序列推广到第一型带误差修正的Reich序列;去掉limαn n→∞=0,∑∞nαn=∞和∑∞n=0(kn-1)＜∞条件.     

Banach 空间中一类新的完全广义非线性拟似变分包含的Ishikawa型迭代算法

讨论了Banach空间中一类新的带有限集值映射的完全广义非线性拟似变分包含问题,提出了求其逼近解的Ishikawa型迭代算法,并证明了逼近解收敛于拟似变分包含问题的正解．