序轴法--复合函数单调区间的一种简捷求法

复合函数是高中数学中的一类重要函数 ,讨论复合函数的单调性 ,求出其单调区间是复合函数问题中的一类重要问题 .本文介绍一种求复合函数单调区间的简捷方法 ,供大家参考 .本文介绍的复合函数单调区间求法的理论依据是下面的定理 (判定定理 )　若 y =F1(x) ,u1=F2 (x) ,… ,un=Fn 1(x)都是单调函数 ,则 n次复合函数 y =F1{ F2 [… Fn 1(x) ]}在其定义域内也是单调函数 ,且它为增函数的充要条件是 y =F1(x) ,u1=F2 (x) ,… ,un =Fn 1(x)中减函数的个数为偶数 ;它为减函数的充要条件是y =F1(x) ,u1=F2 (x) ,… ,un=Fn 1(x)中减函数的个数…     

平均值函数的性质及应用

设函数 f (x)在 (-∞ , ∞ )上连续 ,当 x≠ 0时 ,我们称 F(x) =1x∫x0 f (t) dt为 f (x)在 [0 ,x]上的平均值函数 ,本文将介绍平均值函数 F(x)的若干性质并举例说明其应用 .一、F(x)的性质性质 1　 f(x)是 [0 ,x](或 [x,0 ])上的有界函数 ,F(x)也是 [0 ,x]或 [x,0 ]上的有界函数 .性质 2　若 f (x)为奇 (偶 )函数 ,则 F(x)也为奇 (偶 )函数 .性质 3　若 f(x)是周期为 T(T>0 )的周期函数 ,则limx→ ∞1x∫x0f (t) dt=1T∫T0f (t) dt (1 )　　　性质 4　若 f(x)为单调递增 (减 )函数 ,则 F(x)也为单调递增 (减 )函数 .性质 5　若对任意…     

关于一道题解的改正

设二函数 y =f(u)和u=φ(x) 的导函数 y′ =f′(u)与u′=φ′(x) 的定义域分别为D (f′)与D ( φ′) ,则复合函数 y=F(x) =f[φ(x) ]的导函数 dydx=F′(x) 的定义域为 :D(F′) ={x｜x∈D( φ′)且 φ(x)∈D( f′) }     

三次函数的单调性

设三次函数 F( x) ( x∈ R)的导函数 F′( x) =ax2 bx c( a≠ 0 ,a,b,c为常数 ) ,Δ=b2 - 4ac.1 )　若 Δ=0 ,则当 a>0时 ,F′( x)≥ 0 ,F( x)在 R上为单调递增函数 ;当 a<0时 ,F( x)在 R上为单调递减函数 .2 )若Δ<0 ,则当 a>0时 ,F′( x) =ax2 bx c>0 ,函数 F( x)在 R上为单调递增函数 ;当 a<0时F′( x) =ax2 bx c<0 ,函数 F( x)在 R上为单调递减函数 .3)若Δ >0 ,设 F′( x) =0的两根分别为 x1,x2 ,x10时 ,F′( x)在 ( -∞ ,x1) ,( x2 , ∞ )上为正 ,在 ( x1,x2 )上为负 ,从而 F( x)在 ( -∞ ,x1) ,( x2 , ∞…     

区域函数的广义导数及其应用

本文以[7]的基本概念为基础,并根据Clarke的广义导数[1],以及Lasotra和Strauss[6]的多值函数f(x)的广义微分D_f(x)的定义.从而建立了区域函数F(x)的广义导数D_F=∪∩{G(x)?B(R),?x∈B(R);G(x)=F_x=F(x)}讨论了区域函数F(x)的广义导数的存在性;建立了区域函数的广义Fréchet导数存在的必要充分条件.     

相依样本分布函数、回归函数的非参数估计的强相合性

设 X_1,X_2,…,X_n 是来自未知分布函数 F(x)的 R~d(d≥1)维随机样本,通常用基于 X_1,X_2,…,X_n 的经验分布函数 F_n(x)来估计 F(x).当样本是独立时,'F_n(x)的大样本性质是众所周知的.Yamato 在1973年提出了 F(x)的核估计的方法:设 W_(?)(x)是 R~d 上的已知分布函数,定义 F(x)的核估计为     

分布函数尾端点估计量的渐近性质

当极值指标小于0时,本文给出了分布函数F(x)的尾端点估计量,证明了该估计量的强相合性和弱相合性;在二阶正规变化条件下,通过限制正规变化函数的收敛速度,给出了强收敛速度,证明了渐近正态性,进而可以构造F(x)的尾端点的渐近置信区间.     

一类特殊方程的解法探讨

本文在实数范围内探讨一类特殊方程的解法。 定理1 若F(x)在区间D上存在二阶导函数,且F″(x)>0(或F″(x)<0),又f(x),g(x),h(x),k(x)均为R上的函数,其值域均包含于D,f(x) g(x)=h(x) k(x),则方程F(f(x)) F(g(x))=F(h(x)) F(k(x))与方程f(x)=h(x)或f(x)=k(x)同解。     

求解方程根的“递缩搜根法”

设F(x)为已知的连续函数,ξ是方程 F(x)=0 (1)的根,或称做函数F(x)的零点。特别是,当函数F(x)可因式分解为 F(x)=(x-α)~m·g(x) (2)且g(x)(?)0,则称α是F(x)的m重零点,或叫做方程F(x)=0的m重根。当m=1时,称α是F(x)的单重零点或单根,如果m>1,则称为     

关于 Lipschitz 规划的填充函数法

Ge 在假定 H_1下(见[1]),给出了求解(P)的一个新方法——填充函数法.[2]的作者又探索并构造了一些新的填充函数,但[2]的遗憾之处是一目了然的,他的理论与算法是在假定 H_1下进行的.诚然,对目标函数 F(x)了解得越多,F(x)的性质越好,就容易寻找出求解的更有效的算法.事实上往往是为得到函数的更多的信息要以化费相当大的工作量为代价,况且,大量的实际优化问题中,目标函数并不常常是连续可微的.     

Finding discrete global minima with a filled function for integer programming

The filled function method is an approach to find the global minimum of multidimensional functions. This paper proposes a new definition of the filled function for integer programming problem. A filled function which satisfies this definition is presented. Furthermore, we discuss the properties of the filled function and design a new filled function algorithm. Numerical experiments on several test problems with up to 50 integer variables have demonstrated the applicability and efficiency of the proposed method.     

A filled function method with one parameter for unconstrained global optimization

The filled function method is considered as an efficient approach to solve the global optimization problems. In this paper, a new filled function method is proposed. Its main idea is as follows: a new continuously differentiable filled function with only one parameter is constructed for unconstrained global optimization when a minimizer of the objective function is found, then a minimizer of the filled function will be found in a lower basin of the objective function, thereafter, a better minimizer of the objective function will be found. The above process is repeated until the global optimal solution is found. The numerical experiments show the efficiency of the proposed filled function method.     

全局最优化问题的一个无参数的填充函数算法

本文研究了全局最优化问题.利用构造填充函数的方法,提出了一个新的无参数填充函数,它是目标函数的一个明确表达式.得到了一个新的无参数填充函数算法,数值试验结果表明该填充函数算法是有效的,从而推广了填充函数算法在求解全局最优化问题方面的应用.     

求解Lipschitz型规划全局极小点的改进的填充函数法

1 引言 考虑问题 (P)min(x), x∈Ω其中F:ΩR~n→R是局部Lipschitz函数,Ω为紧集,且F(x)在Ω内有极小点。文[1,2,3]在一定条件下给出了求解一般非光滑规划全局极小点的填充函数法,并给出了求解的全过程。本文根据文[1,2,3]的思想,为求解(P),结合函数的特点,给出了一种改进     

A filled function method applied to nonsmooth constrained global optimization

The filled function method is an effective approach to find a global minimizer. In this paper, based on a new definition of the filled function for nonsmooth constrained programming problems, a one-parameter filled function is constructed to improve the efficiency of numerical computation. Then a corresponding algorithm is presented. It is a global optimization method which modify the objective function as a filled function, and which find a better local minimizer gradually by optimizing the filled function constructed on the minimizer previously found. Illustrative examples are provided to demonstrate the efficiency and reliability of the proposed filled function method.     

一个新的填充函数

填充函数法是一种解无约束全局极小化问题的方法.这种方法的关键是构造填充函数,在已发表的文献中已经介绍了几种填充函数.在此介绍只含一个参数的填充函数,并且根据此填充函数提出了一种填充函数算法.给出了用这种填充函数法解几个测试问题的计算结果.     

非线性整数规划的一个新的无参数填充函数算法

离散填充函数是一种用于求解多极值优化问题最优解的一种行之有效的方法.已被证明对于求解大规模离散优化问题是有效的.本文基于改进的离散填充函数定义,构造了一个新的无参数填充函数,并在理论上给出了证明,提出了一个新的填充函数算法.该填充函数无需调节参数,而且只需极小化一次目标函数.数值结果表明,该算法是高效的、可行的.     

A New Filled Function Method with Two Parameters for Global Optimization

The filled function method is an effective approach to find the global minimizer of multi-modal functions. The conventional filled functions are often numerically unstable due to the exponential or logarithmic term and the sensitivity to parameters. In this paper, a new filled function is proposed, which is continuously differentiable, not sensitive to parameters, and not easy to cause overflow. Then a new local search algorithm is given. Based on this, a new filled function method is proposed. The simulations indicate that the proposed method is numerically stable to the variations of the initial points and the parameters. The comparison with some existing algorithms shows that the proposed method is more efficient and effective.     

A continuously differentiable filled function method for global optimization

In this paper, a new filled function method for finding a global minimizer of global optimization is proposed. The proposed filled function is continuously differentiable and only contains one parameter. It has no parameter sensitive terms. As a result, a general classical local optimization method can be used to find a better minimizer of the proposed filled function with easy parameter adjustment. Numerical experiments show that the proposed filled function method is effective.     

一个新的非线性整数规划问题的单参数填充函数算法

非线性整数规划问题是一类复杂的优化问题,填充函数算法是求解整数规划问题的一类有效方法.构造一个新的单参数填充函数,分析并证明了其填充性质;然后,基于该填充函数并结合离散最速下降法提出了一种新的填充函数算法;最后,采用新算法对6个测试函数进行数值实验,结果表明该算法具有良好的计算效果,是有效可行的.