ABS算法在求解MPEC问题中的应用

应用ABS—隐式LU算法，简化MPEC问题的约束条件，将简化后的MPEC问题转化为目标函数带有罚函数子项的非线性无约束优化问题，给出收敛性定理，证明当罚因子足够大时，此非线性无约束问题的极小点就是简化后的MPEC问题的极小点，将此极小点代入本中给出的一个转换公式可得原MPEC问题的极小点，末给出一算例。     

求解二阶锥规划问题的VU-分解方法

给出解决二阶锥规划(SOCP)问题的VU-分解方法.问题首先被转化为非线性规划,并给出相应的精确罚函数的C larke次微分结构及VU-空间分解.在某种条件下,可以计算出一个二阶连续可微的轨道,进而得到目标函数f在其上的二阶展开.最后给出一个具有超线性收敛速度的概念型算法.     

一种求解单输入极点配置问题的新算法

给出了一种求解单输入线性控制系统极点配置问题的新算法, 这一算法是以计算闭环系统矩阵的Schur分解为基础的, 而且在算法中尽可能地使用了数值稳定的酉变换, 从而在理论上保证了这一算法是数值稳定的, 数值实验的结果也表明这一算法具有良好的数值性态.     

uv-理论在一类半无限最小化问题的应用

Lemarechal,Oustry和Sagastizabal(2000)提出的uv分解理论为解决非光滑函数的高阶展开提供了一种新的途径，并将此理论应用于研究具有有限个约束的非线性规划的精确罚函数．本文将这一研究推广到具有无限约束的一类半无限规划的问题上，并给出了与这类最小化问题的精确罚函数的U-Lagrange函数有关的某些结果．     

具有线性等式和不等式约束的非线性规划的一个算法

§1.引言既约梯度法是求解非线性规划的一类方法.我们目前只看到约束为线性等式或非线性等式的既约梯度法,对于线性不等式或非线性不等式约束的情形还没有相应的既约梯度法.如果通过松驰变量把线性不等式约束化成线性等式的情形处理,则要增加变量的维数,而这是与既约梯度法的思想背道而驰的.在本文中,我们结合既约梯度法与 Ritter在文献[3]中的思想,对具有线性等式和不等式约束的非线性规划问题给出了一种算法,它保留了既约梯度法降低维数的优点,又简化了 Ritter 在[3]中给出的算法.另外,我们还证明了算法的收敛性.     

用向量的线性分解理解函数的展开

用向量的线性表示理解函数的分解,提供向量正交与函数正交关系的一种理解,从而可求得函数分解的系数,再扩展到傅里叶级数和泰勒展开式.     

A -调和方程障碍问题很弱解的局部正则性

该文使用Hodge分解的方法, 给出了A -调和方程divA(x, u, u)=0具有非负障碍函数的障碍问题很弱解的局部正则性结果.     

线性混合模型协方差阵的谱分解的一种新方法及其应用

对平衡线性混合模型, 随机效应的设计阵具有一定结构.定义了一种新的矩阵序, 借助于这种新序, 提出了协方差阵谱分解的一种新方法.与现有的两种方法相比较, 新方法的突出的特点是能够给出协方差阵不同特征值的精确个数, 以及谱分解中不同特征值对应的投影阵与随机效应的设计阵之间的关系. 基于新的谱分解结果,(1) 证明了平衡随机模型的方差分析估计为最小方差无偏估计; (2) 证明了在一定条件下, 一般平衡线性混合模型的方差分析估计也具有最小方差无偏性; (3) 给出了一般混合模型的极大似然方程显示解存在的一个较易验证的判定定理, 并给出了显示解存在时解的一般形式; (4) 清晰地显示了谱分解估计的构造原理, 并找到了谱分解估计与方差分析估计相等的充要条件.     

线性二阶锥互补问题的一种非精确光滑算法

在光滑算法的框架下,就线性二阶锥互补问题,给出了一种非精确光滑算法. 在适当的条件下,证明了该算法具有全局收敛性. 数值试验表明该算法对高维线性二阶锥互补问题是有效的.     

求解两阶段线性规划的原始-对偶分解算法

本介绍一种求解两阶段线性规划的原始-对偶分解算法。该方法在两方面上明显优于传统分解方法。即具有平衡的分解结构和良好的收敛特性。新分解结构将原问题分解为一对受限制的原始和对偶子问题，每一个子问题都保存有对方以前迭代的所有信息，而在传统的主-子分解结构中。子问题只保留主问题传递来的当前信息。新的迭代机制使两个子问题在迭代过程中始终保持单调改善的收敛特性。在相当一般的条件下，新算法可以在有限次迭代中收敛于预先指定的收敛误差之内。