增生算子粘性逼近的强收敛定理

假设$E$为实Banach空间, $A$为具有零点的增生算子. 定义序列 $\{x_n\}$如下: $x_{n+1}=\alpha_n f(x_n)+(1-\alpha_n)J_{r_n}x_n$, 这里$\{\alpha_n\}$, $\{r_n\}$ 满足一定条件的序列, 令$J_r=(I+rA)^{-1}$, $r>1$. 假如空间$E$有弱连续对偶映像,或者$E$为一致光滑的,均得到了序列 $\{x_n\}$的强收敛性结果.     

关于伪压缩映象不动点迭代的一点注记

设$K$是自反的并且具有一致Gateaux可微范数的Banach空间$E$的非空有界闭凸子集.设$T:K\rightarrow K$是一致连续的伪压缩映象.假设$K$的每一非空有界闭凸子集对非扩张映象具有不动点性质.设$\{\lambda_n\}$是$(0,\frac{1}{2}]$中序列满足: (i) $\lim_{n\rightarrow \infty}\lambda_n=0$; (ii) $\sum_{n=0}^{\infty}\lambda_n=\infty$.任给$x_1\in K$,定义迭代序列$\{x_n\}$为:$x_{n+1}=(1-\lambda_n)x_n+\lambda_nTx_n-\lambda_n(x_n-x_1),n\geq 1.$若$\lim_{n\rightarrow \infty}\|x_n-Tx_n\|=0$, 则上述迭代产生的$\{x_n\}$强收敛到$T$的不动点.     

逆奇异值问题的一个二阶收敛算法

设$n+1$个$m\times n（m\geq n）$实矩阵$\{A_i\}_{i=0}^n$和给定的$n$个正数$\{\sigma_i^{*}\}_{i=1}^n$.本文研究如下的逆奇异值问题：求$n$个实数$\{c_i^{*}\}_{i=1}^n$,使得矩阵$A_0+c_1^{*}A_1+\cdots +c_n^{*}A_n$有奇异值$\{\sigma_i^*\}_{i=1}^n.$基于矩阵方程,我们给出了求解逆奇异值问题的一个新的算法,并证明了它的二阶收敛特性.该算法可以看成是Aishima[Linear Algebra and its Applications,2018,542：310-333]中逆对称特征值问题算法的推广.数值例子表明算法的有效性.     

具误差隐格式迭代逼近严格伪压缩映像族公共不动点

设K是实Banach空间E中非空闭凸集, {Ti}i=1N是N个具公共不动点集F的严格伪压缩映像, {an}(?)[0,1]是实数列, {un}(?)K是序列,且满足下面条件设X0∈K,{xn}由下式定义xn=αnxn-1 (1-αn)Tnxn-un-1,n≥1其中Tn=TnmodN,则有下面结论(i)limn→∞‖xn-p‖存在,对所有P∈F; (ii)limn→∞d(xn,F)存在,当d(xn,F)=infp∈F‖xn-p‖; (iii)liminfn→∞‖xn-Tnxn‖=0．文中另一个结果是,如果{xn}(?){1-2-n,1},则{xn}收敛．文中结果改进与扩展了Osilike(2004)最近的结果,证明方法也不同．     

关于广义{\Phi}-增生算子的最速下降法的收敛定理

设$E$为一致光滑Banach空间,$A:E\to E$为有界次连续广义${\it \Phi} $-增生算子满足:对任意$x_0\in E$,选取$m\ge 1$,使得$\| x_0 - x^* \| \le m$且$\mathop {\underline {\lim } }\limits_{r \to \infty } {\it \Phi} (r) > m\left\| {Ax_0 } \right\|$.设$\{C_n\}$为$[0,1]$中数列满足控制条件: i)$C_n\to 0\,(n\to\infty)$; ii)$\sum\limits_{n = 0}^\infty {C_n } = \infty $.设$\{x_n\}_{n\ge0}$由下式产生x_{n + 1} = x_n - C_n Ax_n ,\q n \ge 0, \eqno{(@)}$$则存在常数$a>0$,当$C_n < a$时,$\{x_n\}$强收敛于$A$的唯一零点$x^{*}$.     

有限个严格压缩映像隐迭代格式的逼近

假设E为一致凸的Banach空间,对偶空间E*有Kadec-Klee性质,K为E的非空闭凸子集{Ti:i=1,2,…,N}:K→K为Browder-Petryshyn意义下的严格伪压缩映像且F=∩Ni=1F(Ti)≠0.{αn}n∞=1满足0相似文献   

Banach空间中有限族渐进伪压缩映象的迭代程序

Let E be a real Banach space and K be a nonempty closed convex and bounded subset of E. Let Ti ： K→ K, i=1, 2,... ,N, be N uniformly L-Lipschitzian, uniformly asymptotically regular with sequences {ε^（i）n} and asymptotically pseudocontractive mappings with sequences {κ^（i）n}, where {κ^（i）n} and {ε^（i）n}, i = 1, 2,... ,N, satisfy certain mild conditions. Let a sequence {xn} be generated from x1 ∈ K by zn：= （1-μn）xn＋μnT^nnxn, xn＋1 ：= λnθnx1＋ [1 - λn（1 ＋ θn）]xn ＋ λnT^nnzn for all integer n ≥ 1, where Tn = Tn（mod N）, and {λn}, {θn} and {μn} are three real sequences in [0, 1] satisfying appropriate conditions. Then ｜｜xn- Tixn｜｜→ 0 as n→∞ for each l ∈ {1, 2,..., N}. The results presented in this paper generalize and improve the corresponding results of Chidume and Zegeye, Reinermann, Rhoades and Schu.     

功率和的强逼近

设$\{\xi_n, n\geq 1\}$是正的随机变量序列, $\ep \xi_1=\theta>0$, 设$S_n = \sum\limits_{i=1}^n \xi_i, Y_n=n\theta\log (S_n/(n\theta))$. 在该文中, 当$\{\xi_n\}$是独立同分布或强平稳$\varphi$ -混合的正随机变量序列时,作者给出功率和$\{Y_n\}$用Wiener过程的强逼近结果.     

有限个非扩张非自映像隐迭代格式的逼近

假设E为一致凸Banach空间,K为E的非空闭凸子集且为E的非扩张收缩,P为非扩张收缩映像.{Ti:i=1,2,…,N}:K→E为非扩张映像且F(T)=∩ from i=1 to N F(Ti)≠■.定义{xn}如下:x0∈K,xn=P(αnxn-1+(1-αn)TnP[βnxn-1+(1-βn)Tnxn]),n≥1,这里{αn},{βn}为[δ,1-δ]中的实序列,其中δ∈(0,1).若{Ti:i=1,2,…,N}满足条件(B),则{xn}强收敛于x*∈F(T).     

非平稳高斯序列超过数点过程与部分和的联合渐近分布

设$\{X_{i}\}^{\infty}_{i=1}$是标准化非平稳高斯序列, $N_{n}$为$X_{1},X_{2},\cdots,X_{n}$对水平$\mu_{n}(x)$的超过数形成的点过程, $r_{ij}=\ep X_{i}X_{j}$, $S_{n}=\tsm_{i=1}^{n}X_{i}$. 在$r_{ij}$满足一定条件时, 本文得到了$N_{n}$与$S_{n}$的渐近独立性.     

自反Banach空间中非扩张非自映射的粘滞迭代逼近方法

主要在自反和严格凸的且具有一致G(a)teaux可微范数的Banach空间中研究了非扩张非自映射的粘滞迭代逼近过程,证明了此映射的隐格式与显格式粘滞迭代序列均强收敛到它的某个不动点.     

Banach空间中伪压缩映象不动点的迭代逼近

Let K be a nonempty closed convex subset of a real p-uniformly convex Banach space E and T be a Lipschitz pseudocontractive self-mapping of K with F（T） ：= {x ∈ K：Tx=x}≠φ. Let a sequence {xn} be generated from x1 ∈ K by xn＋1 = anxn,＋ bnTyn＋＋ cnun, yn= a′nxn~ ＋ b′nTx,＋ c′n,un, for all integers n ≥ 1. Then ‖xn - Txn,‖ → 0 as n→∞. Moreover, if T is completely continuous, then {xn} converges strongly to a fixed point of T.     

CONVERGENCE ON RANDOMLY TRIMMED SUMS WITH A DEPENDENT SAMPLE

§１．ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄＲｅｓｕｌｔｓＬｅｔ｛Ｘｎ，ｎ１｝ｂｅａｓｅｑｕｅｎｃｅｏｆｒａｎｄｏｍｖａｒｉａｂｌｅｓｗｉｔｈａｃｏｍｍｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎＦ（ｘ）ａｎｄｌｅｔＸｎ１Ｘｎ２…Ｘｎｎｂｅｔｈｅｏｒ...     

关于渐近非扩张映象不动点迭代的一点注记

设E是一致凸Banach空间,C是E的非空闭凸子集,T:C→C是具有不动点的渐近非扩张映象．该文证明了在某些适当的条件下,由下列修改了的Ishikawa迭代程序所定义的序列{xn}=xn 1=rpn,pn=(1-an)xn anTmn ryn un,yn=(1-bn)xn bnTkn xn vn, (n≥1)弱收敛到t的不动点．     

On strong convergence to common fixed points of nonexpansive semigroups in Hilbert spaces

In this paper, we prove the following strong convergence theorem: Let be a closed convex subset of a Hilbert space . Let be a strongly continuous semigroup of nonexpansive mappings on such that . Let and be sequences of real numbers satisfying , 0$"> and . Fix and define a sequence in by for . Then converges strongly to the element of nearest to .

     

Banach空间中有限个增生算子公共零点的带误差项的迭代逼近

令E为实一致凸Banach空间,满足Opial条件或其范数是Frechet可微的.令为增生算子,满足值域条件且为非空闭凸子集且满足 .将引入新的带误差项的迭代算法并证明迭代序列弱收敛于{Ai}ki=1的公共零点.