R^2上带奇异性的非线性多重调和方程的正整解

该文以Schauder-Tychonoff不动点定理为工具，建立了一类平面上带奇异性的非线性 多重调和方程的正的径向对称整体解的存在性定理，并给出了解的有关性质，所得的结果丰 富和发展文[1][4]的结果。     

A RANDOM FIXED POINT ITERATION FOR THREE RANDOM OPERATORS ON UNIFORMLY CONVEX BANACH SPACES

In the present paper we introduce a random iteration scheme for three random operators defined on a closed and convex subset of a uniformly convex Banach space and prove its convergence to a common fixed point of three random operators. The result is also an extersion of a known theorem in the corresponding non-random case.     

A NEW SMOOTHING EQUATIONS APPROACH TO THE NONLINEAR COMPLEMENTARITY PROBLEMS

The nonlinear complementarity problem can be reformulated as a nonsmooth equation. In this paper we propose a new smoothing Newton algorithm for the solution of the nonlinear complementarity problem by constructing a new smoothing approximation function. Global and local superlinear convergence results of the algorithm are obtained under suitable conditions. Numerical experiments confirm the good theoretical properties of the algorithm.     

行NA随机变量三角阵列的完全收敛性

令{Xm;1≤i≤n,n≥1}是行NA的随机变量三角阵列．利用NA随机变量序列的一个矩不等式,讨论了行NA的随机变量三角阵列在被随机变量X弱平均控制的条件下的完全收敛性．所得到的结果推广了行独立的随机变量三角阵列相应的结果．     

一维搜索的一个Anderson-Bjrck外推加速算法

对一维搜索的二点二次插值法,利用Anderson-B j rck外推的思想提出了一个加速收敛算法,得出并证明了两条收敛性定理,且通过数值试验验证了该算法比二点二次插值法收敛速度快很多。     

非线性不适定问题一种双循环的牛顿型迭代格式

本文研究非线性算子方程F(x)=y的解,结合最速下降法,Newton-Landweber迭代格式及正则化思想,在F满足适当的条件下,构造出新的双循环迭代格式。本文对格式的收敛性进行了严格论证,并估计出迭代格式的收敛精度。     

使用非单调技术的不精确预条件牛顿类方法解非线性方程组

本文提供了预条件不精确牛顿型方法结合非单调技术解光滑的非线性方程组．在合理的条件下证明了算法的整体收敛性．进一步，基于预条件收敛的性质，获得了算法的局部收敛速率，并指出如何选择势序列保证预条件不精确牛顿型的算法局部超线性收敛速率．     

求解P0函数互补问题的一种微分方程方法

本针对P0函数互补问题，给出了一种微方程方法，并且证明了P0函数互补问题的解是微分方程系统的渐进稳定平衡点。在适当的假设条件下，证明了所给出的算法具有二次收敛速度。几个数值例子表明了该算法的有效性。     

ON THE RATE OF WEIGHTED Lp CONVERGENCE BY THE GRUENWALD INTERPOLATORY OPERATORS

This paper gives the weighted Lp convergence rate estimations of the Gruenwald interpolatory polynomials based on the zeros of Chebyshev polymomials of the first kind,and proves that the order of the estimations is optimal for p≥1.     

概率分布函数序列弱收敛的一个充分条件

概率分布函数序列弱收敛的一个充分条件陈俊雅（天津师范大学数学系３０００７４）设Ｆ，Ｆ＿１，Ｆ＿２，…均为概率分布函数，它们的ｋ阶矩分别为文献［１］中给出了下述结果：如果上述每个概率分布函数的各阶矩均有限，且满足：１）本文改进了这一充分条件，得到了下面...