基于次梯度选取的非光滑优化强次可行方向法

本文结合次梯度选取技术及割平面法和强次可行方向法的思想,提出了一个求解目标函数非光滑约束优化问题的强次可行方向算法.通过设计一个新的寻找搜索方向子问题和构造新型线搜索,算法不仅能接受不可行的初始点,而且能保持迭代点的强次可行性,同时避免在可行域外目标函数值的不适度增加.算法具备全局收敛性,且初步的数值试验表明算法是稳定有效的.     

Matlab软件在高等数学教学中的应用

Matlab是当今最优秀的科技应用软件之一。基于Matlab在科学计算中的强大功能,本文探讨了Matlab软件在高等数学教学中的应用。针对高等数学中的极限、导数、积分、极值等问题,在教学中融入Matlab辅助计算,把所学理论转化为实践,不仅大大地提高了教学的实效性,并且为学生今后运用所学知识解决专业、实际等问题奠定了基础。     

承诺方案的研究

承诺方案是一种重要而有用的密码学基本协议,它在密码学领域中的零知识证明、安全多方计算协议、电子货币、电子选举等众多密码学协议的构造中起着十分重要的作用.我们介绍了承诺方案的应用背景、定义、分类、构造以及它在密码学领域中所起的重要作用.同时,对目前密码学领域中关于承诺方案的研究热点也进行了阐述.     

不等式约束优化基于新型积极识别集的SQCQP算法

本文提出一个新的求解非线性不等式约束优化问题的罚函数型序列二次约束二次规划(SQCQP)算法.算法每次迭代只需求解一个凸二次约束二次规划(QCQP)子问题,且通过引入新型积极识别集技术,QCQP子问题的规模显著减小,从而降低计算成本.在不需要函数凸性等较弱假设下,算法具有全局收敛性.初步的数值试验表明算法是稳定有效的.     

基于单向函数的完全隐藏承诺方案的构造及应用

承诺方案是密码学领域中一种极其重要的协议,而完全隐藏的承诺方案是承诺方案中最难构造的.在收稿,我们基于1-1的单向函数(即单向置换)构造了该类承诺方案,尤其重要的是,它仅仅只需要2轮交换复杂性.基于我们的承诺方案,我们能优化零知识证明系统的构造.     

在 |Γ_0|≤n 下的理想秘密共享方案(英文)

在通常情况下,对于任意的通道结构Γ的理想秘密共享方案不存在.然而,如果|Γ0 | n成立,那么通道结构Γ便存在一个理想的秘密共享方案,其中Γ0 是Γ的基,n是参与者总量.     

二阶锥规划一个超线性收敛的非内部连续化算法

基于非光滑向量值最小函数的一个新光滑函数, 建立了二阶锥规划一个超线性收敛的非内部连续化算法. 该算法的特点如下: 首先, 初始点任意; 其次, 每次迭代只需求解一个线性方程组即可得到搜索方向; 最后, 在无严格互补假设下, 获得算法的全局收敛性、强收敛性和超线性收敛性. 数值结果表明算法是有效的.     

基于积极集技术求解无约束极大极小问题的摄动SQP方法

讨论无约束极大极小(minimax)问题,基于积极集识别技术,结合摄动的序列二次规划(SQP)方法,建立问题的一个数值方法.在相当弱的条件下,算法具有弱全局收敛性,并对算法进行了初步的数值试验.     

无约束极大极小问题的广义梯度投影算法

本文讨论Rⁿ空间上的无约束极大极小问题. 通过Rⁿ⁺¹空间上的广义梯度投影技术产生Rⁿ上的下降搜索方向,进而结合Armijo非精确线搜索建立了原问题Rⁿ上的一个广义梯度投影型算法.算法在仿射线性无关条件下,具有全局收敛性和强收敛性. 文中对算法进行了初步的数值试验.     

互补约束数学规划问题的一个广义梯度投影罚算法

结合罚函数思想和广义梯度投影技术,提出求解非线性互补约束数学规划问题的一个广义梯度投影罚算法.首先,通过扰动技术和广义互补函数,将原问题转化为序列带参数的近似的标准非线性规划;其次,利用广义梯度投影矩阵构造搜索方向的显式表达式.一个特殊的罚函数作为效益函数,而且搜索方向能保证效益函数的下降性.在适当的假设条件下算法具有全局收敛性.