一类压缩型映射的不动点定理

在完备的度量空间中,讨论了一类新型的非线性压缩映射ρ(Tx,Ty)≤a(ρ(x,y))ρ(x,Tx)+b(ρ(x,y))ρ(y,Ty)+c(ρ(x,y))ρ(x,y)通过构造迭代序列,指出该映射的不动点的存在性和唯一性,并给出相应的误差估计式,拓展和改进了有关文献的范围.     

一个基于非单调技术的超记忆梯度法

本文给出一个修正的非单调线搜索策略,并结合该策略提出一个求解无约束优化问题的超记忆梯度算法.该算法的主要特点是:在每一次迭代中,它所产生的搜索方向总是满足充分下降条件.这一特性不依赖于目标函数的凸性以及方法所采用的线搜索策略.在较弱的条件下,该方法具有全局收敛和局部R-线性收敛性.数值实验表明了该方法的有效性.     

L-fuzzy层双保序算子空间中的(ω_α,υ_α)-仿紧性

首先在层双保序算子空间中引进了两种(ω_α,υ_α)-仿紧性,证明了它们都是好的推广.其次,给出了它们的若干刻画与性质,并指出了它们保持若干拓扑不变性质.最后,讨论了(ω_α,υ_α)-仿紧性、(ω_α,υ_α)-分离性以及(ω_α,υ_α)-紧性之间的关系.     

改进的PNC方法及其在非线性偏微分方程多解问题中的应用

2017年，李昭祥等提出了一种偏牛顿-校正法（Partial Newton-Correction Method，简记为PNC方法），并利用它成功地计算出了三类非线性偏微分方程的多重不稳定解.本文在PNC方法的基础上，提出并发展了一种改进的PNC方法.首先，利用Nehari流形$\mathcal{N}$与零平凡解的可分离性，建立并证明了$\mathcal{N}$的某特殊子流形$\mathcal{M}$上的全局分离定理及其推广（即局部分离定理）.全局分离定理只跟非线性偏微分算子或相应的非线性泛函本身有关，而与具体的计算方法无关.对一些典型的非线性偏微分方程多解问题（比如，Henon方程问题），该全局分离定理的分离条件，经验证是成立的.另一个方面，通过修改或补充原辅助变换的定义，去掉了原辅助变换的奇异性；接着建立并证明了某些非线性偏微分方程问题的新未知解与该非线性偏微分算子零核空间的密切关系；在证明中，去掉了在原奇异变换下所需的标准收敛（standard convergence）假设.最后，计算实例与数值结果验证了改进的PNC方法的可行性和有效性；同时表明子流形$\mathcal{M}$与已知解的可分离性是PNC方法和本文新方法能成功找到多解的关键.     

基于Pena距离的双重广义线性模型的统计诊断

本文主要研究双重广义线性模型,考虑基于数据删除模型的参数估计和统计诊断,比较删除模型与未删除模型相应的诊断统计量之间的变化.首次提出基于双重广义线性模型下的Pena距离.通过一些模拟研究以及实例分析,比较不同诊断统计量判别异常点或强影响点的差异,研究结果表明本文提出的理论和方法是行之有效的.     

线性映射的值域与核的结构定理及其应用

本文利用同构关系与解析方法研究了值域与核的基和维数,弄清了值域与核的几何结构,通常的维数公式是其推论,然后列举若干例子阐明其应用.     

乘积G-空间中周期跟踪性和等度连续的研究

介绍了拓扑群作用下乘积空间中G-周期跟踪性和G-等度连续的概念,利用乘积映射的性质,研究了乘积映射f×g与分映射f和g在这些动力学性质方面的关系,得到如下结果:1)乘积映射f×g具有G-周期跟踪性当且仅当f具有G_1-周期跟踪性,g具有G_2-周期跟踪性;2)乘积映射f×g具有G-等度连续当且仅当f具有G_1-等度连续,g具有G_2-等度连续.这些结论弥补了拓扑群作用下乘积空间中G-周期跟踪性和G-等度连续理论的缺失.     

参数广义弱向量拟平衡问题解映射的H-连续性刻画

研究了Hausdorff拓扑向量空间中的一类参数广义弱向量拟平衡问题(PGWVQEP)的稳定性.首先，给出了此问题的参数间隙函数，研究了参数间隙函数的连续性.然后, 提出了一个与参数间隙函数相关的关键假设，讨论了它的连续性，并给出关键假设的等价刻画.最后， 借助于假设，获得了PGWVQEP解映射Hausdorff半连续的充分必要条件.并举例验证了所得结果.     

刀锋伪影校正技术在精神疾病患者海马MRI检查中的应用

为探讨磁共振刀锋伪影校正（BLADE）技术提升精神疾病患者海马磁共振图像质量的效果，本文分别使用结合了BLADE技术的BLADE T₂WI TSE、BLADE T₂WI FLAIR及传统T₂WI TSE、T₂WI FLAIR四种序列，对47例精神疾病患者和美国放射学院（ACR）标准模体在3.0 T磁共振成像（MRI）设备上分别进行常规海马斜冠状位扫描和ACR标准检测.患者的磁共振图像由2名放射科医师采用5分法对运动伪影、搏动伪影、颗粒度、海马磁共振图像质量进行评价，并应用Wilcoxon符号秩检验进行数据分析.模体图像通过识别图像的钻孔阵列和轮辐的数目，半定量评价各序列的高对比空间分辨力（HCSR）和低对比物体探测能力（LCD）.结果表明相比传统序列，结合BLADE技术的序列能够明显改善海马磁共振图像的运动伪影、搏动伪影（p<0.001），提高图像质量（p<0.05）；但在图像颗粒度方面，传统序列表现更优（p<0.001）.ACR模体半定量分析显示，结合BLADE技术序列与传统序列相比，在LCD检测方面结果更优、在HCSR检测方面结果相同或略逊.本文推荐将BLADE技术应用于不合作的精神疾病患者海马的MRI检查.