R的开子集与收敛数列

R的子集D是开集当且仅当任给收敛于D中点的数列终于留于D，当且仅当任给收敛于D中点的数列存在子列终留于D。函数f：D→R是连续的当且仅当对于D中任一收敛于x∈D的数列{xn}，数列{f(xn)}存在子数列收敛于f(x)。     

扰动压缩条件的点列收敛性问题

研究完备度量空间X中满足ρ(xn,xn+1)≤Lρ(xn-1,xn)+εn的点列{xn}收敛性问题,其中L∈(0,1)为常数,εn非负是无穷小量称为扰动.文中的主要结论是:点列{xn}的收敛性由扰动εn决定,即当幂级数sum from n=1 to ∞εnxn的收敛半径R>1/L时,点列{xn}收敛.特别地,当R>1时,点列收敛;而R=1时,{xn}敛散性不能确定.     

序列覆盖的闭映射保持可度量性

设f:X→Y是连续的满映射. f称为序列覆盖映射,若{y})是Y中的收敛序列,则存在X中的收敛序列{xn},使得每一xn∈f-1(yn);f称为1序列覆盖映射,若对于每-y∈Y,存在x∈f-1(y),使得如果{yn}是Y中收敛于点y的序列,则有X中收敛于点x的序列{xn},使得每一xn∈f-1(yn).本文研究度量空间序列覆盖的闭映射之构造,否定地回答了Topology and its Applications上提出的一个问题.     

Banach空间中集值局部严格伪压缩映射的Ishikawa迭代过程

设X是一致光滑的Banach空间,T∶D(T)X→2X是局部严格伪压缩映射且有不动点.设Q是从X到D(T)上的非扩张保核映射.任取x0∈D(T)归纳定义xn 1=Qpn,pn∈(1-cn)xn cnTQyn,yn∈(1-dn)xn dnTxn.如果存在有界序列{wn}和{zn},wn∈TQyn,zn∈Txn.则{xn}强收敛于T的唯一不动点.其中数列{cn}和{dn}满足适当条件.     

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．     

闭连续函数的数列逆保持性

解决了收敛数列连续函数保持性的一个逆问题.即对于f(D)中任一收敛数列y{n},必存在D中收敛数列{xn},使得{f(xn)}是y{n}的子数列,其中DR,f(x)是D上的闭连续函数.     

Banach空间中渐近非扩张映象的带误差的修正的Ishikawa与Mann迭代程序

设E是满足Opial条件的一致凸Banach空间,C是E的一非空闭凸子集,T:C→C是渐近非扩张映象.又设对任给的x1∈C,序列{xn}由下列带误差的修正的Ishikawa迭代程序生成:其中, 是C中的序列,使得 且数列 满足下列条件(i)和(ii)之一: (i)tn∈[a,b]且sn∈[O,b];(ii)tn∈[a,b]且sn∈[a,b],这里,常数a,b满足0相似文献   

α-强增生算子零点的迭代逼近

设E为一致光滑Banach空间,AE→E为有界次连续α-强增生算子满足对某x0∈E,li mr→∞α(r)＞‖Ax0‖.设{Cn}为[0,1]中数列满足控制条件(i)Cn→0 (n→∞);(ii)∞∑ n=0 Cn=∞.设{xn}n≥0由下式产生xn+1=xn-CnAxn,n≥0, (@)则存在常数a＞0,当Cn＜a时,{xn}强收敛于A的唯一零点x*.     

关于从{sin n}中选取收敛子列的问题

本文证明了在{sinn}中存在收敛于零的子列,并用连分数理论中的逼近定理给出了一个收敛于零的收敛子列的递推算法。     

关于广义Φ-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→E为有界次连续广义Φ-增生算子满足,对任意x0∈E,选取m≥1,使得‖x0-x*‖≤m且lim/r→∞Φ(r)>m‖Ax0‖.设{Cn}为[0,1]中数列满足控制条件:i)Cn→0(n→∞);ii)∞∑(n=0)=∞.设{xn}n≥0由下式产生xn+1=xn-CnAxn, n≥0, (@)则存在常数a>0,当Cn相似文献   

非扩张映象不动点的迭代算法

设C是具有一致Gateaux可微范数的实Banach空间X中的一非空闭凸子集,T是C中不动点集F(T)≠0的一自映象．假设当t→0时,{Xt}强收敛到T的一不动点z,其中xt是C中满足对任给u∈C,xt=tu+(1-t)Txt的唯一确定元．设{αn},{βn}和{γn}是[0,1]中满足下列条件的三个实数列:(i)αn+βn+γn=1;(ii) limn-∞αn=0和．对任意的x0∈C,设序列{xn}定义为xn+1=αnu+βnxn+γnTxn,则{xn}强收敛到T的不动点．     

依概率收敛与依分布收敛的关系

本文探讨了随机变量序列依概率收敛与依分布收敛的关系 ,并给出了一个依分布收敛能保证依概率收敛的最弱的条件 ,即 :设分布函数列 { Fn(x) }弱收敛于连续的分布函数 F(x) ,则存在随机变量序列{ξn}和随机变量ξ,它们分别以 { Fn(x) }和 F(x)为其对应的分布函数列和分布函数 ,且 {ξn}依概率收敛于ξ.     

具误差隐格式迭代逼近严格伪压缩映像族公共不动点 (英)

设$K$是实Banach空间$E$中非空闭凸集, $\{T_i\}_i=1^{N}$是$N$个具公共不动点集$F$的严格伪压缩映像, $\{\alpha_n\}\subset [0,1]$是实数列, $\{u_n\}\subset K$是序列, 且满足下面条件 (i)\ 设$K$是实Banach空间$E$中非空闭凸集, $\{T_i\}_i=1^{N}$是$N$个具公共不动点集$F$的严格伪压缩映像, $\{\alpha_n\}\subset [0,1]$是实数列, $\{u_n\}\subset K$是序列, 且满足下面条件 (i)\ 设$K$是实Banach空间$E$中非空闭凸集, $\{T_i\}_i=1^{N}$是$N$个具公共不动点集$F$的严格伪压缩映像, $\{\alpha_n\}\subset [0,1]$是实数列, $\{u_n\}\subset K$是序列, 且满足下面条件 (i)\ 设K是实Banach空间E中非空闭凸集，{Ti}i=1^N是N个具公共不动点集F的严格伪压缩映像，{αn}包括于[0,1]是实数例，{un}包括于K是序列，且满足下面条件（i）0〈α≤αn≤1;（ii）∑n=1∞（1-αn）=＋∞.（iii）∑n=1∞ ‖un‖〈＋∞.设x0∈K,{xn}由正式定义xn=αnxn-1＋（1-αn）Tnxn＋un-1,n≥1,其中Tn=Tnmodn，则下面结论（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）lim infn→∞‖xn-Tnxn‖=0.文中另一个结果是，如果{xn}包括于[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。     

￠—半压缩算子和￠—强增殖算子方程的迭代

设E是任意实Banach空间,K是E的非空闭凸子集,T：K→K是一致连续￠-半压缩映像且值域有界。设{an},{bn},{cn},{a'n},{b'n}和{c'n}是[0,1]中的序列且满足条件：Ⅰ）an bn cn=a'n b'n c'n=1,任意n≥0;Ⅱ）limbn=limb'n=limc'n=0;Ⅲ）∑n=0^∞bn=∞;Ⅳ）cn=o(bn).对任意给定的x0,u0,v0∈K,定义Ishikawa迭代{xn}如下：{xn 1=anxn bnTyn cnun,yn=a'nxn b'nTxn c'nvn(任意n≥0),其中{un}和{vn}是K中两个有界序列。则{xn}强收敛于T的唯一不动点。最后研究了￠-强增殖算子方程解的Ishikawa迭代收敛性。     

赋范空间中Lipschitz Φ-半压缩映象不动点的迭代逼近

设X为赋范线性空间,K为X的非空凸子集,T:K→K为LipschitzΦ-半压缩映象.设{αn}n∞=0和{βn}n∞=0为[0,1]中的实数列且满足一定条件.则Ishikawa迭代序列{xn}n∞=0强收敛于T的唯一不动点.结果完整地回答了周海云提出的公开问题.     

渐近非扩张非自映射的收敛定理(英文)

设E是实的一致凸Banach空间,K是E的一个非空闭凸集,P是E到K上的非扩张的保核收缩映射.设T1,T2,T3:K→E分别是具有数列{hn},{ln},{kn}[1,∞)的渐近非扩张非自映射,使得sum (hn-1) from n=1 to ∞<∞,sum ((ln-1)) from n=1 to ∞<∞及sum (n=1(kn-1) from n=1 to ∞<∞,且F=F(T1)∩F(T2)∩F(T3)={x∈K:T1x=T2x=T3x}≠Ф.定义迭代序列{xn}:x1∈K,xn+1=P((1-αn)xn+αnT1(PT1)n-1yn),yn=P((1-βn)xn+βnT2(PT2)n-1zn),zn=P((1-γn)xn+γnT3(PT3)n-1xn),其中{αn},{βn},{γn}[ε,1-ε],ε是大于零的实数.(i)如果T1,T2,T3中有一个是全连续的或者半紧的,则{xn}强收敛于某一点q∈F;(ii)如果E具有Frechet可微范数或者满足Opial’s条件或者E的对偶空间E~*具有Kadec-Klee性质,则{xn}弱收敛于某一点q∈F.     

一类变系数迭代数列的收敛性

对由xn+1=xn+an/xpn定义的数列{xn},根据级数∑an的收敛性给出{xn}的收敛性和相应等价量,并给出多个应用例子.     

Banach空间中Lipschitz伪压缩映射的近似不动点序列及其收敛定理

研究了Lipschitz伪压缩映射的黏滞迭代方法.设E为一致光滑Bannach空间,K为E的闭凸子集,TK→K为Lipschitz伪压缩映射且其不动点集F(T)非空,f为K上的压缩映射且t∈(0,1).若黏滞迭代路径{xt},xt=(1-t)f(xt) tTxt且对任意初始向量x1∈K,迭代序列{xn}定义为xn 1=λnθnf(xn) [1-λn(1 θn)]xn λnTxn,则当t→1-和n→∞时,{xt}和{xn}都强收敛于T的不动点,同时该不动点还是一类变分不等式的解.     

依概率收敛与依分布收敛的关系

本探讨了随机变量序列依概率收敛与依分布收敛的关系,并给出了一个依分布收敛能保证依概率收敛的最弱的条件,即：设分布函数列{Fn（x）}弱收敛于连续的分布函数F(x),则存在随机变量序列{ξn}和随机变量ξ,它们分别以{Fn（x）}和F（x）为其对应的分布函数和分面函数,且{ξn}依概率收敛于ξ。     

Banach空间中一类混合映射不动点的Ishikawa迭代逼近问题

设E为一致光滑Banach空间,K为E的非空闭凸子集,T:K→K为Φ-强伪压缩映射.其中T=T1+T2,T1:K→K为Lipschitz映射,T2:K→K为具有有界值域映射.设{αn}n∞=0和{βn}n∞=0是[0,1]中满足一定条件的两实数列.则Ishikawa迭代序列{xn}∞n=0强收敛于T的唯一不动点.