广义拟Newton法及其收敛性定理

1引言设R~n.R_+n.R_+~n分别表示Euclidean空间及R~n的非负和正子空间：符号┃·┃表示向量或矩阵的2-范数，非线性互补问题（NLCP）     

一类非拟Newton算法及其收敛性

本文对求解无约束最优化问题提出一类非拟Ｎｅｗｔｏｎ算法，此方法同样具有二次终止性，产生的矩阵序列保持正定对称传递性，并证明了新类中的任何一种算法的全局收敛和超线性收敛性。     

关于广义Newton法的收敛性问题

本文在较弱的条件下,证明了Ｂ－可微方程组的广义Ｎｅｗｔｏｎ法的局部超线性收敛性,为该算法直接应用于非线性规划问题、变分不等问题以及非线性互补问题等提供了理论依据。最后,本文给出了广义Ｎｅｗｔｏｎ法付之实践的具体策略。数值结果表明,算法是行之有效的。     

关于具矩阵三角分解修正拟Newton法的收敛性分析

本文对于Johnson、Austria提出的求解非线性方程组的基于矩阵三角分解修正的一类拟Newton法进行了改形,并给出了该算法的Kantorovich型的收敛性分析,从而完整了文(l]的收敛理论,亦为算法的初始选取,提供了依据.     

牛顿法的改进及其在Banach空间中收敛性

牛顿法是求解非线性方程(组)的一种经典方法,本文在Banach空间中对经典牛顿法加以了改进,研究了其收敛性,改进后的牛顿法具有更广泛的应用前景.     

Convergence of Newton‘’s Method and Uniqueness of the Solution of Equations in Banach SpacesⅡ

Some results on convergence of Newton‘s method in Banach spaces are established under the assumption that the derivative of the opderators satisfies the radius or center Lipschitz condition with a weak L average.     

集合序列的收敛性关系

本文给出了实Ｂａｎａｃｈ空间中集合序列的八种收敛性之间的相互关系。     

非线性规划中最小变化拟Newton方法的局部收敛性

考虑非线性规划问题:[1]和[4]曾讨论对某点x处的投影Hesse阵z(x)~T?_(xx)~2L(x,λ)z(x)进行变尺度校正算法的收敛性.假设f(x),c_i(x),i=1,…,t为二次连续可微函数,x~*为(1.1)的解,且在x~*处满足二阶充分性条件,以及假设     

弱条件下的α判据和Newton法

1．弱条件我们终于又回到了弱条件［1］．什么是弱条件？比方Kantorovich关于Newton法的经典结果lzl就导出自弱条件，这是众所公认的．Smale［a］也承认并予以赞赏，但是为了处理Banach空间中解析映照零点计算的整体复杂性这个实计算的复杂性的典型问题，他不惜引进解析性这个强条件问．作为建设中的新学科中被选择作为典型的问题，问题的提法应直接了当，以使内含难度清初见底，两条件增损之类的繁文得节容易这人耳目，转移视线．所以解析性条件的选择是有其充分理由的．但是，Smale在解析性条件下提出的apJ据［41居然取得了很大的成功…     

若干中点迭代法的收敛性

The King-Werner iteration xn 1= xn -F‘(1/2(xn yn))^-1 F(xn);yn 1=xn 1-F‘(1/2(xn yn))^-1F(xn 1) which is used for solving the operator eqution in Banach space F(x) = 0 requires the inverse of the opterator‘s derivative.Now in this paper a deformation King-Werner method without use of inverse is presented and the convergence of this method is proved with the skill of the majoring function. In addition, for the existed convergent theorem the convergent condtions are amended. The corresponding convergence theorem holds also with the amended conditions and its error bounds is obtained. At last a midpoint method of order 1 √2 : yn=xn-F‘(xn)^-1F(xn);xn 1=xn-F‘(xn yn/2)^-1F(xn) which is studied by D.Chen and I.K.Argros is convergent withby milder conditions by recurence relations.     

第二类算子方程最小二乘投影法的收敛性条件

本文研究针对第二类紧算子方程的最小二乘投影法的收敛条件.通过泛函分析及广义逆理论,得到了四个新的互相等价的收敛性条件,这些条件建立起了几种不同收敛性之间的联系并为人们检验逼近框架的收敛性提供了更多地选择.文中也给出了对一些简单且重要的例子的研究,以作为主要定理应用的范例.     

ω-条件下Ulm-type方法的局部收敛性

由于牛顿法具有重要的理论基础和广泛的应用背景,它的收敛性得到了广泛研究([2,3,4,13,20,21,22,23]).—般而言,牛顿法的收敛性可以分成三类.一类是局部收敛性:已知方程(1)的解存在,初始点x0在该解的某个领域内时讨论牛顿法的收敛性([21,22,23]).     

Gauss-Newton法的收敛球与解的唯一性球

0　引　言本文研究非线性最小二乘问题min F( x)∶ =12 f( x) Tf ( x) ( EP)的 Gauss-Newton法的局部收敛性 ,其中 f:Rn→ Rm是 Frechet可微的 ,m≥ n.非线性最小二乘问题在数据拟合 ,参数估计和函数逼近等方面有广泛的应用 .在工程应用中也起到很大作用 ,例如在神经网络中 ,对小波问题 ,FP网络等方面的数据 (图形 )传输 ,数据 (图形 )压缩等方面有极其重要的理论和实际意义 .目前 ,求解最小二乘问题的最基本的方法之一是 Gauss-Newton法 [1 ]xn+1 =xn -[f′( xn) Tf′( x) ] - 1 f′( xn) Tf( xn) . ( GN)就我们所知 ,目前关于 Gau…     

REGULARIZATION METHOD FOR IMPROVING OPTIMAL CONVERGENCE RATE OF THE REGULARIZED SOLUTION OF ILL-POSED PROBLEMS

1IntroductionThestudyoflllallymathematicalphysicsproblemsleadstosolvingoperatorequatiollsofthefirstkind,andtheoperatorequatiollsofthefirstkindaretypicallyill--posedprobellis[1,2,3,4].Themethodsforsolvillgill-posedproblellishavebeenstudiedbyagreatnumberofresearchers.WementionTikhonovandArsellill[2],Morozov[3]IGroetscll[4],Engll51,HouandLi['],ChenandHouI7]alldoillerscholars.Illtheirresearches,they11avediscussedtheproblemoffindingstableapproxilllatesolutiollsand11aveillvestigatedtileconverge…     

一个等式约束问题的SQP方法及其收敛性

本文提出一个SQP算法,其效益函数为Flether^[1]提出的连续可微精确罚函数。该算法具有全局收敛性和超线性收敛速度,并且能自动调节罚参数,能有效地处理计算搜索方向的二次子规划的不可行问题。     

非线性随机分数阶延迟积分微分方程Euler-Maruyama方法的强收敛性

本文研究了一类新的模型问题:非线性随机分数阶延迟积分微分方程.当方程中的漂移项和扩散项满足全局Lipschitz条件和线性增长条件时,基于压缩映射原理给出了该方程解存在唯一的充分条件.由于理论求解的困难,构造了一种数值方法(Euler-Maruyama方法),并证得强收敛阶为α-1/2,α∈(1/2,1].最后通过数值试验,验证了这一理论结果.     

关于增生算子方程的Ishikawa迭代法的收敛率估计

1 引言与预备知识设X是一实Banach空间,其对偶空间为X~*,记X与X~*之间的对偶对为(·,·),且     

关于非线性不等式组Levenberg-Marquardt算法的收敛性(英文)

本文研究了一类非线性不等式组的求解问题.利用一列目标函数两次可微的参数优化问题来逼近非线性不等式组的解,光滑Levenberg-Marquardt方法来求解参数优化问题,在一些较弱的条件下证明了文中算法的全局收敛性,数值实例显示文中算法效果较好.     

增生算子方程的具误差的Ishikawa迭代序列的强收敛定理

本文研究了Banach空间中Lipschitz的增生算子T的方程的解的迭代逼近问题.利用Ishikawa迭代法,证明了具误差的Ishikawa迭代序列强收敛到方程的唯一解,得到了一般的收敛率估计式.