任意Banach空间Φ-强伪压缩映射不动点的Ishikawa迭代逼近

文章借助于对偶映射的定义,给出了任意Banach空间中LipschitzΦ-强伪压缩映射不动点的Ishikawa迭代收敛定理的简化证明,并且推广了目前相应的已知结果.     

关于强伪压缩映射迭代程序的稳定性

设E是具有一致凸对偶E^*的实Banach空间，E^*是凸性模满足：δE*(ε）≥cε^q，其中q≥2和c≥0是常数。在E中，我们研究没有连续性假设的强伪压缩映射的广义Mann和广义Ishikawa迭代程序的稳定性。     

关于强伪压缩算子与强增生算子的Ishikawa型迭代序列收敛性的特征

本文结果表征了用于构造强增生算子方程解,m-增生算子方程解及强伪压缩算子不动点的(带误差的)Ishikawa型迭代序列的收敛性,推广与改进了Chidume与Osilike的定理1,定理2及定理3(Nonlinear Anal.TMA,1999,36(7):863-872)。     

φ-强伪压缩映象隐迭代过程的收敛性分析

在任意Banach空间讨论了有限个φ-强伪压缩映射族隐迭代过程的收敛性问题.利用φ的性质和迭代过程本身的特性,得到了隐迭代过程收敛于公共不动点的若干结果.这些结果补充和推广了过去的研究成果.因此它丰富和发展了隐迭代法的理论.     

两个渐近demi-压缩映射的Ishikawa迭代过程的收敛性

研究了Banach空间中两个不同渐近demi-压缩映射的Ishikawa迭代过程,给出了此Ishikawa迭代序列收敛的充要条件.推广了以前的结论.     

用Ishikawa迭代程序逼近严格伪压缩映射的不动点

本文证明了定义在Banach空间X中闭凸子集K上的Lipschitz严格伪压缩 映射T的不动点,可由Ishilkawa迭代程序逼近,并给出了更一般的收敛率的估计,从而 统一和发展了近期的一些有关的结果.     

连续伪压缩映射的黏滞迭代逼近方法

设K是实自反Banach空间E的一个闭凸子集,T：K→K是一个连续伪压缩映射,f：K→K是一个固定的L-Lipschitzian强伪压缩映射．对于任意的t∈(0,1),设x_t是tf+(1-t)T的唯一不动点．我们证明了如果T有不动点且有从E到E~*弱序列连续对偶映像,则当t趋于0时,{x_t}收敛于T的一个不动点．这个结果改进和推广了文[4]的相应结果．     

伪压缩族公共不动点的复合隐格式迭代逼近问题

设H是一实Hillber空间,K是H之一非空间凸子集,设{Ti}Ni=1是N个Lipschitz伪压缩映象使得F=∩Ni=1F(Ti)≠0,其中F(Ti)={x∈K:Tix=x}并且{αn}n∞=1,{βn}∞n=1[0,1]是满足如下条件的实序列(i)∑∞n=1(1-αn)2= ∞;(ii)limn→∞(1-αn)=0;(iii)∑∞n=1(1-βn)< ∞;(iv)(1-αn)L2<1,n1;(v)αn(1-βn)2 αn[βn L(1-βn)]2<1,其中L1是{Ti}iN=1的公共Lipschitz常数,对于x0∈K,设{xn}n∞=1是由下列定义的复合隐格式迭代xn=αnxn-1 (1-αn)Tnyn,yn=βnxn (1-βn)Tnxn,其中Tn=TnmodN,则(i)limn→∞‖xn-p‖存在,对于所有的p∈F;(ii)limn→∞d(xn,f)存在,其中d(xn,F)=infp∈F‖xn-p‖;(iii)liminfn→∞‖xn-Tnxn‖=0.本文的结果推广并且改进H-K.Xu和R.G.Ori在2001年的结果和Osilike在2004年的结果,并且在这篇文章中,主要的证明方法也不同与H-K.Xu和Osilike的方法.     

关于广义Φ-压缩映射几种迭代序列收敛的等价性

在广义Φ-压缩映射条件下,分别得到了Picard迭代序列与Krasnoselskii迭代序列以及Mann迭代序列与Ishikawa迭代序列收敛的等价性.     

关于Lipschitzian伪压缩映射的合成隐迭代序列(英文)

本文研究了Lipschitzian伪压缩映射的合成隐迭代序列.利用伪压缩映射等价不等式,在Banach空间中,得到了合成隐迭代序列强收敛的充分必要条件,推广了一些相关的结果.     

Banach空间中有限族渐进伪压缩映象的迭代程序

Let E be a real Banach space and K be a nonempty closed convex and bounded subset of E. Let Ti ： K→ K, i=1, 2,... ,N, be N uniformly L-Lipschitzian, uniformly asymptotically regular with sequences {ε^（i）n} and asymptotically pseudocontractive mappings with sequences {κ^（i）n}, where {κ^（i）n} and {ε^（i）n}, i = 1, 2,... ,N, satisfy certain mild conditions. Let a sequence {xn} be generated from x1 ∈ K by zn：= （1-μn）xn＋μnT^nnxn, xn＋1 ：= λnθnx1＋ [1 - λn（1 ＋ θn）]xn ＋ λnT^nnzn for all integer n ≥ 1, where Tn = Tn（mod N）, and {λn}, {θn} and {μn} are three real sequences in [0, 1] satisfying appropriate conditions. Then ｜｜xn- Tixn｜｜→ 0 as n→∞ for each l ∈ {1, 2,..., N}. The results presented in this paper generalize and improve the corresponding results of Chidume and Zegeye, Reinermann, Rhoades and Schu.     

Banach空间中有限个一致李普希兹渐近伪压缩映射的强收敛定理

目的是把对单个渐近T为压缩映射的迭代结果推广到有限个渐近T为压缩映射上.为此,利用数学归纳法的思想,在一定条件下,得出了有限个渐近T为压缩映射强收敛于其公共不动点的结论.此结论推广了以前的结果.     

关于伪压缩映象不动点迭代的一点注记

设$K$是自反的并且具有一致Gateaux可微范数的Banach空间$E$的非空有界闭凸子集.设$T:K\rightarrow K$是一致连续的伪压缩映象.假设$K$的每一非空有界闭凸子集对非扩张映象具有不动点性质.设$\{\lambda_n\}$是$(0,\frac{1}{2}]$中序列满足: (i) $\lim_{n\rightarrow \infty}\lambda_n=0$; (ii) $\sum_{n=0}^{\infty}\lambda_n=\infty$.任给$x_1\in K$,定义迭代序列$\{x_n\}$为:$x_{n+1}=(1-\lambda_n)x_n+\lambda_nTx_n-\lambda_n(x_n-x_1),n\geq 1.$若$\lim_{n\rightarrow \infty}\|x_n-Tx_n\|=0$, 则上述迭代产生的$\{x_n\}$强收敛到$T$的不动点.     

相对φ强伪压缩算子不动点的迭代逼近

在没有任何有界以及迭代参数列不必收敛于零等条件下,使用新的分析方法建立了相对φ强伪压缩算子不动点与相对φ强增生算子方程解具误差Ishikawa迭代序列的强收敛定理,推广和改进了有关文献中的相应结果,而且还给出了收敛率的估计式.     

非Lipschitz渐近伪压缩映象不动点的迭代逼近

本文在任意实的Banach空间中研究了用具误差的修正的Ishikawa与Mann迭代程序来逼近非Lipschitz的渐近伪压缩映象不动点的强收敛性问题;在去掉条件"‖Tnxn-xn‖→0(n→∞)"及"{xn}有界"之下,证明了相关文献的结果仍然成立.所得结果改进和推广了最近一些人的最新结果.     

有限个渐近伪压缩映射近迫点序列的收敛性

研究了Banach空间中有限个渐近伪压缩映射近迫点序列的收敛性问题,此结果推广了以前的结论.     

有限个李普希兹伪压缩映射近迫点序列的收敛性

研究了Banach空间中有限个李普希兹伪压缩映射近迫点序列的收敛性问题,此结果推广了以前的结论.     

A New Implicit Iteration Process with Errors for the Family of Strongly Pseudocontractive Mappings

A method is presented for generating a sequence of lower and upper bounds for the eigenvalues of the problem (i) Tu-λSu = 0, where T and S belong to a class of unbounded and nonsymmetric operators in a separable Hilbert space. Sufficient conditions are derived for the convergence of the sequence of bounds to the eigenvalues of (i), and the applicability of the method is illustrated by approximating the smallest eigenvalue of a non-selfadjoint differential eigenvalue problem.