求解强单调变分不等式问题的快速收敛方法

构造一个新的效用函数，并研究该效用函数的性质,从而给出了一个求解弹单调变分不等工问题的快速收敛方法，并证明了该方法的整体收敛性和二次收敛率。     

求解单调变分不等式的一类迭代算法

给出了求解单调变分不等式的一类迭代算法．通过解强单调变分不等式子问题，产生一个迭代点列，该迭代点列收敛到变分不等式的解．最后，给出了这类新算法的收敛性分析。     

求解强单调变分不等式问题的快速收敛方法

构造一个新的效用函数,并研究该效用函数的性质,从而给出了一个求解强单调变分不等式问题的快速收敛方法,并证明了该方法的整体收敛性和二次收敛率.     

一类包含松弛Lipschitz算子和松弛单调算子的广义变分不等式

主要利用松弛算子和单调算子性质,先给出松弛Lipschitz算子和松弛单调算子的特有性质,再将变分不等式与非线性方程的一些等价结论,推广到广义变分不等式上,然后利用这些结论,给出一类包含松弛算子和单调算子的广义变分不等式的迭代算法,并证明了算法的可行性.     

一种新的求解变分不等式问题的外梯度投影算法

给出了一种新的求解变分不等式问题的外梯度投影算法．在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性，并分析了算法的线性收敛速度。     

一类联立变分不等式问题

研究有限维空间中的联立变分不等式问题．给出该问题的一般提法及应用背景,通过将该问题中的每一项都视为含参数的变分不等式,从而可以确定以参数为自变量、关于其解的隐函数,并在函数严格单调的假设下,证明了此隐函数的连续性．基于此,利用Brouwer不动点定理,得到了原问题的解的存在性,并在可行域为箱形且整体变分函数严格单调情形下证明了解的唯一性,当可行域非箱形时,所举反例表明解可以是不唯一的．     

一类非线性变分不等式解的强收敛定理

研究了Hilbert空间中一类非线性变分不等式问题.运用迭代算法证明了一个强收敛定理.其结果改进并推广了引文中相应的结果.     

求解变分不等式问题的一个投影算法

基于D. Han提出的求解变分不等式问题的推广的近似点算法(generalized proximal method), 本文提出了一个新的改进算法.该算法的最大特点是在每一步只需要近似求解一个线性方程组系统.在适当条件下证明了算法的全局收敛性.     

一个求解变分不等式问题的投影算法

基于D.Han提出的求解变分不等式问题的推广的近似点算法(generalized proximal method),提出了一个新的改进算法,该算法的最大特点是在每一步只需要近似求解一个线性方程组系统.并在适当条件下证明了算法的全局收敛性.     

Hilbert空间中关于Lipschitzian单调算子的变分不等式逼近解

用改进的算法证明了Hilbert空间中关于Lipschitzian单调算子的变分不等式一个强收敛定理,并推导了一个Hilbert空间中关于Lipschitzian伪压缩算子的已有结果.从而改进了近期相关结果.     

一类广义混合变分不等式组解的强收敛定理

研究了Banach空间中一类广义混合变分不等式组问题,引进了一种新的迭代算法,研究了由迭代算法生成的序列的收敛性,并得到了这类变分不等式组解的强收敛定理,从而推广和改进了相关文献的一些工作.     

求解变分不等式问题新的自适应投影算法

目的提出求解变分不等式问题的新的自适应投影算法,并在适当条件下证明其全局收敛。方法改进已有投影算法的搜索方向并建立新的步长。结果提出了新的自适应投影算法。该算法的搜索方向和步长在解附近均不趋于零,并在映射伪单调的条件下证明了其全局收敛性。结论与已有算法相比,新算法收敛快且收敛条件弱。因此新算法的适用范围更广。     

变分不等式问题不动点问题和零点问题的公共元的强收敛定理

设Banach空间是一致光滑的和严格凸的并且具有K-K性质,在此空间中设计一种新的收缩投影迭代法去逼近一个极大单调算子的零点集与一个半相对非扩张映像的不动点集以及宽松的协和算子的有限个变分不等式问题解集的公共元,并利用所设计的算法证明了公共元的强收敛定理。     

集值单调算子的变分不等式

目的对集值单调算子的变分不等式解的存在性进行研究。方法利用KY-FAY及Kneser定理和拓扑向量空间解的性质作为切入点。结果在局部凸Hausdorff拓扑向量空间中得到了解的两个存在定理准则。结论得到了在局部Hausdorff拓扑向量空间中集值单调算子变分不等式解存在的条件,推广了Browder等人的结论。     

一种新的求解单调变分不等式的非精确并行分裂法

本文提出了求解可分离结构单调变分不等式的一种新的非精确并行分裂算法。对于求解变分不等式式问题现已存在一些经典的算法如增广Lagrange法和交替方向法,但是它们均需要精确求解子变分不等式。然而实际中这些子变分不等式很难或者根本就无法得到精确解。因此最近一种非精确交替方向法被提了出来。但是当数据的维数很大的时候,并行分裂法比交替方向法更有效。基于这种非精确交替方向法,本文提出了一种新的并行分裂。在适当的条件下,本文给出了算法的收敛性证明,并且通过数值实验证明了算法的有效性。     

广义变分不等式问题的自适应算子分裂方法

提出了一种求解广义变分不等式问题的分裂方法,此方法利用自适应准则来调整参数β,使该参数可以在某些区间上取值,增加了算法的适应性．所构造的算法具有全局收敛性．     

解线性变分不等式问题的神经网络方法

研究了一类线性变分不等式问题，将线性变分不等式问题的解转化为一个神经网络的平衡点，利用分析技巧，给出了所提出的神经网络的所有解全局指数收敛到变分不等式的解的一些充分条件，同时得到指数收敛率的估计，从而得到求线性变分不等式问题的解的神经网络方法，便于实际应用。     

多值映象的混合变分不等式的分裂法

在n维欧几里得空间中,引入了一类含有多值映象的混合变分不等式（MVI）,并研究其分裂法．该方法是通过改进Konnov介绍的辅助问题及其辅助原理,并在组合松弛法的框架下推广了分裂法的应用,构造出了迭代序列．该文章的主要目的是证明迭代算法的有限性,以及证明此迭代序列收敛于这类含有多值映象的混合变分不等式（MVI）的解．     

求解变分不等式问题的瀑布型多重网格法

考虑求解一类模型变分不等式问题的瀑布型多重网格法。在适当的条件下，通过谱分析，得到了算法的收敛法。     

一类变分不等式解的稳定性

研究Ｈｌｂｅｒｔ空间中一类强单调非线性变分不等式解的稳定性，所得结果表明强单调晨线性变分不等式解的稳定性依赖于地应集合族与射族的连续性。