弱Lipschitz函数,它的广义次梯度及其在优化中的应用

0 引言 在非光滑分析的研究中,以F.H.Clarke、A.D.loffe、J.P.Aubin为代表的三大流派从不同的角度定义了各类非光滑函数的次梯度,进而完备优化的理论,由于函数不光滑,从而这类函数愈广愈有用,次梯度愈简单、计算愈方便、愈有用。文[2]定义了一种比局部     

关于“弱Lipschitz函数,它的广义次梯度及其在优化中的应用”一文的注记

本文证明张玉忠同志在“弱Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ函数、它的广义次梯度及其在优化中的应用”一文中定义的广义次梯度ｆ（π），当ｎ≥２时即为Ｒ￣ｎ，因此这种广义次梯度是没有多少应用价值的。     

广义函数的乘法及其在物理学中的应用

运用解析表示定义广义函数的乘积和使用正则的光滑序列定义广义函数的乘积,是两个比较有成效的方法。本文引入截尾δ-型变换,把广义函数映射入某个适当的包含广义函数的代数中,建立了一般的再生性公式,由此定义两个广义函数的乘积,从而将这两个方法统一起来,同时指出了定义乘积的另外两个途径,并研究了乘积存在的必要与充分条件。最后,运用代数力法定义了超广义函数及其运算,论述了广义函数的乘法在近代物理中的应用。     

对称函数及其简单应用

一、对称函数定义:如果函数z=f(x,y)=f(y,x),則称函数z=f(x,y)关于自变量x,y是对称的。如果函数u=f(x,y,z)=f(y,x,z),則称函数u=f(x,y,z)关于x,y是对称的。如果u=f(x,y,z)关于任意两个自变量均是对称的,则     

Lipschitz函数空间的John-Nirenberg不等式及其应用

本文证明了R~n上Lipschitz函数空间的John-Nirenberg不等式,由此得到了Lipschitz函数空间的一些新的范数等价刻划。此外还对Lipschitz函数空间的定义进行了弱化。     

广义拟可微函数的微分

本文给出一种广义拟可微函数类,它是Demyanov与Rlubinov(1980)意义下拟可微函数的推广,通过凸集类对的空间的某些理论,建立了这类广义拟可微函数的微分学理论,包括加法运算、数乘运算、乘法运算、除法运算、极大值运算,极小值运算以及复合运算的微分公式和中值定理。这些结果为广义拟可微类函数优化研究提供了基本工具．     

(h,)-Lipschitz函数及其广义方向导数和广义梯度

借助于Ben—Tal广义代数运算引进了一种新的函数-(h,)-Lipschitz函数．讨论了它与Lipschitz函数之间的关系,给出了它的广义方向导数和广义梯度,得到了它们的若干性质．作为应用,给出了广义方向导数与切锥之间的关系。     

齐次集及其拟Lipschitz等价

本文定义并研究一类齐次分形,该类分形包含所有的(拟)Ahlfors-David正则集和许多非正则的Moran集,这里如果一个分形的Hausdorff维数与packing维数不相等,则称它是非正则的.对于这类齐次分形,本文得出它们的分形维数,并且给出在适当分离条件下两个齐次分形拟Lipschitz等价的充要条件.随后,本文将这些结果应用到非正则的Moran集上.     

(h,φ )-Lipschitz函数及其广义方向导数和广义梯度

借助于Ben-Tal广义代数运算引进了一种新的函数--- (h,φ)-Lipschitz函数. 讨论了它与Lipschitz函数之间的关系,给出了它的广义方向导数和广义梯度,得到了它们的若干性质. 作为应用,给出了广义方向导数与切锥之间的关系.     

区域函数的广义导数及其应用

本文以[7]的基本概念为基础,并根据Clarke的广义导数[1],以及Lasotra和Strauss[6]的多值函数f(x)的广义微分D_f(x)的定义.从而建立了区域函数F(x)的广义导数D_F=∪∩{G(x)?B(R),?x∈B(R);G(x)=F_x=F(x)}讨论了区域函数F(x)的广义导数的存在性;建立了区域函数的广义Fréchet导数存在的必要充分条件.     

DICR函数的刻画及其在优化问题中的应用

在拓扑向量空间中研究DICR函数.引入该函数关于支撑集、次微分的概念,研究该函数支撑集、次微分之间的关系.也研究了与严格DICR函数相关的集合的最大元,得到严格DICR函数差的全局最小值的充要条件.     

拟置换与实Clifford分析中的广义正则函数

本文应用拟置换的性质，得到了实Clifford分析中广义正则函数的充分必要条件．     

梯度投影算子的广义陡度引理及其应用

在一般闭凸集上建立了梯度投影算子的广义陡度引理,利用它证明了几种松 弛搜索下梯度投影算法的全局收敛性、强收敛性以及若干良好的收敛性质.     

使用拟牛顿迭代公式的广义共轭梯度法

当容易计算目标函数f的梯度g(x)=■f(x),但存贮不允许使用完整的拟牛顿法(QN)时,广义共轭梯度法(CG)_H是一个很有前途的方法.它的基本迭代公式是     

模糊数值函数的微分和梯度及其应用

基于Goetschel-Voxman所定义的序关系(Goetschel Jr R,Voxman W.Elementaryfuzzy calculus.Fuzzy Sets and Systems,1986,18:31-43),讨论了模糊数值函数的可微性,并利用梯度讨论了定义在n-维空间上的无约束条件模糊规划的最优性条件以及有约束条件的模糊规划取得最优解的必要条件—Kuhn-Tucker条件.同时,对于凸模糊规划问题,给出了其取得最优解的充分条件和算例.     

基于梯度投影的广义滤子填充函数方法

本文研究了约束非凸全局优化问题.利用滤子技术和填充函数的架构,提出了一个基于梯度投影的广义滤子填充函数算法,获得了较好的理论性质和数值效果.文章修改了填充函数的定义以及滤子技术的适用范围,推广了局部优化技术,使之成为约束全局问题的有效求解方法之一.