论光滑粒子流体动力学(SPH)方法

“光滑粒子流体动力学(SPH-SmoothedParticleHydrodynamics)”是近20多年来发展起来的一种新的纯Lagrange方法.SPH是一种质点方法,有点类似质点网格法,但根本的不同点在于SPH方法中计算空间导数时不需要使用任何网格,而被插值公式中的解析微分式子所替代,从而避免了高维拉氏差分网格法中网格缠结和扭曲等最令人头痛的问题.这种方法另一个突出的优点是表现在对缺乏对称性和内含真空的三维系统的计算特别有效.因为利用网格建立的所有传统的差分方法,随着网格数目的增加,到了三维情形变得难以招架,真空区域的网格剖分造成内存储量的大量浪费又实在令人可惜,而SPH恰能克服上述的缺点.本论文重点介绍了该方法的理论基础和SPH执行过程等有关问题.     

实Banach空间中渐近半压缩映射的强收敛性

利用新的分析技巧,建立了任意实Banach空间中具随机误差的Ishikawa迭代法生成的序列{xn}强收敛于渐近半压缩映射的不动点的一些充要条件.作为应用,证明了Oslike和Aniagbosor最近的q-一致光滑实Banach空间中渐近半压缩映射的不动点的迭代逼近的一主要结果(它本身主要是1998年Osilike的一定理的一般化)能被延拓至任意实Banach空间上,并给出了Ishikawa迭代序列的误差估计,且所用证明方法比已有的简单.     

一种新的盲数字水印算法

本文提出了一个有效的静止图像的盲水印算法.原始图像经小波变换后,选择内嵌水印所需要的子带,水印根据奇偶判决法内嵌到频域中所选择的子带上.实验结论和攻击测试表明,本文所提议的算法具有较好的透明性,对各种图像处理的攻击有较强的鲁棒性.     

Stancu-Sikkema算子的点态估计

本文构造了Stancu—Sikkema算子,并利用点态光滑模研究了此算子的点态逼近正逆定理.     

Szász型算子线性组合的同时逼近

本文利用ω^2r_φλ(f,t)代替ω^r_φλ(f,t)给出了Szász-Kantorovich算子线性组合同时逼近的估计。     

应用自动微分的Newton-PCG算法

一类新的使用符号微分的Newton-PCG型算法在文献[1]和[2]被导出来了。本文建立和研究应用自动微分的相应的Newton-PCG算法，理论分析和数值实验结果显示应用自动微分之后，目标函数的维数或复杂性越大，Newton-PCG算法对Newton法的改进越显著。     

一类二层优化问题的极大熵方法

文章对一类下层带有公差的特殊的二层优化问题构造出不同于文[1]-[4]的极大熵函数来近似表示下层极值函数,地不可微二层优化问题转化为可微优化问题来处理，从而得到一类二层优化问题的ε－最优解的一种计算方法。     

共轭下降法的全局收敛性

本文提出了一种Armijo型的线搜索，并在这种线搜索下讨论了共轭下降法的全局收敛性，且可得方法在每次迭代均产生一个下降搜索方向．     

线性约束最优化的一个共轭投影梯度法

本结合共轭梯度法及梯度投影法的思想,建立线性等式约束最优化的一个新算法,称之为共轭投影梯度法。分别对二次凸目标函数和一般目标函数分析和论证了算法的重要性质和收敛性。     

一类共轭梯度法的全局收敛性结果

本文证明了在Grippo-Lucidi线搜索下当βk取βk=σ1βPRPk+σ2βnewk,其中σ1≥0,σ2≥0,σ1+σ2＞0,βnewk=gTk(gk-gk-1)/-dTk-1gk-1时一类共轭梯度法的全局收敛性,并给出了此类方法良好的数值效果.