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凸约束优化的非单调信赖域算法的收敛性 总被引：1，自引：0，他引：1
本文对凸约束优化问题提出一类新的非单调信赖域算法，在二次模型Hesse矩阵{Bk}一致有界条件下，证明了算法具有强收敛性；在{Bk}线性增长的条件下，证明了算法具有弱收敛性；这推广了现有约束或凸约束优化问题的各种信赖域算法，改进了收敛性结果。 相似文献
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解决了收敛数列连续函数保持性的一个逆问题.即对于f(D)中任一收敛数列y{n},必存在D中收敛数列{xn},使得{f(xn)}是y{n}的子数列,其中DR,f(x)是D上的闭连续函数. 相似文献
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