任意Banach空间强伪压缩算子的Ishikawa迭代程序的稳定性

设Ｅ是任意实Ｂａｎａｃｈ空间,Ｔ：Ｅ→Ｅ是强伪压缩一致连续算子且值域有界。证明了Ｍａｎｎ迭代和Ｉｓｈｉｋａｗａ迭代程序是几乎Ｔ－稳定的。     

一类非线性发展方程解的迭代逼近

研究了强增生算子或严格伪压缩算子的非线性发展方程，在某些条件下，其解的带误差Ｉｓｈｉｋａｗａ迭代逼近的收敛定理。该结果改进和推广了目前已有的结果。     

提高Visual Basic应用程序性能方法的探讨

介绍了应用Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ 语言开发应用程序时,提高程序性能的一些方法．     

连续伪压缩映射有限簇的显式迭代程序的收敛性

通过引入一类新的更具实际意义的显式迭代格式，证明了Banach空间中连续伪压缩映射有限簇一些极限的存在性，并在此基础上给出了任意实Banach空间中连续伪压缩映射有限簇强收敛于其公共不动点的充要条件，改进了已有的结果．     

凸度量空间中广义压缩的Ishikawa型迭代格式的收敛性

本文研究了凸度量空间中广义压缩的Ｉｓｈｉｋａｗａ型迭代格式的收剑性，推广了文［３］的主要结果。     

nest代数上的保秩线性映射

给出了ｎｅｓｔ代数ＡｌｇＮ上弱连续的保秩线性映射的具体形式，其中Ｎ是Ｂａｎａｃｈ空间Ｘ中－ｎｅｓｔ使得Ｏ＿＋≠Ｏ且Ｘ＿－≠Ｘ．     

连续伪压缩映射有限簇的显式迭代程序的收敛性

通过引入一类新的更具实际意义的显式迭代格式,证明了Banach空间中连续伪压缩映射有限簇一些极限的存在性,并在此基础上给出了任意实Banach空间中连续伪压缩映射有限簇强收敛于其公共不动点的充要条件,改进了已有的结果.     

蛛网图评价法的计算机实现

论述了蛛网图评价法的思想，给出了利用Ｆｏｘｐｒｏ和Ｖｉｓｉｕａｌ Ｂａｓｉｃ混合编程的方法进行的程序设计。     

含两类映射的复合迭代算法的强收敛性

通过对通常的Mann迭代算法进行修正,构造了一含有限个严格伪压缩和无限个非扩张映射簇的新迭代算法,证明了该迭代算法强收敛于这有限个严格伪压缩和无限个非扩张映射簇的公共不动点,且该不动点为某变分不等式的解.这些结果本质地推广和改进了近来许多已有的相应结果.     

Stylistic Features of English Public Speaking

1 .Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　　Ｐｕｂｌｉｃｓｐｅａｋｉｎｇｕｔｉｌｉｚｅｓａｖａｒｉｅｔｙｏｆｌａｎｇｕａｇｅｗｈｉｃｈｉｓｄｉｒｅｃｔｅｄｔｏｗａｒｄｓａｓｐｅｃｉｆｉｃｅｖｅｎｔｏｒｔｏｐｉｃ .Ｉｎｉｔｓｂｒｏａｄｓｅｎｓｅ ,ｐｕｂｌｉｃｓｐｅａｋｉｎｇｉｎｃｌｕｄｅｓｍａｎｙｔｙｐｅｓｓｕｃｈａｓｒｅｌｉ ｇｉｏｕｓｓｅｒｍｏｎｓ ,ｌｅｃｔｕｒｅｓａｔｕｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓ ,ｐｏｌｉｔｉｃａｌｓｐｅｅｃｈｅｓｄｅｌｉｖｅｒｅｄａｔｐｕｂｌｉｃｍｅｅｔｉｎｇｓ ,ｒａｄｉｏａｎｄＴＶｔａｌｋ…     

Banach空间中强增生和强伪压缩算子迭代序列的收敛定理

用新的不等式及新的逼近方法证明了Banach空间中强增生和强伪压缩算子Ishikawa和Mann迭代序列的若干收敛定理．我们的结果统一和推广了近期相应的一些结果，并完整地回答了Chidume提出的两个公开问题．     

关于非线性算子不动点收敛定理等价性的探讨

在适当放宽不动点定理的条件下，分别证明了Picard迭代序列与Mann迭代序列收敛定理的等价性以及Mann迭代序列与Ishikawa迭代序列收敛定理的等价性。     

关于一类非线性映射迭代序列收敛的等价性

对任意实Banach空间中的广义Φ 压缩映射分别证明了Mann迭代序列与Noor迭代序列收敛的等价性以及Mann迭代序列与Ishikawa迭代序列收敛的等价性,所得的结果是2005年S.M.Soltuz和2007年Xue Zhiqun等人结果的相应推广与改进。     

任意Banach空间强伪压缩映射不动点的迭代逼近

利用正规对偶映射的定义，给出了任意Banach空间Lipschitz强伪压缩映射不动点的Ishikawa迭代收敛定理。该定理不仅推广了已知结果，而且还简化了目前相应结果的证明。     

渐近伪压缩映象的迭代序列强收敛的充要条件

给出了实Banach空间中渐近伪压缩映象和渐近非扩张映象带随机误差的Ishikawa迭代序列强收敛于某不动点的充要条件 ,所得结果推广、改进和包含了张石生、LiuQH等人的最新结果     

一致拟Lipschitzian映象的迭代逼近

针对Banach空间中有界凸集上的一致拟Lipschitzian映象S和T,给出并证明了S和T不必连续的带误差的Ishikawa迭代序列收敛到其公共不动点的一个充要条件。     

基于成本迭代与需求迭代的四阶段交通模型双重反馈算法研究

四阶段交通模型作为最流行的交通需求预测模型理论，其计算结果存在不一致性的缺陷，反馈算法被引入模型结构中来解决不一致性的问题。研究提出了成本迭代与需求迭代的双重迭代反馈算法，并使用案例比较了它与既有反馈算法的差异。研究结果表明:成本迭代＋需求迭代的双重迭代模型结构能够在不影响预测结果的前提下减少迭代次数和系统运行时间，收敛过程更加稳定且能够适用于不同规格的交通网络。     

Φ-拟增生算子的零点逼近

在一致光滑Banach空间中研究用Ishikawa迭代过程来逼近一类广义LipschitzΦ-拟增生算子方程解的收敛问题。所得结果改进和推广了已知相应的结果。     

计算流体力学在铸造过程中的应用

本文讨论计算流体力学在铸造生产中的应用，认为新发展的连续统一模型可使凝固模拟更接近实际，可通过凝固过程流场模拟来预测铸锭中的宏观偏析，推荐采用的自适应压力迭代法有利于计算速度的提高，流场模拟显然在我国仍是一个需要进一步发展的工作，本文作者对此提出了自己的一些看法。