Banach空间中一迭代序列及其耦合不动点

GUO Da_jun教授等在<非线性算子的耦合不动点与应用>一文中对某些算子引入了全连续混合单调算子的耦合不动点的概念,得到了极小、极大耦合不动点及其相似.本文建立了一迭代序列,将其结果推广到更广泛的一类映射--半紧1-集映射,并削弱了紧性和全连续的条件,得到了乘积空间中的极小、极大耦合不动点定理.     

具有带误差逼近的赋值伪压缩映像的公共不动点迭代序列

在实一致光滑Banach空间中引入了一类新的逼近三个极值强伪压缩映象唯一公共不动点的带误差迭代序列,以及通过Petryshyn不等式讨论了该带误差迭代序列的收敛性.     

广义对角占优矩阵判定条件的改进

给出广义对角占优矩阵的判定条件,改进和包含了文献[1～3]的主要结果,从而也推广了Shivakumar的结果。作为应用,得到了判定非奇M矩阵和几种迭代法新的收敛准则。     

关于线性互补问题的迭代算法

建立了一类求解线性互补问题的迭代算法。在一定条件下,研究了保证原问题的解存在唯一的充分条件,并且证明了新算法的收敛性。     

一类带随机误差的Ishikawa迭代序列的强收敛定理

在Banach空间中建立了含φ－强增生算子方程的解和φ－强伪压缩算子不动点带随机误差带项的Ishikawa迭代序列逼近问题，所得的两个定理，改进和扩展了如[3-5,7-9]等近期的许多相关结果。     

补偿模糊神经网络的改进及实例分析

建立了一种改进的补偿模糊神经网络系统,使模糊系统较强的知识表达能力与神经网络强大的自学习能力优势互补.并提出了一种动态调整学习步长的机制,能够避免较大震荡现象的出现;同时加快了迭代速度,最后将该方法应用到预测我国第三产业的产值比重中,结果较为满意;与常规神经网络相比,迭代速度和误差精度都有大大的提高;实践证明该方法值得进一步推广运用.     

一种LOG-MAP算法的改进迭代实现及其结构

对LOG-MAP算法进行了可并发性分析,利用可以完整接收一个N长符号传输帧的条件以及正向迭代和反向迭代中的固有对称性质,提出了LOG-MAP算法的一种修正迭代实现算法,其正向和反向迭代计算次数只需码长N的一半,故比标准LOG-MAP算法提高了一倍的处理速度,且没有空间开销的增加、同时,根据修正的迭代实现算法给出了相应的适于FPGA实现的双总线硬件结构的实现方案。     

块Jacobi迭代阵的收敛性

研究大型线性方程组迭代解法中分块ＪＡＣＯＢＩ迭代阵的收敛性。采用块矩阵分析方法和谱半径降维估计法得到块Ｊａｃｏｂｉ迭代阵收敛的实用充分条件。     

偏微分积分方程的周期边值问题

本文用上下解方法结合特征线理论讨论了形如 U_t+f(t,x)U_x=g(t,x,u,Tu) u(0,x)=u(2π,x) (1)的一阶偏微分积分方程解的存在性与唯一性,进而用双边迭代的方法给出其求解的程序。