一类变分不等式解的混合最速下降算法

证明了定义于严格伪压缩映像不动点集上的变分不等式解的混合最速下降算法的强收敛性,推广了Yamada的相关结果。     

q-一致光滑Banach空间中的严格伪压缩映像

提出一种不用投影算子的修正的Mann遮代的循环算法,用于逼近q-一致光滑的Banach空间中有限个严格伪压缩映像的公共不动点,并证明了算法的强收敛性。本结论推广了Kim等和Zhang等关于非扩张映像的相应结果。     

广义均衡问题和不动点问题的收敛性定理及应用

运用平行算法，提出一种寻求广义均衡问题解及有限个严格伪压缩映像不动点集的公共元的新的迭代格式．在Hilbert空间中．证明了该算法的强收敛性。     

正则化方法求解变分不等式

基于正则化思想，分别对于带有Lipschitz连续单调映像以及带有Lipschitz连续伪压缩映像的补算子的变分不等式，建立了隐式计算格式，并且证明了计算格式的强收敛性。本文结果改进了Hong—Kun Xu的相关结果。     

定义于Hilbert空间中星形集上的非扩张映像

假设H是一个实Hilbert空间，C是H的一个非空弱闭星形子集，T：C→C为非扩张映像。研究了T的不动点的存在性及其迭代算法的收敛性，本文结果推广了关于非扩张映像的已有相关结果。     

Hilbert空间上Lipschitz伪压缩映像族的强收敛定理

给出并证明了一个Lipschitz伪压缩映像族的强收敛算法,推广了Yao等人的结果。     

Banach空间上非扩张映像的一个不动点定理

设X为满足Opial条件的自反Banach空间,D包含X为一闭星形集。证明了非扩张映像G：D→D的一个新的不动点定理,这一定理推广了已有相关结果。     

关于粘滞迭代的一个强收敛定理

在一致光滑的Banach空间E中,C是E中非空闭凸子集,f：C→C是压缩映像,T：D→C是非扩张映像且不动点集合F（T）非空,x0∈C是任一初始点,由粘滞迭代xn＋1=αnf（xn）＋（1-αn）Txn构造的序列{xn}在｜Tzn-xn-zn-xn｜=0（βa）条件下强收敛于T在C中的不动点。     

一种新的非扩张映像不动点的复合迭代算法

在Banach空间中．引进了一种新的逼近非扩张映像不动点的复合隐迭代格式。证明了一些弱收敛和强收敛定理。并给出了相对收敛率的估计。本研究结果改进了已有同类的结果。     

可数非扩张映像族公共不动点迭代算法

提出一种计算可数个非扩张映像族公共不动点的新的迭代算法，并证明了算法的强收敛性。本算法由于避免使用形一映像，因而使得算法简洁，计算工作量较小。     

均衡、不动点及变分包含问题公共解的算法

介绍了求解公共解集的一种迭代格式。该迭代格式求解的问题包括有限个关于集值极大单调映射和反强单调映射的变分包含问题、非扩张映射不动点问题和均衡问题。在一定的条件下证明了强收敛定理。     

一类连续线性切换系统的H∞滤波

研究一类连续线性切换系统的H∞滤波问题.首先,利用共同Lyapunov函数方法,给出了切换系统H∞滤波器的存在条件;其次,利用线性矩阵不等式技术,将H∞滤波器的存在性问题转变成一组线性矩阵不等式(LMIs)的可行性问题,根据LMIs的可行解,给出H∞滤波器的设计方法,由该方法得到的滤波器保证滤波误差动态系统满足给定的H...     

运动激波自适应网格算法中权函数问题的研究

变分原理的自适应网格技术被应用到运动激波问题的求解上,在解的大梯度区自动加密网格,从而非常成功地算出了激波。通过分析发现权函数选择和取值对自适应网格技术至关重要     

挤压油膜阻尼器-滑动轴承-转子系统非线性动力特性的数值分析及实验研究

 采用非线性模型,研究挤压油膜阻尼器 -滑动轴承 -转子系统的运动稳定性和分岔特性。利用有限元离散变分不等原理和基于线性规划余原理的迭代方法,求解自由边值条件下的油膜力。采用模态综合技术中的缩减系统线性自由度的方法,并提出基于 Newmark法的预估 -校正 -局部迭代的方法,求解系统响应。采用 Poincaré映射法,将周期解的确定转化为 Poincaré截面上不动点的确定,然后分析不动点的稳定性。最后通过实验转子,从实验与数值计算进行对比分析,验证了挤压油膜阻尼器的减振特性及其提高系统运动稳定性的特性,同时也说明了上述方法可以有效地分析这类系统的局部非线性动力特性。     

A non-local vectorial total variational model for multichannel SAR image speckle suppression

This paper aims at the multichannel synthetic aperture radar(SAR)image speckle reduction.This paper proposes a novel energy minimized regularization model for multichannel image denoising,which is an extension of the non-local total variational model for gray-scale image.It contains two terms,namely the vectorial data fidelity term and the non-local vectorial total variation term.The latter is constructed by high-dimensional non-local gradient that contains the structure information of the multichannel image.The existence and the uniqueness of the solution of the model are proved.A fixed point iterative algorithm is designed to acquire the solution of this model.The convergence property of this algorithm is proved as well.This model is applied to the multipolarimetric and multi-temporal RADARSAT-2 images despeckling.The result shows that this model performs better than the original vectorial total variational model on texture preserving.