含m-增生算子或φ-伪压缩映象具误差的Ishikawa迭代的收敛性问题

主要研究了 m-增生算子以及 -伪压缩映象的分别带两种误差的 Ishikawa迭代序列的收敛性问题 .推广了

伪压缩型映象迭代逼近的收敛性问题

研究一类伪压缩型映象迭代逼近的收敛性问题 。

Banach空间中Lipschitz伪压缩半群公共不点的强收敛定理

在Banach空间的框架下,建立了几个关于Lipschitz伪压缩半群的隐迭代程序的弱收敛定理.所得结果改进和推广了Zhou,Chen等,Xu等及Osilike等人的最新结果.

渐近半伪压缩映射的强收敛的充分必要条件（英文）

本文研究了渐近半伪压缩映射.应用带误差项的修改的Ishikawa迭代序列,得到了一致LLipschitzian渐近半伪压缩映射逼近其不动点的强收敛的充分必要条件.

非线性Φ-伪压缩映象不动点的具误差的迭代过程

该文的目的是要引入比重要的-强伪压缩映象更一般的Φ -伪压缩映象 ,并且在更一般的假设下 ,用具误差的 Ishikawa和 Mann迭代过程去研究这类映象不动点的迭代逼近问题 .研究结果表明 :Φ -伪压缩映象 T的一致连续性保证了在任意实 Banach空间 E中 ,Ishikawa迭代序列强收敛于 T的唯一不动点 ;进一步 ,如果 E是一致光滑的则 T的连续性是不必要的 .

广义全渐近严格伪压缩半群的迭代逼近

引入广义全渐近严格伪压缩半群,广义渐近严格伪压缩半群等,在没有任何有界的条件下,使用新的分析技巧,在实赋范线性空间中建立了广义全渐近严格伪压缩半群公共不动点的具误差的显示迭代序列的强收敛定理.

非Lipschitz的渐近弱伪压缩映象不动点的迭代逼近

给出了渐近弱伪压缩映象概念,在Banach空间中讨论不动点的迭代逼近问题,所得结果改进和推广了已有的一些结果。

Banach空间中Browder-Petryshyn型严格半伪压缩映射的强收敛定理(英文)

在任意实Banach空间中,借助新的分析方法和技巧,研究了带误差的Ishikawa迭代法生成的序列逼近Browder-Petryshyn型严格半伪压缩映射的不动点问题.证明了迭代序列强收敛于Browder-Petryshyn型严格半伪压缩映射不动点的一些充要条件;作为应用,给出了迭代序列强收敛到映射不动点的若干充分条件.所得结果统一,推广和改进了文献中的相应结果.

渐近半伪压缩映射的收敛性定理及其应用(英文)

本文在一致凸的Banach空间中研究一致L-Lipshitzian渐近半伪压缩映射的带平均误差的三步迭代序列.应用新的方法,得到一致L-Lipshitzian渐近半伪压缩映射的一些强收敛的充分必要条件,改进和推广了文[4]中相应的结果.

Banach空间弱伪压缩半群公共不动点的收敛性

在Banach空间中,给出了弱伪压缩半群定义,讨论了它的某类隐迭代序列的收敛性,改进和推广了现有文献的一些相应结果.

Banach空间中逼近多值－伪压缩型映象不动点的带混合误差项的Ishikawa迭代程序

在任意Banach空间中,研究了多值Ф-伪压缩型映象不动点的Ishikawa迭代逼近问题.本文结果改进和推广了Osilike,Chidume,Chang和Tan,Dunn,Deng和Ding,Tan和Xu以及Liu等人的一系列相关结果.

非Lipschitz渐近伪压缩映象不动点的迭代逼近

在去掉{xn}有界的条件下,从而没有使用{Tnxn}和{Tnyn-yn}的有界性条件,在实Banach空间中建立了非一致Lipschitz的渐近伪压缩映象不动点的更一般的具混合误差的修改的Ishikawa迭代序列的强收敛定理,从而改进和推广了已有的相关结果.

Φ-伪压缩映象迭代序列的收敛性与稳定性

在没有T(D)=∪_(x∈D)Tx有界条件下,在实Banach空间中研究了广义Lipschitz Φ-伪压缩映象不动点的带混合型误差的Ishikawa和Mann迭代序列的逼近问题,使用新的分析方法,建立了带混合型误差的Ishikawa和Mann迭代序列的收敛性与稳定性定理,从而推广和改进了一些已知结果.

渐近伪压缩型映象迭代序列的强收敛定理

在没有任何有界条件下建立了渐近伪压缩型映象带混合型误差修改的Ishikawa和Mann迭代序列收敛到不动点的充要条件,所得结果本质推广和改进了有关文献中的相关结果。

Hilbert空间中广义平衡问题与k-严格伪压缩映象的强收敛定理

在Hilbert空间中引进并研究了一种新的迭代算法,借以寻求广义平衡问题解集与k-严格伪压缩映象不动点集的一公共元.所得到的结果,推广并改进了最近一些人所发布的新结果.

Banach空间中Lipschitz严格伪压缩映象的迭代逼近

本文证明了当T是从p－致光滑Banach空间X的有界闭凸子集到自身的Lipschitz严格伪压缩映象时，Ishikawa迭代法强收敛到T的唯一不动点；又当T：X→X是LipschitZ强增生算子时，IShikawa迭代法强收敛到方程Tx＝f的唯一解，本文结果通过去掉Tan，Xu[13]的定理4.1-4.2中的限制limβn＝0或limαn＝limβn＝0与Deng。

关于Lipschitz拟伪压缩映像族的强收敛定理

在Hilbert空间中设计出2种新的关于Lipschitz拟伪压缩映像族和严格拟伪压缩映像族的收缩投影算法,并利用所提出的算法证明了Lipschitz拟伪压缩映像族和严格拟伪压缩映像族的公共不动点的强收敛定理,所得结果改进和推广了已有文献的相关结果.

关于拟渐近伪压缩映像族的复合迭代算法

在Hilbert空间中设计出一种新的关于拟渐近伪压缩映像族的复合迭代算法,并利用所提出的算法证明了一致Lipschitz拟渐近伪压缩映像族之强收敛定理成立,最后给出具体的数值实验说明所提出算法的有效性。得到的结论改进了最新文献的一些研究成果。

赋范空间中渐近伪压缩映象不动点的迭代逼近(英文)

设X是赋范线性空间,D是X的非空子集.设T∶D→X是一个一致L-Lipschitz的渐近伪压缩映象,F(T)表T的不动点集且F(T)非空.在迭代参数{αn}和{βn}的适当假设下,证明了修改了的具有误差项的Ishikawa和Mann迭代过程强收敛于T的不动点q.几个相关结果处理赋范空间中渐近非扩张映象不动点的迭代逼近问题.所得结果改进和推广了Chang,Park和Cho,Geobel和Kirl,Liu以及Schu等人的相关结果.

有限族严格伪压缩映象公共不动点的强收敛定理

在赋范线性空间使用条件(A'),研究一族Browder-Petryshyn型严格伪压缩映象公共不动点带误差的合成隐式迭代序列的收敛性。本文建立了严格伪压缩映象公共不动点的合成隐式迭代序列的强收敛定理,获得的结果改进并推广了现有文献中的相应结果。