关于带有有向图的G-非扩张映射的有限步SP-迭代方法的收敛性分析

在带有有向图的一致凸的Banach空间中证明了有限个G-非扩张映射的公共不动点的SP-迭代方法的强收敛定理和弱收敛定理,并给出数值例子论证该方法的优点.

两族集值渐近非扩张映射的不动点收敛定理

研究一致凸Banach空间中两族集值渐近非扩张映射的公共不动点逼近问题.构造关于两族集值渐近非扩张映射的有限步迭代序列;在适当条件下,证明了该序列收敛到公共不动点的一些强收敛定理;改进和推广了一些相关文献的结果.

矩阵方程∑_i^l=1_A_iX_iB_i=C的最小二乘广义双对称解

该文通过使用投影技术构造了一种算法求最小二乘问题min‖∑l i=1AiXiBi-C‖的广义双对称解.通过该方法,经过有限步迭代,得到广义双对称解和最小范数解.证明了其的收敛性.数值例子表明了该方法的有效性.

两族非自映射的不动点收敛定理

研究一致凸Banach空间中两映射族的公共不动点逼近问题.构造关于非扩张非自映射族和渐近非扩张非自映射族的有限步迭代序列,并在适当条件下证明该序列收敛到公共不动点的一些强弱收敛定理,改进和推广了一些相关文献的结果.

两族渐近非扩张非自映射的收敛定理

研究一致凸Banach空间中两映射族的公共不动点逼近问题.构造关于两族渐近非扩张非自映射的有限步迭代序列,并在适当条件下,证明了该序列收敛到公共不动点的一些强弱收敛定理.

错误分离最小化的一个新的近似算法

在错误分离最小化的模型中,一般都是用sigmoid函数或者一个凹函数来近似步函数,从而得到一个序列线性算法.本文用了一个分片线性函数来近似步函烽,从而给出了一个新算法,并且证明了算法是有限步终止的.

集值渐近拟非扩张映射的不动点收敛定理

研究一致凸Banach空间中集值渐近拟非扩张映射的关于有限步迭代序列逼近公共不动点的充分必要条件,并在此条件下,证明了该序列收敛到公共不动点的一些强收敛定理,所得结果是单值映射情形的推广和发展.

两族渐近拟非扩张非自映射的收敛定理

研究一致凸Banach空间中两族渐近拟非扩张非自映射的公共不动点逼近问题.构造关于投影型的有限步迭代序列,在合理的适当条件下证明了该序列收敛到公共不动点的一些强收敛定理,所得结果推广和改进了已有的相关结论.

时延脉冲耦合神经网络在最大流问题中的应用

在时延脉冲耦合神经网络(DPCNN-Delay Pulse Coupled Neural Network)的基础上,提出了mDC-DPCNN(modified Dual Channels DPCNN)模型,并将其成功地用于最大流网络的求解.该方法通过快速并行计算,经过反复迭代有限步后可以得到所求解的网络,与传统的算法相比体现了较好的优势.