双曲空间中渐近拟非扩张映射与几乎渐近拟非扩张映射混合迭代的强收敛

在双曲空间中,引入了关于三个渐近拟非扩张映射和三个几乎渐近拟非扩张映射新的SP-迭代算法,获得了渐近拟非扩张映射和几乎渐近拟非扩张映射在新的SP-迭代算法下的强收敛性定理,所得结果推广和改进了相关文献的结论.

Banach空间上广义渐近拟非扩张型映象不动点的逼近

引入一类比渐近拟非扩张型映象更加广泛的广义渐近拟非扩张型映象,并给出具混合误差的Ishikawa迭代序列强收敛于广义渐近拟非扩张型映象的一个不动点的充要条件:设E是一Banach空间,T:E→E是广义渐近拟非扩张型映象,其渐近系数kn满足∑∞n=1(kn-1)<∞;若T在F(T)中的点处一致连续,任取一点x0∈E,{xn}是由下式定义的具混合误差的Ishikawa迭代序列xn+1=(1-αn)xn+αnTnyn+un,yn=(1-βn)xn+βnTnxn+vn,n≥0,其中{αn}、{βn}是[0,1]中的两个数列且∑∞n=0αn收敛,{un}、{vn}是E中两个点列且{vn}有界同时∑∞n=0un收敛。则{xn}强收敛于T在E中一个不动点的充要条件是lim infD(xn,F(T))=0。

Banach空间中的渐近拟非扩张型映象不动点的具混合误差的Ishikawa迭代逼近问题

在更一般的条件下研究了Banach空间中渐近拟非扩张型映象的具误差或混合误差的Ishikawa迭代序列强收敛到其不动点的充分必要条件.

凸度量空间内渐近拟非扩张映像Ishikawa迭代序列的收敛性(英文)

在凸度量空间内证明了Ishikawa迭代序列收敛于渐近拟非扩张映象不动点的若干充要条件.这些结果推广和统一了近期许多重要的已知结果.

广义渐近拟非扩张映射修正隐迭代过程的强收敛(英文)

证明了巴拿赫空间中修正的隐迭代序列强收敛到有限个广义渐近拟非扩张映射的公共不动点的几个定理.

渐近拟非扩张型映象的修正的Ishikawa Riech-Takahashi迭代序列的强收敛性

给出了渐近拟非扩张型映象的修正的Ishikawa Riech-Takahashi迭代序列定义,利用一致凸Banach空间的一些相关结论研究了在此空间中该迭代序列的强收敛性,改进和发展了前人的一些相关成果.

渐近拟非扩张映射的新型混合迭代算法及应用

引入了关于两个渐近拟非扩张自映射和两个渐近拟非扩张非自映射的新型混合迭代算法,获得了渐近拟非扩张自映射和渐近拟非扩张非自映射在新型混合迭代算法下的强收敛定理的充分必要条件,并给出了关于该定理的一个应用.

渐近拟非扩张映象的带误差的Ishikawa迭代序列

在Banach空间中,对渐近拟非扩张映象T证明了带误差的Ishikawa迭代序列收敛到不动点的一个充分必要条件,其中T不必是连续的.

有限个渐近拟非扩张映象迭代序列强收敛定理

研究了Banach空间中有限个渐近拟非扩张映象及拟一致L-lipschitz算子不动点的迭代逼近问题,并给出带误差的Ishikawa型迭代序列强收敛于其公共不动点的充要条件.

渐近拟非扩张映射的具误差三步迭代序列的收敛定理

证明了在实Banach空间中当T是渐近拟非扩张映射时,三步迭代具误差序列收敛到T的不动点.

广义渐近拟非扩张映射族公共不动点的逼近

设C是Banach空间E的非空闭凸子集,{Ti}ik=1为C上的一族广义渐近拟非扩张自映射,f:C→C为压缩映射,Wn为修正的W-映射.引入迭代算法:xn+1=λnf(xn)+(1-λn)Wn,并证明了由此产生的迭代序列{xn}强收敛到T1,T2,…,Tk的一个公共不动点.

几乎渐近拟非扩张型映象具混合误差的迭代逼近问题

通过引入一类新的几乎渐近拟非扩张型映象,研究了此映象的不动点具混合误差项的修正的Ishikawa迭代序列的迭代逼近问题,所得结果改进和推广了已有相关结果,且所用的证明方法也不全相同。

有限个广义渐近拟非扩张型映象公共不动点的逼近

引入具混合误差的N步迭代序列,并在一般的Banach空间上给出了具混合误差的N步迭代序列强收敛于有限个具有公共不动点的广义渐近拟非扩张型映象的一个公共不动点的充分必要条件。本文的结果推广了大量现有成果。

Banach空间中渐近拟非扩张型映象不动点的具误差的Ishikawa迭代逼近

设E是实的一致凸Banach空间 ,D是E的非空有界闭凸集 .Γ :D→D是一半紧的一致L Lips chitzian的渐近拟非扩张型映象 ,{xn}是具误差的Ishikawa迭代序列 .在最近有关文献定理中的条件“对任意子列 {xni} {xn} ,当‖Tnixni-xni‖→ 0时就有‖Txni-xni‖→ 0”的情况下 ,证明了 {xn}强收敛到T的某一不动点 .

渐近拟非扩张映射中带误差的多步迭代序列

研究了在Banach空间中渐近拟非扩张映射中带误差的多步迭代程序的收敛性问题,给出了多步迭代序列收敛到公共不动点的充分必要条件,是近代一些相应结果的改进与推广.

凸度量空间内渐近拟非扩张映射不动点的迭代

2001年和2002年LiuQihou推广了Petryshgh和Williamson,Ghosh和Debnath分别在1973年和1977年的结果,在Banach空间和一致凸Banach空间证明了Ishikawa迭代序列和带误差的Ishikawa迭代序列收敛于渐近拟非扩张映射不动点的若干充要条件。笔者在凸度量空间内,定义了带误差的Ishikawa迭代程序,并且证明了带误差的Ishikawa迭代程序收敛于渐近拟非扩张映射不动点的若干充要条件。该结果统一和推广了近期文献中的许多已知结果。

渐近拟非扩张型映象的Ishikawa迭代序列的强收敛性

通过引入一新型条件,研究了渐近拟非扩张型映象不动点的具误差的修正的Ish ikaw a迭代序列的迭代逼近问题,得到新的结果.

渐近拟非扩张映射三步混合迭代算法的收敛性

本文引入了关于三个渐近拟非扩张自映射和三个渐近拟非扩张非自映射新的三步混合迭代算法,在实Banach空间中,获得了渐近拟非扩张自映射和渐近拟非扩张非自映射在新的三步混合迭代算法下的强收敛的充分必要条件,所得结果推广和改进了许多相关文献的结论。

关于渐近拟非扩张型非自映射不动点的逼近问题

介绍了渐近拟非扩张型非自映射的概念,在Banach空间研究了迭代序列(1.3)收敛于有限族渐近拟非扩张型非自映射的公共不动点。这个结果改进和推广了近期一些人的相应结果。

渐近拟非扩张映射关于混合迭代算法的收敛性

引入了关于两个渐近拟非扩张自映射和两个渐近拟非扩张非自映射的新型混合迭代算法.在Banach空间中,获得了渐近拟非扩张自映射和非自映射在新型混合迭代算法下的强收敛定理,所得结果推广了许多相关文献的结论.