Hilbert空间中非扩张映射Noor混合迭代序列的收敛性

在Hilbert空间中介绍了非扩张映射Noor混合迭代序列,并且给出了该迭代序列强收敛于不动点的充分必要条件和弱收敛于不动点的充分条件.

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。

渐近伪压缩型映象Noor三步迭代序列的收敛性

在没有使用∑n=0∞α_n(k_n^(-1))<∞条件,并用更弱条件α_n→0(n→∞)和{T^ny_n}_n≥0有界分别取代∑n=0∞α_n^2<∞和值域T(D)有界的条件下,在实Banach空间中建立了渐近伪压缩型映象不动点的带混合型误差的修改的Noor三步迭代序列的强收敛定理,从而改进和推广了有关文献中的相应结果.

具随机误差迭代序列的强收敛定理

介绍和研究了一类具随机误差的迭代序列,并在Banach空间中证明了此迭代序列的强收敛性,改进和推广了以往文献的相关结果.

Ф-强增生型随机变分包含解的迭代逼近

在没有任何有界的条件下,在可分的Banach空间中研究一类Ф-强增生型随机变分包含解带混合误差的随机Noor迭代序列收敛性问题,在适当的条件下,建立了随机变分包含解随机Noor迭代序列的强收敛性定理,从而推广和改进了有关文献中的相应结果.

随机强伪压缩算子多步迭代序列的收敛性

在不设定任何有界性的条件下,在可分Banach空间中研究一类随机强伪压缩算子随机不动点的多步随机迭代序列的逼近问题,在适当的条件下建立了随机强伪压缩算子随机不动点的多步随机迭代序列的强收敛性定理.作为应用,建立了随机强增生算子方程随机解的Ishikawa迭代序列的强收敛性定理.通过算例验证了结论的有效性.所得结论改进和推广了相关文献中的结果.

φ-强增生算子方程解的Noor三步迭代收敛率的估计

使用分析的技巧,在实Banach空间中研究了φ-强增生算子方程解的带误差的Noor三步迭代逼近问题.在一定条件下,建立了φ-强增生算子方程解的带误差的Noor三步迭代的收敛性与稳定性定理,并且提供了更为一般的收敛率的估计.

带混合误差的随机Ishikawa迭代程序

在一致光滑可分Banach空间中,针对随机强伪压缩算子T构建了带混合误差的随机Ishikawa迭代程序,并证明了在某些条件下,此随机迭代序列强收敛于T的一个随机不动点.

几乎渐近非扩张型映象不动点具随机误差的迭代逼近

研究了一致凸Banach空间中几乎渐近非扩张型映象不动点具随机误差的修正的Ishikawa迭代序列的迭代逼近问题,所得结论推广和发展了已有的相应结果.

Banach空间中增生型变分包含解的具随机混合型误差的Ishikawa和Mann迭代逼近

引入和研究了Banach空间中一类增生型变分包含解的存在性及其具随机混合型误差的Ishikawa和Mann迭代程序的收敛性问题。

p-几乎渐近非扩张型映象不动点具随机误差的迭代逼近

本文研究了一致凸Banach空间中p-几乎渐近非扩张型映象不动点具随机误差修正的Ishikawa迭代序列逼近问题,所得结论推广和发展了已有的相应结果.

一致光滑Banach空间中多值Φ-伪压缩映象不动点的带随机混合型误差的迭代逼近

引入带随机混合型误差的Ishikawa和Mann迭代程序,在一致光滑Banach空间中研究了多值Φ-伪压缩映象不动点的带混合型误差的Ishikawa和Mann迭代程序的逼近问题,使用某些分析技巧,建立了几个强收敛定理,从而统一和发展了文献[1-3]中的结果.

Banach空间中渐近伪压缩映射有限簇的迭代序列强收敛的充要条件

在一般实Banach空间中,研究有限个渐近伪压缩映象簇和有限个渐近非扩张映象簇的不动点的迭代逼近问题,给出带随机误差的修正的Ishikawa迭代序列强收敛的充要条件,所得结果改进和推广了朱玲娣(2002年),王朝和刘理蔚(2006年)等人的近期的相应结果.

迭代序列强收敛于m-增生型变分包含解的充要条件

研究了Banach空间中一类m-增生型变分包含解的存在性及其具随机误差的Ishikawa迭代逼近问题,得到了迭代序列强收敛于变分包含问题的唯一解的若干等价条件.

二重Dirichlet级数与随机Dirichlet级数的迭代级数的收敛性

定义了上侧与下侧二重Dirichlet级数及由它们迭代的关于无穷乘积的无穷级数;在下侧二重Dirichlet级数的Knopp Kojima公式基础上,通过引进一个随机变量序列,在概率空间(Ω,A,P)上定义了上、下侧二重随机Dirichlet级数,建立了两类级数及其迭代级数的收敛性理论与Knopp-Kojjma推广公式.

具随机误差的多值Φ-半压缩算子的迭代程序

引入和研究了一致光滑空间框架下具随机误差的Ishikawa迭代序列逼近多值的Φ 半压缩算子的不动点和含多值Φ 强增生算子方程解的问题,所得的结果推广和改进了相应的结果.

φ-半压缩算子不动点和φ-强增生算子方程解的带随机混合型误差的迭代逼近

引入带随机混合型误差的Ishikawa和Mann迭代程序列,在实Banach空间中研究了φ半压缩算子具有不动点和φ强增生算子方程解的带随机混合型误差的Ishikawa和Mann迭代程序的逼近问题,使用新的分析技巧,建立了几个强收敛定理,从而统一和发展了Chidume[1],Zhou[2],Osilike[3]和笔者[4]的最新结果.

关于一类非线性映射迭代序列收敛的等价性

对任意实Banach空间中的广义Φ-压缩映射分别证明了Mann迭代序列与Noor迭代序列收敛的等价性以及Mann迭代序列与Ishikawa迭代序列收敛的等价性,所得的结果是2005年S.M.Soltuz和2007年Xue Zhiqun等人结果的相应推广与改进。

渐近伪压缩映象的迭代序列强收敛的充要条件

给出了实Banach空间中渐近伪压缩映象和渐近非扩张映象带随机误差的Ishikawa迭代序列强收敛于某不动点的充要条件，所得结果推广、改进和包含了张石生、LiuQH等人的最新结果。

利用函数迭代生成伪随机数列的方法研究

伪随机数列以它的内在随机性、对初始条件的高度敏感性以及预先确定性和可重复性等特性,在当代的密码学、通讯、以及仿真实验等多个领域有着重要的应用。本文用实验的方法找出两个函数f(x)=a*sin(x)*cos(2x)和2f(x)=a-(x-a)迭代生成伪随机数列。并通过分析他们的图像的混沌行为,找出其生成伪随机序列的区间分别为a∈(15,20)和a∈(3.85,4),判断它们生成的伪随机数服从均匀分布。通过对初值加入一个小扰动ε并提取后十一位随机数做对比,证明了两个函数均对初值具有敏感性。并通过大量实验估计出函数f(x)=a*sin(x)*cos(2x)初值的取值范围是x≠0。