一种求解约束非线性方程组的非精确Levenberg-Marquardt算法

利用绝对值函数的光滑函数将约束非线性方程组转化为一个光滑方程组,用非精确Levenberg-Mar-quardt方法求解该光滑方程组,得到一种求解约束非线性方程组的非精确Levenberg-Marquardt算法,证明该算法具有全局收敛性,并给出数值实验.     

求解非线性方程组的加速多步Levenberg-Marquardt算法

求解非线性方程组时,为了节省Jacobi矩阵的计算,在信赖域中提出一种加速多步Levenberg-Marquardt算法,该算法在每次迭代时不仅计算了经典的LM步,还使用先前计算过的Jacobi矩阵计算三步近似的LM步,节省了计算量,提高了计算效率,数值试验表明,该算法具有有效性.     

基于MPRP方法的求解单调非线性方程组的算法

MPRP方法是求解优化问题的一种共轭梯度算法,将其推广至求解单调非线性方程组,给出收敛性的证明,并通过数值实验表明算法是稳定和有效的。     

解非线性方程组的Newton-Simpson方法的收敛性定理的修正

指出了A．Cordero和Juan R．Torregrosa 2007年在“应用五阶求积公式的变形牛顿法”一文中主要定理的一个错误及其产生此错误的原因,并给出了一个修正的结果和证明．     

求解非线性方程组的一种新的数值方法

借鉴求解非线性方程组的牛顿方法的思想,推导出了一种求解非线性方程组的新迭代格式,并给出了详细的算法步骤.结合具体算例,验证了该算法的收敛性,并证实了新的迭代方法相对于牛顿迭代方法具有避免求导数的优点.     

求解非线性方程组的非精确牛顿法

在经典牛顿法的基础上,给出了求解非线性方程组的非精确牛顿法。在一定的条件下,证明了该算法的超线性收敛性,并且这个收敛性是二阶的。     

一种求解非线性方程组的混沌优化算法

本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法,将方程组转换成一个优化问题.利用优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合,提出了一种新的混合优化算法.该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优,最终获得全局最优.通过对算法的收敛性的证明及数值分析,结果表明该算法是有效的.     

一种求解非线性方程组的混沌优化算法

本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法,将方程组转换成一个优化问题。利用优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合,提出了一种新的混合优化算法。该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优,最终获得全局最优。算法的收敛性也进行了证明,数值结果表明该算法是有效的。     

用遗传算法求解非线性方程组

利用遗传算法能通过求解正问题而达到求解反问题的特性,提出了一种全新的求解非线性方程的方法,该算法具有普适性、全局收敛性及编程简单、计算量小等优点,通过一些计算实验,进一步证明了该方法的有效性．     

一种求解非线性方程组的混沌优化算法

本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法，将方程组转换成一个优化问题。将优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合，提出了一种新的混合优化算法。该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优，最终获得全局最优。算法的收敛性也进行了证明，数值结果表明该算法是有效的。     

求解非线性方程组的改进牛顿法

对传统牛顿法进行了改进,提出了求解非线性方程组的改进牛顿法。在一定的假设条件下,证明了该算法的全局收敛性和超线性收敛。     

求解非线性函数零点的一种迭代格式及其收敛性

就求解一类函数零点问题，建立了一种简捷有效的迭代格式，并证明了这种迭代格式的收敛性。     

求解非线性方程组的智能新方法

求解方程组是工程研究中的基本问题,因此将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,应用一种新的智能优化算法-布谷鸟搜索算法求解此优化问题,数值实验结果表明了该算法在求解非线性方程组时的可行性和有效性。     

遗传算法用于求解非线性方程组

本文采用自适应的遗传算子和自适应选取初始区间等技术,设计了基于实数编码的遗传算法,用于求解非线性方程组(含非线性方程)问题,本文的二个算例获得了较好的结果.     

一类非线性耦合Schroedinger方程组

利用Galerkin方法证明了一类非线性耦合方程组解的存在惟一性。     

非线性方程组的一种新解法及其在边值问题中的应用

构造了一类新的求解非线性方程组的高阶迭代法,通过在边值问题中的应用证明了该方法的有效性。     

广义非线性互补问题的高斯牛顿算法的收敛性

首先将定义在闭凸多面锥上的广义互补问题转化为一个等价的非线性方程组,然后利用阻尼高斯牛顿算法来求解该非线性方程组．并在适当条件下证明了算法的全局收敛性．     

区间-粒子群算法求解非线性方程组

将粒子群算法的群体搜索优点和区间算法的区间分析相结合,提出了一种求解非线性方程组的区间-粒子群算法.在迭代过程中,先用粒子群算法的全局收敛性和群体搜索能力得到近似解,再用区间算法的精确搜索能力快速得到高精度的解.数值实验表明：该算法能在较大范围的初始区间内快速可靠的迭代得到高精度的解,是求解非线性方程组的一种有效的算法.     

一阶椭圆型方程组的一类非线性Riemann——Hilbert边值问题

本文讨论了一阶椭圆型方程组的一类非线性Riemann-Hilbert边值问题。吸收了文[3]中所采用的研究方法，应用逐步逼近法、摄动理论、先验估计和收敛性方法，得到了该边值问题在Hardy函数类的可解性。