约束为不等式形式的线性规划问题的鞍点法

1 引言文[1]提出了求解线性规划问题的鞍点法,并给出了求解标准形式的线性规划问题的具体方法。文[2]则推广了[1],进一步给出了不必进行标准化处理而直接求解求解带框形约束的线性规划问题的方法。鞍点法是一种迭代算法,这种方法不仅具有强收敛性,而且由于其主要运算是矩阵与向量的乘法使迭代公式非常容易实现。本文考虑用鞍点法求解具有不等式约束的线性规划问题:(LP)min c(?)x     

求解无约束优化问题的SR1——信赖域法

本文将对称秩1公式和信赖域方法相结合,给出了一类求解无约束优化问题的新算法.并在一定条件下,给出了算法的超线性收敛性。     

双松弛迭代算法求解一类对称双正型线性互补问题

文章为求解一类对称双正型的线性互补问题而建立了一种投影前迭代和投影后迭代的双松弛迭代算法.并给出了此算法所产生的迭代序列的聚点是该互补问题的解.而且当该问题中的矩阵为对称双正加矩阵或者严格对称双正矩阵时,由该算法所得的迭代序列一定存在子列收敛到该问题的解.若该问题中的矩阵为非退化的对称双正加矩阵时,所得序列一定收敛.     

一阶常系数线性微分方程组“对称型”的初等解法再讨论

利用代数方程的初等解法,给出＂对称型＂的一阶常系数线性微分方程组,化为一阶线性微分方程求解定理.     

线性对称锥规划的一步光滑牛顿法

基于光滑Fischer-Burmeister函数,给出求解线性对称锥规划的一步光滑牛顿法．该算法在每一步迭代只需求解一个线性方程组,并进行一次线性搜索．不必满足严格互补,算法具有全局收敛性．     

关于多目标规划的有效解与其广义鞍点关系的探讨

本文提出一类广义鞍点的概念,即λ—有效鞍点,有效—λ鞍点、有效—强有效鞍点等。讨论了多目标规划问题(VP)的有效解与其广义鞍点之间的关系,以及问题(VP)的广义鞍点与相应问题(NP)_λ的鞍点之间的关系。     

点关于直线对称问题的应用

对称问题是高考中的热点问题,对称的基本类型及求解方法很多．对于一些类型的题,如：光线反射、角平分线及最值等问题,要善于利用对称求解,往往会使解题简便．现浅谈点关于直线对称的应用．求点P关于直线l的对称点Q的问题,     

常系数线性分数阶微分方程组的解

文章研究了常系数线性分数阶微分方程的求解问题,利用Mittag—Leffler函数及其Laplace变换,提出了某些类别的常系数线性分数阶微分方程的求解问题,且得到了一些解线性分数阶微分方程的方法．     

直线中对称问题归类解析

直线中的对称问题主要有:点关于点对称;点关于直线对称;直线关于点对称;直线关于直线对称.下面谈谈各类对称问题的具体求解方法.1.点关于点的对称     

巧用对称法 妙解电学题

自然界中,普遍存在着优美和谐的对称现象。自然,物理学理论亦极具对称之美,对称现象普遍存在于各种物理现象和物理规律中。应用这种对称性,不仅能帮助我们认识和探索物质世界的某些基本规律,而且也能帮助我们去求解某些具体的物理问题,这种思维方法在物理学中称为对称法。利用对称法分析解决物理问题,可以避免复杂的数学演算和推导,直接抓住问题的实质,出奇制胜,快速简便地求解问题。更有甚者,有些竞赛问题如不善于挖掘和充分利用对称性,是根本无法求解的。     

一类关于IDP-SOR方法的鞍点问题(英文)

针对大型稀疏鞍点问题给出了一种新的迭代解法,该方法的构成是基于对系数矩阵进行的一种分裂,A∈Rn×n是对称正定矩阵.利用不完全分解法分解A为LLT+R,通过适当选取预处理矩阵和待定系数,证明该迭代法是收敛的,并且以定理的形式给出了新迭代法收敛的充分必要条件.     

Non-interior continuation algorithm for solving system of inequalities over symmetric cones

As a basic mathematical structure,the system of inequalities over symmetric cones and its solution can provide an effective method for solving the startup problem of interior point method which is used to solve many optimization problems.In this paper,a non-interior continuation algorithm is proposed for solving the system of inequalities under the order induced by a symmetric cone.It is shown that the proposed algorithm is globally convergent and well-defined.Moreover,it can start from any point and only needs to solve one system of linear equations at most at each iteration.Under suitable assumptions,global linear and local quadratic convergence is established with Euclidean Jordan algebras.Numerical results indicate that the algorithm is efficient.The systems of random linear inequalities were tested over the second-order cones with sizes of 10,100,,1 000 respectively and the problems of each size were generated randomly for 10 times.The average iterative numbers show that the proposed algorithm can generate a solution at one step for solving the given linear class of problems with random initializations.It seems possible that the continuation algorithm can solve larger scale systems of linear inequalities over the secondorder cones quickly.Moreover,a system of nonlinear inequalities was also tested over Cartesian product of two simple second-order cones,and numerical results indicate that the proposed algorithm can deal with the nonlinear cases.     

Benson proper efficiency for vector optimization of generalized subconvexlike set-valued maps in ordered linear spaces

Several equivalent statements of generalized subconvexlike set-valued map are established in ordered linear spaces. Using vector closure, we introduce Benson proper efficient solution of vector optimization problem. Under the assumption of generalized subconvexlikeness, scalarization, multiplier and saddle point theorems are obtained in the sense of Benson proper efficiency.     

一类广义鞍点问题迭代解法的收敛性分析

给出一类广义鞍点问题迭代解法的收敛性分析结果,降低了目前已有相关结论的适用条件,因而使得相关结果具有更广泛的应用性．     

求解一类鞍点问题的神经网络

考虑了一类鞍点问题.基于其系数矩阵的结构特点,将原问题转化为低维线性系统,提出了求解这类问题的一个新神经网络.运用Lyapunov稳定性理论和LaSalle不变原理,证明了所提出的模型是Lyapunov稳定的,且收敛于原问题的一个精确解,并在适当的条件下指数收敛到原问题的唯一解.最后通过数值实例说明了该模型的可行性和有效性.     

非自治二阶系统解存在性的一些充分条件

利用鞍点归约方法及极大极小方法,通过对空间进行分解,在子空间上寻找关于非自治二阶系统的解.根据子空间的特殊性,在子空间上寻找极值点,通过映射得到全空间上的极值点,从而寻找相对较弱的解的存在性条件.这样在梯度函数满足线性增长条件或单调条件下,得到了关于非自治二阶系统解的存在性方面的一些新的充分性条件.     

锥约束下拟均衡问题的非线性分离及鞍点条件

通过使用像空间分析法建立了锥约束下的拟均衡问题的广义非线性分离性,探讨了锥约束下的拟均衡问题的Lagrangian鞍点条件和最优性条件.在适当条件下,证明了锥约束下的拟均衡问题的Lagrangian鞍点条件和最优性条件等价.     

L-凸空间中的截口定理及其应用

将KyFan截口定理推广到L-凸空间,作为应用,在L-凸空间上进一步推广了Browder不动点定理,并研究了向量值函数的极大极小值,极大极小不等式以及鞍点问题。     

关于对称线性电阻电路等效变换的探讨

通过用电阻星形联接与三角形联接等效变换法和等电位点变换法对同一对称线性电阻电路进行等效变换，可以发现，在对对称性电阻电路进行等效变换时，等电位点变换法可使等变换过程和等效变换计算都大为简化。     

Reconstruction of symmetric models composed of analytic curves and surfaces from point cloud

This paper presents a method to reconstruct symmetric geometric models from point cloud with inherent symmetric structure. Symmetry types commonly found in engineering parts, i.e., translational, reflectional and rotational symmetries are considered. The reconstruction problem is formulated as a constrained optimization, where the objective function is the sum of squared distances of points to the model, and constraints are enforced to keep geometric relationships in the model. First, the explicit representations of symmetric models are presented. Then, by using the concept ofparameterized points （where the coordinate components are represented as functions rather than constants）, the distances of points to symmetric models are deduced. With these distance functions, symmetry information, for both 2D and 3D models, is uniformly represented in the process of reconstruction. The constrained optimization problem is solved by a standard nonlinear optimization method. Owing to the explicit representation of symmetry information, the computational complexity of our method is reduced greatly. Finally, examples are given to demonstrate the application of the proposed method.