m-增生算子弱压缩迭代序列的强收敛性

设X为一致光滑Banach空间,设C是X的闭子集,A是m-增生算子,f:C→C是一弱压缩映射,引入关于m-增生算子的弱压缩复合迭代序列,证明了该序列{xn}强收敛于A的一个零点,推广了一些迭代的相关结果.     

Hilbert空间上正算子的下确界

利用算子矩阵分块技巧,研究了Hilbert空间H上的任意两个正算子A和B的下确界问题,给出了A与正交投影P的下确界A∧P存在的谱刻画及A∧B存在的充要条件,从而推广了一些已有的结论.     

强随机线性算子的样本修正

在随机度量的框架下研究随机算子的理论,开启了对随机算子研究的一个新视角。主要结果是将关于强随机线性算子的样本有界线性算子修正的定理加以改进,当所给的条件减弱时定理仍然成立,并给出了全新的证明。     

普通高考“平行志愿”的现实意义及其历史定位

与"梯度志愿"的"志愿优先、遵循分数"运作模式相反,"平行志愿"采用"分数优先、遵循志愿"的投档与录取规则原则,具有一轮投档、分数优先、遵循志愿、志愿并列等特点。采用"平行志愿"有利有弊,利在减轻考生和家长的心理压力、减少高分考生的落榜概率、缓解"录非所愿"与高校生源"扎堆"或"断档"现象等,其弊是考生填报志愿仍然存在一定的风险、同栏志愿考生可能录取分数倒挂等。     

一种基于Wolfe搜索下的新共轭梯度法(英文)

共轭梯度法在求解非线性最优化问题的一种重要的方法.基于前人的研究成果,提出一种新的梯度公式并将其进行修正,最后在Wolfe搜索下证明该梯度法是全局收敛的,然后通过数值试验显示该算法是有效的.     

弱Wolfe线搜索下一类含参量共轭梯度法的全局收敛性

基于算法的下降性要求给出了一类求解无约束优化问题的含参量共轭梯度类型公式和算法,并证明了该算法在弱Wolfe线搜索下的下降性和全局收敛性.数值实验结果表明算法是有效的.     

多步迭代正则化梯度法的收敛性

分析一族多步迭代正则化梯度法的收敛性.分别利用修正的后验准则和先验准则,在修正源条件下得到算法关于误差的收敛性和收敛率结果.     

倾斜桩的承载能力及其利用

通过结合某工程事故处理中进行的系列基桩静载试验与分析,确定不同倾斜率的基桩的竖向承载力,并将这一成果应用于处理实践.工程实践表明,科学地确定并利用倾斜桩的竖向承载力将产生显著的经济效益.     

数据加密中的生长树复合模型

在深入研究分组密码及其工作模式的基础上,引用正交空间的成熟理论,提出一种基于生长树的复合模型. 该模型对各经典分组密码算法加密后的密文进行复合,生成安全强度更高的输出序列. 理论分析和实验结果表明,该模型性能良好.     

塑料模冷挤型腔最佳工艺斜度的计算

许多塑料模型腔用冷挤压成型,各种模具材料的性能差异会对塑料模型腔的冷挤压工艺及塑件精度产生影响。为提高工艺性和精度,对模腔最佳工艺斜度进行探索和研究,并以简明计算公式直接应用于塑料模型腔或塑件最佳工艺斜度设计。