简介：首先研究高阶线性差分方程的整体收敛性,并证明了高阶非线性差分方程各阶导数的整体收敛;进而得到了关于高阶非线性差分方程整体收敛的一个定理,最后利用这个定理部分解决了Ladas提出的一个猜测.

简介：给出了分段线性插值收敛速度的一种估计．

简介：

简介：提出了一种非单调投影L-M方法求解凸约束非线性方程组，证明了在弱于非奇异条件的局部误差条件下，此算法具有局部二阶收敛速度。

简介：文章提出了一种非线性方程组求解的新方法，将牛顿方法作为预测，对于任意给定的具有p阶收敛的迭代方法，通过构造带参数的新方法，使其收敛阶至少提高到p＋2阶。最后通过数值实例，表明了文章的迭代方法具有很好的收敛效果。

简介：在q-致光滑Banach空间中，研究了一类广义Lipschitzφ-强伪压缩映射和φ-强增生映射的Mann迭代收敛问题，所得结果改进和扩展了目前的相关结果。

简介：在已给q个定义于n维欧几里德空间的函数中求r个最大值函数和的最小值，其中1≤r≤q。该问题是非光滑最优化问题，不能直接用一阶最优化方法或梯度法求解。利用对偶理论将该问题转化为只包含最大值函数max{0，t}的非光滑问题。运用对数一指数光滑函数，对该非光滑问题建立具有全局收敛的光滑化算法。该算法的收敛率是线性的。

简介：设A={ai}（i=1）∞S_（e_1）~＋,其中S（e1）＋={x=（x（n））∈e1：‖x‖=1且x（n）≥0对任意的n∈N}.Banach空间X中的序列{x_n}称为A-收敛于x∈X是指对任意的ε〉0,→0当i→∞,其中A（ε）={n∈N：‖x_n-x‖≥ε}.这篇文章中,我们证明了该收敛可以用一个有限可加的概率测度加以刻画.我们对A-收敛与统计收敛的关系进行了讨论,证明了A-收敛为统计收敛完全取决于A的w~＊-拓扑性质.

简介：设Z为实一致光滑Banach空间,T：Z→Z为强增生映射,文章提出了新的带误差的三重迭代序列,并证明了带误差的三重迭代序列强收敛到方程Tx=f的唯一解,（带误差的）Mann迭代和（带误差的）Ishikawa迭代均可作为其特例.此外,相关结果也讨论了关于强伪压缩映射不动点的三重迭代逼近问题.

简介：摘要现在，我国高中数学的单元教学设计最常用的教学手段就是把课堂的注意力集中到具体的课堂上来，然后研究这一节课的教学过程。这种收敛式的教学方法只能在细节上对教学进行设计，并不能从整体上宏观地掌握教材的内容。这种做法还会使学生不能整体掌握教材，影响学生的学习成绩。所以，在高中数学的教学设计中要多培养学生的发散性思维。本文从发散性的思维方面分析了高中数学单元教学设计，旨为教学工作者提出参考。

简介：通过不动点指数理论,讨论了一类超线性算子方程的多重解问题.在合适的条件下,我们至少得到了三个解:一个零解,一个正解和一个负解.并将抽象结果应用到超线性微分方程两点边值问题.

简介：摘要本文通过对李超代数的超模的讨论，研究李超代数上的超双线性型的结构与性质.特别是，证明了超双线性型空间与李超代数张量积的对偶空间的同构；给出并验证了结合型的判定条件.

简介：利用非线性偏振旋转锁模掺铒光纤激光器和1100m长的掺锗硅基高非线性光纤制作了超连续光源，获得了从1150～1750nm的超宽带输出光谱，其中1150～1350nm波段光谱起伏小于3dB，1600～1700nm波段平坦度优于1dB，并有很好的向长波延展空间。光谱展宽的机理为孤子分裂与受激拉曼散射，而四波混频使光谱进一步展宽。

简介：在实自反Banach空间中,证明了强增生型变分包含解的具有误差项的Ishikawa迭代程序的一些新的收敛性和稳定性定理.所得结果改进、推广和发展了一些作者早期与最近的相关结果.

简介：以非线性电容RLC串联电路为研究对象,应用多尺度法求得2次超谐共振的幅频响应方程,并且通过数值计算可知,电子元器件的参数变化对振幅值具有影响,幅频响应曲线具有跳跃和滞后现象,即电阻可以抑制振幅值,电源、电容、电感可以增大振幅值。

简介：【摘要】：超特长线性工程因空间跨度大，显著增加了工程监理的组织管理难度。结合某引水工程施工监理案例，从监理自身组织管理建设角度，对超特长线性工程施工监理的组织管理措施进行总结，为类似工程提供参考。

简介：本文提出了一种求解单调非线性方程组的非精确正则化牛顿方法，在较弱的局部误差界条件下，证明了该方法具有局部二次收敛性，该方法是文献[4]中精确正则化牛顿法的推广．

简介：给出了τ-可测算子的依测度收敛的充要条件和Hilbert空间内依测度收敛的充要条件.

简介：本文介绍求解非线性超定方程组的4种数值方法,改进穷举法和蒙特卡洛算法,提出蒙特卡洛一穷举混合算法.应用这些数值方法求解太阳影子定位技术中提出的非线性超定方程组,根据数值试验结果分析各算法的优缺点;最后通过数值实例,比较各算法的求解时间和精度,验证各算法的有效性和蒙特卡洛一穷举混合算法的高效性.

简介：意见收敛定理是主观主义概率论的一条重要定理，它表明随着证据的增加，验前概率的主观性将被验后概率的客观性所代替。意见收敛定理被看作主观概率的动态合理性原则，因而被用来解决休谟问题，即归纳合理性问题。然而，哈金有说服力地表明，意见收敛定理证明的是条件概率Pr（h／e）的收敛，而不是验后概率Pre（h）的收敛。主观主义概率论暗中接受的一个等式是：Pre（h）=Pr（h／e），通常称之为“条件化规则”。这样，归纳法的合理性问题变成条件化规则的合理性问题。为此，本文提出一个新的合理性原则，即“最少初始概率原则”，将它同“局部合理性”观念结合起来便可为条件化规则的合理性加以辩护。