我们很高兴实现这一特殊问题。这个特殊的问题是在2013年11月下旬开放和关闭在2014年二月初。总共有67提交,24人发表后严格审查,使非线性分析的重要发展和应用。
这个特殊的问题主要集中在一些非线性分析的最新发展和应用。接受了22篇文章的主题涵盖各种非线性分析研究领域从理论到应用程序。利用非线性分析技术,如不动点理论和非线性光谱理论,以及迭代理论,许多新方法及其收敛分析技术提出了解决一些非线性问题。此外,一些实际应用和数值例子。这些是我们的主要目的是赞助这个特殊的问题。
本文通过h . Zegeye和n沙赫扎德研究Halpern强收敛的迭代(1)有一个有限的家庭右师强烈扩张映射的映射: 他们获得的序列强收敛于一个公共不动点的一个有限的家庭在现实反身巴拿赫空间的框架,它应用于近似有限的家庭的最大的一个常见零单调映射和有限的家庭的凸可行性问题的一个解决方案在现实反身巴拿赫空间。
本文通过l .史等人介绍了一个迭代算法来解决多组分割平等问题的框架(MSSEP)无限维的希尔伯特空间在一些温和条件下的迭代系数。多组分割(MSSEP)平等问题是以下问题: 在哪里两个家庭闭凸子集的希尔伯特空间分别为,,是两个有界的线性算子。很明显,MSSEP叫做分裂(SEP)如果平等问题;MSSEP和9月减少到著名的多组分离可行性问题(MSSFP)和分裂(SFP)如果可行性问题。
本文通过h .他和刘s显示CQ算法的强收敛定理H-monotone运营商希尔伯特空间混合法的数学规划。
本文由王y和h·史证明修改强烈混合石川迭代收敛于某些公共不动点的两个渐近quasi-pseudocontractive non-self-mappings类型。
本文通过l . Wei和r . Tan获得强收敛的迭代计划寻找一些常见错误有限零点粘连的运营商和非线性椭圆系统和0 m-accretive算子之间的关系和一类非线性椭圆系统。
一种广义互补问题(GCP)被定义为 在哪里,是两个可微函数。这篇文章通过S.-Q。杜研究了这类广义互补问题(GCP)和给一个广义牛顿法寻找这样的问题的一些解决方案。此外,他们展示了当地的全局收敛性和超线性收敛的结果以及一些数值结果。
本文通过h .娇等人提出了一种新颖的优化方法,有效地解决以下(NQCQP)约束平方凸二次规划问题: 在哪里都是对称矩阵,,,展示了算法的收敛到全局最优的NQCQP问题。
这篇文章通过L.-P。杨等人建立了一个全球全局优化算法求解广义非线性乘法编程与非凸约束集合(MP),这可能是用于解决一般反凸规划问题和一系列的线性程序不从迭代,迭代变大。
j .沈等人的文章介绍了截平面和水平束方法,尽量减少非光滑凸函数结合割平面法和间接控制的思想和水平约束,这使得区分仿射作品展览凸或凹行为相对于当前迭代,并表明这种方法定义的序列收敛于某种形式的平稳性。
是由box-constrained优化问题 在哪里是连续可微的,,。本文通过问:小王和y切,一个实用的算法求解大规模box-constrained开发优化问题,进行了分析,并测试。在一些适当的条件下,他们展示了算法的全局收敛性和数值实验和比较通过使用一些box-constrained问题。
这篇文章通过中州。任二阶分析基于一类非线性拉格朗日乘数迭代算法求解不等式约束非线性规划问题。
本文通过y秋等人研究了非单调适应性Barzilai-Borwein梯度算法范数最小化问题引起的压缩传感和一些适当的条件下建立了全局收敛性结果。
这篇文章通过X.-P。侯等人提出了一种全局优化算法求解符号式几何规划(SGP)问题。他们首先将最初的非凸规划问题(SGP)转换成一个等效单调优化问题,证明了这种算法的收敛的全球最低SGP通过随后的一系列松弛线性规划问题的解决方案。
本文通过j .元,c . Wang认为Furuta-type不等式及其应用和获得一个统一的卫星大Furuta不等式定理和一些Furuta-type下的不平等现象通过Loewner-Heinz不平等。
本文通过h·李和t . Ma调查广义复合算子的有界性和紧性从()空间空间。同一个作者的另一篇文章研究了迭代过程收敛强烈零的有限和单调映射。
本文通过f .左和j .沈提供了一些条件算子矩阵的对角线条目-hyponormal运营商subscalar和显示Weyl-type定理等算子矩阵
本文通过李x和f·高认为张产品类操作符(操作员被称为一个类如果运营商并给出一个充分必要条件是一个类操作符时和都是零。
本文通过h .王等人认为是基于方程的柯西问题,证明了其在当地的适定的初始水列夫空间中的数据与。此外,他们还建立了初始数据的病态性与。
本文通过c·李等人使用主成分分析方法实现维数和关联的输入变量和获得影响膜污染最明显的三个主要因素:美国职业足球大联盟,总电阻,和操作压力,应用遗传算法来优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立了膜污染预测模型基于GA-BP网络。
逸生歌
Rudong陈
Guoyin李
Changsen杨
Gaohang余