导读:本文包含了单调收敛性论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:单调,全局,方程组,算法,不等式,梯度,收敛性。
单调收敛性论文文献综述
关洪波,王胜[1]（2019）在《求解单调非线性方程组的修正PRP算法的收敛性》一文中研究指出本文提出一种求凸约束单调非线性方程组的一种修正Polak-Ribière-Polyak(PRP)算法,该算法的一个优点是具有充分下降性,在较弱的条件下我们证明了算法的全局收敛性。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年31期）
苏珂,任乐乐[2]（2018）在《无罚无滤子的修正非单调不可行QP-free方法及其全局收敛性（英文）》一文中研究指出本文提出一个解决不等式规划问题的无罚无滤子的修正非单调不可行QP-free算法.在每步迭代,只需要解两个或叁个相同系数矩阵来获得搜索方向.我们利用修正的非单调技术松弛了试探点的判别准则,相比其他方法,不要求滤子结构也不涉及罚参数的选取,在一定程度上避免了Maratos效应.在合理的条件下,得到算法的全局收敛性.(本文来源于《应用数学》期刊2018年04期）
刘晨玉[3]（2017）在《集值单调测度的连续性及可测函数列的收敛性》一文中研究指出本文对集值单调测度空间上的连续性和可测函数列依测度收敛性进行了研究.主要包括两部分:第一部分,在集值单调测度空间上,给出了集值单调测度的集值零可加、集值自连续、集值一致自连续、集值伪零可加、集值伪自连续和集值伪一致自连续等性质,并讨论了它们之间的蕴涵关系.第二部分,在集值单调测度空间上,给出了集值单调测度的集值序连续性、集值双零渐近可加性等性质,然后讨论了这些性质与可测函数列依集值单调测度收敛之间的相应关系.(本文来源于《苏州科技大学》期刊2017-06-01）
杭丹,颜世建[4]（2016）在《非单调带参数Perry-Shanno无记忆拟牛顿法的收敛性》一文中研究指出给出了一种非单调带参数的Perry-Shanno无记忆拟牛顿法,对于目标函数为凸函数,在参数满足适当范围的情况下,证明了算法的全局收敛性.(本文来源于《运筹学学报》期刊2016年04期）
胡平[5]（2016）在《新的松弛非单调线搜索法强收敛性分析》一文中研究指出1引言无约束最优化问题min{f(x)|x∈R~n}有广泛的实际应用背景,很多的学者致力于它的算法研究.其算法一般采用迭代方法求解,在当前迭代点x_k处,g_k=▽f(xk)≠0,沿搜(本文来源于《高等学校计算数学学报》期刊2016年04期）
李维飞[6]（2016）在《求解单调非线性方程组的非精确正则化牛顿法及其局部收敛性》一文中研究指出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.(本文来源于《数学理论与应用》期刊2016年04期）
毕宏博,孙明轩,陈佳泉[7]（2016）在《反馈辅助学习算法在Lebesgue-p范数意义下的单调收敛性》一文中研究指出针对一类线性时不变系统,讨论存在固定初始偏移时的学习控制问题,提出带有反馈辅助项的比例微分(proportion differentiation,PD)型学习控制算法,分析所提算法在Lebesgue-p范数意义下的单调收敛性,获得对期望轨迹的渐近跟踪结果.进一步地,为获得系统输出对期望轨迹的完全跟踪,给出带有初始修正策略的比例–积分–微分(proportion multiple integration differentiation,PMID)型学习律,并给出了所提学习算法的单调收敛性能分析结果.最后,通过数值结果,验证了所提学习算法的跟踪性能和单调收敛性能.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2016年07期）
王玉环,胡小莉,李军[8]（2016）在《单调测度空间上可测函数序列的收敛性定理》一文中研究指出本文给出了单调测度空间上可测函数序列的几个收敛性定理。经典测度论中相应的一些结果得到进一步推广。(本文来源于《中国传媒大学学报(自然科学版)》期刊2016年02期）
张建秋,郝彦,郝妍[9]（2015）在《Hilbert空间中逆强单调映像的迭代算法的收敛性》一文中研究指出在实Hilbert空间框架下研究逆强单调映像的变分不等式的解的迭代算法,并且证明了该迭代序列是强收敛的。该文结果是一些学者早期与最近的相应结果的改进与推广。(本文来源于《浙江海洋学院学报(自然科学版)》期刊2015年05期）
陈颖梅[10]（2015）在《非单调线搜索下共轭梯度法的收敛性》一文中研究指出本文着重研究了共轭梯度法与非单调线搜索技术结合的算法,主要内容如下:第二章为有效求解大规模无约束优化问题,基于RMFI共轭梯度法,结合Zhang H.C.非单调线搜索步长规则,建立了一类新的共轭梯度算法,在水平集有界的假设条件下,证明了新算法的全局收敛性.数值例子表明,新算法有时比Zhang H.C.非单调线搜索规则下的标准RMFI方法收敛速度更快,更有效.同时,本章进一步研究了Zhang H.C.非单调线搜索步长规则的一个基于强迫函数的F-规则拓展模型,并从理论上证明了基于此拓展模型的修正RMFI算法的全局收敛性.第叁章与第四章探索了求解无约束最优化问题基于Zhang H.C.非单调线搜索规则的改进的RMFI算法,新的参数βk的选取方法保证迭代方向的每一步都为充分下降方向,且此性质与所采用的线搜索规则无关,并在适当的情况下,证明了该算法的全局收敛性,最后利用数值试验证明了算法的可行性.第五章针对无约束最优化问题,提出了基于Zhang H.C.非单调线搜索规则的一类修正RMIL共轭梯度法,在水平集有界的假设条件下,证明了该算法的全局收敛性.最后用Matlab对设计的新算法进行数值试验,验证了新算法的有效性.(本文来源于《中国石油大学(华东)》期刊2015-06-01）
单调收敛性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文提出一个解决不等式规划问题的无罚无滤子的修正非单调不可行QP-free算法.在每步迭代,只需要解两个或叁个相同系数矩阵来获得搜索方向.我们利用修正的非单调技术松弛了试探点的判别准则,相比其他方法,不要求滤子结构也不涉及罚参数的选取,在一定程度上避免了Maratos效应.在合理的条件下,得到算法的全局收敛性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
单调收敛性论文参考文献
[1].关洪波,王胜.求解单调非线性方程组的修正PRP算法的收敛性[J].科学技术创新.2019
[2].苏珂,任乐乐.无罚无滤子的修正非单调不可行QP-free方法及其全局收敛性（英文）[J].应用数学.2018
[3].刘晨玉.集值单调测度的连续性及可测函数列的收敛性[D].苏州科技大学.2017
[4].杭丹,颜世建.非单调带参数Perry-Shanno无记忆拟牛顿法的收敛性[J].运筹学学报.2016
[5].胡平.新的松弛非单调线搜索法强收敛性分析[J].高等学校计算数学学报.2016
[6].李维飞.求解单调非线性方程组的非精确正则化牛顿法及其局部收敛性[J].数学理论与应用.2016
[7].毕宏博,孙明轩,陈佳泉.反馈辅助学习算法在Lebesgue-p范数意义下的单调收敛性[J].控制理论与应用.2016
[8].王玉环,胡小莉,李军.单调测度空间上可测函数序列的收敛性定理[J].中国传媒大学学报(自然科学版).2016
[9].张建秋,郝彦,郝妍.Hilbert空间中逆强单调映像的迭代算法的收敛性[J].浙江海洋学院学报(自然科学版).2015
[10].陈颖梅.非单调线搜索下共轭梯度法的收敛性[D].中国石油大学(华东).2015
论文知识图
