不可微论文_刘丽缤,游星星,潘和平

导读:本文包含了不可微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:算子,方程,局部,条件,极小,萤火虫,线性。

不可微论文文献综述

刘丽缤,游星星,潘和平^[1]（2019）在《具有不可微时变时滞四元数神经网络的全局μ-稳定性》一文中研究指出稳定性是实值、复值、四元数神经网络在众多领域应用中首要关心的问题,针对具有不可微时变时滞的四元数神经网络的全局μ-稳定性问题,提出了在不要求网络可分解情况下的充分性判据;将四元数神经网络整体考虑,通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,运用自由权矩阵和矩阵不等式等技术,获得了所研究网络平衡点的全局μ-稳定性的充分性条件,给出的稳定性判据是四元数线性矩阵不等式表示的,同时将所得结果与已有的结果进行了对比;最后通过一个数值仿真实例验证了结果的有效性.(本文来源于《重庆工商大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）

王文胜^[2]（2019）在《双分数Brown运动的连续模和不可微模》一文中研究指出令H∈(0, 1)和K∈(0, 1]是两个常数.设B~(H,K)={B~(H,K)(t), t∈R_+}是R~d上指标为H和K的双分数Brown运动.本文证明B~(H,K)的整体和局部连续模定理,并通过证明~(BH,K)的小球常数存在,来证明B~(H,K)的不可微模定理.上述结果表明双分数Brown运动的样本函数是几乎处处连续和几乎处处不可微的.作为不可微模定理的一个应用,本文证明Tudor和Xiao (2008)关于双分数Brown运动的最大值局部时的一致H?lder条件是最优的.(本文来源于《中国科学:数学》期刊2019年09期）

徐秀斌,何宁杰^[3]（2019）在《一个不可微算子的二步迭代法在ω条件下的半局部收敛分析》一文中研究指出研究了具有不可微算子非线性方程的求解问题,讨论了一个二步迭代法的半局部收敛性,引进了一类弱ω条件.具体地说,当非线性算子F的一阶导数和非线性算子G的一阶差商满足ω条件时,证明了该方法的半局部收敛定理,同时得到了解的唯一性定理,从而推广了非线性算子F的一阶导数和非线性算子G的一阶差商满足Lipschitz条件下的一个已有结果.最后,用数值例子说明了该方法的合理性.(本文来源于《浙江师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）

姚正安,赵红星^[4]（2019）在《函数的连续性、不可微性与自相似性方法》一文中研究指出利用正弦函数和余弦函数的自相似性,运用傅里叶级数的理论,给出处处连续但处处不可微;处处连续但处处不赫尔德连续;处处赫尔德连续但又处处不更高阶连续的函数的构造方法,并对这类函数的相关性质给出严格的证明.通过实例,说明了这种构造方法的可行性.(本文来源于《大学数学》期刊2019年03期）

李琳娜,方铭,黄琼丹^[5]（2019）在《一类不可微优化问题的混合萤火虫算法》一文中研究指出基于萤火虫算法与凝聚熵函数法解决非线性l1模极小化问题。利用凝聚熵函数将非线性l1模极小化问题的目标函数及约束函数分别转化为单一光滑函数,构造此光滑目标函数与光滑约束函数的精确罚函数,将此罚函数作为萤火虫算法的适应值函数进行求解,最后利用此罚函数的最优解来近似代替原非线性l1模极小化问题的解。数值实验结果表明,该算法可以有效求解非线性l1模极小化问题。(本文来源于《西安邮电大学学报》期刊2019年01期）

聂冬冬^[6]（2018）在《不可微函数的高阶弱孤立极小性》一文中研究指出本论文主要研究不可微函数的高阶弱孤立极小性.首先,通过下Hadamard高阶导数和下Hadamard高阶次微分,给出了高阶弱孤立极小性存在的必要条件.然后通过定义一个新的方向导数(Hadamard-Clarke方向导数),给出了高阶弱孤立极小性存在的充分条件.接下来研究了高阶局部弱孤立极小性和整体弱孤立极小性的关系.最后给出了最小n阶弱孤立极小性判定方法.(本文来源于《云南大学》期刊2018-05-01）

程春苗^[7]（2018）在《不可微算子的两类迭代法的半局部收敛问题》一文中研究指出科学技术的发展与进步提出了越来越多的复杂的数值计算问题.在工程计算和科学研究中,如电路和电力系统的计算、非线性力学等许多领域的实际问题都可以化为一个非线性方程的求根问题.而有些非线性方程又是不可微的,那么本文主要研究不可微线性算子方程求根问题.具体内容如下:第一章介绍了非线性算子方程迭代法的发展历程,尤其是不可微算子方程问题,对比各个方法的优缺点,以及本文所要解决的主要问题和相关的预备知识.第二章给出了一类解不可微算子方程迭代法的半局部收敛问题.作为特殊情形,这类方法包含了一个知名的方法.在弱Lipschitz条件下,建立了该类迭代法的半局部收敛定理.通过数值例子说明了该类方法的有效性.第叁章研究了两步迭代法的收敛问题,在非线性不可微算子方程满足给出的弱Lipschitz条件下,建立了两步迭代法的半局部收敛定理;最后利用具体例子说明了该方法的有效性.(本文来源于《浙江师范大学》期刊2018-03-15）

徐秀斌,程春苗^[8]（2018）在《求解不可微算子方程的一类迭代法的半局部收敛分析》一文中研究指出给出了一类解不可微算子方程迭代法的半局部收敛问题.作为特殊情形,这类方法包含了一个已知的方法.在弱Lipschitz条件下建立了该类迭代法的半局部收敛定理.最后,通过数值例子说明了该类方法的有效性.(本文来源于《浙江师范大学学报(自然科学版)》期刊2018年01期）

张建科,王高峰,尹露洋^[9]（2017）在《一类约束不可微优化问题的极大熵萤火虫算法》一文中研究指出针对一类约束不可微优化问题,给出一种新混合算法。利用极大熵函数分别将非光滑目标函数和非光滑约束函数转化为光滑约束函数,构造目标函数与约束函数的增广拉格朗日函数,作为萤火虫算法的适应值函数加以优化,将其最优解近似代替原约束不可微优化问题的解,并对计算过程中参数值选取过大导致数据溢出的问题给出等效替换方案。实验结果显示,所给算法收敛速度快,数值精度高。(本文来源于《西安邮电大学学报》期刊2017年05期）

韩艳娜,郭东威^[10]（2017）在《多目标线性不可微指派问题的优化简算法》一文中研究指出建立了最短时限指派问题的多目标线性不可微数学模型,根据该模型的特征,找出其中一个目标函数的最优解F1,进而转化为与其等价的单目标规划模型.定义了基元素的概念,在耗时矩阵中标记不大于F1的元素,并将大于F1的元素置换成无穷大数M,划去全部基元素所在的行与列得到降阶矩阵,对降阶矩阵实施匈牙利算法得到最优指派.经分析,该算法为多项式算法,因而是有效的.(本文来源于《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》期刊2017年03期）

不可微论文开题报告

（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：

令H∈(0, 1)和K∈(0, 1]是两个常数.设B~(H,K)={B~(H,K)(t), t∈R_+}是R~d上指标为H和K的双分数Brown运动.本文证明B~(H,K)的整体和局部连续模定理,并通过证明~(BH,K)的小球常数存在,来证明B~(H,K)的不可微模定理.上述结果表明双分数Brown运动的样本函数是几乎处处连续和几乎处处不可微的.作为不可微模定理的一个应用,本文证明Tudor和Xiao (2008)关于双分数Brown运动的最大值局部时的一致H?lder条件是最优的.

（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。

不可微论文参考文献

[1].刘丽缤,游星星,潘和平.具有不可微时变时滞四元数神经网络的全局μ-稳定性[J].重庆工商大学学报(自然科学版).2019

[2].王文胜.双分数Brown运动的连续模和不可微模[J].中国科学:数学.2019

[3].徐秀斌,何宁杰.一个不可微算子的二步迭代法在ω条件下的半局部收敛分析[J].浙江师范大学学报(自然科学版).2019

[4].姚正安,赵红星.函数的连续性、不可微性与自相似性方法[J].大学数学.2019

[5].李琳娜,方铭,黄琼丹.一类不可微优化问题的混合萤火虫算法[J].西安邮电大学学报.2019

[6].聂冬冬.不可微函数的高阶弱孤立极小性[D].云南大学.2018

[7].程春苗.不可微算子的两类迭代法的半局部收敛问题[D].浙江师范大学.2018

[8].徐秀斌,程春苗.求解不可微算子方程的一类迭代法的半局部收敛分析[J].浙江师范大学学报(自然科学版).2018

[9].张建科,王高峰,尹露洋.一类约束不可微优化问题的极大熵萤火虫算法[J].西安邮电大学学报.2017

[10].韩艳娜,郭东威.多目标线性不可微指派问题的优化简算法[J].内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版).2017

论文知识图

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