KdV方程带修正函数的格子Boltzmann模拟

采用一种带修正函数的新格子Boltzmann模型模拟了KdV方程,分析了由此得出的迭代格式的单调性和稳定性,得到了格式的单调性条件。在单调性条件下,迭代格式是[L1]稳定的。数值模拟结果表明该格式是可行的。     

光滑方程组逼近双障碍问题

将双障碍问题的求解转化成对其KKT系统的求解,本文对于双障碍问题KKT系统的求解采用先将KKT系统转化成一个非光滑的非线性方程组,然后构造新的光滑函数来逼近非线性方程组的方法.文中算法采用光滑牛顿算法,全局收敛性得到了证明,数值试验表明算法是有效的.     

求解非线性互补问题的一个无导数下降算法

在实际求解过程中,一些非线性互补问题没有导数或很难获得导数,因此提出了无导数下降算法.通过讨论了非线性互补问题在经过价值函数的极小化变形之后的解决方法,提出求解非线性互补问题的一个无导数下降算法,在一定条件下证明了该算法的适定性及收敛性,利用数值例子表明了算法是有效的.     

一种新共轭梯度法的全局收敛性

对求解无约束最优化问题的共轭梯度法进行了研究，提出了计算βk的一种新的公式，并对标准Wolfe搜索条件进行了推广，得到一种新的共轭梯度法。在一定条件下证明了该算法的全局收敛性，同时给出了一些数值例子，得到很好的数值结果。     

非线性互补问题的罚函数法

将非线性互补问题转化为带约束的优化问题，在已有的利用罚函数方法求解约束化优化问题的基础上，提出了利用惩罚函数方法来求解非线性互补问题的算法。并利用惩罚函数的单调性质证明了算法的全局收敛性。最后得出的数值试验表明了算法良好的适定性和强收敛性质。     

无导数线搜索下Broyden-Like方法的全局收敛性

针对文献[1]中提出的无导数线搜索的不足,给出一个新的无导数线搜索,并在此线搜索基础上,研究近似模下降拟牛顿算法所具有的一些性质,并证明了其全局收敛性.     

一种新共轭梯度法的全局收敛性

对求解无约束最优化问题的共轭梯度法进行了研究,提出了计算βk的一种新的公式,并对标准Wolfe搜索条件进行了推广,得到一种新的共轭梯度法.在一定条件下证明了该算法的全局收敛性,同时给出了一些数值例子,得到很好的数值结果.     

一类基于Armijo搜索的改进DY共轭梯度法及其全局收敛性

本文通过结合MFR方法与MDY方法,对搜索方向进行调整,提出了一类求解无约束优化问题的修正DY共轭梯度法,该法在每步迭代都能不依赖于任何搜索而自行产生充分下降方向．在适当的条件下,证明了在Armijo搜索下对于非凸的优化问题,本文算法是全局收敛的．数值实验表明本文算法是有效的．     

非线性不等式组的信赖域算法

对于非线性不等式组的求解,采用构造辅助函数将非线性不等式组转化成为一个非线性方程组。文中采用光滑信赖域方法对非线性方程组进行逐次逼近从而求得问题的解。算法的全局收敛性和局部超线性收敛性得到了保证,数值试验表明算法对于小规模问题是切实可行的。     

非线性不等式组的Jacobian光滑牛顿法

将非线性不等式组的求解问题转化为非线性方程组的求解,利用辅助函数的一致光滑逼近性以及Jacobian相容性,采用光滑牛顿法逐次逼近目标方程组从而求得问题的解。在一些假设条件下,算法的全局收敛性得到了保证。