无约束优化问题的非单调自适应信赖域算法

对无约束优化问题提出一种非单调自适应信赖域算法,每次迭代充分利用当前的迭代点包含的一次导数的信息自动产生一个信赖域半径．在一定的条件下,证明了该算法的收敛性,并通过数值实验验证了该算法的有效．     

一类带移民的二次加权马尔可夫分枝过程

本文研究了一类带移民的二次加权马尔可夫分枝过程,得到了这类过程正则的充要条件以及唯一性准则。     

一类新的自适应信赖域算法

对无约束优化问题提出一种类似带记忆的自适应信赖域算法,迭代过程中利用前面得到的迭代点的导数的信息自动产生一个信赖域半径。在一定的条件下,证明了算法的收敛性,并通过数值实验验证了算法的有效性。