一般二次规划问题的交换型零空间方法

一般二次规划问题的形式为:QP:min{f(x)=1/2x~TGx+c~Tx|a_i~Tx≥b_i 1≤i≤m},(1.1)其中 x,c,a_i∈E~n,b_i∈E~1,i=1,2,…,m;G 为 n 阶对称矩阵;“T”表示转置运算.设 x~k∈R={x|a_i~Tx≥b_i,1≤i≤m}.若 a_i~Tx~k=b_i 成立,则称约束 a_i~Tx≥b_i 在x~k 点有效.记:I_k={i|a_i~Tx~k=b_i,1≤i≤m},A_k={a_i|i∈I_k}.以后当不加区别地使用术语“有效集”时,视实际背景或指 I_k 或指 A_k,或指在 x~k 点有效的约束条件的集合.设 A_k 是 n×t_k 的满秩矩阵,Z_k 为 A_k 的零空间     

线性约束非线性规划的梯度投影法

我们考虑问题(LNP) minf(x),x∈R={x|A~Tx≤b,x∈R~n},其中A是n×m矩阵,b为m维向量,R~n为n维欧氏空间f(x)∈C~1.记I(x)={i|a_i~Tx=b_i,i=1,…,m},P_(I(x))为R~n到U_(I(x))={x|a_i~Tx=0,i∈I(x)}的投影矩阵.特别记I_k=I(x~k),U_k=U(I_k),N(I_k)=(a_i~T,i∈I_k)~T.本文恒假定秩N_(I(x))=|I(x)|,(即I(x)中的元素个数).     

P0-函数箱约束变分不等式的正则半光滑牛顿法

1引言设X C R~n,F：R~n→R~n,变分不等式Ⅵ(X,F)是指：求x∈X,使F(x)~T(y-x)≥0,(?)_y∈X．(1)记i∈N={1,2,…,n},当X=[a,b]：={x∈(?)~n|a_i≤x_i≤b_i,i∈N}时,称Ⅵ(X,F)为箱约束变分不等式(也有些文献称为混合互补问题),记为Ⅵ(a,b,F)．若a_i=0,b_i= ∞,i∈N,即X=(?)_ ~n：={x∈(?)~n|x≥0}时,Ⅵ(a,b,F)化为非线性互补问题NCP(F)：求x∈(?)_ ~n,使x≥0,F(x)≥0,x~TF(x)=0．(2)     

简约梯度法与ROSEN梯度投影法的一个关系

1 引 言 考虑如下非线性规划问题 min{f(x)|A_1x=b,a_i~Tx≤b_i,i∈I},(1.1)其中I表示所有不等式约束指标集合。设R为(1.1)的可行域,对任意x∈R记A~T(x)=(A_1~T:A_2~T(x)),其中A_2(x)是以a_i,i∈I(x)为行的矩阵,I(x)={i|a_i~Tx=b_i,i∈I},对不同的可行点x∈R,A~2(x)可能不同 问题(1.1)的假设条件。 〈H1〉f一阶连续可微, 〈H2〉x∈R,A(x)行满秩。 1960年Rosen对问题(1.1)给出一种梯度投影法,其基本定理为     

Resen梯度投影法的整体收敛性

考虑问题:maxf(x),其中Ω={x∈R~m:a_j~Tx≥b_j,j=1,…,n}.记J(x)={j:a_j~Tx=b_j}.对{1,…,n}之子集J,记A_J=(a_j,j∈J)及P_J=I-A_J(A_J~TA_J)~(-1)A_J.一个解如上最优化问题之方法——Rosen梯度投影法可描述如下:初始步任选一可行点x~0∈Ω和一正常数c>0.     

“f(x)g(x)=of(x)=0或g(x)=0”对吗?——从一道错题谈起

首先看一道选择题:设全集为实数集R,M={x|f(x)=0},N={x|g(x)=0},那么集合P={x|f(x)g(x)=0}可表示为(A)M∩N;(B)M∪N;(C)M∪N;(D)M∪N.这是一道广为流传的题目.如1998年福州市高中毕业班质量检查卷(理科)第一题.参考答案都选(D).其实这是一道错题.例如,设f(x)=x2-1,g(x)=lg(x-1).则M={x|f(x)=0}={-1,1},N={x|g(x)=0}={2},M∪N={-1,1,2},但P={x|f(x)g(x)=0}={x|(x2-1)lg(x-1)=0}={2}≠M∪N.又如设f(x)=sinx,g(x)=cosx,M={x|f(x)=0}={x|x=kπ,k∈Z},N={x|g(x)=0}={x|cosx=0}={x|x=kπ π2,k∈Z}.M∪N={x|x=kπ或kπ π2,k∈Z}…     

一种新的线性规划势函数及其应用

其中c,x,a_i∈R~n.用Ω={x|a(_i~T)x≤b_i,i=1,…,m}表示(LP)的可行域,对于λ>c~Tx,假设P(λ)=Ω∩{x|c~Tx<λ}是非空有界的.众多学者通过构造势函数得到各种各样的求解(LP)的内点算法,如Renegar,Jarre(已推广到非线性凸规划)使用形如     

求解不可微箱约束变分不等式的下降算法

1 引 论 设X(?)Rn是非空闭集,F:Rn→Rn连续映射,变分不等式问题VI(X,F)是指:求x∈X,使 F(x)T(y-x)≥0,　 (?)y∈X,(1)记指标集N=(1,2,…,n},当 X=[a,b]≡{x∈Rn|a≤xi≤bi,i∈N},(2)其中a={a1,a2,…,an}T,b={b1,b2,…,bn}T∈Rn时,VI(X,F)化为箱约束变分不等式VI(a,b,F).若ai=0,bi=+∞,i∈N,即X=R+n≡{x∈Rn|x≥0}时,VI(a,b,F)化为非线性     

符号抽象难读懂 直观想象建奇功

<正>北京高考的压轴题目,其背景新颖、内涵丰富,对同学们的阅读理解、抽象概括、自主探究和推理论证能力都有较高的要求.本文拟从类似题目入手,谈谈"直观想象"的重要作用.试题再现(2021朝阳区第一学期期末试卷,高三数学,21题)已知无穷数列{a_n}满足:a_1=0,a_(n+1)=a_n²+c(n∈N2+c(n∈N^*,c∈R).对任意正整数n≥2,记M_n={c|对任意的i∈{1,2,3,…,n},|ai|≤2},M={c|对任意i∈N*,c∈R).对任意正整数n≥2,记M_n={c|对任意的i∈{1,2,3,…,n},|ai|≤2},M={c|对任意i∈N^*,|a_i|≤2}.     

Karmarkar算法及其变形

研究如下形式的LP minc~Tx, s.t.Ax=0,(1) e~Tx=1,x≥0。其中A为m×n的行满秩矩阵,e=(1,…,1)~T∈R~n。已知x~0=(x_1~0,…,x_n~0)~T为(1)的一个严格可行内点。令Ω={x|x∈R~n,Ax=0},S={x|x∈R~n,e~Tx=1,x≥0},D=diag{x_1~0,…,x_n~0}。我们用统一的观点和方法导出K法和MK法。对(1)进行投影变换T: (?)x∈R~n,有 T(x)=y=(D~(-1)x/(e~TD~(-1)x))。 (2)     

解有约束总极值问题的弃舍方法和简约方法

1.提出问题 设f(x);g_1(x),…,g_m(x);l_1(x),…,l_r(＊)是n维欧氏空间R~n上的连续函数,试求总极小值 c=inf f(x),x∈G_u, (1)其中 G={x|g_i(x)≤0,i=1,…,m}, (2) L={x|l_j(x)=0,j=1,…,r}. (3)如果问题有解,则求总极值点集H.我们假设、存在实数a,使得水平集 H={x|f(x)≤a,x∈G_0}     

非线性互补问题的L1模算法

非线性互补问题(记作NCP(F))定义为求x∈R~n,满足X≥0,F(x)≥0且X~гF(x)=0。其中F:R~n→R~n。本文假设F(x)是一阶连续可微的。 引人映射H:R~n→R~n,其中H的第i个分量H_i(x)=min(x_i,F_i(x))及其L_1模函数 θ(x)=sum from i=1 to n |min(x_i,F_i(x)|设全集I={1,2,…,n},定义其子集: I_f(x)={i|F_i(x)0}, I(x)={i|F_i(x)=x_i},I_f(x)={i|F_i(x)相似文献   

高中数学综合练习题(五)

一、选择题 1.集合A={x|x≠1,x∈R}U{y|y≠1,y∈R},集合B={x|x<-1,或-1},则A,B之间的关系是( )。 (A)A=B (B)AB (C)AB (D)无法判定 2.若函数y=x-n(x∈Z)的图象过原点,并是增函数,则n为( )。     

由生成函数构成的梯度投影法

本文利用生成函数给出一个梯度投影算法模型,统一处理了一类梯度投影算法的收敛性问题.考虑非线性规划问题(P),其中M={x∈R~n|a_j~Tx=b_j,j∈L_1;a_j~Tx≤b_j,j∈L_2},a_j∈R~n,b_j∈R,j∈L=L_1∪L_2.f:R~n→R,f∈C~1.对于     

2001年全国普通高等学校招生统一考试上海(理工农医类)数学试题及参考解答

一、填空题 (本大题满分 4 8分 )1.设函数 f (x) =2 -x ,　 x∈ (-∞ ,1]log81x,x∈ (1, ∞ ) ,则满足 f (x) =14的 x值为　　 .2 .设数列 { an}的通项为 an=2 n - 7(n∈ N) ,则|a1| |a2 | … |a15|=　　 .3.设 P为双曲线 x24 - y2 =1上一动点 ,O为坐标原点 ,M为线段 OP的中点 ,则点 M的轨迹方程是　　 .4 .设集合 A ={ x|2 lgx =lg(8x - 15 ) ,x∈ R} ,B ={ x|cosx2 >0 ,x∈ R} ,则 A∩ B的元素个数为　　个 .5 .抛物线 x2 - 4 y - 3=0的焦点坐标为　　 .6.设数列 { an}是公比 q >0的等比数列 ,Sn是它的前 n项和 .limn→∞ Sn=7,则…     

二、幂函数、指数函数和对数函数

1.已知全集I={实数对(x,y)},集合A={(x,y)|(y-4)/(x-2)=3},B={(x,y)|y==3x-2},求A∩B。 2.设全集I={2,4,a~2-a+1}及集合A={a+1,2},A={7},求实数a。 3.设集合A={(x,y)|x∈Z,y∈N,x+y,<3},集合B={0,1,2},从A到B的对应法则f:(x,y)→x+y,试画出对应图,判断这个对应是不是映射? 4.已知集合A={x|x∈R},B={y|y∈R},从A到B的对应法则f:x→y=tg2x,(1)求A的元素arctg2的象;(2)求B里元素5的原象;(3)上述对应f是否一一映射?为什么? 5.已知函数y=2/3(9-x~2)~(1/2)(-3≤x≤0),求它     

非线性约束条件下的梯度投影方法

§1.引言 考虑问题:其中R={x∈E~n|h_i(x)≤0,i=1,…,m},并且满足 (H1)h_i(x),i=1,…,m为一阶连续可微的凸函数;f(x)为一阶连续可微函数。 (H2)对A_x∈R:{△h_i(x)|i∈J_0(x)}为线性无关的向量组,其中J_0(x)={i|h_i(x)=0}。 对这类非线性约束的极值问题,以往的梯度投影方法是先对切面做梯度的投影,然后拉回到可行区域,原因是梯度在切面上的投影往往已不是可行方向。本文改变了以往     

半无穷规划模型的一阶必要条件及其内点算法

1 引言 考虑下列半无穷规划(SIP)模型其中x∈R~n为有限维变量,给定点y,函数g(·,y):R~n→R为不等式约束,y是一个无穷点集,它为y~0R~l的闭包,而y~0{y∈R~l:h_i(y)<0,i=1,…,p},y=y\y~0为y~0的边界集合,且设f,g,h_i,i∈{1,…,p}均为充分光滑函数。为了方便,记h=(h_1,h_2,…,h_p)~T,集合Ω~0定义为{x∈R~n:g(x,y)<0,y∈y}的某个连通集合,Ω为Ω~0的闭包,Ω为Ω~0的边界集。     

限制步长法及其推广

本文给出一个新的限制步长算法并讨论了算法的收敛性质.考虑问题这里f(x)∈C~2,C是R~n中的闭凸集.对于给定集合K,实数h及点y,定义hK={hx|x∈K},y+K={y+x|x∈K},而(?)表示K之边界点集.1.限制步长算法算法Ⅰ任意取定     

仿射共轭梯度路径信赖域方法解有界约束优化

1 引言本文研究含有界变量约束的非线性优化问题 min f(x),x∈Ω (1．1) 其中f:Rn→R是光滑的非线性函数,约束可行集Ω=def{x∈Rn|li≤xi≤ui,i= 1,…,n},可行内点集int(Ω)=def{x∈Rn|li