简介:基于解的充分必要条件,提出一类广义变分不等式问题的神经网络模型.通过构造Lyapunov函数,在适当的条件下证明了新模型是Lyapunov稳定的,并且全局收敛和指数收敛于原问题的解.数值试验表明,该神经网络模型是有效的和可行的.
简介:考虑了一类p-Laplacian拟线性椭圆变分不等式问题,通过运用优化理论中的补偿法和Clark次微分性质,研究了这类椭圆变分不等式解的存在性.
简介:在最高项系数无界的条件下讨论了二阶椭圆型微分方程弱解的局部极大值原理及Harnack不等式.
简介:考虑了一类p-Laplacian拟线性椭圆变分不等式问题,通过运用优化理论中的补偿法和Clark次微分性质,研究了这类椭圆变分不等式解的存在性.
简介:在非负定矩阵的偏序意义下讨论了对Cauchy-Schwarz不等式的推广,将随机变量情形下的Cauchy-Schwarz不等式推广到随机向量情形,而且两个随机向量的维数不要求相等,一个是随机变量另一个是随机向量是其中的一个特殊情形,另外还研究了有限维空间中的向量情形的Cauchy-Schwarz不等式在矩阵情形下的推广,得到一个十分简明的结果,并将此结果用于讨论一类随机向量簇的协方差阵的下界,不仅得到下界的具体表达式,而且给出能达到该下界的充分必要条件.