Luận án tiến sĩ phương pháp giải một số bài toán chấp nhận tách suy rộng liên qu
Luận án: Luận án tiến sĩ phương pháp giải một số bài toán chấp nhận tách suy rộng liên quan đến bài toán cân bằng. Xem tóm tắt và tải về tại LuanAn.net
Năm xuất bản
Số trang
100
Thời gian đọc
15 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- Phương pháp giải toán chấp nhận tách suy rộng hiệu quả.
- Số trang:
- 100 trang
- Trường:
- Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội
- Chuyên ngành:
- Toán Giải tích
- Tác giả:
- Đặng Xuân Sơn
- Năm:
- 2018
Tóm tắt nội dung luận án
I.
Luận án tập trung nghiên cứu phương pháp giải quyết bài toán chấp nhận tách suy rộng (GCFP). GCFP là một vấn đề phức tạp, mở rộng từ các bài toán chấp nhận lồi. Nó liên quan đến việc tìm kiếm các điểm chung cho nhiều tập hợp khác nhau. Các tập hợp này thường là nghiệm của các ánh xạ. GCFP có ý nghĩa quan trọng trong nhiều lĩnh vực. Bao gồm tối ưu hóa, xử lý tín hiệu, và khôi phục ảnh. Việc phát triển các phương pháp giải thuật hiệu quả là mục tiêu chính. Luận án xây dựng mô hình toán học để định nghĩa rõ ràng bài toán. Từ đó, các thuật toán tối ưu mới được đề xuất. Các phương pháp này hướng tới việc cải thiện tốc độ hội tụ. Đồng thời giảm thiểu chi phí tính toán. Các tiêu chí đánh giá nghiêm ngặt được áp dụng. Điều này đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của các giải pháp. Phân tích hiệu năng chi tiết được thực hiện. Nó cung cấp cái nhìn sâu sắc về ưu nhược điểm của từng thuật toán. Việc so sánh với các phương pháp hiện hành cũng được tiến hành. Điều này khẳng định tính ưu việt của các kỹ thuật mới.
1.1. Khái niệm bài toán chấp nhận tách suy rộng.
Bài toán chấp nhận tách suy rộng (GCFP) là trọng tâm nghiên cứu. Vấn đề này mở rộng các bài toán chấp nhận lồi truyền thống. Nó liên quan đến việc tìm điểm chung của nhiều tập hợp. Các tập hợp này thường là tập nghiệm của các ánh xạ. GCFP có nhiều ứng dụng trong tối ưu hóa. Nó cũng xuất hiện trong xử lý tín hiệu. Hiểu rõ GCFP là nền tảng giải quyết các bài toán phức tạp. Mô hình toán học được xây dựng để định nghĩa bài toán.
1.2. Phát triển phương pháp giải thuật mới.
Luận án giới thiệu các phương pháp giải thuật cải tiến. Các thuật toán này được thiết kế riêng cho GCFP. Chúng dựa trên sự kết hợp các kỹ thuật hiện đại. Mục tiêu là nâng cao tốc độ hội tụ. Đồng thời, giảm thiểu chi phí tính toán. Thuật toán tối ưu được phát triển. Nó xử lý hiệu quả các trường hợp phức tạp. Các bước giải thuật được mô tả chi tiết. Tính đúng đắn của giải thuật được chứng minh.
1.3. Tiêu chí đánh giá các giải pháp.
Các giải pháp được đánh giá dựa trên nhiều tiêu chí đánh giá. Tiêu chí bao gồm tốc độ hội tụ. Khả năng tìm nghiệm chính xác cũng được xem xét. Phân tích hiệu năng của các thuật toán là rất quan trọng. Nó chỉ ra ưu và nhược điểm của từng phương pháp. Các kết quả thực nghiệm minh họa hiệu quả. So sánh với các phương pháp hiện có được thực hiện. Điều này khẳng định tính ưu việt của phương pháp đề xuất.
II.
Bài toán cân bằng (EP) là một vấn đề cơ bản trong toán học. Nó có vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực. EP liên quan mật thiết đến các bài toán chấp nhận tách. Các ứng dụng thực tế của EP bao gồm kinh tế học, khoa học vật liệu, và vật lý. Luận án trình bày một mô hình toán học chi tiết cho EP. Mô hình này giúp xác định rõ các điều kiện tồn tại nghiệm. Nó cũng thiết lập các điều kiện cần và đủ cho nghiệm. Mục tiêu là phát triển các phương pháp giải thuật mới. Các thuật toán này được thiết kế để giải quyết hiệu quả EP. Một thuật toán tối ưu mới được đề xuất. Thuật toán này kết hợp các kỹ thuật lặp tiên tiến. Đặc biệt là phương pháp chiếu và điểm bất động. Tính hội tụ của thuật toán được chứng minh một cách chặt chẽ. Hiệu quả của thuật toán được kiểm định thống kê kỹ lưỡng. Các thử nghiệm số được tiến hành trên nhiều tập dữ liệu. Cả dữ liệu thực tế và dữ liệu mô phỏng đều được sử dụng. Phân tích hiệu năng cho thấy sự ổn định vượt trội. Tốc độ hội tụ của thuật toán nhanh hơn các phương pháp truyền thống. Sai số cho phép được xác định rõ ràng. Điều này đảm bảo tính tin cậy cao của các kết quả. Kết quả kiểm định khẳng định tiềm năng ứng dụng rộng rãi.
2.1. Đặt vấn đề và mô hình toán học.
Bài toán cân bằng (EP) là một vấn đề trung tâm. Nó có mối liên hệ mật thiết với GCFP. Nhiều lĩnh vực ứng dụng sử dụng EP. Bao gồm kinh tế, khoa học vật liệu. Mô hình toán học cho EP được trình bày. Mô hình này giúp định hình bài toán rõ ràng. Các điều kiện cần và đủ cho nghiệm được thiết lập.
2.2. Xây dựng thuật toán tối ưu.
Thuật toán tối ưu mới được đề xuất. Thuật toán này nhằm giải quyết EP. Nó kết hợp các phương pháp lặp. Đặc biệt là phương pháp chiếu và điểm bất động. Các bước của thuật toán được mô tả tuần tự. Tính hội tụ của thuật toán được chứng minh. Phương pháp giải thuật này mang lại hiệu quả cao. Nó giải quyết được các bài toán cân bằng phức tạp.
2.3. Kiểm định hiệu quả thuật toán.
Hiệu quả của thuật toán được kiểm định thống kê. Các thử nghiệm số được tiến hành. Dữ liệu thực tế và mô phỏng được sử dụng. Phân tích hiệu năng cho thấy sự ổn định. Tốc độ hội tụ nhanh hơn các phương pháp cũ. Sai số cho phép được xác định rõ ràng. Kết quả kiểm định khẳng định tính ứng dụng cao.
III.
Luận án cung cấp một nền tảng lý thuyết vững chắc. Nền tảng này rất cần thiết cho việc giải quyết các bài toán phức tạp. Các khái niệm cơ bản được trình bày rõ ràng. Ví dụ như toán tử chiếu và bài toán điểm bất động. Các khái niệm về không gian Hilbert được áp dụng rộng rãi. Đây là môi trường toán học phù hợp cho các bài toán tối ưu. Mô hình toán học được xây dựng chi tiết. Đặc biệt là cho bài toán bất đẳng thức biến phân (VIP). VIP được nghiên cứu sâu trên tập nghiệm chung. Các tập nghiệm này liên quan đến bài toán điểm bất động. Nó cũng liên quan đến bài toán cân bằng. Việc khảo sát các ánh xạ giả co chặt và bán co là trọng tâm. Lý thuyết quyết định được tích hợp vào khung lý thuyết. Nó giúp xác định các điều kiện tối ưu. Phương pháp giải thuật cho VIP được phát triển. Nó là bước đệm quan trọng để giải quyết GCFP. Các phương pháp dựa trên lý thuyết quyết định được mở rộng. Đặc biệt trong không gian Hilbert. Không gian này cung cấp công cụ mạnh mẽ. Nó hỗ trợ phân tích các quyết định tối ưu. Các khái niệm về ngưỡng chấp nhận được định nghĩa rõ ràng. Điều này giúp đánh giá tính khả thi của các giải pháp. Các tiêu chí đánh giá được thiết lập. Chúng đảm bảo tính khách quan của quá trình phân tích.
3.1. Các kiến thức chuẩn bị cần thiết.
Luận án cung cấp các kiến thức cơ sở. Toán tử chiếu là một khái niệm quan trọng. Bài toán điểm bất động cũng được giới thiệu. Các khái niệm về không gian Hilbert được áp dụng. Chúng là nền tảng để hiểu các vấn đề phức tạp. Những kiến thức này được trình bày rõ ràng. Nó giúp người đọc dễ dàng tiếp cận.
3.2. Bất đẳng thức biến phân trên tập nghiệm.
Bất đẳng thức biến phân (VIP) được nghiên cứu sâu. Đặc biệt là VIP trên tập nghiệm. Tập nghiệm chung của các bài toán được khảo sát. Các ánh xạ giả co chặt và bán co được sử dụng. Lý thuyết quyết định được áp dụng. Nó giúp xác định các điều kiện tối ưu. Việc giải quyết VIP là bước quan trọng. Nó dẫn đến giải pháp cho GCFP.
3.3. Lý thuyết quyết định trong không gian Hilbert.
Các phương pháp dựa trên lý thuyết quyết định được phát triển. Đặc biệt là trong không gian Hilbert. Không gian Hilbert cung cấp môi trường toán học. Nó phù hợp cho các bài toán tối ưu. Mô hình toán học được xây dựng. Mô hình này giúp phân tích các quyết định tối ưu. Các khái niệm về ngưỡng chấp nhận được định nghĩa. Điều này giúp đánh giá tính khả thi của giải pháp.
IV.
Luận án không chỉ dừng lại ở lý thuyết. Nó còn mở rộng sang nghiên cứu ứng dụng thực tế. Mô hình toán học được đề xuất có khả năng giải quyết nhiều vấn đề. Các bài toán khôi phục ảnh là một ví dụ điển hình. Ứng dụng trong xử lý tín hiệu cũng cho thấy hiệu quả. Nhiều vấn đề tối ưu hóa phức tạp được giải quyết. Việc này chứng minh tính khả thi của lý thuyết. Các ví dụ minh họa cụ thể được trình bày. Chúng làm rõ cách áp dụng phương pháp trong thực tiễn. Phân tích hiệu năng chi tiết được thực hiện cho từng ứng dụng. Các thông số hiệu quả được đánh giá kỹ lưỡng. Thời gian tính toán và độ chính xác là trọng tâm. Sai số cho phép được xác định rõ ràng. Điều này đảm bảo tính tin cậy của các kết quả thực nghiệm. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu năng được khảo sát. Việc này giúp tối ưu hóa phương pháp giải thuật. Ngưỡng chấp nhận cho các nghiệm được thiết lập. Đây là yếu tố quan trọng trong các ứng dụng thực tế. Nó giúp xác định khi nào một giải pháp là hợp lệ. Tiêu chí đánh giá khách quan được sử dụng. Kết quả được so sánh với các giới hạn lý thuyết. Việc đánh giá này đảm bảo tính bền vững và phạm vi áp dụng.
4.1. Ứng dụng thực tế của mô hình.
Mô hình toán học được đề xuất có nhiều ứng dụng. Nó giải quyết các bài toán khôi phục ảnh. Ứng dụng trong xử lý tín hiệu cũng rất quan trọng. Các vấn đề tối ưu hóa được giải quyết. Nghiên cứu ứng dụng mở rộng phạm vi của luận án. Nó chứng minh tính khả thi của lý thuyết. Các ví dụ minh họa cụ thể được trình bày. Chúng cho thấy hiệu quả trong thực tiễn.
4.2. Phân tích hiệu năng và sai số cho phép.
Phân tích hiệu năng chi tiết được thực hiện. Các thông số hiệu quả được đánh giá. Thời gian tính toán và độ chính xác là trọng tâm. Sai số cho phép được xác định rõ ràng. Nó đảm bảo tính tin cậy của kết quả. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu năng được khảo sát. Việc này giúp cải thiện phương pháp giải thuật.
4.3. Đánh giá ngưỡng chấp nhận kết quả.
Ngưỡng chấp nhận cho nghiệm được thiết lập. Điều này quan trọng trong các ứng dụng thực tế. Nó giúp xác định khi nào một giải pháp là hợp lệ. Tiêu chí đánh giá khách quan được sử dụng. Kết quả được so sánh với các giới hạn lý thuyết. Việc đánh giá này đảm bảo tính bền vững. Nó cũng xác định phạm vi áp dụng của phương pháp.
V.
Luận án mang lại nhiều đóng góp khoa học quan trọng. Các phương pháp giải thuật mới được phát triển. Chúng giải quyết hiệu quả bài toán chấp nhận tách suy rộng (GCFP). Đồng thời, chúng cũng giải quyết bài toán cân bằng (EP). Tính hội tụ của các thuật toán tối ưu được chứng minh chặt chẽ. Đây là một đóng góp lý thuyết đáng kể trong lĩnh vực toán giải tích. Một số kết quả nghiên cứu đã được công bố trên các tạp chí khoa học uy tín. Điều này là sự ghi nhận cho chất lượng của nghiên cứu ứng dụng. Các mô hình toán học mới cũng được giới thiệu. Chúng mở rộng khả năng tiếp cận các vấn đề phức tạp. Hướng nghiên cứu ứng dụng tiếp theo được đề xuất. Bao gồm việc phát triển các thuật toán hiệu quả hơn. Mục tiêu là xử lý các bài toán có kích thước lớn hơn. Khả năng tích hợp các phương pháp này vào các hệ thống hiện có cũng được xem xét. Lý thuyết quyết định sẽ tiếp tục được mở rộng. Có thể áp dụng vào các lĩnh vực mới như học máy và trí tuệ nhân tạo. Tiềm năng mở rộng mô hình toán học rất lớn. Các phương pháp có thể áp dụng cho các không gian khác. Ví dụ như không gian Banach. Các loại ánh xạ khác cũng có thể được khảo sát. Việc tổng quát hóa thuật toán tối ưu sẽ mở ra các hướng nghiên cứu mới. Nó góp phần làm giàu lý thuyết quyết định và ứng dụng toán học.
5.1. Các đóng góp khoa học nổi bật.
Luận án đưa ra các phương pháp giải thuật mới. Chúng giải quyết hiệu quả GCFP và EP. Tính hội tụ của các thuật toán được chứng minh. Điều này là đóng góp lý thuyết quan trọng. Một số kết quả được công bố trên tạp chí. Đây là sự ghi nhận cho nghiên cứu ứng dụng. Các mô hình toán học mới được giới thiệu.
5.2. Hướng nghiên cứu ứng dụng tiếp theo.
Hướng nghiên cứu ứng dụng được đề xuất. Phát triển thuật toán hiệu quả hơn. Xử lý các bài toán kích thước lớn hơn. Khả năng tích hợp với các hệ thống hiện có. Lý thuyết quyết định sẽ tiếp tục được mở rộng. Các lĩnh vực mới như học máy có thể áp dụng.
5.3. Tiềm năng mở rộng lý thuyết.
Tiềm năng mở rộng mô hình toán học rất lớn. Có thể áp dụng cho các không gian khác. Ví dụ, không gian Banach. Các loại ánh xạ khác cũng có thể được xem xét. Thuật toán tối ưu có thể được tổng quát hóa. Điều này mở ra các hướng nghiên cứu mới. Nó góp phần làm giàu lý thuyết quyết định.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (100 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN ------------------------------- ĐẶNG XUÂN SƠN PHƯƠNG PHÁP GIẢI MỘT SỐ BÀI TOÁN CHẤP NHẬN TÁCH SUY RỘNG LIÊN QUAN ĐẾN BÀI TOÁN CÂN BẰNG LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Hà Nội - 2018 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN ------------------------------- ĐẶNG XUÂN SƠN PHƯƠNG PHÁP GIẢI MỘT SỐ BÀI TOÁN CHẤP NHẬN TÁCH SUY RỘNG LIÊN QUAN ĐẾN BÀI TOÁN CÂN BẰNG Chuyên ngành: Toán giải tích Mã số: 62460102 LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : 1. Phạm Kỳ Anh XÁC NHẬN NCS ĐÃ CHỈNH SỬA THEO QUYẾT NGHỊ CỦA HỘI ĐỒNG ĐÁNH GIÁ LUẬN ÁN Người hướng dẫn khoa học Chủ tịch hội đồng đánh giá Luận án Tiến sĩ GS. Lê Dũng Mưu PGS. Vũ Hoàng Linh Hà Nội - 2018 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi.
Các kết quả viết chung với các tác giả khác, đều đã được sự nhất trí của các đồng tác giả khi đưa vào luận án. Các kết quả nêu trong luận án là hoàn toàn trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất cứ một công trình nào khác. Hà nội, ngày tháng năm Nghiên cứu sinh Đặng Xuân Sơn 2 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com LỜI CẢM ƠN Bản luận án này được hoàn thành tại Bộ môn Giải tích, Khoa Toán-Cơ-Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, dưới sự hướng dẫn của GS. Lê Dũng Mưu và GS.
Phạm Kỳ Anh. Tác giả xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc nhất đến các Thầy về sự chỉ bảo và hướng dẫn tận tình trong suốt thời gian tác giả làm nghiên cứu sinh. Tác giả cũng xin gửi lời cảm ơn tới các thành viên trong nhóm Xêmina liên cơ quan Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, Viện nghiên cứu cao cấp về Toán đã đóng góp nhiều ý kiến quý báu trong thời gian tác giả tham dự Xêmina. Tác giả trân trọng gửi lời cảm ơn đến Phòng Sau Đại học, Ban Chủ nhiệm Khoa Toán-Cơ-Tin học, ban giám hiệu Trường THPT chuyên Trần Phú Hải Phòng đã luôn giúp đỡ, tạo điều kiện thuận lợi và động viên tác giả trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu.
Bản luận án này sẽ không thể hoàn thành nếu không có sự thông cảm, chia sẻ và giúp đỡ của những người thân trong gia đình tác giả. Tác giả thành kính dâng tặng món quà tinh thần này lên các bậc sinh thành và toàn thể gia đình thân yêu của mình với tấm lòng trân trọng và biết ơn sâu sắc. 3 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com MỤC LỤC Trang Lời cam đoan 2 Lời cảm ơn 3 Mục lục 4 Bảng kí hiệu 6 Bảng các chữ viết tắt 8 Mở đầu 9 Chương 1. KIẾN THỨC CHUẨN BỊ 15 1.1 Toán tử chiếu .2 Bài toán điểm bất động .3 Bài toán bất đẳng thức biến phân .4 Bài toán cân bằng.
BẤT ĐẲNG THỨC BIẾN PHÂN TRÊN TẬP NGHIỆM CỦA BÀI TOÁN CHẤP NHẬN LỒI SUY RỘNG 28 2.1 Nghiệm chung của bài toán điểm bất động của ánh xạ giả co chặt và bài toán cân bằng .2 Bất đẳng thức biến phân trên tập nghiệm chung của bài toán bất đẳng thức biến phân và bài toán điểm bất động của ánh xạ bán co 38 2.3 Bất đẳng thức biến phân trên tập điểm bất động chung của các ánh xạ bán co. BÀI TOÁN CHẤP NHẬN TÁCH SUY RỘNG 64 3.1 Bài toán chấp nhận tách suy rộng liên quan đến bài toán cân bằng và điểm bất động .2 Bài toán tìm cực trị của hàm khoảng cách trên tập nghiệm của bài toán cân bằng tách. 75 Kết luận và kiến nghị 89 4 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Danh mục công trình khoa học của tác giả liên quan đến luận án 91 Tài liệu tham khảo 92 5 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com BẢNG KÍ HIỆU R tập số thực N tập số tự nhiên N∗ tập số nguyên dương ∅ tập rỗng A⊂B A là tập con của B A×B tích Descartes của hai tập A và B x∈A phần tử x thuộc tập A x∈ /A phần tử x không thuộc tập A ∃x tồn tại x ∀x với mọi x Rn không gian Euclide n−chiều H không gian Hilbert thực kxk chuẩn của vectơ x hx, yi tích vô hướng của hai vectơ x và y argmin{f (x) : x ∈ C} phần tử cực tiểu hàm f trên C argmax{f (x) : x ∈ C} phần tử cực đại hàm f trên C NC (x) nón pháp tuyến ngoài của C tại x ∂f (x) dưới vi phân của hàm f tại x PC (x) hình chiếu của x lên C {xn } dãy vectơ xn xn −→ x dãy {xn } hội tụ mạnh tới x xn * x dãy {xn } hội tụ yếu tới x lim sup giới hạn trên lim inf giới hạn dưới A∗ toán tử liên hợp của A Fix(T ) tập điểm bất động của ánh xạ T V IP (C, F ) bài toán bất đẳng thức biến phân Sol(C, F ) tập nghiệm của bài toán V IP (C, F ) EP (C, f ) bài toán cân bằng 6 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Sol(C, f ) tập nghiệm của bài toán cân bằng EP (C, f ) 2 kết thúc chứng minh 7 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com BẢNG CÁC CHỮ VIẾT TẮT VIP bài toán bất đẳng thức biến phân EP bài toán cân bằng SEP bài toán cân bằng tách CFP bài toán chấp nhận lồi GCFP bài toán chấp nhận lồi suy rộng SFP bài toán chấp nhận tách MSSFP bài toán chấp nhận tách đa tập hợp SFPP bài toán điểm bất động tách 8 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com MỞ ĐẦU Lịch sử vấn đề và lý do chọn đề tài Nhiều vấn đề trong khoa học và kĩ thuật như khôi phục ảnh, xử lý tín hiệu và nhiều bài toán như: tối ưu, bất đẳng thức biến phân, giải hệ phương trình, cân bằng,.(xem [10,29,31] và các tài liệu tham chiếu ở đây) đều có thể đưa về việc giải bài toán chấp nhận lồi (CFP - Convex Feasibility Problem) sau đây: N \ ∗ Tìm điểm x ∈ Ci , i=1 trong đó Ci , i = 1, 2,. , N là các tập lồi đóng khác rỗng trong không gian Hilbert hoặc không gian Banach.
Bài toán CFP được Cauchy đề cập từ giữa thế kỉ 19 và nhận được sự quan tâm và nghiên cứu rộng rãi trong hai thập niên gần đây cả về lý thuyết và thuật toán. Đây là một bài toán cơ bản và khá tổng quát của toán giải tích, toán học tính toán và toán ứng dụng. Bài toán chấp nhận lồi đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà toán học từ những năm 30 của thế kỷ trước, nhưng cho đến nay, đây vẫn là một vấn đề thời sự, do tính lý thú về mặt toán học và đặc biệt là phạm vi ứng dụng rất rộng rãi của bài toán trong các lĩnh vực như xử lý tín hiệu, khôi phục ảnh, lý thuyết tối ưu, kĩ thuật y sinh và lý thuyết xấp xỉ [29]. Một số tác giả tiêu biểu về hướng nghiên cứu này là Bauschke và Borwein [10], Butnariu, Censor, Reich [15],.
Dạng đơn giản nhất của bài toán CFP là tìm điểm chung của các tập lồi đóng cho trước. Trong trường hợp này thì kĩ thuật phổ biến giải bài toán CFP là sử dụng phép chiếu lên các tập lồi với một số phương pháp như phương pháp chiếu xoay vòng (tuần tự), phương pháp chiếu lặp song song (đồng thời), phương pháp lặp khối,.Tuy nhiên, trong thực tế thì thường các tập Ci đều không được cho dưới dạng 9 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com tường minh, theo nghĩa là hình chiếu lên các tập này không thể tính được một cách trực tiếp. Thay vào đó các tập Ci được cho dưới dạng ẩn, tức chúng là tập nghiệm của các bài toán nào đó, chẳng hạn như bài toán hệ phương trình, bài toán cân bằng, bài toán bất đẳng thức biến phân, bài toán tìm điểm bất động của một ánh xạ,.Trong luận án này chúng tôi gọi các bài toán chấp nhận lồi trong các trường hợp đó là bài toán chấp nhận lồi suy rộng (GCFP - Generalized Convex Feasibility Problem). Thuật toán giải các bài toán chấp nhận lồi suy rộng đã được nhiều tác giả trong và ngoài nước nghiên cứu [3,5,6,22,25,26,33,39,41,42,44,46,46,54,59–62,72].
Bài toán chấp nhận lồi suy rộng là một trường hợp đặc biệt của bài toán chấp nhận tách suy rộng, tức là tìm một điểm thuộc tập nghiệm của một bài toán chấp nhận lồi suy rộng trong không gian nguồn sao cho ảnh của nó qua một toán tử tuyến tính bị chặn thuộc tập nghiệm của một bài toán chấp nhận lồi suy rộng khác trong không gian ảnh. Một trường hợp riêng rất quan trọng của bài toán chấp nhận tách suy rộng là bài toán chấp nhận tách đa tập hợp (MSSFP - Multiple-Sets Split Feasibility Problem), tức là tìm một điểm thuộc giao của một họ các tập lồi đóng trong không gian nguồn sao cho ảnh của nó qua một toán tử tuyến tính bị chặn thuộc giao của một họ các tập lồi đóng trong không gian ảnh. MSSFP được mô tả như sau: N \ M \ ∗ ∗ Tìm điểm x ∈ Ci sao cho Ax ∈ Qj i=1 j=1 trong đó Ci , i = 1, 2,. , N là các tập lồi đóng khác rỗng trong không gian H1 (không gian Hilbert hoặc không gian Banach) và Qj , j = 1, 2,.
, M là các tập lồi đóng khác rỗng trong không gian H2 (không gian Hilbert hoặc không gian Banach), A : H1 −→ H2 là một toán tử tuyến tính bị chặn. Bài toán chấp nhận tách đa tập hợp được giới thiệu đầu tiên bởi Censor và các đồng nghiệp [28]. Bài toán chấp nhận tách đa tập hợp có nhiều ứng dụng thực tế trong y học xạ trị [24,28] và trong các bài toán khôi phục ảnh và xử lý tín hiệu [16]. Trong những năm gần đây MSSFP đã nhận được sự quan tâm nghiên cứu bởi nhiều nhà toán học (xem [8, 14, 74, 75] và các tài liệu tham chiếu ở đây).
10 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Nội dung và Bố cục của luận án Luận án nghiên cứu và đề xuất phương pháp giải một số bài toán chấp nhận tách suy rộng liên quan đến bài toán cân bằng trong không gian Hilbert thực.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Đặng Xuân Sơn (2018). Luận án tiến sĩ phương pháp giải một số bài toán chấp nhận t [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/luan-an-tien-si-phuong-phap-giai-mot-so-bai-toan-chap-nhan-tach-suy-rong-lien-quan-den-bai-toan-can-bang
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Luận án tiến sĩ phương pháp giải một số bài toán chấp nhận t" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án: Luận án tiến sĩ phương pháp giải một số bài toán chấp nhận tách suy rộng liên quan đến bài toán cân bằng. Xem tóm tắt và tải về tại LuanAn.net
Luận án "Luận án tiến sĩ phương pháp giải một số bài toán chấp nhận t" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội. Năm bảo vệ: 2018.
Luận án "Luận án tiến sĩ phương pháp giải một số bài toán chấp nhận t" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Luận án tiến sĩ phương pháp giải một số bài toán chấp nhận t" thuộc chuyên ngành Toán giải tích. Danh mục: Tài liệu khác.
Luận án "Luận án tiến sĩ phương pháp giải một số bài toán chấp nhận t" có bao nhiêu trang?
Luận án "Luận án tiến sĩ phương pháp giải một số bài toán chấp nhận t" có 100 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ phương pháp giải một số bài toán chấp nhận t" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.