简介:研究了一致连续广义Φ-伪压缩映射的不动点收敛定理.该定理中不要求Φ(t)为严格递增函数且对实序列的条件做了相应地放宽,从而所得结果推广和改进了已知的结论.
简介:设f是2个Banach空间E和F之间C^1映射.已经证明,的广义正则点概念是f的正则点概念的一个推广并且在非线性分析和大范围分析中有非常重要的应用.用f产生的在X0∈E处的3个整数(或无穷大)值指标M(x0),Mc(x0)和Mr(x0)和分析Banach空间上有界线性算子的广义逆来刻画,的广义正则点,即,如果f'(x0)在从E上到F的有界线性算子组成的Banach空间B(E,F)内有广义逆,且M(x0),Mc(x0)和Mr(x0)中至少有一个是有限,则x0是f的广义正则点的充分必要条件是多重指标(M(x),Mc(x),Mr(x))在x0点处连续.
简介:在一类高维映射中实现了由Iooss等人提出的映射不变圈的算法.首先分析了不变圈的分岔条件,然后通过Fredholm择一方法分析了在计算不变圈过程中出现的一类方程解的存在性,再根据不变圈上映射到自身的不变性,通过分析振幅各阶项的系数,最终在一高维映射中实现了不变圈的计算。
简介:研究了平均非扩张型映射T:‖Tx-Ty‖≤a‖x-y‖+b‖x-Tx‖+c‖x-Ty‖,(x,y∈K,a,b,c≥0,a+b+c≤1)的公共不动点的存在性和唯一性.得到平均非扩张型映射T1和T2满足T1T2=T2T1,则T1T2存在唯一的不动点,并且T1和T2存在唯一的公共不动点.本文结果是近期相关文献结果的推广.
简介:高斯过程机器学习是基于严格的统计学习理论而新发展的方法,该方法在求解小样本、高维数的非线性问题上具有一定的适应性.针对采用直接蒙特卡洛方法进行功能函数计算代价较高的结构可靠度分析时计算效率过低的瓶颈问题,提出了一种基于高斯过程回归模型的直接蒙特卡洛模拟方法.该方法利用有限元等数值方法构造少量的学习样本,通过学习后的高斯过程回归模型重构隐式功能函数,直接建立随机变量与功能函数值的映射关系,进而结合直接蒙特卡洛方法推求结构的失效概率与可靠指标.算例研究表明,该方法简单易行,与传统蒙特卡洛模拟法相比较,计算效率明显较高,且易于与各种工程结构分析程序或商业计算软件相结合.
简介:系统介绍了高斯-克吕格地图投影的计算技术,给出了实际地理信息系统使用高斯-克吕格地图投影的计算方法,为地理信息系统的开发与使用提供了技术参考.
简介:地形辅助导航是一种利用地形高度信息定位的导航技术,由于地形高度起伏是非线性的,因此地形辅助导航本质是非线性、非高斯贝叶斯后验概率估计问题。粒子滤波因为适合非线性、非高斯估计问题,被引入地形辅助导航领域得到广泛研究和应用,但粒子滤波算法存在粒子匮乏的问题,会影响定位精度。针对此问题,将高斯混合无迹粒子滤波(GMUPF)用于地形辅助导航,该算法用高斯混合模型(GMM)近似粒子分布,用无迹卡尔曼滤波(UKF)估计重要密度函数,不需要做重采样。通过用实际地形数据做飞行仿真实验,结果显示相比粒子滤波,不仅没有粒子匮乏问题,而且所用粒子数更少时估计精度略好。