Ekeland变分原理的一个推广

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一类带Hardy-Sobolev临界指数的Kirchhoff型方程正解的存在性

一类带Hardy-Sobolev临界指数的Kirchhoff型方程正解的存在性

一类带Hardy-Sobolev临界指数的Kirchhoff型方程正解的存在性李红英;廖家锋【摘要】研究一类带Hardy-Sobolev临界指数的Kirchhoff型方程{-(a+b∫Ω▽u^2dx)Δu=u^5-2s/(x^s)+λu^q, x∈Ω,u=0, x∈■Ω,其中Ω■R3是一个有界开区域且边界■Ω光滑,0∈Ω,a,b≥0且a+b> 0,λ> 0,0<q<1,0≤s<1。

利用变分方法,获得该问题正解的存在性结果。

【期刊名称】《中国科学院大学学报》【年(卷),期】2019(036)001【总页数】4页(P11-14)【关键词】Kirchhoff型方程;Hardy-Sobolev临界指数;正解;变分法【作者】李红英;廖家锋【作者单位】[1]西华师范大学数学与信息学院,四川南充637002;[1]西华师范大学数学与信息学院,四川南充637002;[2]遵义师范学院数学学院,贵州遵义563006;【正文语种】中文【中图分类】O175.25考虑如下带Hardy-Sobolev临界指数的Kirchhoff型方程(1)其中Ω⊂3是一个有界开区域且边界∂Ω光滑,0∈Ω,a,b≥0且a+b>0,λ>0,0<q<1,0≤s<1。

6-2s是Hardy-Sobolev临界指数。

2012年,Liu和Sun[1]研究如下问题(2)其中:4<p<6-2s,0<q<1,a,b,λ>0。

当λ>0充分小时,结合变分方法和Nehari方法,他们获得问题(2)的2个正解的存在性。

随后,他们继续研究问题(2),当-1<q<0时,结合变分方法和Nehari方法也获得2个正解,详见文献[2]。

文献[3]研究一类奇异非线性Kirchhoff型问题,结合Ekeland变分原理和一些分析技巧,获得正解的存在唯一性结果。

一个自然的问题:问题(1)是否也存在正解?事实上,当s=0时,Sun和Liu在文献[4]中获得问题(1)正解的存在性,并提出一个公开问题:如何证明第2个正解的存在性?据查阅文献所知,这个开问题至今尚未解决。

Rudin数学分析中的Hahn Banach定理推广

Rudin数学分析中的Hahn Banach定理推广

Rudin数学分析中的Hahn Banach定理推广Rudin数学分析中的Hahn-Banach定理推广Hahn-Banach定理是数学分析中的一个重要定理,它在泛函分析和线性代数等领域扮演着重要角色。

该定理是由匈牙利数学家Hans Hahn和罗马尼亚数学家Stefan Banach在20世纪初发现的。

它的推广版本引入了更一般的情况,加深了我们对于该定理的理解。

1. Hahn-Banach定理回顾首先,我们来回顾一下Hahn-Banach定理的基本内容。

该定理有两个主要版本:实数域上的和复数域上的。

我们在这里讨论的是实数域上的情况。

Hahn-Banach定理陈述如下:设X是一个实线性空间,Y是X的一个线性子空间,而f是Y上的连续线性泛函。

那么,f可以唯一地扩展为X上的连续线性泛函,且满足扩展后的泛函的范数不超过f的范数。

2. Hahn-Banach定理推广现在,我们将探讨Hahn-Banach定理的推广版本。

推广版本主要包括以下两个方面的内容:推广到一般的拓扑矢量空间和推广到非线性泛函。

首先,将Hahn-Banach定理推广到一般的拓扑矢量空间。

在原始的Hahn-Banach定理中,X是一个实线性空间,但在推广版本中,X可以是一个拓扑矢量空间,如赋范空间或拓扑线性空间。

这样的推广使得定理的适用范围更广,更加符合实际应用的需求。

其次,将Hahn-Banach定理推广到非线性泛函。

原始的Hahn-Banach定理是针对线性泛函的,它在搜寻满足一定条件的线性泛函时起到了关键作用。

然而,在实际问题中,我们可能会遇到非线性泛函,此时我们需要将Hahn-Banach定理推广到这种情况。

该推广版本在处理最优化问题和变分问题中发挥着重要作用。

3. 应用举例Hahn-Banach定理及其推广版本在数学分析以及其他相关领域有着广泛的应用。

这里,我们举两个例子来说明其应用。

首先是在泛函分析领域的应用。

通过Hahn-Banach定理的推广,我们可以得到更多关于泛函分析的结论,如范数空间上的共轭空间、反共轭空间以及对偶空间之间的关系等。

变分推断(三)——进阶(续)

变分推断(三)——进阶(续)

变分推断(三)——进阶(续)SVI变分推断的介绍了变分推断的构造⽅法、⽬标函数以及优化算法CAVI,同时上⼀篇末尾提到,CAVI并不适⽤于⼤规模的数据的情况,⽽这⼀篇将要介绍⼀种随机优化(stochastic optimization)的⽅法。

这种优化⽅法与随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)⽅法有相近,它能够处理⼤规模数据。

通过这种⽅法进⾏优化的变分推断,我们称为随机变分推断(Stochastic Variational Inference,SVI)。

(需要注意的是,这⾥介绍的是⼀种通⽤优化算法,并不局限于优化变分推断)随机梯度下降梯度下降是⼴泛⽤于机器学习,尤其是深度学习模型训练的优化算法之⼀——关于优化算法,以后会开⼀个专题来介绍。

在处理⼤规模数据时,我们可以采⽤随机梯度下降法,分批次地处理⼩规模数据。

梯度下降法采⽤下⾯的⽅式优化模型的参数:\begin{align} &\theta^{t+1} = \theta^t - \eta \frac{\partial f}{\partial \theta} \label{1.13} \\ &\frac{\partial f}{\partial \theta} = \begin{bmatrix} \frac{\partial f}{\partial \theta_1} & \frac{\partial f}{\partial \theta_2} & ⋯ & \frac{\partial f}{\partial \theta_k} \end{bmatrix}^T \nonumber \\ & \theta^t = \begin{bmatrix}\theta_1^t & \theta_2^t & ⋯ & \theta_k^t \end{bmatrix}^T \nonumber \end{align}其中$\theta^t$是当前参数的值(⼀系列参数$\theta_1^t,\theta_2^t,⋯,\theta_k^t$组成的向量),$\theta^{t+1}$是第$t+1$次优化后的参数的值,$\eta$是超参数(hyper parameter)学习率(learning rate),由⼈设定,⽽$\frac{\partial f}{\partial \theta}$是函数$f$对参数$\theta$的梯度(或者说⼀阶导数)。

两类狄利克雷判别法的推广

两类狄利克雷判别法的推广

两类狄利克雷判别法的推广
两类狄利克雷判别法的推广
狄利克雷判别法是一种实现聚类(clustering)、分类(classification)和
模式识别(pattern recognition)的传统统计学方法。

它通过建立决策边界(decision boundary)来分类数据,是一种有影响力的快速机器学习(machine learning)方法。

在狄利克雷判别法的两类推广方法中,一般条件狄利克雷判别法(Generalized Discriminant Analysis,GDA)是一种有效的不直接建立模型的方法,可以应用于确定决策边界和拟合概率密度。

由于参数的灵活性和几乎不见的模型假设,此方法能够显著提高分类准确度。

另一种狄利克雷判别推广方法为集成狄利克雷判别模型(Ensemble Discriminant model,EDM),它是一个基于体系结构组合(architecture combination)的新框架,通过集成狄利克雷判别模型能够实现准确性和可维护性
的强大组合。

EDM可以将有关判别器(product discriminators),基础判别器(basic discriminators)和集成判别器(integrating discriminators)这三个部分结合在一起,从而实现更高精度的预测。

以上是狄利克雷判别法的两类推广方法的相关介绍,它们均为机器学习中的知
名技术,在通过简单的结构和参数变量来建立判断边界等概念时,能够取得较高的准确性。

基于它们,可以很好的应用于工业过程中的数据处理以及事件预测等任务,能够为实际应用中提供方便和有效。

均衡问题及其经济应用

均衡问题及其经济应用

均衡问题及其经济应用均衡问题在优化理论、控制论、数理经济等许多领域具有广泛应用,同时与不动点问题、变分不等式问题、相补问题、Nash均衡问题等有密切联系,它已为我们研究金融、经济、网络分析、交通均衡等问题提供了一个统一、自然、新颖而全面的框架,已成为解决这些问题的有力工具。

由于它所包含问题的广泛性和解决问题的深刻性,近数十年受到国内外许多学者的关注。

本文将围绕均衡问题解的存在性、性态、迭代算法及其相关应用等课题展开以下五方面研究。

一、在Banach格中证明了一个序不动点定理,并以此为工具研究了均衡问题解的存在性。

作为推广,还分别在Hilbert格、链完备格及链完备偏序集中研究了拟均衡问题解的存在性。

与传统研究均衡问题的方法不同,本文利用的是序不动点定理及相关映射的保序性,故对有关映射的拓扑连续性没有要求。

二、在赋序的空间框架中考虑了含参数的广义变分不等式解的性态,与之前主要研究解映射连续性的工作不同,本文重点关注解映射的保序性。

我们在Hilbert格中利用序不动点定理研究了含参数的广义变分不等式解映射的保序性。

借助广义度量投影算子的保序性,进一步在Banach格中研究了双参数扰动下广义变分不等式解映射的保序性。

三、利用Wiener-Hopf方程技巧和辅助原理构造了求解均衡问题、不动点问题以及变分不等式问题的公共元的迭代算法,并证明了以上算法的强收敛性。

利用广义Wiener-Hopf方程技巧,我们还考虑了均衡问题与两类广义变分不等式以及有限个非扩张映射的公共元的迭代算法。

以上迭代算法迭代步骤较少,充分体现了Viener-Hopf方程技巧相对于投影技巧的灵活性。

四、利用Ekeland变分原理研究了带上下界均衡问题解的存在性,从另一角度回答了Isac等人于1999年提出的公开问题。

此外,本文还在欧氏空间中定义了一类广义单调映射,并在此基础之上研究了带上下界均衡问题解映射的Holder连续性。

五、作为均衡问题及其相关理论在经济中的应用,我们考虑了兼顾平等与效率的个人所得税问题,并重点研究了平等税率的存在性和唯一性。

最大模原理的推广及其应用

最大模原理的推广及其应用

最大模原理的推广及其应用
最大模原理是指在某个区域上的某个无穷集合中,如果该集合中的任意函数在某个点取得最大值,那么这个函数在整个区域上恒为常数。

最大模原理的推广包括:
1. 最大模原理的一维推广:对于一维函数,如果该函数在某个区间上取得最大值,那么这个函数在整个区间上恒为常数。

2. 最大模原理的估计推广:设u(x)是区域Ω上的次调和函数,即对于任意的调和函数v(x),有u(x) ≤ v(x)。

那么,对于区域
Ω上的任意点x0,有以下估计式:
u(x0) ≤ CΩ · sup{u(x) : x ∈ ∂Ω}
其中,CΩ是仅与Ω有关的常数,∂Ω是Ω的边界。

最大模原理的应用包括:
1. 极值性质:最大模原理可以用来证明一些函数的极值性质。

例如,如果一个函数在某个区域上取得最大值,则它在整个区域上恒为常数。

2. 调和函数的性质:最大模原理可以用来证明调和函数的性质,如最大值原理和平均值性质。

最大值原理指出,对于调和函数来说,最大值只能在边界上取得。

平均值性质指出,对于调和函数来说,它在任意点的值等于该点邻域边界上函数值的平均值。

3. 解的唯一性:最大模原理可以用来证明一些偏微分方程解的唯一性。

如果一个偏微分方程满足最大模原理,那么它的解在整个区域上是唯一的。

4. 特征值问题:最大模原理可以用来研究特征值问题,如调和函数的特征值问题和椭圆型方程的特征值问题。

这些问题涉及到在给定边界条件下,部分调和函数或椭圆型方程解的特征值和特征函数的性质。

确定性模拟算法:变分推断

确定性模拟算法:变分推断之前讨论了近似逼近算法中的蒙特卡洛模拟,除了蒙特卡洛模拟之外,还有一类近似逼近算法,称作变分推断。

关于变分推断,我们要搞清楚以下三点:变分推断是什么?是一种逼近某个概率分布的算法。

1、用最大似然的下界和KL散度(一种衡量两个分布间差异大小的指标)来理解变分推断算法2、在具有隐变量、未知参数的图模型上使用变分推断,即求P(x,z|θ),x为可以观察到的随机变量,z为未知随机变量3、使用循环信息传播算法(Loopy Belief Propagation)来进行信息传递回顾近似推断的中心目标:估计后验概率分布P(z|x),这里的z包含了隐变量θ。

怎么理解这个目标?回到2,我们要使得当前观测出现的概率最大,以估计此时的模型参数值,确定我们的模型。

而这个给定参数条件(未知)的当前观测的概率就是p(x,z|θ),即求使得这个概率值最大的参数值。

而参数包括两部分,一是隐藏随机变量z,二是模型参数θ。

为实现此目的,最大化p(x,z|θ)等价于最大化ln(p(x,z|θ)),等价于最大化其期望,期望为sum_z(p(z|x,θold)lnp(x,z|θ)),在之前讲过的EM算法中,分别固定z和θ,分别优化,不断迭代直到稳定,就估计出了这两个参数的值。

这个过程中为什么需要近似逼近?因为p(z|x,θold)这个概率可能维度很高或者表达式复杂,导致非常难以直接用表达式求解的方法计算,我们就需要找到算法来合理逼近它。

近似逼近的第一类方法,是随机模拟,即蒙特卡洛采样类算法。

通过生成满足目标分布的样本来逼近该分布。

第二类方法,本文的主角,确定性的模拟(Deterministic Approximation),即变分方法(Variational Approach)。

不进行任何采样。

我们提出一个假设分布q(z),希望它与p(z|x)越接近越好。

我们已知的条件是一个联合分布p(x,z)。

怎么度量我们假设的分布和目标分布的差异?我们希望差异越小越好。

变分不等式与投影方程的等价性推广

一、引言变分不等式问题是在上个世纪60年代Stampacchia 提出来的,对变分不等式的研究大致可分为理论和算法两大研究方向。

理论方面的研究主要集中于变分不等式解的存在性、唯一性;而算法方面主要研究如何借助各种技术、概念和思想建立各种类型变分不等式。

经典的变分不等式问题指的是在n 维欧式空间R n 中,F 是R n →R n 上的一个算子,Ω是R n 上的一个非空闭凸集,找出Ω中的一个变分不等式与投影方程的等价性推广李玉华,李冰冰(安阳职业技术学院公共教学部,河南安阳455000)摘要:变分不等式和投影方程问题是凸分析中两大重要研究类型,本文主要推广了变分不等式问题与投影方程问题的等价性,以便于以后的研究。

关键词:变分不等式;投影方程中图分类号:O13文献标识码:A 文章编号:1674-9324(2013)12-0192-02模拟的3个离去分区和2架模拟信号机,不建立室内的发送和接收设备,目的是构成计算机联锁站的下行通过进路。

(6)两站区间按单线双向自动闭塞设计,否则计算机联锁站的上行出站信号无法开放。

3.室内外主要设备选型。

(1)转辙机:1#为道岔驼峰专用ZD7电动快速转辙机;3#道岔为ZY4+SH5交流液压转辙机;2#道岔为ZD6电动转辙机(50kg 钢轨无法安装ZYJ7转辙机)。

(2)信号机:S 、X 进站和T1、T3、T5区间通过信号机采用高柱信号机(铝合金材料);其他信号机采用矮型信号机(铸铁材料);点灯变压器采用点灯单元,室内加报警定位仪。

(3)轨道电路:2DG 采用JZXC-480整流轨道电路(一送两受);1DG 和3DG 采用电化区段97型25HZ 相敏轨道电路,1DG 为一送一受,3DG 为一送两受。

(4)电码化:1DG 加装单向电码化。

(5)区间:采用ZPW-2000A 型自动闭塞区段,其中T1信号机处为电气绝缘节,其他均为机械绝缘节。

(6)微机监测系统:06版。

四、实训基地运行模式铁道实训基地由工程训练中心负责管理,为全校师生的工程基础训练、专业训练和科学研究提供服务。

一般形式的重合点定理及变分原理

404Vol.40,No.4 19977ACTA MATHEMATICA SINICA July,1997(610064)(610073)[1–7,9]MR(1991)54H25,54A40,54C60O177.91General Versions of Coincidence Point Theorems and Variational PrincipleZhang Shisheng(Department of Mathematics,Sichuan University,Chengdu610064,China)Yuan Jiawei(Sichuan Adimistration Finance and Trade Manage Institute,Chengdu610073,China) Abstract In this paper,some new versions of coincidence point theorems and a moregeneral version of variational principle for multi-valued mappings in generating spacesof quasi-metric family are obtained.As applications,we utilize our theorems presentedin this paper to study the existence problem of coincidence points andfixed pointsfor multi-valued mappings and the variational problem in fuzzy metric spaces andprobabilistic metric spaces.Our results improve and extend the corresponding resultsin[1–7,9].Keywords Generating space of quasi-metric family,Fuzzy metric space,Probabilisticmetric space,Coincidence theorem,Variational principle1991MR Subject Classification54H25,54A40,54C60Chinese Library Classification O177.9111984Kaleva,Seikkala[10]([6,7],Hadzic[8],[9]).1993-11-13,1995-06-05,1996-11-0656640(Menger)MengerCaristi[1], Downing-Kirk[4],Ekeland[5][2,3,6,7,9]22.1[6]X{dα:α∈(0,1]}dα:X×X→R+=[0,∞).(X,dα:α∈(0,1])(Q-1)dα(x,y)=0,∀α∈(0,1]⇔x=y;(Q-2)dα(x,y)=dα(y,x),∀x,y∈X,α∈(0,1];(Q-3)α∈(0,1],µ∈(0,1],dα(x,y)≤dµ(x,z)+dµ(z,y),∀x,y,z∈X;(Q-4)x,y∈X,dα(x,y)α{dα:α∈(0,1]}2.1[6](X,dα:α∈(0,1])X HausdorffT{dα}U(x)={U x(ε,α):ε>0,α∈(0,1]}(X,T{dα})xU x(ε,α)={y∈X:dα(x,y)<ε}.(X,d)dα(x,y)=d(x,y),∀α∈(0,1],∀x,y∈X,(X,d)Menger(4 5).R=(−∞,+∞),k:(0,1]→(0,∞)M=supα∈(0,1]k(α)=k(1)<+∞.(2.1) 33.1(X,dα:α∈(0,1]),(Y,δα:α∈(0,1])D⊂X g:D→X f:X→Yϕ:f(x)→R{S i}i∈I S i:D→2X\{∅}.x∈D,g(x)/∈∩i∈IS i(x),i0∈I y∈S i0(x)\{g(x)}max{dα(g(x),y),cδα(f(g(x)),f(y))}≤k(α){ϕ(f(g(x)))−ϕ(f(y))},∀α∈(0,1],c>0D g{S i}i∈I u∈D,g(u)=∩i∈IS i(u).X“≤”x,y∈X,x≤y⇔max{dα(x,y),cδα(f(x),f(y))}≤k(α){ϕ(f(x))−ϕ(f(y))},∀α∈(0,1].(3.1)4567(3.1)∀x,y∈X,x≤yϕ(f(y))≤ϕ(f(x)).(3.2)(A)“≤”X“≤”“≤”x,y,z∈X,x≤y,y≤z. (3.2),ϕ(f(z))≤ϕ(f(y))≤ϕ(f(x)).{dα:α∈(0,1]}{δα:α∈(0,1]}αα∈(0,1],µ∈(0,α],dα(x,z)≤dµ(x,y)+dµ(y,z);δα(f(x),f(z))≤δµ(f(x),f(y))+δµ(f(y),f(z)).(3.1)dα(x,z)≤k(µ){ϕ(f(x))−ϕ(f(y))+ϕ(f(y))−ϕ(f(z))}=k(µ){ϕ(f(x))−ϕ(f(z))};(3.3) cδα(f(x),f(z))≤k(µ){ϕ(f(x))−ϕ(f(y))+ϕ(f(y))−ϕ(f(z))}=k(µ){ϕ(f(x))−ϕ(f(z))}.(3.4) k:(0,1]→(0,∞)(3.3),(3.4)max{dα(x,z),cδα(f(x),f(z))}≤k(µ){ϕ(f(x))−ϕ(f(z))}≤k(α){ϕ(f(x))−ϕ(f(z))}.α∈(0,1]x≤z.“≤”X(B)X{xµ}µ∈J(X,≤)xµ≤xν⇔µ≤ν.(3.5) (J,≤){ϕ(f(xµ))}µ∈J Rγ,ϕ(f(xµ))↓γ.(3.6)λ>0ε>Mλ(M(2.1)),µ0∈J,µ≥µ0γ≤ϕ(f(xµ))<γ+λ.∀µ,ν∈J,µ0≤µ≤ν0≤ϕ(f(xµ))−ϕ(f(xν))<γ+λ−γ=λ.∀α∈(0,1]∀µ,ν∈J,µ0≤µ≤νmax{dα(xµ,xν),cδ(f(xµ),f(xν))}≤k(α){ϕ(f(xµ))−ϕ(f(xν))}≤M·λ<ε.{xµ},{f(xµ)}X Y Cauchy X,Y xµ→x∈X, f(xµ)→y∈Y.f y=f(x).ϕϕ(f(x))≤lim infµϕ(f(xµ))=limµϕ(f(xµ))=γ≤ϕ(f(xµ)),∀µ∈J.(3.7)x{xµ}µ∈J∀µ,ν∈J,µ≤ν,(3.7)max{dα(xµ,xν),cδα(f(xµ),f(xν))}≤k(α){ϕ(f(xµ))−ϕ(f(xν))}≤k(α){ϕ(f(xµ))−γ},56840∀α∈(0,1].νmax{dα(xµ,x),cδα(f(xµ),f(x))}≤k(α){ϕ(f(xµ))−γ}≤k(α){ϕ(f(xµ))−ϕ(f(x))}.xµ≤x,∀µ∈J.x{xµ}µ∈J Zorn(X,≤)z.(C)D g{S i}i∈Ig:D→X u∈D,z=g(u)g(u)/∈∩i∈IS i(u),i0∈I y∈S i(u)\{g(u)}max{dα(g(u),y),cδα(f(g(u)),f(y))}≤k(α){ϕ(f(g(u)))−ϕ(f(y))},∀α∈(0,1].g(u)≤y.g(u)=z X z=g(u)=y∈S i(u)\{g(u)}.g(u)∈∩i∈IS i(u).3.1X,Y,f,g,k(α),c,{S i}i∈IX=Y,c=1,f=I(),3.13.2(X,dα:α∈(0,1])D⊂X,g,ϕ3.1{S i}i∈I S i:D→2X\{∅}.x∈D,g(x)/∈∩i∈IS i(x)i0∈I y∈S i0\{g(x)},dα(g(x),y)≤k(α){ϕ(g(x))−ϕ(y)},∀α∈(0,1].3.1S i=S,∀i∈I,D=X,g 3.23.3(X,dα:α∈(0,1]),ϕ 3.2S:X→2X\{∅}∀x∈X,x/∈S(x)y∈S(x)dα(x,y)≤k(α){ϕ(x)−ϕ(y)},∀α∈(0,1].S X u∈X,u∈S(u).(1)S 3.3[6,1];(2)X k(α)≡1,3.3[2,3];(3)X k(α)≡1,S 3.3Caristi[1].4x:R→[0,1][x]α={t∈R:x(t)≥α},α∈(0,1]xα-x r,s,t∈R,r≤s≤t min{x(r),x(t)}≤x(s).x u∈R,x(u)=1.x[x]α=[aα,bα],α∈(0,1].x x(u)=0,∀u<0.θθ(t)=1,t=0;0,t=0.4569G L,R:[0,1]×[0,1]→[0,1]L(0,0)=0,R(1,1)=1.X d:X×X→G[d(x,y)]α=[λα(x,y),ρα(x,y)],x,y∈X,α∈(0,1].(4.1)4.1[10](X,d,L,R)d:X×X→G(F-1)d(x,y)=θ⇔x=y;(F-2)d(x,y)=d(y,x),x,y∈X;(F-3)x,y,z∈X,(i)S≤λ1(x,z),t≤λ1(z,y)t+s≤λ1(x,y)d(x,y)(s+t)≥L(d(x,z)(s),d(z,y)(t));(ii)s≥λ1(x,z),t≥λ1(z,y)t+s≥λ1(x,y)d(x,y)(s+t)≤R(d(x,z)(s),d(z,y)(t)).4.1Kaleva,Seikkala([10, 3.2])(X,d,L,R)lima→0+R(a,a)=0,X T{d}(X,T{d})HausdorffU(x)={U x(ε,α):ε>0,α∈(0,1]},x∈XX x U x(ε,α)={y∈X:ρα(x,y)<ε},ρα(x,y)(4.1)[d(x,y)]α4.1[6](X,d,L,R)lim a→0+R(a,a)=0,limt→∞d(x,y)(t)=0,∀x,y∈X.(4.2)[d(x,y)]α=[λα(x,y),ρα(x,y)],(X,ρα:α∈(0,1])T{ρα} X T{d}3.14.14.2[6](X i,d i,L,R),i=1,2limt→∞d i(x,y)(t)=0,∀x,y∈X i,i=1,2,lima→0+R(a,a)=0.D⊂X1g:D→X1f:X1→X2ϕ:f(X1)→R{S i}i∈I S i:D→2X1\{∅}.∀x∈D,g(x)/∈∩i∈IS i(x)i0∈I y∈S i0(x)\{g(x)}, max{ρ1α(g(x),y),cρ2α(f(g(x)),f(y))}≤k(α){ϕ(f(g(x))−ϕ(f(y))},∀α∈(0,1],(4.4)c>0u∈D,g(u)∈∩i∈IS i(u),{ρiα:α∈(0,1]}X i (4.1)4.3(X i,d i,L,R),i=1,2,f,ϕ 4.2S:X1→X1x∈X1α∈(0,1],max{ρ1α(x,S(x)),cρ2ρ(f(x),f(S(x)))}≤k(α){ϕ(f(x))−ϕ(f(S(x)))}, S X1570404.2S=S i,∀i∈I,D=X1,g4.2 4.3Downing-Kirk[4]4.2X1=X2=X,d1=d2=d,D=X,c=1,f≡I(),4.4(X,d,L,R),g,ϕ 4.2{S i}i∈I S i: X→2X\{∅};x∈X,g(x)/∈∩S i(x)i0∈I y∈S i0(x)\{g(x)},i∈Iρα(g(x),y)≤k(α){ϕ(g(x))−ϕ(y)},∀α∈(0,1]. 4.24.3g R=max,k(α)≡1,S=S i,∀i∈I,S:X→X4.4[9, 4.1];[6] 4.4 4.4 Caristi[1][2,3]5MengerD∆:[0,1]×[0,1]→[0,1]t-∀a,b,c,d∈[0,1],∆(a,b)=∆(b,a);∆(a,1)=a;∆(a,∆(b,c))=∆(∆(a,b),c);∆(a,b)≥∆(c,d),a≥c,b≥d.5.1[11](X,F,∆)Menger(Menger PM-),X∆t-F:X×X→D(F x,y F(x,y)):(PM-1)F x,y(t)=1,∀t>0⇔x=y;(PM-2)F x,y(0)=0,∀x,y∈X;(PM-3)F x,y=F y,x;(PM-4)F x,y(s+t)≥∆(F x,z(s),F z,y(t)),∀x,y,z∈X,s,t≥0.5.1Schweizer,Sklar[11]∆sup∆(t,t)=1,Xt<1T,(X,F,∆,T)HausdorffU p={U p(ε,λ):ε>0,λ∈(0,1]}, p∈X,p TU p(ε,λ)={x∈X:F x,p(ε)>1−λ}.(5.1) T(ε,λ)-5.1[6](X,F,∆)Menger PM-∆sup∆(t,t)=1,∀α∈(0,1].t<1dα:X×X→R+:dα(x,y)=inf{t>0:F x,y(t)>1−α}.(5.2)(1)(X,dα:α∈(0,1])(2)(X,dα:α∈(0,1])J{dα} (X,F,∆)(ε,λ)-T3.1 5.15.2(X i,F i,∆i),i=1,2Menger PM-∆i sup∆i(t,t)=1.t<1D⊂X1g:D→X1f:X1→X2ϕ:f(X1)→R{S i}i∈I S i:D→2X1\{∅}.∀x∈D,4571 S i(x)i0∈I y∈S i0(x)\{g(x)}g(x)/∈∩i∈Imax{inf{t>0:F1g(x),y(t)>1−α},c inf{t>0,F2f(g(x)),f(y)(t)>1−α}}≤k(α){ϕ(f(g(x)))−ϕ(f(y))},∀α∈(0,1],u∈D,g(u)∈∩S i(u).i∈I5.2(X,F,∆)≡(X1,F1,∆1)≡(X2,F2,∆2),f5.3(X,F,∆),D,g,ϕ 5.2{S i}i∈D:D→2X\{∅}∀x∈D,g(x)/∈∩S i(x)i0∈I y∈S i0(x)\{g(x)},∀α∈(0,1],i∈Iinf{t>0:F g(x),y(t)>1−α}≤k(α){ϕ(g(x))−ϕ(y)}.5.25.4(X,F,∆),D,ϕ,g 5.3S:D→2X\{∅}∀x∈D,g(x)/∈S(x)y∈S(x)inf{t>0,F g(x),y(t)>1−α}≤k(α){ϕ(g(x))−ϕ(y)},∀α∈(0,1],5.35.2 5.4[9] 5.1[3] 3.63.16.1(X,dα,α∈(0,1])f:X→Xϕ:f(X)→R+u∈X,infϕ(f(x))<ϕ(f(u))(6.1)x∈Xv∈X,v=u,∀α∈(0,1],max{dα(u,v),cdα(f(u),f(v))}≤k(α){ϕ(f(u))−ϕ(f(v))}.(6.2) x0∈X,ϕ(f(x0))=infϕ(f(x)).x∈Xy∈X infϕ(f(x))<ϕ(f(y)).(6.1)x∈XS(y),y=S(y),max{dα(y,S(y)),cdα(f(y),f(S(y))}≤k(α){ϕ(f(y))−ϕ(f(S(y)))},∀α∈(0,1].3.1,S X y0∈X,y0=S(y0),y/∈S(y),∀y∈X572406.2(X,F,∆)Menger PM-∆sup∆(t,t)=1.t<1ϕ(f(x))< f:X→Xϕ:f(X)→R+∀u∈X,infx∈Xϕ(f(u))v∈X,v=u,α∈(0,1],max{inf{t>0:F u,v(t)>1−α},c inf{t>0:F f(u),f(v)(t)>1−α}}≤k(α){ϕ(f(u))−ϕ(f(v))}.6.16.3(X,d,L,R)limd(x,y)(t)=0,x,y∈X,t→∞limR(a,a)=0.f:X→Xϕ:f(X)→R+α→0+∀u∈X,infϕ(f(x))<ϕ(f(u))v∈X,v=u∀α∈(0,1],x∈Xmax{ρα(u,v),cρα(f(u),f(v))}≤k(α){ϕ(f(u))−ϕ(f(v))}.(6.3)6.1c,k(α) 3.1(6.3)ρα(x,y)[d(x,y)]α1Caristi J.Fixed point theorems for mapping satisfying inwardness conditions.Trans Amer Math Soc,1976, 215:241–2512Zhang Shishen,Luo Qun.Set-valued Caristi’sfixed point theorem and Ekeland’s variational principle.Appl Math and Mech,1989,10:119–1213Zhang Shishen,Chen Yuqing,Guo Jinli.Ekeland’s variational principle and Caristi’sfixed point theorem in probabilistic metric space.Acta Math Appl,1991,7:217–2284Downing D,Kirk W A.A generalization of Caristi’s theorem with applications to nonlinear mapping theory.Pacific J Math,1977,69:339–3465Ekeland I.On the variational principle.J Math Anal Appl,1974,47:324–3536Ekeland Caristi619937Fang Jinxuan.A note onfixed point theorems of Hadzic.Fuzzy Sets and Systems,1992,48:391–395 8Hadzic O.Fixed point theorems for multi-valued mappings in some classes of fuzzy metric spaces.Fuzzy Sets and Systems,1989,29:115–1259He Peijun.The variational principle in fuzzy metric spaces and its applications.Fuzzy Sets and System, 1992,45:389–39410Kaleva O,Seikkala S.On fuzzy metric spaces.Fuzzy Sets and Systems,1984,12:215–22911Schweizer B,Sklar A.Statistical metric spaces.Pacific J Math,1960,10:313–334。

变分法及其在最优控制中的应用课件


03
变分法的实际应用
最优控制问题建模
01
确定系统状态和输 入
根据实际问题的需求,确定系统 的状态变量和输入变量,并建立 相应的状态方程和输入约束。
02
定义性能指标
03
建立最优控制问题
根据问题的目标,定义合适的性 能指标,如最小化成本、最大化 收益等。
将性能指标和约束条件结合起来, 建立最优控制问题的数学模型。
在最优控制问题中,数值计算方法 也可以用来求解最优控制问题,例 如梯度上升法、拟牛顿法等。
近似方法
01
02
03
近似方法是利用已知的近似解来逼近 未知的精确解的方法,通过将复杂的 问题转化为简单的问题,可以方便地 使用计算机进行计算。
在变分法中,近似方法可以用来求解 变分问题,例如泰勒级数展开、多项 式插值等。
变分法在复杂系统中的应用
电力系统
应用于电力系统的最优潮流、电压控制和无功补偿等问题。
航空航天
应用于飞行器的最优轨迹规划、姿态控制和推进系统优化。
变分法的理论完善和实际应用拓展
理论研究
深入研究变分法的理论基础,完善其数学体系,为实际应用提供更可靠的依据。
应用拓展
将变分法拓展到更多领域,如机器人控制、金融优化和生物医学工程等。
哈密顿-雅可比方法
将变分法与哈密顿-雅可比方法相结合,求解非 线性最优控制问题。
参数优化问题
利用变分法对参数进行优化,以实现最优控制效果。
04
变分法的扩展和改进
有限元方法
有限元方法是一种将复杂的数学问题转化为离散的数值计算的方法,通过将连续的问题离散化,可以 方便地使用计算机进行计算。
在变分法中,有限元方法可以用来将偏微分方程转化为等价的变分问题,从而可以利用变分法进行求解。
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第31卷第2期 Vo1.31 No.2 周口师范学院学报 

Journal of Zhoukou Normal University 2014年3月 

Mar.2014 

Ekeland变分原理的一个推广 陈红英,薛利华 (重庆师范大学数学学院,重庆401331) 

摘 要:在完备的拟度量空间中,证明了带有W一距离的数量值均衡问题的Ekeland变分原理 关键词:Ekeland变分原理;完备拟度量空间; 一距离;均衡问题 中图分类号:0176 文献标志码:A 文章编号:1671—9476(2014)02—0020—02 

众所周知,I.Ekeland[1 在1972年给出了带 扰动的下半连续函数取严格极小值和下方有界的 下半连续函数的近似值存在性的变分原理.其在非 光滑分析、最优化理论、控制理论、向量均衡问题、 偏微分方程及临界点理论中有着许多应用.因此, Ekeland变分原理在数量值映射、向量值映射和极 值映射的多种等价形式被证明口 ].特别的, M.Bianehi[8 等在欧几里德空间中研究了Ekeland 变分原理的均衡问题. 1 预备知识 在本文中,若无特别说明,均假设 表示全体 自然数,同表示全体实数, +表示全体非负实数. 为了得到主要结果,首先引入下面的定义、定理和 引理. 定义1[9] 设x为非空集合,实值函数d:X× X一 对任意的 ,Y,z E X满足: (i)d( , )≥0; (ii) ( , )一0当且仅当 —Y; (iij) (z, )≤d(x,z)+d(z, ); 则称d是X上的拟度量,(X, )称为拟度量空间. 若拟度量空间(X, )中的每个Cauchy点列都在x 中收敛,则称(X, )为完备拟度量空间. 若拟度量d还满足: (iv)对任意的Lz,Y E X,d(x, )一d(y, ), 则称拟度量d是x上的度量,(x, )称为度量空 间 . 定义2[ 设x是完备的拟度量空间,函数 : X×x一 称为x上的甜一距离,如果满足下列条 件: (i)对所有的 l,St?2, 3 E X, w(x1, 3)≤w(xl, 2)+w(x2,z3); (..)对每个z E X,w(x,・):X一 是下半 连续的; (jii)对任意e>0,存在 >0,使得当w(x , z2)≤ ,w(x1,z3)≤ 时,d(z2, 3)≤e. 定义3173 设函数ccJ:X×X一 是X上的 

一距离,X的非空子集D的砌一直径记为训(D), 砌(D)一sup (z, ). ,yED 引理1[ 设(X, )是完备的拟度量空间, 

函数叫是X上的叫一距离,且{ ) ∈一和{Y ) ∈ 是 X上的序列.设{ } 和{ } 是收敛于0的正 实数序列,设z,Y, E X,那么下列结论成立: (j)如果对任意的 E ,有w(x , )≤a , w(x ,z)≤ ,那么y:== .特别的,如果w(x, ) =0, (z,z)一0,那么Y一2. (ii)如果对任意的 , E , > ,有 w(x , )≤a ,那么{ } ∈N是Cauchy序列. (iii)如果t>0,则t叫也是X上的叫一距离. 定理1[ 设(X, )是完备的拟度量空间, : X×X一 是X上的 一距离.设{F } 一是X的 非空闭子集的一个序列,使得 (1)对任意的n E ,F F ; (ii) (F )≤a ,其中{a ) 是收敛于0的正 实数序列; 

则仅存在一点 C-X使得F===N F 一{ }. 设D是一个给定集,且-厂:Dx D一 是一个给 

收稿日期:2013—10—15 作者简介:陈红英(1988一),女,重庆潼南人,硕士,从事最优化方法及应用研究 第31卷第2期 陈红英,等:Ekeland变分原理的一个推广 21 定函数,找到 E D使得 厂( , )≥0, V E D 称为一个均衡问题. 

2 主要结果 下面的定理给出了带有硼一距离的数量值均衡 问题的Ekeland变分原理. 定理2 设(X, )是完备的拟度量空间,cc,:X ×x一 是x上的W一距离,设函数,:X×x— R满足下列条件: (i)对所有的 E X,f(x, )一0; (ii)对所有的X,Y,z E X, f(x, )≤f(x, )+f(Y,z); (iii)对所有的 ∈X,y一厂( , )是下半连 续、下有界函数; 则对任意£>0,对任意 。∈X,存在 E X使得 (a)_厂(zo, )+£W(zo, )≤0; (b)厂( ,z)+e W( , )>o,对所有z E X 且z≠ . 证 为了方便,取 一E W( , ),由引理1 的(iii)可知,W 是X上的W一距离.对每个 E X, 考虑集合 

一,、 f ~f —Y or I 一1Y E x I , )+ (z, )≤o}. 

显然,z E F(z),则对所有的z E X,F(z)是非空 的. 由定理2中的(iil)和 (z,・)是下半连续的, 有对所有的 E X,F(z)是闭的. 下面证明:如果y∈F(z)\{z),有F( ) F(z). 不妨设y E F( )\{X),即 f(x, )+ (z, )≤0. 对任意的z E F( ),若z===Y,则z E F( );下假设 E F( )\{Y},即 -厂(Y,z)+W ( , )≤0. 上面两式相加得 f(x, )+f(y,z)+W (z, )+ ( ,z)≤0. 由定理2中的(ii)和W一距离的定义可知 f(x, )+W (z,2)≤0, 则z E F(z),所以F( ) F(z). 设.z。E X.因为f(x,・)是下有界的,则 v(xo)一inf f(xo, )>一。。. 设n E ,定义z,卜1使得 (z 1)>一。。.取 E F(z )使得 

-厂(z,rl,X )≤v(x.-1)+ , 

则有 v(x )一inf f(x , )≥ yEF(x ) 

inf f(x , )≥ yC-F ,r1) 

inf[,(z,r1, )一f(x.-l,z )]一 yEF 1) 

( 一 )一,( ~ ,z )≥一一1. 

因此,对任意Y∈F(x )\(z }得 (z , )≤一f(x , )≤ 1 一v(x )≤ 0,as n’CXD, 

即,当n一。。时, ( , )一0. 因为z E F(x ),当 一。。时,F(x )的W一 直径 (F( ))一0.由定理1知,仅存在一点 ∈ X使得 

n F(z )一{ }, 芏0 所以 ∈F(zo),即 

f(xo, )+We( 0, )≤0, 即(a)成立. 此外,对所有的n E ,有z E F(x ),则 F( ) F(z ), 所以F( )一{ }. 如果z≠ ,则z F( ),所以 厂( ,z)+ ( ,z)>0, 对所有z∈X且X≠ ,即(b)成立. 1 

3 结论 在本文中,证明了带有W一距离的数量值均衡 问题的Ekeland变分原理.目前,关于Ekeland变 分原理及其在优化问题中的应用已经取得了大量 的研究成果.然而,在这一领域还存在大量值得探 讨的问题,比如数量值、向量值和极值的系统均衡 问题的Ekeland变分原理. 

参考文献: [13 Ekeland 1,Remarques sur.1es.Probemes Variationnels tJ].Comptes Rendus de 1’Acad6mie des Sciences—Serie— sI,1972,275:1057—1059. [2]Ekeland I.On the variational principle[J].Journal of Mathematical Analysis and Application,1974,47:324— 353. [3]Finet C.Variational principles in partially ordered Ba— naeh spaces I-J].Nonlinear Convex Analysis,200 1(2): 167—174. (下转第23页) 第31卷第2期 廖思泉:关于非算术Minkowski空间的范数的下确界 23 max{lI z 一 lI,lI z l1)=d.由连续性可知存在 单位球上从Y 到一X 的弧上的Y。,I J 一Y。jj一 1,由引理2,有ll z +Y。ll≤ll 32 +Yz ll≤d,因 此 inf{l z+Y 三 ” 一 )≤ 

参考文献: [1]THOMPSON A C.Minkowski Geometry[M].Cam bridge:Cambridge University Press,1996:75—87. 

The infimum of the norm concerning the non—arithmetic Minkowski space LIA0 Siquan (Department of Mathematics,Guangdong University of Petrochemical Technology,Maoming 525000,China) 

Abstract:In this paper,we give out the expressions of the infimum of the norm concerning the non—arithmetic Minkowski space: inf{II-z+Y ll l ll z ll≥1,{l Y ll≥1,lI z—Y ll≤1}≤√可;inf{【l-z+Y ll I cl z ll—lI Y lI—lI —Y ll一1}≤ 

Key words:the non—arithmetic Minkowski space;norm infimum. 

(上接第21页) [4]Finet C,Quarta I ,Troestler C.Vector—valued varia— tional principles[J].Nonlinear Analysis,2003,52:197 218. [5]Tammer C.A generalization of Ekeland’S variational principle[J].Optimization,1992,25:129—141. [6]Bianchi M,Kassay G,Pini R.Ekeland’S principle for vector equilibrium problems[J].Nonlinear Ana1., 2007,66:1454—1464. E7]Ansari Q H.Vectorial form of Ekeland—type variational principle with applications to vector equilibrium prob— 

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