Let E be a uniformly convex Banach space with a uniformly $G{\hat{a}}teaux$ differentiable norm, C a nonempty closed convex subset of E, and $T\;:\;C\;{\rightarrow}\;E$ a nonexpansive mapping satisfying the weak inwardness condition. Assume that every weakly compact convex subset of E has the fixed point property. For $f\;:\;C\;{\rightarrow}\;C$ a contraction and $t\;{\in}\;(0,\;1)$, let $x_t$ be a unique fixed point of a contraction $T_t\;:\;C\;{\rightarrow}\;E$, defined by $T_tx\;=\;tf(x)\;+\;(1\;-\;t)Tx$, $x\;{\in}\;C$. It is proved that if {$x_t$} is bounded, then $x_t$ converges to a fixed point of T, which is the unique solution of certain variational inequality. Moreover, the strong convergence of other implicit and explicit iterative schemes involving the sunny nonexpansive retraction is also given in a reflexive and strictly convex Banach space with a uniformly $G{\hat{a}}teaux$ differentiable norm.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.15
no.26
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pp.67-76
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1992
변수의 어떤 값들에 대해 도함수를 가질 수 없는 함수를 최적화해야 하는 등. OR 에서는 여러 상황이 존재한다. 이것은 Convex Analysis〔12〕서 이론적인 differential calculus를 근저로 하는 Non-differentiable Optimization 또는 Non-smooth Optimization 을 취급하는 것이 된다. 이러한 종류의 미분이 가능하지 않은 최적화문제는 연속함수를 위한 종래의 최적화법으로는 그 해법자체가 갖고 있는 연속성의 한계를 극복할 수 없다. 따라서, 이러한 문제를 해결하기 위해 Demyanov〔4〕가 제시한 quasi-differental function의 정의와 이들 함수에 따른 몇가지 주요정리들을 언급하고, 그것들을 토대로 Non-differentiable optimization problem의 수치적인 방법을 수행하기 위해 일종의 modified gradient 법을 제시한다. 이를 이용해서 numerical experiment를 위한 방법을 구체화하여, unrestricted non-differentable optimization problem에 적응하여, 그 수치해 결과를 보여서 그 타당성음 검토하였다.
In this paper, we introduce the new general concept of usual expansiveness which is called "positively weak measure expansiveness" and study the basic properties of positively weak measure expansive C1-differentiable maps on a compact smooth manifold M. And we prove that the following theorems. (1) Let 𝓟𝓦𝓔 be the set of all positively weak measure expansive differentiable maps of M. Denote by int(𝓟𝓦𝓔) is a C1-interior of 𝓟𝓦𝓔. f ∈ int(𝓟𝓦𝓔) if and only if f is expanding. (2) For C1-generic f ∈ C1 (M), f is positively weak measure-expansive if and only if f is expanding.
The main purpose of this paper is to study differentiable one-parameter groups and cosine families of operators acting on white noise functions and their associated infinitesimal generators. In particular, we prove the heredity of differentiable one-parameter group and cosine family of operators under the second quantization of the Cuchy problems for the first and second or der differential equations.
In this paper, we introduce two general iterative algorithms (one implicit algorithm and other explicit algorithm) for nonexpansive mappings in a reflexive Banach space with a uniformly $G{\hat{a}}teaux$ differentiable norm. Strong convergence theorems for the sequences generated by the proposed algorithms are established.
Necessary conditions for a deterministic optimal control problem which involves states constraints are derived in the form of a maximum principle. The conditions are similar to those of F.H. Clarke, R.B. Vinter and G. Pappas who assume that the problem's data are Lipschitz. On the other hand, our data are not continuously differentiable but only differentiable. Fermat's rule and Rockafellar's duality theory of convex analysis are the basic techniques in this paper.
In this paper we extend the definition of K-positive definite operators from linear to Frechet differentiable operators. Under this setting, we derive from the inverse function theorem a local existence and approximation results corresponding to those of Theorems land 2 of the authors [8], in an arbitrary real Banach space. Furthermore, an asymptotically K-positive definite operator is introduced and a simplified iteration sequence which converges to the unique solution of an asymptotically K-positive definite operator equation is constructed.
In this paper, we investigate a localized approximation of a continuously differentiable function by neural networks. To do this, we first approximate a continuously differentiable function by B-spline functions and then approximate B-spline functions by neural networks. Our proofs are constructive and we give numerical results to support our theory.
Let $\varphi$ be a complete probability measure on $\mathbb{R}$, let $m_{\varphi}$ be the analogue of Wiener measure over paths on [0, T] and let f(t) be continuously differentiable on [0, T]. In this note, we give the analogue of Wiener measure $m_{\varphi}$ of {x in C[0, T]$\mid$x(0) < f(0) and $x(s_0){\geq}f(s_{0})$ for some $s_{0}$ in [0, T]} by use of integral equation techniques. This result is a generalization of Park and Paranjape's 1974 result[1].
In this paper, a new lemma is established and several new inequalities for differentiable co-ordinated quasi-convex functions in two variables which are related to the left-hand side of Hermite-Hadamard type inequality for co-ordinated quasi-convex functions in two variables are obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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