Date Log
PHƯƠNG PHÁP NEWTON SUY RỘNG CHO PHƯƠNG TRÌNH KHÔNG LIÊN TỤC MỘT BIẾN
Corresponding Author(s) : Phạm Quý Mười
Tạp chí Khoa học Xã hội, Nhân văn và Giáo dục,
T. 7 S. 3 (2017): TẠP CHÍ KHOA HỌC XÃ HỘI, NHÂN VĂN VÀ GIÁO DỤC
Tóm tắt
Trong bài báo này chúng tôi đề xuất phương pháp Newton suy rộng để tìm nghiệm cho phương trình không liên tục. Ở đây, chúng tôi chỉ trình bày phương pháp cho phương trình không liên tục trong không gian một chiều Trước hết, chúng tôi đề xuất các hàm nửa trơn xấp xỉ cho các hàm không trơn tương ứng. Sau đó chúng tôi chứng minh một số tính chất cơ bản, cần thiết cho việc chứng minh sự hội tụ phương pháp Newton suy rộng. Tiếp theo, chúng tôi trình bày và chứng minh sự hội tụ của phương pháp Newton suy rộng cho phương trình không liên tục được nghiên trong bài báo này. Cuối cùng, chúng tôi trình bày các kết quả nghiệm số cho một vài ví dụ cụ thể. Các ví dụ số chỉ ra rằng phương pháp Newton suy rộng có tốc độ hội tụ nhanh như phương pháp Newton cổ điển.
Từ khóa
Tải về trích dẫn
Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)BibTeX
-
[1] Thomas Blumensath and Mike E Davies (2008). Iterative thresholding for sparse approximations. Journal of Fourier Analysis and Applications, 14(5-6), 629-654.
[2] Thomas Blumensath, Mehrdad Yaghoobi, and Mike E Davies (2007). Iterative hard thresholding and regularisation. IEEE International Conference on Acoustics. Speech and Signal Processing-ICASSP'07, 3: III-877. IEEE.
[3] Pham Quy Muoi, Dinh Nho Hao, Peter Maass, and Michael Pidcock (2013). Semismooth newton and quasinewton methods in weighted -regularization. Journal of Inverse and Ill-Posed Problems. 21(5), pp.665-693.
[4] Xiaojun Chen, Zuhair Nashed, and Liqun Qi (2000). Smoothing methods and Semismooth methods for nondifferentiable operator equations. SIAM Journal Numerical Analysis. 38(5), 1200-1216.
[5] M. HinterMuller, K. Ito, and K. Kunish (2003). The primal-dual active set strategy as a semismooth Newton method. SIAM Journal on Optimization. 13(3), 865-888.
[6] M. HinterMuller (2010). Semismooth Newton Method and Applications. Oberwolfach-Seminar on Mathematics of PDE-Constrained Optimization, November.