1) nonlinear implicit quasi variational inclusion
非线性隐拟变分包含
1.
The authors use the implicit resolvent operator technique to analyze solution sensitivity of nonlinear implicit quasi variational inclusions in Hilbert spaces.
用隐预解算子的方法来分析Hilbert空间中非线性隐拟变分包含的解的灵敏性 推广了这个领域中的一些最新结论 。
2) generalized nonlinear parametric implicit quasi-variational inclusions
广义非线性含参隐拟变分包含
1.
Sensitivity analysis for generalized nonlinear parametric implicit quasi-variational inclusions;
广义非线性含参隐拟变分包含解的灵敏性分析
3) generalized set-valued mixed nonlinear implicit quasi-variational inclusion
广义集值混合非线性隐拟变分包含
1.
In this paper,we introduce a class of generalized set-valued mixed nonlinear implicit quasi-variational inclusion in Banach spaces.
给出了Banach空间中一类广义集值混合非线性隐拟变分包含问题,通过对m-增生映象运用Nadler定理和隐预解算子技巧,构建了这类广义变分包含的迭代算法,并证明了其解的存在性和由迭代算法生成的迭代序列的收敛性。
4) completely general nonlinear implicit quasi-variational inclusion
完全广义非线性隐拟变分包含
1.
This paper introduces and studies a new class of completely general nonlinear implicit quasi-variational inclusions involving maximal η-monotone mappings.
引入和研究了一类新的含极大η-单调映象的完全广义非线性隐拟变分包含。
5) generalized nonlinear implicit quasivariational inclusion
广义非线性隐拟变分包含
1.
In this paper, a new class of generalized nonlinear implicit quasivariational inclusions involving a set_valued maximal monotone mapping are studied.
引入和研究了一类新的涉及集值极大单调映象的广义非线性隐拟变分包含· 对此类变分包含在没有紧性假设下证明了解的存在定理· 为寻求此类变分包含的近似解,建议和分析了一个新的迭代算法· 给出了由新算法产生的迭代序列的收敛性· 作为特殊情形,也讨论了在此领域内的某些已知结果
6) Generalized mixed nonlinear implicit quasi-variational inclusion
广义混合非线性隐拟变分包含
1.
The existence,approximation problem and iterative algorithms of solutions are studied for a kind of generalized mixed nonlinear implicit quasi-variational inclusions in Banach space.
在Banach空间中,引入了一类广义混合非线性隐拟变分包含问题,证明了其解的存在性,给出了解的三步迭代算法以及收敛性分析。
补充资料：非线性最小二乘拟合
分子式：
CAS号：
性质：用最小二乘法拟合非线性方程。有些变量之间的非线性模型，通过变量变换可以化为线性模型，此称为外在线性。而有些变量之间的非线性模型，通过变量变换不能化为线性模型，通称为内在非线性。对于非线性模型y=f(ξ,θ)+ε，其残差平方和。S(θ)是θ的函数，当模型关于θ是非线性的，正规方程关于θ也是非线性的。基于使残差平方和s(θ)达到极小的原理求出θ的估计值，拟合非线性回归方程。
CAS号：
性质：用最小二乘法拟合非线性方程。有些变量之间的非线性模型，通过变量变换可以化为线性模型，此称为外在线性。而有些变量之间的非线性模型，通过变量变换不能化为线性模型，通称为内在非线性。对于非线性模型y=f(ξ,θ)+ε，其残差平方和。S(θ)是θ的函数，当模型关于θ是非线性的，正规方程关于θ也是非线性的。基于使残差平方和s(θ)达到极小的原理求出θ的估计值，拟合非线性回归方程。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条