1) ε-subdifferential bundle
ε-次微分向量丛方法
2) ε-Subdifferential
ε-次微分
1.
The concepts of ε-subdifferential and ε-conjugate mapping in linear topological spaces are in- troduced.
在线性拓扑空间中引入ε-次微分和ε-共轭映射的概念,系统地讨论了它们的若干性质,建立了一般向量极值问题的ε-共轭对偶定理。
2.
We first study the subdifferential of the dually marginal functions and then present their solutions by using the ε-subdifferential.
借助ε-次微分讨论一类对偶边际函数的次微分,并得到此类函数解集的特征。
3) ε weak subdifferental
ε-弱次微分
4) Vector ε algorithmic method
向量ε-算法
5) directional differentiation
方向微分法
6) vector differentiation
向量微分法
补充资料：负向量丛
负向量丛
negative vector bundle
负向量丛【理，“枕v仪加r h.dle;o，，双aTe~oe一aec-几oeH“el 一个在复空间(colnplex spaCe)X上的全纯向最丛(w过。r buxde)(亦见解析向且丛(货幻泊r bUnd七，anal-帅))E具有一Herrnite度t(Herrnite兀日时c)h，使得在E上的函数?一卜h(v，v)在零截面的外面是强拟凸的(记为E<0).向量丛E是负的，当且仅当对偶向量丛E’>0(见正向t丛(posi石Ve从戈torb以ldie)).如果X是一流形，那么负的条件可以用度量h的曲率来表示.一负量丛的任一子丛都是负的.一复流形上的向量丛E称为在Nal口no意义下是负的(优罗廿佣in此s~ofNakano)，如果E’是在Nal沮印意义下是正的.在一紧复空间X上的一全纯向量丛E称为弱负的(吧kly negative)，如果它的零截面在E中具有一强拟凸邻域，即如果E’是弱正的.X上的每一负向量丛都是弱负的.一空间X上的负和弱负线性空间也可照此方法定义. 有关文献见正向，丛(positi记wd以b山侧既). A.Jl.OHH坦HK撰钟同德译
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参考词条