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无穷维向量极值问题的最优性条件和向量值Lagrange对偶

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-8页
1 绪论第8-13页
   ·向量极值问题研究的起源、目的和意义第8-9页
   ·国内外向量极值问题的理论研究现状综述第9-12页
     ·广义凸性理论的研究第9-10页
     ·解的性质的研究第10-11页
     ·对偶理论的研究第11-12页
   ·本文的主要研究工作第12-13页
2 预备知识第13-20页
   ·线性空间中的凸子集第13-14页
     ·凸集及其基本性质第13页
     ·代数内部及其基本性质第13页
     ·凸锥、代数对偶锥及其基本性质第13-14页
   ·线性空间中的凸集分离定理第14-15页
   ·线性拓扑空间中的凸子集第15-16页
   ·Gateaux微分及其性质第16页
   ·凸函数及其性质第16-17页
   ·多目标规划的有效解及弱有效解第17-18页
   ·对偶理论的一些基本概念第18-20页
3 广义凸映射与择一定理第20-29页
   ·线性空间中广义次似凸映射与择一定理第20-24页
     ·线性空间中广义次似凸映射的定义及其性质第20-23页
     ·序线性空间中广义次似凸映射下的择一定理第23-24页
   ·局部凸Hausdorff拓扑向量空间中广义次似凸映射与择一定理第24-25页
     ·局部凸Hausdorff拓扑向量空间中广义次似凸映射的定义第24页
     ·局部凸Hausdorff拓扑空间中广义次似凸映射的择一定理第24-25页
   ·序线性拓扑空间中(u,O_2;W_+)-广义次似凸映射与择一定理第25-28页
     ·(u,O_2;W_+)-广义次似凸的定义及其性质第25-27页
     ·(u,O_2;W_+)-广义次似凸映射下的择一定理第27-28页
   ·序线性拓扑空间中次似凸映射与择一定理第28-29页
     ·序线性拓扑空间中次似凸映射的定义第28页
     ·序线性拓扑空间中次似凸映射下的择一定理第28-29页
4 向量极值问题的最优性条件第29-47页
   ·序线性空间中向量极值问题(VP1)的最优性条件第29-33页
   ·线性拓扑空间中向量极值问题(VP2)的一种含有梯度的最优性条件第33-38页
   ·序线性拓扑空间中(u,O_2;Y_+)--广义次似凸映射下的向量极值问题(VP3)的最优性条件第38-41页
   ·局部凸Hausdorff拓扑向量空间中带有集合约束的向量极值问题(VP4)的最优性条件第41-47页
5 鞍点和向量值Lagrange对偶第47-55页
   ·向量鞍点第47-50页
   ·向量极值问题(VP)的向量值Lagrange对偶第50-53页
   ·向量极值问题(NVP)的向量值Lagrange对偶第53-55页
6 结束语第55-56页
致    谢第56-57页
参考文献第57-61页

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