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几类特征值优化的空间分解方法

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
主要符号表第13-14页
1 绪论第14-24页
    1.1 问题的模型与背景第14-19页
        1.1.1 特征值优化的相关理论第15页
        1.1.2 求解特征值优化的方法第15页
        1.1.3 特征值优化的实际应用问题举例第15-19页
    1.2 uv-分解的研究现状第19-22页
    1.3 本文主要研究内容与思路第22-24页
2 最大特征值和的分解方法第24-40页
    2.1 引言第24-27页
        2.1.1 预备知识第25-26页
        2.1.2 一些关于微分几何的概念第26-27页
    2.2 uv-空间分解第27-33页
        2.2.1 uv-空间第27-28页
        2.2.2 F_k(X)的u-拉格朗日函数第28-33页
    2.3 与仿射算子的复合第33-39页
    2.4 本章小结第39-40页
3 求解一类任意特征值优化的空间分解算法第40-62页
    3.1 引言第40-41页
    3.2 uv-空间分解第41-54页
        3.2.1 关于任意特征值函数的uv分解第41-49页
        3.2.2 任意特征值函数λ_(p+1)的u-拉格朗日函数第49-52页
        3.2.3 最优性条件第52-54页
    3.3 uv-分解算法第54-57页
    3.4 低秩矩阵问题第57-60页
    3.5 本章小结第60-62页
4 对于非线性凸最大特征值的空间分解理论及其应用第62-96页
    4.1 引言第62-65页
        4.1.1 矩阵凸性第63-65页
    4.2 uv-空间分解第65-73页
        4.2.1 uv-空间第65-68页
        4.2.2 λ_1(A(x))的u-拉格朗日函数第68-73页
    4.3 光滑轨道和算法第73-82页
        4.3.1 光滑轨道和二阶展开式第73-80页
        4.3.2 算法第80-82页
    4.4 两个例子第82-94页
        4.4.1 双线性矩阵不等式函数第82-91页
        4.4.2 矩阵变量的最大特征值函数第91-94页
    4.5 结论第94-96页
5 关于一类半无限最大特征值优化的空间分解理论第96-116页
    5.1 引言第96-98页
    5.2 单重特征值重数的uv分解第98-107页
        5.2.1 单重特征值重数的uv分解第98-102页
        5.2.2 光滑轨道和二阶性质第102-107页
    5.3 多重特征值的uv分解第107-114页
        5.3.1 对于重数为多个的uv分解理论第107-110页
        5.3.2 光滑轨道和二阶性质第110-114页
    5.4 本章小结第114-116页
结论与展望第116-118页
参考文献第118-128页
攻读博士学位期间学术论文完成情况第128-129页
攻读博士学位期间参加的科研项目第129-130页
致谢第130-132页
作者简介第132页

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