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一类锥优化及广义方程的稳定性研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
符号说明第10-11页
第一章 引言第11-16页
    1.1 国内外研究现状第11-14页
    1.2 本论文的主要工作第14-15页
    1.3 论文的组织框架第15-16页
第二章 预备知识与基本引理第16-31页
    2.1 集合的切锥与法锥第16-18页
    2.2 集值映射的Lipschitz型性质第18-21页
    2.3 闭适当凸函数的次微分映射第21-23页
    2.4 锥可约集的投影与法锥映射第23-25页
    2.5 锥约束优化及广义方程的知识第25-27页
    2.6 映射g_x的Lipschitz型性质第27-31页
第三章 扰动锥优化解映射的三类稳定性第31-56页
    3.1 解映射的Aubin性质第31-37页
    3.2 解映射的孤立平稳性第37-43页
    3.3 KKT映射的强平稳性第43-53页
        3.3.1 KKT映射的强平稳性刻画第44-48页
        3.3.2 稳定点映射的伪孤立平稳性第48-53页
    3.4 凸半定规划解映射的Lipschitz型性质第53-55页
    3.5 本章小结第55-56页
第四章 参变量广义方程解映射的稳定性第56-69页
    4.1 锥约束集的临界锥刻画第56-61页
    4.2 锥约束集法锥映射的广义导第61-65页
        4.2.1 法锥映射N_Γ的图导刻画第61-63页
        4.2.2 法锥映射N_Γ的coderivative估计第63-65页
    4.3 参变量广义方程解映射的稳定性第65-68页
    4.4 本章小结第68-69页
第五章 孤立平稳型的精确恢复条件第69-90页
    5.1 核范数次微分映射的图导第69-74页
    5.2 核范数优化问题的精确恢复条件第74-82页
        5.2.1 问题(5-20)的原角度的精确恢复条件第75-77页
        5.2.2 问题(5-20)的对偶角度的精确恢复条件第77-82页
    5.3 核范数加l_1-范数优化的精确恢复条件第82-86页
        5.3.1 问题(5-34)的原角度的精确恢复条件第82-83页
        5.3.2 问题(5-34)的对偶角度的精确恢复条件第83-86页
    5.4 核范数与l_1-范数同时极小化的精确恢复条件第86-89页
        5.4.1 问题(5-43)的原角度的精确恢复条件第87-88页
        5.4.2 问题(5-43)的对偶角度的精确恢复条件第88-89页
    5.5 本章小结第89-90页
结论与展望第90-92页
参考文献第92-100页
附录 A: 映射(?)的孤立平稳性第100-102页
攻读博士学位期间取得的研究成果第102-103页
致谢第103-104页
附件第104页

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