Resumen

Resolvemos varios tipos de problemas de desigualdad variacional a través de funciones de brecha, proporcionamos algoritmos para los problemas correspondientes, obtenemos límites de error globales y realizamos el análisis de convergencia. Mediante funciones de brecha generalizadas y funciones de brecha D generalizadas, damos límites globales para los problemas de desigualdad variacional mixta de conjunto. Y a través de la función de brecha, transformamos de manera equivalente el problema de desigualdad variacional generalizada en un problema de optimización con restricciones, presentamos el método de descenso más pronunciado y demostramos la convergencia del método.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Desigualdad variacional; Funciones de brecha; Algoritmos; Límites de error global; Análisis de convergencia; Optimización de restricciones
• Keywords:Variational inequality; Gap functions; Algorithms; Global error bounds; Convergence analysis; Constraint optimization