Resumen

Investigamos el análisis de convergencia del siguiente algoritmo inexacto general para aproximar un cero de la suma de un operador cocoercivo y operadores maximales monotones con: , para para un dado en un espacio de Hilbert real , donde , , y son secuencias en con para todo , denota la secuencia de errores, y es una contracción. Se sabe que el algoritmo converge bajo las siguientes suposiciones sobre y : (i) está acotado por debajo lejos de 0 y por encima lejos de 1 y (ii) es sumable en norma. En este artículo, mostramos que estas condiciones pueden relajarse aún más a, respectivamente, las siguientes: (i) está acotado por debajo lejos de 0 y por encima lejos de 3/2 y (ii) es cuadrado sumable en norma; y aún así obtenemos resultados de convergencia fuerte.

• Materias:Iteración variacional Modelos matemáticos Cuasi-hiperbolicidad Funciones convexas Radiación térmica
• Subjects:Variational iteration Mathematical models Quasi-hyperbolicity Convex functions Thermal radiation
• Palabras claves:Convergencia; Algoritmo; Operadores; Secuencias; Suposiciones; Espacio de Hilbert
• Keywords:Convergence; Algorithm; Operators; Sequences; Assumptions; Hilbert space