导读:本文包含了最大值函数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:最大值,函数,线性规划,光滑,递归,算法,幂级数。
最大值函数论文文献综述
赵胜利,严尚安,李玻,赵静[1]（2010）在《随机变量序列最大值函数几乎处处收敛》一文中研究指出设X1,X2,…为独立同分布随机变量序列,具有公共分布函数F,F绝对连续并具有密度函数F′。在一定条件下得出了随机变量序列最大值函数的一类极限分布,并证明了随机变量序列最大值函数几乎处处收敛于其对应极限分布的密度函数之上。(本文来源于《后勤工程学院学报》期刊2010年03期）
秦俊杰,王宝全[2]（2008）在《最大值函数的UV-算法》一文中研究指出UV-分解算法是一种求解非光滑凸函数优化问题的新算法,其借助于次微分而得到的分解理论及函数的二阶近似,并在迭代点的选取中,利用Bundle子程序而得到的一种原始对偶方法.对最大值函数优化问题中如何应用UV-分解算法,并在Bundle子程序中如何去选取迭代信息.从而使算法有更好的收敛效果.(本文来源于《太原师范学院学报(自然科学版)》期刊2008年04期）
乔月[3]（2008）在《最大值函数对建筑物沉降的回归分析》一文中研究指出为有效地对建筑物的沉降进行回归分析,本文以新城花园酒店为例,用幂级数和最大值函数两种回归函数对观测数据进行分析,通过显着性检验值和均方差的大小来推测建筑沉降的规律,并根据分析预测结果来评价两种回归函数的性能,理论分析和实验表明:采用最大值函数和幂级数对LS5的观测数据进行回归分析都能够达到建筑物沉降变形的精度要求,但最大值函数的性能优于幂级数。(本文来源于《现代测绘》期刊2008年04期）
王传芳[4]（2004）在《解最大值函数的和的乘子光滑技术》一文中研究指出在本文中 ,我们研究了非光滑无约束优化问题最大值函数的和的乘子光滑技术。范数的极小化问题的光滑近似是本文所讨论问题的特殊情况。将lagrange乘子技术和用于解决最大值函数的光滑技术结合在一起 ,可以得到一种新的增广lagrange乘子光滑技术。这种新的方法不需要人造变量并能保持Hessian阵的稀疏结构。(本文来源于《新疆职业大学学报》期刊2004年03期）
李先义,朱德明,肖功福[5]（2003）在《含最大值函数的递归序列解的行为(英文)》一文中研究指出本文研究下列含最大值函数的差分方程解的行为:xn+1=max(x1+an,A)xanxn-k,n=0,1,2,…,()其中a∈犤0,∞),A∈(0,∞)andk∈狖1,2,3,…狚.得到了方程()的严格振动性,环长,周期性以及方程()解的非平凡正解极限的不存在性的一些充分条件,这些结果包含和推广了一些已知的结果并部分解答了G.Ladas的两个公开问题(本文来源于《数学杂志》期刊2003年02期）
杨建青,吴广谋,徐南荣[6]（1991）在《求解线性最大值函数规划的一种简捷方法》一文中研究指出本文提出了一种求解线性最大值函数规划的简捷方法。(本文来源于《南京航空航天大学学报》期刊1991年04期）
杨玲[7]（1989）在《线性最大值函数规划》一文中研究指出本文讨论了线性最大值函数规划问题其中Z_i(X)是X的线性函数。同时给出了寻求最优解的方法。(本文来源于《南京航空航天大学学报》期刊1989年02期）
最大值函数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
UV-分解算法是一种求解非光滑凸函数优化问题的新算法,其借助于次微分而得到的分解理论及函数的二阶近似,并在迭代点的选取中,利用Bundle子程序而得到的一种原始对偶方法.对最大值函数优化问题中如何应用UV-分解算法,并在Bundle子程序中如何去选取迭代信息.从而使算法有更好的收敛效果.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最大值函数论文参考文献
[1].赵胜利,严尚安,李玻,赵静.随机变量序列最大值函数几乎处处收敛[J].后勤工程学院学报.2010
[2].秦俊杰,王宝全.最大值函数的UV-算法[J].太原师范学院学报(自然科学版).2008
[3].乔月.最大值函数对建筑物沉降的回归分析[J].现代测绘.2008
[4].王传芳.解最大值函数的和的乘子光滑技术[J].新疆职业大学学报.2004
[5].李先义,朱德明,肖功福.含最大值函数的递归序列解的行为(英文)[J].数学杂志.2003
[6].杨建青,吴广谋,徐南荣.求解线性最大值函数规划的一种简捷方法[J].南京航空航天大学学报.1991
[7].杨玲.线性最大值函数规划[J].南京航空航天大学学报.1989
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