Método iterativo inercial de Krasnoselski-Mann para resolver problemas jerárquicos de punto fijo y de inclusión variacional monótona dividida con sus aplicaciones
Autores: Chuasuk, Preeyanuch; Kaewcharoen, Anchalee
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Método iterativo inercial de Krasnoselski-Mann para resolver problemas jerárquicos de punto fijo y de inclusión variacional monótona dividida con sus aplicaciones
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Punto fijo jerárquico
Problemas de inclusión variacional monótona dividida
Método iterativo
Términos inerciales
Norma del operador
Espacios de Hilbert reales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
En este artículo, discutimos los problemas de inclusión variacional monótona jerárquica y de punto fijo y proponemos un nuevo método iterativo con términos inerciales que involucran un tamaño de paso para evitar la dificultad de calcular la norma del operador en espacios de Hilbert reales. Se establece un teorema de convergencia fuerte del método propuesto bajo algunas condiciones de control adecuadas. Además, se modifica el método propuesto y se utiliza para derivar un esquema para resolver los problemas divididos. Finalmente, comparamos y demostramos la eficiencia y aplicabilidad de nuestros esquemas para experimentos numéricos, así como un ejemplo en el campo de la restauración de imágenes.
Descripción
En este artículo, discutimos los problemas de inclusión variacional monótona jerárquica y de punto fijo y proponemos un nuevo método iterativo con términos inerciales que involucran un tamaño de paso para evitar la dificultad de calcular la norma del operador en espacios de Hilbert reales. Se establece un teorema de convergencia fuerte del método propuesto bajo algunas condiciones de control adecuadas. Además, se modifica el método propuesto y se utiliza para derivar un esquema para resolver los problemas divididos. Finalmente, comparamos y demostramos la eficiencia y aplicabilidad de nuestros esquemas para experimentos numéricos, así como un ejemplo en el campo de la restauración de imágenes.