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非线性分数阶微分方程积分边值问题的正解被引量：6: 2016年; 本文讨论一类非线性分数阶微分方程积分边值问题正解的存在性.借助于Green函数有关的不等式,通过Krasnoselskii-Zabreiko不动点定理获得该问题正解的存在性结果,并在非线性项无穷远处次线性增长的情况下给出解的迭代序列.; 王勇; 关键词：分数阶微分方程边值问题不动点定理正解

求解LC^1无约束优化问题的信赖域算法: 2004年; 提出一个求解LC1无约束优化问题的信赖域算法,在较弱条件下证明了全局收敛性和超线性收敛性。; 王勇谭召学; 关键词：信赖域算法全局收敛性超线性收敛性半光滑拟牛顿方法

四阶椭圆方程的弱解(英文): 2014年; 本文研究了一个四阶椭圆方程解的存在性问题.利用山路定理和喷泉定理,结合变分方法,获得了该问题弱解的几个存在性定理,推广了现有的一些结果.; 王勇; 关键词：山路定理喷泉定理弱解

一个非精确广义牛顿算法的实现被引量：2: 2005年; 通过将非线性LC1约束优化问题的KKT条件转化成半光滑方程组,提出了求解LC1约束优化问题的非精确广义牛顿算法.并给出了保证该算法超线性收敛的构造方法,使得算法得以实现.; 谭召学王勇; 关键词：超线性收敛

求非光滑方程的半光滑牛顿方法被引量：1: 2003年; 非光滑优化是数学规划中的一个非常活跃的研究方向 ,它起源于现实问题并在许多方面有着广泛的应用。它提供了一个研究规划中许多重要问题的统一框架。Pang和Qi[1 ]在研究互补问题、变分不等式问题和优化问题时 ,总结了八大类可以化为非光滑方程的问题。半光滑方法是求解非光滑问题的一类重要方法 ,它推广了求解光滑方程的牛顿方法 ,对于设计快速收敛的算法有着重要的意义。本文我们回顾总结求解非光滑方程的半光滑牛顿方法方面的进展。; 王勇谭召学; 关键词：非光滑方程数学规划超线性收敛

带有p-Laplacian算子的Dirichlet边值问题弱解的存在性: 2013年; 运用变分方法和临界点理论,研究一类带有p-Laplacian算子的Dirichlet边值问题弱解的存在性.; 王勇; 关键词：P-LAPLACIAN DIRICHLET边值问题变分方法

(n-1,1)–型分数阶共轭边值问题的正解（英文）被引量：2: 2015年; 本文研究了(n-1,1)–型分数阶共轭边值问题正解的存在性与多解性问题.利用Krasnoselskii–Zabreiko不动点定理,结合与Green函数相关的不等式,获得了几个存在性结果,推广了一些现有的结果.; 王勇杨阳; 关键词：分数阶边值问题 GREEN函数正解不动点定理

带有Riemann-Liouville分数阶导数的边值问题多正解的存在性(英文): 2014年; 本文运用Avery-Peterson不动点定理研究以下分数阶边值问题Dα0+Dα0+u=f(t,u,u′,-Dα0+u,-Dα+10+u),t∈[0,1],u(0)=u′(0)=u′(1)=Dα0+u(0)=Dα+10+u(0)=Dα+10+u(1)={0至少三个正解的存在性,其中α∈(2,3]是一实数,Dα0+是α阶Riemann-Liouville分数阶导数.文章最后提供一个具体的例子来说明所得到的结论.; 王勇; 关键词：分数阶边值问题正解

人工智能中的类比推理研究综述被引量：2: 2023年; 类比推理(analogical reasoning,AR)是人的思维中的一种基本推理形式,是人工智能(artificial intelligence,AI)理论和技术研究中的一个重要领域。AI中的类比推理研究,旨在结合相关学科的研究进行计算建模,在计算机上模拟实现类比推理处理过程,以产生能推断出新知的智能推理和学习系统。自20世纪60年代开始的AI中的类比推理理论和技术研究,至今取得了丰富的研究成果,特别是近年来将类比推理与深度学习结合的研究更加显示了其在AI研究中的重要性。本文旨在对从过去到现在AI中的类比推理主要研究及其特点进行系统总结和述评。在对检索出的AI领域中的700余篇类比推理研究文献进行全面考察的基础上,对其中具有代表性的142篇研究文献进行了系统分析,认为AI中主要的类比推理研究在上世纪和本世纪2个时期呈现了不同的研究特点,将2个时期中的类比推理研究归纳为“类比问题求解”、“计算模型”和“AR学习”等8个研究主题,并对各研究主题及其代表性研究工作的基本研究思想、内容和特点以及存在的问题进行总结分析。最后,展望了AI中类比推理未来的研究方向以及发展趋势。; 潘正华王勇; 关键词：人工智能映射

“试验设计与数据处理”课程教学改革的探讨: 2013年; 结合"试验设计与数据处理"课程的特点,系统分析了在传统教学方法中存在的问题,通过分析对教学方法改革提出了一些建议。; 王勇张景祥; 关键词：试验设计与数据处理实践教学

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王勇