Trang 1 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGHIÊM THỊ THỦYPHƯƠNG PHÁP QN TÍNH LN PHIÊNTÌM NGHIỆM CỦA BẤT ĐẲNG THỨC BIẾNPHÂN GIẢ ĐƠN ĐIỆUChuyên ngành: Toán ứng dụngMã số: 8460112LUẬN VĂN THẠC SĨ TOÁN
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC NGHIÊM THỊ THỦY PHƯƠNG PHÁP QUÁN TÍNH LUÂN PHIÊN TÌM NGHIỆM CỦA BẤT ĐẲNG THỨC BIẾN PHÂN GIẢ ĐƠN ĐIỆU Chuyên ngành: Toán ứng dụng Mã số: 8460112 LUẬN VĂN THẠC SĨ TOÁN HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC Hướng dẫn 1: TS Nguyễn Song Hà Hướng dẫn 2: TS Đinh Diệu Hằng THÁI NGUYÊN - 2023 ii LỜI CẢM ƠN Luận văn này được thực hiện tại trường Đại học Khoa học, Đại học Thái Nguyên và hoàn thành dưới sự hướng dẫn của TS Nguyễn Song Hà và TS Đinh Diệu Hằng Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc nhất tới thầy cô, những người đã tận tình hướng dẫn tác giả trong quá trình nghiên cứu luận văn này Để hoàn thành luận văn thạc sĩ một cách hoàn chỉnh, bên cạnh sự nỗ lực cố gắng của bản thân còn có sự hướng dẫn nhiệt tình của quý thầy cô cũng như sự động viên ủng hộ của gia đình và bạn bè trong suốt thời gian học tập nghiên cứu và thực hiện luận văn thạc sĩ Với tình cảm chân thành, tác giả xin gửi lời cảm ơn đến toàn thể quý thầy giáo, cô giáo trong Ban Giám hiệu, phòng Đào tạo, khoa Toán-Tin và bộ phận sau đại học trường Đại học Khoa học, Đại học Thái Nguyên đã tận tình truyền đạt những kiến thức quý báu cũng như tạo mọi điều kiện thuật lợi nhất cho tác giả trong suốt quá trình học tập nghiên cứu và cho đến khi thực hiện đề tài luận văn Tác giả xin chân thành cảm ơn đến Ban giám hiệu Trường THPT Bắc Đông Quan, huyện Đông Hưng, tỉnh Thái Bình và các đồng nghiệp đã tạo điều kiện thuận lợi cho tác giả trong quá trình học tập và nghiên cứu Tác giả xin dành tất cả sự yêu thương và lời cảm ơn vô hạn tới gia đình và người thân luôn là người động viên mạnh mẽ giúp tác giả thực hiện luận văn Xin chân thành cảm ơn! Tác giả Nghiêm Thị Thủy Mục lục Trang bìa phụ i Lời cảm ơn ii Mục lục iii Danh mục ký hiệu và chữ viết tắt iv Danh sách bảng v Mở đầu 1 Chương 1 Một vài nội dung cơ bản trên không gian Hilbert thực 3 1.1 Tập đóng, tập mở và tập lồi 3 1.2 Một số đẳng thức và bất đẳng thức thông dụng 8 1.3 Phép chiếu trên tập đóng lồi 10 1.4 Ánh xạ đơn điệu và liên tục yếu theo dãy 13 Chương 2 Phương pháp quán tính luân phiên tìm nghiệm của bất đẳng thức biến phân giả đơn điệu 19 2.1 Bất đẳng thức biến phân 19 2.2 Phương pháp quán tính luân phiên (AIM) 26 2.3 Kết quả thử nghiệm số 36 Kết luận chung và đề nghị 40 Tài liệu tham khảo 41 Danh mục ký hiệu và chữ viết tắt H Không gian Hilbert thực Rn Không gian thực n chiều N Tập số tự nhiên ⟨u, v⟩ Tích vô hướng của hai véctơ u và v ∥u∥ Chuẩn của véctơ u ∀u Với mọi u PC (u) Phép chiếu mêtric phần tử u lên tập C ∇φ(u) Gradient của ánh xạ φ tại u xn → x¯ Dãy {xn} hội tụ mạnh đến x¯ khi n → +∞ xn ⇀ x¯ Dãy {xn} hội tụ yếu đến x¯ khi n → +∞ (VIP) Bài toán bất đẳng thức biến phân Ω(F,C) Tập nghiệm của bài toán (VIP) với ánh xạ giá F và miền ràng buộc C AIM Phương pháp quán tính luân phiên Danh sách bảng 2.1 Kết quả tính toán với θ = 0.001 37 2.2 Kết quả tính toán với θ = 1 37 2.3 Bảng tương quan với sai số cho trước TOL=10−5 38 2.4 Bảng tương quan với sai số cho trước TOL=10−3 39 Mở đầu Bài toán bất đẳng thức biến phân (VIP) trong không gian vô hạn chiều được nhà toán học người Italia là Stampacchia và đồng sự đưa ra vào những năm đầu thập niên 60 thế kỉ XX, khi nghiên cứu về bài toán biên tự do [1, 5, 9] Vấn đề tìm lời giải của (VIP) là bài toán trọng tâm trong lý thuyết tối ưu hóa và nhiều ứng dụng của nó đã được nghiên cứu bởi nhiều nhà Toán học lớn trên thế giới như Kinderlehrer và Stampacchia (1980), Glowinski và cộng sự (1981), Aubin và Ekeland (1984), Baiocchi và Capelo (1984), Khobotov (1989), Marcotte (1991), Konnov (2001), (xem [1, 5, 9] cùng tài liệu dẫn) Phương pháp đơn giản nhất để giải bài toán (VIP) là phương pháp chiếu gradient Phương pháp này chỉ thực hiện một phép chiếu trên miền ràng buộc Tuy nhiên, sự hội tụ của phương pháp này lại yêu cầu ánh xạ giá phải là đơn điệu mạnh hoặc ngược đơn điệu mạnh Để loại bỏ giả thiết khá mạnh này, Korpelevich (1976) đã đề xuất phương pháp đạo hàm tăng cường (EGM) để giải các bài toán về điểm yên ngựa, phương pháp này sau đó đã được mở rộng cho bài toán (VIP) Sự hội tụ của phương pháp (EGM) chỉ yêu cầu ánh xạ giá là đơn điệu (thậm chí là giả đơn điệu) và L-liên tục Lipschitz (xem [1] cùng tài liệu dẫn) Kể từ đó, nhiều tác giả đã đề xuất các phiên bản cải tiến của thuật toán (EGM) Chẳng hạn, các nghiên cứu của Solodov và Svaiter (1999), Tseng (2000), Nadezhkina và Takahashi (2006), Mainge (2008) Ceng và cộng sự (2010), Censor và cộng sự (2011, 2012), Malitsky và cộng sự (2015), Hieu (2016, 2017, 2018, 2020), Thong (2017, 2018, 2020), (xem [1, 4, 7, 9] cùng tài liệu dẫn) Nổi bật hơn cả là công trình nghiên cứu của Cencor và cộng sự [4] đã giới thiệu một biến thể của thuật toán (EGM), được gọi là phương pháp dưới đạo hàm-đạo hàm tăng cường (SEGM), giải bài toán (VIP) trong không gian Hilbert Trong phương pháp này, họ đã thay thế phép chiếu thứ hai trong phương pháp (EGM) bằng một phép chiếu lên nửa không gian được 2 cấu trúc đặc biệt Đây là một cải tiến đáng kể, vì phép chiếu trên một nửa không gian vốn đã rõ ràng Gần đây, nhiều tác giả (chẳng hạn, Dong (2016), Gibali và Hieu (2019), Thong và Hieu (2018), Cholamjiak (2020), ) đã xem xét các thuật toán kiểu quán tính có nguồn gốc từ phiên bản rời rạc của hệ thống động lực tiêu tán bậc hai (phần tài liệu dẫn trong [7]) Đó là quá trình tăng gia tốc các tính chất hội tụ Tuy nhiên, một đặc điểm chung của loại phương pháp đó là tính đơn điệu Fejér (đối với dãy chuẩn của phần tử xấp xỉ thứ n và nghiệm) bị mất và điều này góp phần làm cho các phương pháp đó đôi khi không hội tụ nhanh hơn các phương pháp không có quán tính Để khắc phục vấn đề trên, một số tác giả đã sử dụng phương pháp quán tính luân phiên, được giới thiệu gần đây trong nghiên cứu của Mu và Peng [6] Phương pháp này đã cho thấy hiệu suất được cải thiện khá rõ Chi tiết có thể xem trong công bố của Iutzeler và Malick (2018), Iutzeler và Hendrickx (2019) hay Shehu và Iyiola (2020) (xem tài liệu dẫn trong [7]) Mục đích chính của luận văn là trình bày lại một kết quả mới đề xuất bởi Ogbuisi Ferdinard và đồng sự công bố năm 2022 [7] theo hướng như vậy Cụ thể, luận văn sẽ trình bày phương pháp quán tính luân phiên tìm một nghiệm của bất đẳng thức biến phân giả đơn điệu Đồng thời, xây dựng các ví dụ số cụ thể nhằm minh họa thêm cho các kết quả lí thuyết Với mục tiêu như vậy, luận văn gồm mở đầu, hai chương, kết luận và tài liệu tham khảo Chương 1 dùng để hệ thống lại những kiến thức cơ sở trên không gian Hilbert thực nhằm phục vụ cho việc trình bày nội dung chính ở phần sau Chương 2 dành để trình bày nội dung về chủ đề nêu trên Bên cạnh đó, chúng tôi sẽ xây dựng và chi tiết hóa các thử nghiệm số nhằm làm rõ hơn các vấn đề lí thuyết mà luận văn đề cập Chương 1 Một vài nội dung cơ bản trên không gian Hilbert thực Trong chương này, chúng tôi hệ thống lại một số kiến thức cơ bản phục vụ cho việc trình bày các nội dung chính ở phần sau của luận văn Cấu trúc của chương được chia thành bốn phần: Mục 1.1 chúng tôi trình bày vài khái niệm và tính chất cốt yếu về tập đóng, mở và lồi Mục 1.2 dành để nhắc lại một số đẳng thức và bất đẳng thức thông dụng trên không gian Hilbert thực Khái niệm và các tính chất thường dùng về phép chiếu mêtric được cụ thể hóa trong Mục 1.3 Phần cuối chương, Mục 1.4 dùng để giới thiệu về ánh xạ loại đơn điệu cùng một số lớp ánh xạ liên tục 1.1 Tập đóng, tập mở và tập lồi Trước hết, chúng tôi nhắc lại các khái niệm về sự hội tụ mạnh và hội tụ yếu cùng mối quan hệ giữa chúng Để tránh trong các phát biểu lặp lại nhiều lần, chúng tôi luôn giả thiết H là không gian Hilbert thực Định nghĩa 1.1 Dãy {xn} ⊂ H được gọi là hội tụ mạnh đến x¯ ∈ H khi n tiến ra +∞ nếu với mọi ε > 0, tồn tại n0 ∈ N sao cho ∥xn − x¯∥ < ε, ∀n ≥ n0, (tức là, lim ∥xn − x¯∥ = 0) Khi đó, ta viết xn → x¯ n→+∞ Định nghĩa 1.2 Dãy {xn} ⊂ H được gọi là hội tụ yếu đến x¯ ∈ H khi n tiến ra +∞ nếu với mọi ε > 0 và y ∈ H, tồn tại n0 ∈ N sao cho |⟨xn − x¯, y⟩| < ε, ∀n ≥ n0 (nghĩa là, lim ⟨xn, y⟩ = ⟨x¯, y⟩, ∀y ∈ H) Khi ấy, ta kí hiệu xn ⇀ x¯ n→+∞ Nhận xét 1.1 Nếu xn → x¯ thì xn ⇀ x¯ 4 Nhận xét 1.2 Một dãy hội tụ yếu không nhất thiết hội tụ mạnh Chẳng hạn, trên không gian H = L2[0, 1] các hàm số (liên tục) bình phương khả tích, tức là 1 ∀x = x(t) ∈ L2[0, 1], x2(t)dt < ∞, 0 thì dãy xn := xn(t) = sin(nπt) là dãy có tính chất như vậy Điều đó được suy ra từ thực tế rằng 1 1 ∥xn∥2 = x2n(t)dt = sin2(nπt)dt 0 0 = 1 1 − cos(2nπt) dt 0 2 1 sin(2nπt) 11 = t− 0 = 2 ↛ 0 2 2nπ và 1 |⟨xn, y⟩| = |⟨xn − 0, y⟩| = xn(t)y(t)dt 0 1 = sin(nπt)y(t)dt → 0 0 1 Thật vậy, nếu đặt t = h + thì n 1 1−1/n 1 sin(nπt)y(t)dt = − sin(nπh)y h + dh n 0 −1/n Do đó, ta có 1 1 1−1/n 1 2 sin(nπt)y(t)dt = sin(nπt)y(t)dt − sin(nπh)y h + dh n 0 0 −1/n = 1−1/n 1 sin(nπt) y(t) − y t + dt n 0 1 + sin(nπt)y(t)dt 1−1/n 0 1 − sin(nπt)y t + dt n −1/n := K + J − L 5 Vì y(t) liên tục trên [0, 1] nên nó liên tục đều và bị chặn bởi hằng số M > 0 Từ đó suy ra với mọi ε > 0 bé tùy ý và n đủ lớn ta luôn có |K| ≤ ε 1−1/n ε 1 ε | sin(nπt)|dt ≤ 1−