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在實(shí)Hilbert空間中提出一種求解擬單調(diào)變分不等式問題的雙慣性次梯度外梯度算法.該算法每次迭代只計(jì)算一次映射值和一次向可行集上的投影，并且將雙慣性和松弛技術(shù)相結(jié)合，提高了次梯度外梯度方法求解變分不等式問題的收斂速度.在映射擬單調(diào)、Lipschitz連續(xù)和對偶變分不等式解集非空的假設(shè)條件下，獲得了該（剩余23660字）
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擬單調(diào)變分不等式的新雙慣性次梯度外梯度算法
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