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16.02.2021 | Original Research | Ausgabe 1-2/2021

Journal of Applied Mathematics and Computing 1-2/2021

Neural network approaches based on new NCP-functions for solving tensor complementarity problem

Zeitschrift:
Journal of Applied Mathematics and Computing > Ausgabe 1-2/2021
Autoren:
Ya-Jun Xie, Yi-Fen Ke
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Two new NCP-functions are constructed firstly in this paper. The main purpose is to accelerate the process of solution-finding for tensor complementarity problem, which is implemented by neural network methods based on the promising NCP-functions. Moreover, the stability properties of the proposed neural networks are achieved via some theoretics and properties of generalization for linear and nonlinear complementarity problems. Plentiful numerical simulations demonstrate that the presented neural networks possess significantly better stability and comparable convergence rates than neural networks based on some existing NCP-functions.

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