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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
研究了集值映射的上半拟*连续性和下半拟*连续性及两种拟*连续性与Blumber集的关系,进而证明了下半拟*连续性是小集映射以及拟*连续映射的极限射是小集映射。  相似文献   

2.
利用半开集引入了强拟开集概念,由强拟开集概念引入了强拟隔离性、强拟连通等概念,得到强拟连通空间的相关结果.  相似文献   

3.
首先利用强拟开集概念引入正则强拟开(闭)集、半正则强拟开(闭)集等概念,讨论了此类集合的一些性质,并且得到了正则强拟开(闭)集的等价刻画.其次,通过强拟同胚概念进一步分析了与拓扑空间(X,T)具有相同强拟开集族的全体拓扑组成的拓扑族[U]的结构,最后得到了[U]中最强拓扑的一种新结构形式.  相似文献   

4.
在集值映射在闭集上的不动点指数概念的基础上给出n-人非合作一般对策的Nash平衡点指数的概念。然后,从Nash平衡点指数出发,研究Nash平衡点的拟本质性并给出了Nash平衡点集的拟本质集和拟本质连通区的若干充分条件。  相似文献   

5.
讨论了下半连续模糊集的几个有关性质;在此基础上,给出了下半连续条件下模糊集是模糊拟凸集、模糊拟凸集是严格模糊拟凸集的充分条件;同时证明了在严格模糊拟凸集上,局部最优值为全局最优值.  相似文献   

6.
K-拟可加集值模糊积分的扩展性质   总被引:1,自引:0,他引:1  
借助于诱导算子引入了K-拟加法与K-拟乘法运算,针对已经建立的K-拟可加集值模糊积分,应用其积分转换定理进一步研究了这种K-拟可加集值模糊积分的扩展性质,从而丰富了可测集值映射的模糊积分理论.  相似文献   

7.
作者首先利用强拟开集的概念引入了正则强拟开(闭)集、强拟S-闭空间等概念,然后讨论了强拟S-闭空间的特征以及强拟S-闭空间的强拟正则化,最后指出强拟S-闭性是半拓扑性质.  相似文献   

8.
在分明拓扑空间中引入强拟开集和强拟闭集的概念,并讨论了它们的性质,以实例说明它们与开集、强拟半开集等概念之间的强弱关系。  相似文献   

9.
给出了连续参数集值拟鞅的定义及连续参数集值拟鞅与实值拟鞅之间关系,并给出了连续参数集值拟鞅的Rao分解定理  相似文献   

10.
凸集值映照的拟开性与拟Lipschitz性   总被引:1,自引:0,他引:1  
在拟范空框架下,给出了凸集值映照的拟开性与其闻为拟Lipschiz性的联系,由此改进了有关的结论。  相似文献   

11.
将fuzzy拟开集和拟连续映射的概念推广到fuzzy双拓扑空间,引入(i,j)-fuzzy拟开集、(i,j)-fuzzy拟闭集、双fuzzy拟连续映射等概念,并研究了其相关性质.  相似文献   

12.
集值微分方程初值问题的拟线性化方法   总被引:2,自引:2,他引:0  
利用拟线性化方法研究了一阶集值微分方程初值问题,构造了2个单调序列,获得了解的一致收敛性和平方收敛性结果.  相似文献   

13.
讨论了K凸集的一些性质,证明了拟Banach空间是F空间,并给出了赋拟范线性空间的等价条件.  相似文献   

14.
拟变分不等式作为变分不等式的推广,利用集值变分不等式的一类间隙函数提出了集值拟变分不等式的间隙函数;同时,建立了集值拟变分不等式的间隙函数并证明了它的一些性质.  相似文献   

15.
本文在度量空间中引入拟凸集的概念,并得到了关于拟凸集的一些结果。  相似文献   

16.
从一个新的角度引入了拓扑空间中的拟半开集,次强半开集、强半开集等概念.对这些概念之间的关系及其性质进行了讨论.  相似文献   

17.
图的极大独立集问题是图论中重要的NPC问题,独立集具有广泛的应用领域,如编码理论、信道分配、资源配置、纠错码理论等.文章运用拟序关系理论,系统研究了生成图的全部极大独立集的一般方法,该方法简单实用,程序化实现容易.  相似文献   

18.
研究向量值映射的Ekeland变分原理。利用集值拟度量、正极锥和改进集等工具,将著名的数值Ekeland变分原理推广到向量值映射。在完备度量空间中研究广义的集值Ekeland变分原理,其中扰动包含一个与原始度量兼容的集值拟度量。新的Ekeland变分原理以一些经典的Ekeland变分原理作为其特例。  相似文献   

19.
研究了Hilbert空间中一类广义集值拟变分不等式的迭代算法,证明了迭代序列强收敛于广义集值拟变分不等式的解,并给出了近似解的迭代算法,本文的结果推广和改进了文献[1,2]等的相关结果。  相似文献   

20.
讨论了集值鞅、集值拟集、集值L1-极限鞅之间的关系,得到了集值鞅集值拟鞅集值L1-极限鞅,而集值L1-极限鞅可用集值鞅逼近,以及集值L1-极限鞅存在集值拟鞅子列等关系定理  相似文献   

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