多滞量差分不等式最终正解的不存在性

考虑到以下形式的差分不等式的最终正解的不存在性 ,yn+1-yn+ ∑mi=1pi(n)yn-ki ≤ 0 ( ) ,其中m≥ 1,pi(n)≥ 0。证明了如果对一切λ∈ (0 ,1)limn→∞inf∑mi=1pi(n) [λ(1-λ) ki]- 1>1( ) ,则 ( )无最终正解     

NA列部分和乘积的极限定理

讨论NA列部分和乘积的中心极限定理和几乎处处中心极限定理,并将独立同分布(i.i.d.)随机变量序列的部分和乘积的几乎处处中心极限定理的权重由dn=exp(logαn)/n推广到dn=log(cn+1)/cnexp(logαn),0≤α1 2的情形,其中0cn→∞,limn→∞(cn+1)/cn=c∞.1     

关于LP(0＜p＜1)尺度下多项式导数的不等式的改进

以Hn 表示n次代数多项式的全体 ,得到如下的定理 :设 0

相似文献   

与算术函数相关联的广义GCD矩阵的行列式（英文）

设S={x_1,…,x_n}是由n个元素组成的正整数集合,f是一个算术函数.用(f(S))表示一个n×n的矩阵,其(i,j)项为∑d|x_i d∈S f(d)-∑d|(x_i,x_j)d∈S f(d),用(f(S))表示另一个n×n的矩阵,其(i,j)项为∑x∈S f(x)-∑d|x_i d∈S f(d)-∑d|x_j d∈S f(d)+∑d|(x_i,x_j)d∈S f(d).首先研究了矩阵(f(S))和(f(S))的结构,然后给出了这2个矩阵的行列式计算公式,这推广了Bege在2010年所得到的结果.     

数论函数d(n)和σ(n)的部分和渐近估计式的推广

设 d(n)和σ(n)分别是除数函数和除数和函数 ,本文将渐近估计式 ∑n≤ xd(n) =xlogx +(2γ -1 ) x+O(x ) (x >2 )和渐近估计式 ∑n≤ xσ(n) =ζ(2 )2 x2 +O(xlogx) (x >2 )进行了一系列的推广 ,给出了∑n≤ xp | nd(n) ,∑n≤ xp | nd(n) ,∑n≤ x(-1 ) n- 1 d(n) ,∑n≤ xp | nσ(n) ,∑n≤ xp | nσ(n) ,∑n≤ x(-1 ) n- 1 σ(n)等和式的渐近估计式 .     

关于相关数列极限的一个注记

设yn=c0 xn+c1 xn-1+…+ckxn-k,其中{xn}、{yn}是数列,k是正整数,当0≤j≤k时,存在某个j,使得k∑i=0 i≠j|ci|<|cj|成立,则limn→∞yn=A的充要条件为limn→∞xn=A/k∑i=0ci.从而推广了已有的研究成果.     

一个包含Smarandache函数的方程的可解性及正整数解

主要目的是研究函数∑d|n-s(d)=φ(n)的可解性,并给出该方程的所有正整数解.其中∑d|n表示对n的所有正因子求和.     

两个切触有理插值逼近算子

本文构造了两个切触有理插值逼近算子Hn(f;x)和Gn(f;x)。它们分别基于Hermite-Fejer插值多项式Hn(f;x)和Grunwald插值多项式Gn(f;x)。主要证明了当f∈c[-1,1]时,有|Hn(f;x)-f(x)|=0(1)Wr(1/n)(n≥2) |Gn(f;x)-f(x)|=0(1)Wr(1/n)(n≥2)其中Wr(δ)是f(x)的连续模。显然它们的逼近阶优于Hn(f;x)和Gn(f;x)的逼近阶[1]。     

一类指数分布参数的渐近最优和可容许的经验Bayes估计

在平方损失下,给出了指数族:f(x|β)=T′(x)βexp{-T(x)β}的参数β的渐近最优与可容许的EBi=1log(1 估计,即:nδ(x1,x2,…,xn)=φ(x1,x2,…,xn)(q T(x))n u,其中φ(x,x1,x2,…,xn)=log(1 T(x)q) Sn(x1,x2,…,xn)-v-1,x1,x2,…,xn(历史样本)和x(当前样本)独立同分布于f(x),Sn(x1,x2,…,xn)=n∑T(xi)q),u>0,v>0,q>0(已知)为任意的实数,并给出了证明。     

用代数数逼近e和e~π

用Z表示全体整数集合,Z[z]表示Z上的多项式环。对于P(z)=a_0z~n+a_1z~(n-1)+…+a_n∈Z[z]用d(P)表示它的次数,用H(P)表示它的高,即H(P)=max|a_i| 0≤i≤n对于任一代数数ξ,其极小多项式的次数和高称为这个代数数的次数和高。本文得到了用代数数逼近e和e~π的下界估计的两个结果: 定理1 存在可计算常数C>0,使对任何次数≤d、高≤H的代数数ξ,有|e-ξ|>exp(-Cd~2(1ndH)1n~2d)。定理2 存在可计算常数C>0,使对任何次数≤d、高≤H的代数数ξ,有|e~π-ξ|>exp(-Cd~2(1ndH)(1n1ndH)~2)。