线性复杂度曲线可控序列

设S=(S_0,S_1,S_2,…)为有限域GF(q)上的无穷序列,S~n=(S_0,S_1,…,3_(n-1)),序列S~n的线性复杂度L_n(S)=min{l:S_j=-sum from i=1 to l(C_iS_(j-i),j=l,l+1,…,n-1,C_1,C_2,…,C_1∈CF(q)},序列的线性复杂度曲线为L=(L_0(S),L_1(S),L_1(S),L_2(S),…)。由序列的随机性与复杂度关系可知,适合作为序列密码密钥的伪随机序列,其线性复杂度曲线应接近于     

最小二乘估计相合性的若干结果

(?)≡(x_1,x_2,…)是已知的p维向量序列,e≡(e_1,e_2,…)是随机误差列,β≡(β_1,…,β_i)′是未知的回归系数向量.记S_n=x_1x_1~′…+x_nx_n~′.设当n≥n_0时,S_1~(-1)存在.把p×n矩阵S_n~(-1)(x_1…x_n)的(j,i)元记为u_(nji),则β的最小二乘(LS)估计为     

α次δ阶Riesz平均及其在紧李群上调和分析中的应用

设α_1,α_2,…α_s>0,δ_1,…,δ_s≥0,φ(t)=(1-t~α_1)~δ_1…(1-t~α_s)~δ_s,0≤t<1或0,t≥1.则φ(t)定义了紧李群G上可积函数f(x)之富里埃级数的一个平均求和。令δ=δ_1 δ_2 … δ_s,α=α_1,…,α_s中除2以外的最小数,若α_1=…=α_s=2时取α=2.称该平均为α次δ阶Riesz平均,并记为S_R~(α,δ)(f,x),     

权为半整数的Eisenstein空间的提升

设N为无平方因子的正奇数,k为正整数,且k≥2,ω是模4N的偶特征。我们以_M_(k+(1/2))(4N,ω),S_(k+(1/2))(4N,ω)及E_(k+(1/2))(4N,ω)分别表示权为k+(1/2),群Γ_0(4N)上具有特征ω的模形式空间,歧点模形式子空间及其正交补子空间——Eisenstein空间。类似地定     

关于奥尔里奇空间内的线性积分算子

设M_1(u)、N_1(v),M_2(u)、N_2(v)和Φ(u)、ψ(v)是三对互补的N函数.F和G分别是两个欧氏空间的有界闭集.对应的奥尔里奇函数空间分别记为L_(M1)~*(F)、L_(N1)~*(F),L_(M2)~*(G)、L_(N2)~*(G)和L_Φ~*(G×F)、L_ψ~*(G×F),或简单记作L_M~*     

离散系统鲁棒性分析——一种几何方法

一、离散系统鲁棒性分析的基本引理 记n次复系数多项式集F~n={f(z)|f(z)=α_0z~n+α_1z~(n-1)+…+α_(n-1)z+α_n, α_i∈C,i=0,1,…,n且α_0≠0},对于任意的f(z)∈F~n,若f(z)的根均在以原点为圆心、以ρ>0为半径的圆内,则称f(z)为S_ρ稳定,记为f(z)∈S_ρ。特别地,若ρ=1,则称f(z)为Schur稳定,即为离散时间意义下的稳定,记为f(z)∈S。     

一类二阶递推数列的多重性

设a_1、a_2是互素的非零整数,a_2≠±1,整数序列U={u_m}_(m=0)~∞满足■(1)此时■(2)其中■(3)对于正整数k,设N(k)是满足|u_m|=k的正整数m的个数,对此,Beukers证明了:N(k)≤3。本文得到     

二参数Ornstein-Uhlenbeck过程的转移概率及预测

设z(u,v)为平面上的点,记R_+~2=(z:u≥0,v≥0)。R_+~2中全体Borel集记为B_+~2.x={x(z,ω∞),z∈R_+~2)为概率空间(Ω,F,P)上的随机过程。称X为二参数Ornstein-Uhlenbeck过程(DUP_2),如     

Orlicz空间的(ω)性质

J.Hagler, F. Sullivan引进如下的定义 Banach空间X称为具有(ω)性质,是指X的共轭空间X~*的单位闭球是弱~*序列紧的。引理1 Banach空间的(ω)性质和可分等性质有如下关系: 关于这个引理,见文[1～3]。迄今尚未找到一般的Banach空间成为弱Asplund空间的充要条件。设M(u)和N(v)是一对互余的N函数,它们在欧氏空间内的有界闭集G上生成的Orlicz函数空间记为L_M(赋Orlicz范数)和L_(N)(赋Luxemburg范数)。最近,作者得到引理2 L_(N)的单位闭球是L_M弱序列紧的充要条件为N(V) 由引理1和引理2易证如下的     

主成分分析、神经网络及矩阵特征值

主成分分析(PCA)是数据压缩及待征提取的一个基本方法. 近年来,主成分分析的神经网络算法引起众多学者的兴趣.设x是一个均值为0的n维输入随机向量,PCA的目的是找出p(p<< n)个向量ω_1,…,ω_p使(1)E[(ω_i~Tx)~2]为极大;(2)ω_i~Tω_i=δ_(i,j~i),j-1,…p.记A=E(xx~T)为相关矩阵,则上述ω_1,ω_2,…,ω_p即为A的最大的p个特征值所对应的特征向量.因此,PCA问题的求解与求正定矩阵A的最大特征值及相应的特证向量有关.在众多的算法中,收敛性的讨论都归结成相应微分方程的稳定性和渐近稳定性,但对全局稳定性讨论甚少. 正如Oja在文献[2]中指出,对于任意初始条件下的整体收敛的讨论是一个挑战性的问题,另一方面,几乎所有文章都假设A的特征值满足λ_1>λ_2>…>λ_n. 很自然地要问,当某些λ_i为重根时结果又如何. 本文的目的就是回答上述两个问题.     

可微函数类上的最优恢复

§1.问题的提出 给定n≥2,W_∞~(n)(R)表示R上定义的n阶可微函数全体,其中每一f∈W_∞~(n)(R)有局部绝对连续的n—1阶导数f~((n-1)),且满足约束条件‖f~(n)‖_∞≤1。记K=W_∞~(n)(R)∩L~∞(R)。以E表示可列点集ζ={ζ_j}_(j=-∞)~(+∞)的集合,其中每一ζ_j满足2j≤ζ_j—α<2(j+1)对某个α(随ζ变动的数)成立,j=0,±1,±2,…。并以(?)_(2k)表示E的以2k为周期的子集,即(?)∈(?)_(2k),     

一个广义样条函数类上的极值问题

设q_r(x)=multiply from j=1 to l(x~2-t_j~2),r=2l(l≥1),t_1,…,t_l≥0。D=d/dx是微分算符。给定函数类Ω_(∞[0,1])~(2l):f(x)∈Ω_(∞[0,1])~(2l),当且仅当f~(21-1)(x)在[0,1]上绝对连续,f~(2k)(0)=f~(2k)(1)=0,k=0,…,l-1,且‖q_r(D)f‖L_∞≤1。任一f(x)∈Ω_(∞[0,1])~(2l)可表成     

α级凸函数的一个从属关系

设函数f(z)和F(z)在单位圆D={z:|z|<1}内正则,若存在D内正则函数ω(z),ω(0)=O,|ω(z)|<1,使得f(z)=F(ω)(z)),则称f(z)在D内从属于F(z),记为f(z)α     

含R_2dtc配体的Fe_4S_4类立方烷原子簇Fe_4S_4(C_5H_(10)dtc)_4·(1/2)CH_2Cl_2的合成与结构

对Fe—S蛋白的4Fe—4S活性中心的化学模拟推动了Fe_4S_4类立方烷原子簇化合物的合成与结构研究,这些模型化合物具有[Fe_4S_4L_4]~(2-)(L=RS,RO,Cl)通式。近年来,Coucouvanis等报道了一系列含混合配体的Fe_4S_4簇合物,如[Fe_4S_4(SPh)_2Cl_2]~(2-)和[Fe_4S_4Xn     

拟从属关系中的一个系数极值

设函数f(z),d(z),ω(z)在|z|<1内解析,而且|d(z)|≤1,|ω(z)|<1,ω(0)=0.记g=d·f·ω,称g拟从属于f,记为g(?)qf.特别当d(z)≡1,则g(?)f.1970年,罗伯森证明:设g(?)qf,则不等式     

引力理论的准定域能量和动量

本文研究动力学几何的一般理论,使用的几何量为共动坐标O~α、联络1形式ω_β~α和度规系数g_(υν).对应场强为挠率2形式(?)~α:=DO~α ω_β~α∧O~β、曲率2形Ω_β~α:=dω_β~α ω_Γ~α(?)_β~Γ及非度规性1形式G_(υν):=Dg_(υν)=dg_(υν)-ω_υ~αg_(αυ)-ω_ν~αg_(υα).引入协变的正则动量后,可得一阶拉格朗日量4形式:     

对岩石本构关系中的新认识

在单轴压缩下,对济南辉长岩样品以六种不同的恒变形速率(0.8×10~(-3)/s、0.6×10~(-4)/s、1×10~(-5)/s、0.7×10~(-6)/s、1.6×10~(-7)/s、2.7×10~(-8)/s)压缩直至破坏。得到了辉长岩在不同恒变形速率下的应力(σ_1)-应变(ε_1)和体应变(ε_V)曲线。从σ_1-ε_1、ε_V曲线表明:当变形速率由10~(-3)/s降到10~(-8)/s时,辉长岩的强度降低了23％。岩石体积的非线弹性膨胀的起始压力C_0~′(σ_2=σ_3=0)为常量。当σ_1>C_0~′时。岩石轴向应变ε_1和体积的非线弹性膨胀量D,除了具有随轴向应力σ_2的增大而增大外,     

协方差改进估计的Pitman优良性

设θ为p×1参数向量,T_1和T_2分别为p×1和q×1统计量,ET_1=0,ET_2=0,它们的协方差矩阵为这里σ~2未知,∑>O(即∑为正定阵).众所周知,当∑_(12)≠0时,T_1不是θ的一致最小方差无偏估计.Rao提出了θ的更好估计θ~*=T_1-∑_(12)∑_(22)~(-1)T_2,称为协方差改进估计.这里所谓“更好”是指:covθ~*=∑ _(11)-∑_(12)∑_(22)~(-1)∑_(21)≤∑_(11)=covT_1,其中A≤B表示B-A≥0.于是,θ~*在均方误差意义下改进了T_1.关于这一方面的进一步结果见文献[2,3].     

二参数正态过程的马尔科夫性

设t(t_1,t_2)为平面上的点(图1),R_+~2=(t:t_1≥0,t_2≥0)中Borelσ-代数记为β。ξ={ξ,(ω),t∈R_+~2}为概率空间(Ω,(?),P)上的实值随机过程。t(t_1,t_2)≥s(s_1,s_2)如t_1≥s_i,i=1,2,R_t=(s:s_1≤t_1或s_2≤t_2),(?)=σ{ξ(?),s∈R_1},即括号中变量产生的σ-代数。称ξ为二参数马尔科夫过程(二马程),如对任意有界β可测函数f,任意u=(u_1,u_2)>t=(t_1,t_2)∈R_+~2,有     

极谱法研究亚铊离子与硫代硫酸根的络合反应

早在1904年Euler用电位法对亚鈍离子与硫代硫酸根体系作了研究,測得溶液中有T(S_2O_3)_2~(---)存在,并测得其稳定常数为1.26×10~3。Brintzinger和Eckardt用渗析法証明溶液中有Tl_2(S_2O_3)_2~(--)存在,但未測定稳定常数。等先后用极譜法和溶解度法分别重新作了研究,結果皆証