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相似文献
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1.
在模糊赋范空间的背景上,得到了模糊凸锥的若干性质,同时,还给出了模糊赋范空间中两个相关命题的证明。  相似文献   

2.
研究了赋β-范空间及其共轭锥上的最佳逼近性质,给出了n维赋β-范空间上最佳逼近元的存在性定理,并利用赋β-范空间上的Hahn-Banach定理揭示了赋β-范空间与其共轭锥之间的共轭性,得到了最佳逼近点存在性的等价刻画.  相似文献   

3.
在赋范线性空间中利用广义高阶锥方向邻接导数研究集值优化问题的超有效解. 在近似锥 次类凸假设下, 借助凸集分离定理和Henig扩张锥的性质, 得到了集值优化问题取得超有效元的Fritz John型必要条件.  相似文献   

4.
在文[1]的基础上,用分子网的收敛理论,对LF赋准范空间引入闭集的概念,给出了LF准范数所确定的LF拓扑,并讨论了有关性质,证明了LF赋准范空间是一类特殊的LF拓扑线性空间,从而,为探讨LF拓扑线性空间可LF赋准范化问题打下了良好的基础.  相似文献   

5.
本文证明了赋范线性空间中闭凸集的Recession锥的表示定理。  相似文献   

6.
介绍了模糊开(闭)球并证明了它们的一些性质.定义了模糊开(闭)集,由此诱导了广义模糊赋范空间上的一个拓扑.借助于广义模糊赋范空间中模糊闭球套的概念,证明了有关完备广义模糊赋范空间的两个结论.  相似文献   

7.
引入拓扑线性空间中的锥拓扑概念,并由此定义了网和集网的锥极限点、锥聚点和集网的锥上极限、锥下极限、锥极限,给出并证明了集网的锥上极限、锥下极限、锥极限的一些性质.  相似文献   

8.
应用赋范线性空间的对偶定照讨论具有正锥约束的二次性能指标的最优控制,得出其表达式以及一个求最小值公式。  相似文献   

9.
在局部β-凸空间X中的连续β-次范形成的凸锥X^*β上定义了两个一致收敛锥拓扑α-拓扑与γ-拓扑,并讨论了它们的界性,得到V^*β中α-有界与γ有界等价的两个充分条件及一个充要条件。  相似文献   

10.
研究拓扑向量空间锥半严格预不变凸映射和锥预不变凸映射的性质,证明了锥半严格预不变凸映射的局部弱有效解与锥预不变凸映射的局部有效解都是全局有效解,给出它们的一个梯度性质。  相似文献   

11.
在局部β-凸空间X中的连续β-次半范形成的凸锥X*β上定义了两个一致收敛锥拓扑α-拓扑与γ-拓扑,并讨论了他们的有界性,得到X*β中α-有界与γ-有界等价的两个充分条件及一个充要条件  相似文献   

12.
提出Menger概率赋范线性空间上集合有界性的简化定义,利用Menger概率赋范空间的线性拓扑性质,在较弱的t-模条件下,建立了概率有界、概率半有界、非概率无界意义下线性算子的共鸣定理  相似文献   

13.
讨论赋范线性空间中Hamel基的各种作用,包括应用Hamel基赋范后空间拓扑性质的多种变化,特别是纲集属性的变化,并对Banach空间有限维特征作了刻画.  相似文献   

14.
A·N·Serstaev于1963年在文[1]中提出概率赋范线性空间。文[2]中证明:在下它是Hausdorff线性拓扑空间。在此基础上本文证明了概率赋范线性空间上的线性算子的若干性质。  相似文献   

15.
在线性赋范空间中,由完全有界集的性质导出Baire定理,本文将它们推广到向量拓扑空间去,主要结果是线性拓扑空间中的致密集是全有界集,由此得出具Baire性质的T_2线性拓扑空间的维数或是有限或者不可数的。  相似文献   

16.
考虑赋范线性空间的乘积空间,由因子空间中的锥生成乘积空间中的锥.全连续算子定义在乘积空间中锥与两个闭球相交得到的有界闭集上,并且值域在锥中.在由锥上一类非负正齐次凹泛函表示的混合型锥拉伸与压缩条件下,利用构造性方法将其转化为Schauder型问题,证明了几个全连续算子的不动点定理.通过例子说明这里所需要的凹泛函在常用的空间及其锥上是容易构造的.  相似文献   

17.
本对连续线性算子空间B(X,Y)引入弱算子拓扑τ的概念,主要对赋范空间X、Y讨论了B(X,Y),τ)中的紧致性、局部度量化、可分性、列紧性、列完备性等拓扑性质,得到的一系列结果是w-拓扑、w^*-拓扑下相应拓扑性质的自然推广。  相似文献   

18.
提出了Felbin模糊赋范线性空间上一类模糊有界算子的模糊范数的定义,指出了此类模糊有界算子构成模糊赋范线性空间,研究了此空间赋此模糊范数的拓扑结构和完备性。  相似文献   

19.
将赋范空间中的λ-性质推广到赋β-范空间,同时给出了赋β-范空间中单位球的端点形式,并给出了一些具有λ-性质的空间  相似文献   

20.
本文引入了拟概率赋范空间的概念,讨论了它的线性拓扑结构,获得了关于局部凸性,可度量化等若干定理.从某种角度发展了概率赋范空间的理论.  相似文献   

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