本、标合阵在自旋下的范数

定理1 设F(P_n,δ)为区间[a,b]的映生函数p_n(x)的自然范,F(q_n,δ)为概率函数q_n(x)=f(demp_n)的(这里f是取样函数)自然范,P_n,q_n是对合的,p_n,q_n在自旋下变为h_n,g_n,则h_n,g_n的本合阵的范数为[1!2!…n!)~2。 系1 设,(p_n,δ)为区间[a,b]的映生函数p_n(x)的自然范,F(q_n,δ)为概率函数q_n(x)=f(demp_n.)的(这里f是取样函数)自然范,p_n,q_n是对合的,则p_n,q_n在     

Fourier变换系统中相位恢复的递推方法

Fourier变换系统中的相位恢复问题在天文学、衍射光学、电子显微学、X射线晶体学、全息成像以及逆源问题等领域都有重要应用。在实际问题中直接测量的数据常常只是波场的强度分布,而波场的相位分布往往很难直接测量,甚至是不可能的。因此,从强度测量数据来恢复相位分布的问题一直受到人们广泛的关注。 Fourier变换系统中的相位恢复问题就是用已知输入平面波函数f(x)的模|f(x)|和输出平面波函数F(u)的模,|F(u)|重构函数f(x)(或F(u)),其中F(u)是f(x)的Fourier变换,即 F(u)=integral from n=-∞ to ∞(f(x)e~(-2πjux)dx)     

关于U统计量的Berry-Esseen不等式的推广

设{X_n)是独立同分布随机变量序列,共同的分布函数为F(x)。φ(x,y)是二元对称函数,满足Eφ(X_1,X_2)=0。定义U统计量假设g(x)是任意满足下列条件的函数:(ⅰ)非负、偶,在区间x>0中不减;(ⅱ)x/g(x)在区间x>0中也不减。定理1 如果对由(1)式定义的U统计量,     

关于非参数回归核估计的强相合性

令(X,Y),(X_1,Y_1),…,(X_n,Y_n)为取值R~d×R的i.i.d随机向量,对某个p>2,E(|Y|~p)<∞。我们用x及(X_1,Y_1),…(X_n,Y_n)的函数m_n(x)来估计回归函数m(x)=E(Y|X=x)。m(x)的一类非参数核估计定义为     

点阵动力学和断裂表面能

断裂表面能在断裂韧性中起重要作用。G_c≈2γ_p=2γ_5F(x),其中F(x)为位错有关函数。 Caglioti等(1975)提出的点阵动力学模型把断裂表面能γ_5视为两部份所组成,即γ_1(晶体到熔化)和γ_2(液体到沸腾)。其中     

一类非保守摆方程拟周期解的存在性和所有解的有界性

设F(t,x),G(t,x)满足下面的对称性条件:F(—t,—x)=F(t,x),G(—t,—x)=G(t,x)。(3) 由于F(t,x)和G(t,x)均为x的周期函数,系统(2)可以看作柱面上的非自治系统,当F(t,x)=0时,方程(2)为保守系统,当F(t,x)(?)0时,(2)式不再是保守系统。这不同于文献[1],从而Moser的扭转定理不再适用。     

在生物资源开发和利用中的最优化问题

一、几个最基本关系在生物资源的开发和利用中,常考虑由如下常微分方程描述的模型: x(t)=F(x)-h(t)。 (1)其中t是时间;x是t时刻某种生物资源的存在量;F(x)表示当存在量是x时,某种生物资源的自然增长函数;h(t)是t时刻对这种资源的收获量或捕获量。     

一个联合型公式

构造多点迭代函数类(简称I.F.类)不仅简单、有效且实用。但当初始I.F.(?)(x)之阶P≤2且计算函数值个数r≤3时,(1)式优于(2)式。否则,当P>2或P=2且r≥5或P=1且r≥7时,(2)式优于(1)式。若上二分式联合起来构造多点I.F.时,显然会更有效。因此,我们给出一个联合型构造公式     

定义在■集类上的几种极大算子的Lip有界性

一、定义设对(?)∈R~n,对应着一个可测集类(?)(x),在此不要求B∈(?)(x)(?)x∈B。令(?)=(?)。设m:(?)→R~1是定义在上的一个集函数,我们可以定义相对于m的极大函数M:R~n→R~*=R~1U{ ∞}:M(x)=(?)m(B)。我们进一步特殊化,定义下述的概念:     

关于一类缺插值样条的一般结果

设△:0=x_0相似文献   

非线性极大极小问题的一个有效解法

一个非线性极大极小问题(A)通常表达为 minimizeφ(x)=max{f_i(x)},(1)式中F_i(x)一般为变量x∈R~(?)的光滑非线性函数,i=1,…,m。由于目标函数φ(x)是不可微的,故(A)是一个不可微的无约束优化问题,因此不能使用标准的无约束优化算法求解,通常将其化为下述等价的非线性规划问题(B):     

一类拟线性方程组的Hlder解及其奇性传播

我们考虑如下一类拟线性方程组:(?)U (U·(?))=F(t,x,U),其中U和F是分别定义在R~ ×R~N和R~ ×R~n×R~N上的向量值函数,U=(u_1,…u_N),F=(f_1,…,f_N),(?)=((?)_(x1),…,(?)_(xN)).另外,F适当光滑,它的各阶导数在R~ ×K中有界,K是R~(2N)中任一紧集.方程(E)可以看成Burger方程的一种推广;此外,它还是一类流体力学方程的较好的近似.为了记号上的方便,我们取N=2;文中结论,对所有N≥2皆成立.     

关于回归函数核估计的渐近正态性

令(X,Y)是具有联合密度的二元随机变量,如果EY有限。则称m(x)=E(Y|X=x)为X关于Y的回归函数。设{X_i,Y_i)是来自二元总体(X,Y)的随机样本。那么回归函数的核估计定义作     

周期系数Riccati方程之周期解

考虑周期系数Riccati方程 dy/dx=A(x)y~2+B(x)y+c(x),(1)其中,A(x)、B(x)、C(x)是以2π为周期的周期函数。 设特征方程 F(y,x)=A(x)y~2+B(x)y+C(x)     

同F函数有关的丢番图逼近

在文献[1～3]中研究了同Siegel E,G函数有关的代数方程根的丢番图逼近.本文给出同F函数有关的一个丢番图逼近定理.令K是次数为d的代数数域,O_k为K上整数环.定义F函数:幂级数f(z)=sum from n-0 to ∞ (a_n n!)z~n满足条件:(1)对所有n,α_n∈K和(?)≤c_1~n(?)表示α和所有共轭的绝对值的最大值);(2)存在自然数序列{d_l},d_1=q_0~l(d_(0l))使得d_l α_n∈O_k,n=0,1…,l,l=1,2,…,并且d_(0l)只被满足p≤c_2l的素数p整除,还有ord_(p)d_0l≤c_3logl.称f(z)属于F(K,c_1,C_2,c_3,q_0)类.有很多函数属于F函数类,例如超几何函数现在假设f_1(z)…,f(m)(z)∈F(K,c_1,c_2,c_3,q_0)类并满足线性微分方程组y_1~＇=sum from j=1 to m (A_(ij)(z)y_j,A_(ij)(z)∈C(z),i=1,…,n.)     

关于丢番图方程x~3±1=Dy~2

定义1设f(x)是定义在闭区间〔a,月上的有限实函数,‘厂z(x)一艺(一1)·C氛r〔二 (。一,)‘],△表示〔二,月的任一分法:△:a~x。<二:<……<二,一b(。)2),恒成立,则称f(x)为【。,月上定义的二级凸函数. 定理i若函数f(x)〔V, ,[a。b」(、=3,呼,,,6,7,s,10),则f(x)在[a,b]上连续. 定理z函数f(x)〔V, ,[a,b](。二3,4,,,6,7,s,一。)的充分必要条件是f(二)可以表示为一个m级有界变差函数的不定积分:作和: _.}式.__X,(x‘、 屯二名{.一二二二一止~、- ’一’】t一j l\那, △X,一x‘一:f(二‘一,) /x‘一x:.、,对于所有可能的分法盛, j(x):其中g(二…     

回归函数核估计L_1收敛的必要条件

设(X_i,Y_i),i=1,2,…是从(X,Y)的分布中抽取的(d 1)维随机向量。回归函数m(x)=E(Y|X=x)(如果它存在)的核估计是     

具有σ′谱容度的交换算子组

设x是Banach空间,a=(a_1,…,a_N)(?)(X)是交换算子组.若a具有谱容度(m谱容度)E,满足对每个闭集F(?)C~N与z∈F~C存在与a|E(F)可     

关于两连续总体交点的一种非线性秩检验

设五,…,瓦;YI…,L是两个独立的随机样本,分别抽自未知连续总体F与G.考虑假技问题: H0:F(x)三G(x)一Hl:存在点x’使当xx‘时,F(x)>G()c), (1) H0:以x)三G(x)一H3:F与G有唯一交点.)c。, (2)显然当H.成立时,x 是F与G的唯一交点.这些假设检验问题在可靠性与生存分析中有重要应用背景¨1.近年来一些学者如Deshpande和Shanubhogue‘21,Hawkins和Kochar‘”等研究了这一检验问题,后两人宣称,在知晓范围内还未见到其它检验方法可以与他们的方法相比.现在我们从另一角度出发,提出一种秩检验方法.此法完全可与H.…     

关于密度估计的最优收敛速度

设X_1,…,X_n是取自具有密度函数f的m维总体的iid样本。f属于某个密度函数族。我们考虑的问题是用形如γ_n(x_1…x_n,x)(以下简记为γ_n(x))的估计量来估计f(x)。在具有相合性的情况下,种种意义的可能的最佳收敛速度问题。