再生核空间中算子方程的解

再生核空间中核的再生性在理论分析和数值逼近方面都起着非常重要的作用.本文主要利用再生核空间中有界线性算子的最佳逼近给出了算子方程的解,并对解的收敛性进行了讨论.最后,将该方法应用于积分方程,验证了该方法的有效性和可实行性.     

再生核空间W2^1（R）上的有界线性算子的最佳逼近问题

利用泛函分析工具和逼近的方法得到了由再生核空间W2^1（R）到连续函数空间C（R）上的有界线性算子的一些性质,进而在等度连续的条件下给出了一种最佳逼近的表达式．     

具有再生核Hilbert空间中紧的偏微分算子

用再生核函数来刻画再生核空间中算子的性质,是研究再生核空间性质的一个重要方法.在本文中,研究了具有再生核的多元整函数Hilbert空间的基本性质,着重讨论了偏微分算子在该空间上的紧性,给出了一个用再生核函数刻画的偏微分算子是紧算子的充分必要条件,从而在具有再生核的多元整函数Hilbert空间上推广了已有的结果.     

再生核空间中非线性算子方程的精确解

在再生核空间W12[a,b]中讨论一类非线性算子方程的求解方法,利用再生核函数的特殊性质和升元的方法,将其转化为二维再生核空间上线性算子方程的求解.在一定的条件下,给出了这类方程的精确解,并用数值算例验证了该算法的有效性.     

再生核空间中的最佳插值逼近算子

构造了一个具有再生核的张量积空间并利用再生核与算子张量积方法，给出了二元实函数非多项式型最佳插值逼近算子的显式表达式，证明了它对无限加密的矩形网格节点系是一致收敛的，而且误差按空间范数单调下降。     

再生核空间算子样条插值函数

在具体的再生核空间Ｈ＾１０中，解出了再生核的解析表达式，并建立了空间Ｈ＾１０中的微分算子样条插值函数与再生核的联系，丰富了再生核空间微分算子样条函数的一系列重要性质。     

线性算子的正逼近

讨论了二维Hilbert空间上线性算子正逼近的唯一性;对无限维Hilbert空间上存在唯一正逼近的线性算子进行了刻画;给出了一类线性算子不存在唯一正逼近的充分条件.     

带有误差估计式的最优模糊插值系统研究

在具有再生的内积空间中,建立了一种带有逼近误差估计式的最优模糊插值系统,它克服了传统模糊控制器对逼近效果难以预测的缺陷,又保留了模糊揄系统的特点,并讨论了两个特殊的再生核空间的情形,表明该方法是可行的,且易于实现。     

一类非线性拟线性方程的精确解

在再生核空间中讨论了一类非线性算子方程udu/dx adu/dx bi=f的求解问题,并且给出了精确解的表达式。     

用最佳n阶三角逼近刻划Orlicz—Besov空间

定义了ＯｒｌｉｃｚＢｅｓｏｖ空间,讨论了此空间中的算子内插定理,并用ｎ阶三角最佳逼近阶对其进行了刻划。     

关于再生核空间中的最优信息和最优误差

研究了以Ｒ＝「Ｌ１,…,Ｌｎ」∈（Ｈ＾＊）为信息的最优误差算法,并在平均意义下求得最优误差。     

第一类算子方程再生核解法的稳定性讨论

针对再生核空间中第一类算子方程再生核解法的稳定性问题，利用泛函分析和谱方法对其进行讨论，得到了稳定性的充分条件。     

从Bloch-type空间到Bers-type空间的复合算子

一个线性算子把有界集映为有界集,则称它为有界的;若一个线性算子把有界集映为有紧闭包的集合,则称它是紧的。在解析函数空间中,感兴趣的是找出解析映射所诱导的有界算子或紧算子的函数理论特征。主要给出了从Bloch-type空间到Bers-type空间及小Bers-type空间的复合算子有界和紧的充要条件。     

Hilbert空阎上Lyapunov定理及其推广

研究Ｈｉｌｂｅｒｔ空间上Ｌｙａｐｕｎｏｖ定理．给出了Ｈｉｌｂｅｒｔ空间上有界线性算子的谱包含在右（左）半开平面内的充要条件，并将Ｌｙａｐｕｎｏｖ定理推广到一般形式．     

带Dini核的振荡奇异积分在加权Hardy空间上的有界性

考虑了带Dini核的振荡奇异积分算子T在加权Hardy空间H1w上的有界性,其中K(x)满足Hq条件,wq′∈A1.     

M—PN空间上线性算子的强有界与次强有界性

在一定条件下,证明了概率赋范空间中线性算子强有界与次强有界的等价性。     

概率赋范空间上的有界线性算子与全连续算子

本文定义了概率赋范线性空间(简称PN 空间)上的全连续算子,并研究了PN空间上强有界线性算子和全连续算子的性质,特别是强有界线性算子空间和全连续算子空间的完备性.文中还给出例子说明PN 空间与通常赋范空间中算子性质的差异.最后,对PN 空间强有界线性算子的逆算子进行了研究.     

基于混合核函数支持向量机的回归模型

基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数和Sig核函数进行有效的线性混合,给出一种新的支持向量机的混合核函数,并提出一种基于再生核的混合核函数支持向量机回归模型,该回归模型兼具了全局核函数与局部核函数的优点,且算法的复杂度被降低.仿真实验结果表明:最小二乘支持向量机的核函数采用基于再生核的混合核函数是可行的,回归的效果比单核函数可以更为细腻.