A-G-H不等式的最优值

采用“降维法”证明了使不等式（1-λ）Hn^r（a）＋λAn^r（a）≥Gn^r（a）成立的实数λ的最小值是λ＊=sup0〈t≠1{（Gn^r（a＊）-Hn^r（a＊））/（An^r（a＊）-Hn^r（a＊））｜a,=（t,1,…,1）∈ R＋＋^n,t≠1}其中r〉0为实数，An（a）,Gn（a）,Hn（a）分别为n（n≥2）个正实数a1,…，an的算术平均、几何平均及调和平均．     

因子yon Neumann代数上Lie-＊导子

设M是作用在维数大于2的复可分Hilbert空间,M上的因子von Neumann代数。若φ：M→M是线性Lie-＊导子,则存在数λ∈R和算子T∈M且T＋T^＊=λI,以及线性映射h：M→CI,且对所有的A,B∈M有h（AB^＊-B^＊A）=0,使得对任意A∈M,有η（A）=AT—TA＋h（A）。     

T与＊--Aluthge-变换子T^（＊）之间的关系

研究了T与它的＊-A1uthge-变换子T（＊）的一些相似性质，如若TEB（H），则w（T）≥w（T^（＊））：T可逆当且仅当于T^（＊）可逆等。     

再论有关α级预星象函数的一类解析函数

设A是在单位圆U=｛z：｜z｜＜1｝内解析且f（0）=f'（0）-1=0的函数f（z）的类．本文研究A的子类Qλ（α）,f（z）Qλ（α）当且仅当满足条件其中Dλf（z）表示z／（1—z）λ＋1与f（z）的Hadamard卷积．对于λ＞0．0≤α＜1,得到Qλ（α）类的积分表达式、系数不等式和偏差定理;还确定了Qλ（α）类的闭凸包及其极值点和支撑点．     

T与*- Aluthge-变换(T)(*)的核之间的关系

主要研究了T与它的*-Aluthge-变换(T)(*)的一些相似性质,如:当λ≠0时,T-λ核的维数减去((T)-λ)*核的维数等于((T)(*)-λ)核的维数减去(T(*)-λ)*核的维数;当λ≠0时,(T-λ)n的核与(T-λ)n+1的核相等当且仅当((T)(*)-λ)n的核与((T)(*)-λ)n+1的核相等, 对某个n∈N.     

Aluthge变换值域中的代数算子和平移性质

研究了Aluthge变换值域中的代数算子、幂等算子和Aluthge变换的平移性质．证明了算子T的Aluthge变换△（T）是代数算子的充要条件是T为代数算子，并给出了△（T）是幂等算子的充要条件是T^3=T^2．当H形是有限维Hilbert空间时，证明了：如果算子T的Aluthge变换具有平移性质△（T＋λ）=△（T）＋λ（↓Aλ∈C），则T是正规算子．     

一个Hilbert型奇异重积分算子的范数

引入带参数的Hilbert型奇异重积分算子Tλ： （Tλf）（y）=k∫R＋^n f（x）/max｛｜｜x｜｜α^λ,｜｜y｜｜α^λ｝dx y∈R＋^n 其中｜｜x｜｜α=（x1^α＋…＋xn^α）1/α（α〉0）。研究了Tλ的一种有界性问题并求出其范数．作为应用,还研究其涉及内积的等价形式．     

关于Lipsehitz严格伪压缩映象的带误差的Ishikawa型迭代程序

设K是任意实Banach空间X中的闭凸子集,T：K→K是Lipschitz严格伪压缩映象,在没有假设∑n=0^∞ αnβn〈∞之下,本文证明了由xa＋1=（1-αn）xn＋αnTyn＋un与yn=（1-βn）xn＋βnTxn＋vn,任意n∈N,生成的带误差的Ishikawa迭代序列强收敛到T的唯一不动点,并给出了更为一般的收敛率估计：若un=vn=0,任意n∈N,则有｜｜xn＋1-x^＊｜｜≤（1-γn）｜｜xn-x^＊｜｜≤…≤∏j=0^n（1-γj）｜｜x0-x^＊｜｜,其中{γn}是（0,1）中的序列,满足γn≥1/1＋kmin（ε,η-ε）αn。所得结果改进和推广了最新的一些结果。     

Ｃ^∞系数的二阶奇性常微分方程解的形式

设p(t)、q(t)∈Ｃ^∞［０,＋∞）,若λ１、λ２是指标方程λ（λ-1) p(0)λ q(0)=0的根,Ｒeλ１≥Ｒeλ2,则方程t^2utt tp(t)ut 1(t)u=0在（０,＋∞）内的任一解均可表示为（c1 c2hlnt)t^λ1φ(t) c2t^λ２φ（t),其中c1,c2是任意常数,φ（ｔ）、φ（ｔ）∈Ｃ^∞[0, ∞）,φ（０）＝φ（0)=1,h是一定值且当λ１－λ２≠０,１,２…时,h=0;当λ１＝λ２时,h=1。     

Morita 系统环上的自由模

利用Morita系统环上的（右）模的分解,研究其上的自由模,并利用所得的结果刻画形式三角矩阵环上的自由莫模与投射模,对于Morita系统环T](RNMS)（θφ）,每个T－模可以分解为一个四元素对（P,Q）（f,g）,记P^-R＝P／Imf,Q^-s=Q/Tmg,R^-=R/Tmθ,S^-=S/1mψ,且设Λ为任意非空集合,主要结果有：1）若（P,Q）(f,g)≌T^（Λ）,则P^-R^-≌R^-(Λ）,Q^-S^-≌S^-（Λ）．2）若1p与Rθ的张量积＝0且1Q与Sψ的张量积＝0,则{（pλ,qλ)｜λ∈λ}是（P,Q）(f,g）的一组自由基当且仅当下列条件①和②成立：①{p^-λ｜λ∈Λ}和{q^-λ｜λ∈Λ}分别为P^-R^-和Q^-S^-的自由基,且{pλ｜λ∈Λ}是R－线性无关的,{qλ｜∈Λ}是S－线性无关的;②f(∑（qλ与nλ的张量积））＝0蕴涵nλ＝0,且g（∑λ（pλ与mλ的张量只））＝0蕴涵mλ＝0（对于任意的nλ∈N,mλ∈,λ∈Λ）．3）当M＝0时,（P,Q）（f,g）≌T（Λ）当且仅当P^-R^-≌R^(Λ）,Q^-s^-≌S^-(Λ)且f为单同态。     

一致L—Lipschitz的渐近伪压缩非自映象不动点的迭代逼近

Chidume首次提出渐近非扩张非自映象、一致L—Lipschitz非自映象的定义,并证明了所引入的迭代序列强收敛于渐近非扩张非自映象的不动点。该文引入渐近伪压缩非自映象的概念,并对一致L-Lipschitz的渐近伪压缩非自映象71提出了具误差的修改的Ishikawa迭代序列{xn}。设K是实Banach空间E的收缩核,P是从E到K上的非扩张的收缩映象。若存在严格增加函数φ：[0,∞）→[0,∞）,φ（0）=0,E←j（xa＋1-x^＊）∈J（xn＋1-x^＊）使得（T（PT）^n＋1xa＋1-T（PT）^n-1x^＊,j（xa＋1-x^＊））≤kn｜｜xn＋1-x^＊｜｜^2-φ（｜｜xn＋1-x^＊｜｜,A↓n≥1,x^＊是T的不动点,在对参数的一些限制条件下,本文证明了迭代序列{xn}强收敛于非自映象T的不动点x^＊,其目的是把对渐近伪压缩映象的迭代结果推广到渐近伪压缩非自映象上,从而推广了以前的结果。     

自伴算子的Jordan代数上的双Jordan导子

设H是一个复Hilbert空间,B（H）s是H上的由自伴算子构成的一个Jordan代数.双线性映射d：B（H）s×B（H）s→B（H）s是B（H）s上的双Jordan导子当且仅当存在虚数λ使得任给a,b∈B（H）s都有d（a,b）=λ（ab-ba）.双线性映射d：B（Hs）×B（H）s→B（H）s是B（H）s上的双广义Jordan导子当且仅当在H上存在有界线性算子x使得任给a,b∈B（H）s都有d（a,b）=axb＋bx^＊a.     

B（H）上广义Jordan triple可导映射

利用算子论方法,证明了YA∈（B）（B）,若δ满足δ（AA＊ A）=δ（A）A＊A-Aδ（A）＊A＋AA＊δ（A）,则（E） S,T∈（B）（B）和λ∈{C＼R}∪{0},且S＊-S=T＊-T=λi,使得（a） A∈（B）（B）有δ（A）=SA-AT.     

Mlinex损失函数下指数分布尺度参数的Bayes估计

在Mlinex损失函数下,求出了指数分布的尺度参数的唯一Bayes估计量,并对Bayes估计δB的容许性和形如d[c＋T（x）]的估计量的容许性进行讨论。其主要结果是：在Mlinex损失函数下,指数分布的尺度参数的唯一Bayes估计是δB=[Г（α＋β）/Г（α＋β-c）]^1/c（λ＋∑i=1^mxi,而且可容许的;形如dEc＋T（z）]的估计量当C〉0,d’〈d〈∞以及当c〉0,d。一d时是可容许的。     

六阶含参微分方程Dirichlet边值问题解的存在性

文章主要运用临界点理论和Morse理论,得到一类六阶含参微分方程Dirichlet边值问题解的存在性和多解性结果,考虑的具体问题为：-u^（6）（t）＋αu^（4）（t）-βu″（t）＋γu（t）=λf（t,u（t））,t∈[0,1],u（0）=u（1）=u″（0）=u″（1）=u^（4）（0）=u^（4）（1）=0,其中f：[0,1]×R→R连续,α,β∈R,γ,λ∈R^＋是参数,并满足条件α/π^2＋β/π^4＋γ/π^6〉-1,-3π^4-2απ^2〈β〈-3γ/π^2,α〉3γ/2π^4-3/2^π2,则当λ在某具体区间内时,上述边值问题有多个解.     

一类新的近于凸函数的子集

设P[A,B]={P(z):P(0)=1,P(z)在单位开圆盘E内解析且满足P(z)(1+Az)/(1+Bz),-1≤BA≤1},一个函数g(z)∈S*[A,B]当且仅当zg′(z)/g(z)∈P[A,B].函数族C*[A,B,C,D]={f(z):f(0)=f′(0)-1=0,f(z)在E内解析,(zf′(z))′/g′(z)(1+Cz)/(1+Dz),-1≤BA≤1,-1≤DC≤1},这是近于凸函数的一个子集,从而这些函数是单叶的.研究这个函数族与相邻函数族C[A,B,C,D]之间的关系,同时解决了系数估计和半径问题,给出了一个有效的判别方法.     

不可逆矩阵的伴随矩阵的特征值与特征向量的求法

给出矩阵A不可逆时,其伴随矩阵A*的特征值和特征向量的简便求法,即当r(A*)=0时,A*的所有的特征值都为零,任一非零向量都是其特征向量;当r(A*)=1时,A*有n-1个特征值为0,另一个特征值为A11+A22+…+Ann,此时,若A11+A22+…+Ann=0,则A*的属于特征值为0的所有特征向量由A的n-1个线性无关的列向量生成;若A11+A22+…+Ann≠0,A*的属于特征值为0的所有特征向量由A的n-1个线性无关的列向量生成,属于A11+A22+…+Ann的特征向量由A*的行元素的比例系数组成.     

渐近线性二阶半正离散边值问题正解的分歧结构

在非线性项满足渐近线性增长条件下,研究了二阶半正离散边值问题-Δ2u（t-1）=λf（t,u（t））, t∈[1,T]Z,αu（0）-βΔu（0）=0,γu（T）＋δΔu（T）=0{正解的存在性,其中λ＆gt;0为参数, f：[1,T] Z × R＋→R连续,主要结果的证明基于分歧理论及拓扑度理论。