概率收缩与概率赋范空间中非线性方程的解

Altman在Banach空间中所建立的收缩理论是研究Banach空间中非线性算子方程解的存在性和唯一性的有力工具。以后Lee,Padgett所建立的随机收缩理论是文献[1]的发展,同时为进一步研究随机方程开辟了新的途径。本文的目的是在概率赋范空间中引入概率收缩的概念,并进一步研究了具概率收缩的非线性算子方程解的存在性。其结果是文献[1—4]和曾文智的相应结果的改进和发展。     

关于概率赋范线性空间映射族的一个公共不动点定理

本文在概率线性赋范(PN)空间中引入一族半赋范空间,并以此为工具,建立了一个映射族的公共不动点定理,它是文[1]中定理5的推广.PN 空间及其中的ε、λ邻域U_x(ε,λ),ζ收敛等基本概念的定义见文[2,3].记R=(-∞,∞),R~+=[0,∞),Z={1,2,3,…).     

Banach空间上线性算子的若干性质

[1]中指出,Banach空间上的有界线性算子把Bochner可积的抽象值函数(相应地Pettis可积函数)映照为Bochner可积函数(相应地Pettis可积函数)。我们在本文中指出,对于线性算子,上述命题之逆也真。也就是说,如果Banach空间上的线性算子把Bochner可积函数映照为Bochner可积函数(相应地把Pettis可积函数映照为Pettis可积函数),那末该线性算子必定有界。此外,我们还从Banach空间中级数的各种收敛性、取值在Banach空间中的向量测度的各种特性等方     

加权Herz型Hardy空间上的线性算子

Soria和Weiss在文献中将Stein的一个关于奇异积分算子在幂权L~P空间上的有界性结果以下述形式推广到较一般的情形中去:奇异积分算子由满足尺寸条件(对具有紧支集的函数f)的次线性算子T来代替,而幂权由满足条件的权函数W~∈A_p来代替,其中C_1与k~∈Z无关.应当指出,上述Stein-Soria-Weiss的结果已被推广到由块生成的空间上去.但是,它在     

L~p空间上一类积-微分算子的谱

考虑如下被真空包围的有界闭凸集V中的中子迁移算子 A·=-vΩ·grad_r·-vΣ(r,v)·+∫_D∫_E κ(r,v,Ω,v′,Ω′)·dv′dΩ′,D(A)={Φ∈L~p(G)\AΦ∈L~p(G);Φ(r,v,Ω)=0对r∈aV及进入V的方向Ω成立},(r,v,Ω)∈G=V×E×D,E=(0,v_M],0相似文献   

关于随机赋范模

证明了实随机赋范模定义中的第４条公理可以由其他３条公理推出;给出了复随机赋范空间上连续随机性泛函的ａ．ｓ．有界的充分必要条件;进而证明了在等中工同构意义下复随机赋范模定义中的第４条公理也是多余的。     

概率内积空间

1.引言 1981年,Dumitrescu引入了概率内积空间。概率内积空间的正确引入必将导致概率度量理论进一步深入发展。但文献[1]中的定义有错误,本文重新给了定义,并讨论了它与内积空间的关系。首先引入如下记号:记单调增(降)、左(右)连续、上确界为1,下确界为零的函数之集为。令     

论线性空间与欧氏空间的对比

线性空间与欧氏空间是《高等代数》的两部分重要内容,两者之间既有区别又有联系,从它们的基础域、运算、基、向量的坐标、过渡矩阵、线性变换、子空间和同构8个方面进行对比讨论.     

论线性空间与欧氏空间的对比

线性空间与欧氏空间是《高等代数》的两部分重要内容,两者之间既有区别又有联系,从它们的基础域、运算、基、向量的坐标、过渡矩阵、线性变换、子空间和同构8个方面进行对比讨论。     

论线性空间与欧氏空间的对比

线性空间与欧氏空间是《高等代数》的两部分重要内容,两者之间既有区别又有联系,从它们的基础域、运算、基、向量的坐标、过渡矩阵、线性变换、子空间和同构8个方面进行对比讨论。     

Banach空间中■型算子群与算子半群

本文考察Banach空间中由■型算子组成的算子群与算子半群,证明了这类算子群与算子半群的主要定理:它的无穷小母元仍为型算子。作为特例,我们考察了标量算子的情形,解除了Soruour与Berkson的一个主要条件——空间的弱完备性。本文所涉及的算子半群均为C_0一类(参看文献[3])。     

随机序列的线性复杂度

随机序列的线性复杂度尽管也具有随机性,但它们的期望值却约为其长度的一半。并且对任意随机序列,可至多改变一位使其线性复杂度达到长度的一半。Rueppel证明了长为n的二元随机序列线性复杂度的期望值为     

一类算子方程的可解性

一、一般性结果 设X是一个可分的、自反的Banach空间,X~*为其对偶空间。<,>表示X与X~*之间的对偶。“”、“→”分别表示相应空间的弱收敛及强收敛。考虑算子,其中D为X中的有界开子集,表示其闭包。     

随机内积空间

1965年以来,探索概率内积空间定义的工作已有一些,但都用分布函数表述概率内积,它们无法包含通常的复内积空间,尤其不能保证其为性质较好的概率赋范空间,从而进一步工作受阻,为克服上述局限性,本文用随机变量代替分布函数从另一方面首次提出随机内积空间的概念,并研究其拓扑性质及随机度量投影等问题。     

一类凹与凸算子的不动点与固有元

文献[1]中引入了α凹算子和—α凸算子的概念。设P是实Banach空间E中一个体锥(即锥P的内点集(?)φ)。算子A:(?)→(?),0≤α<1。A称为α凹(—α凸)算子,如果满     

一类随机系统的稳定性

研究随机系统dx/dt=A(t,ω)x+B(t,ω)f(t,x),ω∈Ω,(1)这里采用通常的矩阵写法,A与B是n×n方阵,x,f为n维列向量,Ω是样本空间.假设(1)式满足解的存在和唯一性条件.与(1)同时研究未扰系统     

关于线性递归算子的一点注记

线性递归算子Φ如下定义: ■是实常娄P_n≠0.引理1 对任何整数i ≥0，■S_i,i(0≤l≤i)是第二类Stirling数，可由下式表示：     

组合线性递归算子(Ⅳ)

本文研究组合线性递归算子在关于Abel恒等式、Bernoulli多项式的研究中和在概率论中的应用。在关于Abel恒等式的研究中,许多文献采取首先引入专门记号并研究其性质,而后再推导有关结论的方法。利用第一型组合线性递归算子“|-(”及其性质研究Abel恒等式,就无需再引入新记号,记忆其特殊性质了。定理1(Abel关于二项式定理的推广)     

线性正算子序列的点收敛

在线性正算子序列的收敛性的研究方面,大部分的工作是关于一致收敛和平均收敛的。我们试图对线性正算子序列的点收敛作个初步探讨,得到了点收敛的型定理: 定理1 设G表示R~n的紧子集[0,1]~n;{K_m(·,x)}是C(G)→C(G)的线性正算子序列。如果对于x=(x_1,x_2,…,x_n)∈G,满足以下条件:     

组合线性递归算子(Ⅰ)

“组合线性递归算子”的引入,给组合问题的研究提供了一个有力的工具.本文对组合线性递归算子进行了初步研究,给出了它的一些基本性质.许多熟知的组合原理和命题(如容斥原理、广容斥原理、反演公式、概率论中的若干命题等)都可作为这些性质的特例.并且,不少用母函数解决的问题,都可用组合线性递归算子简单地解决.设