关于K(M_p)空间的完全性的注记

И.М.Гельфанд和Г.И.Шилов在[1]中论证他们所引进的基本空间 K(M_p)的完全性时,是以第116页的引理1为基础的.这个引理说:如果_n _p,n=1,2,3,…作成_p中一有界序列:‖_n‖_p≤C,并且{_n~(k)(x)}(k=0,1,2,…,p)在任何有界集上都一致收敛于_0~(k)(x),则_0(x)=_0~(0)(x)_p,且‖_0‖_p≤C.本文的目的就是就一维空间的简单情况,举出一例说明这个引理是不对的,并且顺便说明修改 K(M_p)空间的完全性的证明的方法.关于名词术语和记号的用法都见[1].     

(PS)条件的证明

1 预备知识 定义1 记W0k,p(x)(Ω)的共轭空间为W-k,p'(x)(Ω),定义W-k,p'(x)(Ω)的范数如下: ‖ G ‖-k,p'=sup(|G(f)|)/(‖f‖k,p):f∈W0k,p(x)(Ω).     

空间B_(p1q)~(r)(φ)与差分法的L_p(φ)误差估计

在[1]中我们引进了空间L_p(φ),E_p(φ),在本文中我们把Бесоб空间B_(p1q)~(r)中[见2]的L_p范数换为L_p(φ)范数,新得的空间称之为B_(p~1q)~(r)(φ)。我们将证明B_(p~1q)~(r)(φ)的一个迹定理,并把这个方法应用到初值问题的差分法的误差估计上,而得出差分法的L_p(φ)误差估计。§1.以E_n表n维欧氏空间,x=(x_1,…,x_n),令f(x)=L_p(φ),?f?_(LP)(φ)简记为?f?_(p,φ),f(x)的k阶L_p(φ)光滑模定义为     

任意矩阵特征值的秩1修正扰动界

设A是一个n阶的任意复矩阵且E是A的Hermite秩1扰动,即E=xx',其中x是n维的复列向量,x'是x的共轭转置向量.则A+E为矩阵A的Hermite秩1修正矩阵.基于矩阵分析理论中Hermite矩阵特征值分布的性质,研究得到了矩阵A特征值的任意Hermite秩1修正扰动的上下界限,即给出了矩阵A+E特征值的上下界限:λ_i(H(A))+l_i(x)+δ_i≤R(λ_i(A+xx'))≤λ_i(H(A))+u_i(x)+δ'_i(i=1,n),λ_i(H(A))+l_i(x)+δ_i≤R(λ_i(A+xx'))≤min{λ_i(H(A))+u_i(x),λ_(i-1)(H(A))}+δ'_i(2≤i≤n-1),且λ_(min)(-SH(A)τ)≤S(λ_i(A+xx'))≤λ_(max)(-SH(A)τ)(1≤i≤n),其中δ_i=sgn(‖SH(A)‖_2)[λ_(min)(H(A))-λ_(i-1)(H(A))-u_i(x)],δ'_i=sgn(‖SH(A)‖_2)[λ_(max)(H(A))-λ_i(H(A))-l_i(x)+‖x‖_2~2],gap_i=λ_(i-1)(A)-λ_i(A),i=2,…,n,H(A)和SH(A)分别代表矩阵A的Hermite部分和反Hermite部分,τ=(-1)~(1/2),sgn(·)代表符号函数.当A为Hermite矩阵时,上述结果退化为已有的结果λ_i(A)-‖x‖_2~2≤R(λ_i(A+xx'))≤λ_i(A)+‖x‖_2~2.     

两个现代分析定理的推广

J.迪厄多内著《现代分析基础》中(8.12.7)(P199)的推广:设X_i(i=1,2,……,n)与Y为Banach空间,X=X_1×……×X_n,U为X中开集,如果f:U→Y是P次可微的,则各K阶偏导数在U内都可微(k1),且对t_i=(ξ_(i,j_i))∈X,ξ_(i,j_i),∈X_j_i,i=1,……,P,i≤j_i≤n有d~pf(x)·(t_1,……,t_p)=sum from n=j_i……j_p(d_(j1),……d_(jp)f(x)·(ξ_1,j_1,……,ξ_p,j_p)……(*),证P=2时∵d_jf(x)=df(x)。g_i,其中g_i:X_j→X h_j→(0,……,h_j,……0),     

第一类边界混合问题离散现象的注记

本文讨论了混合问题主要结果是下面二个定理: 定理1 当p=4k+3(k=1,2,…)时混合问题 (2)_p=(2)_(4k+3)存在唯一解的充要条件是此时,解的表达式为 u(x,t)=F_(4k+3)F_(4k-1)…F_7(?)(x,t) 定理2 1°当p≠1,3,5,…时,混合问题(2)_p存在唯一解。 2°当p=4k+1(k=1,2,…)时混合问题(2)_p=(2)_(4k+1)存在唯一解,其表达式为 u(x,t)=F_(4k+1)F_(4k-3)…F_(?)(?)(x,t)     

Hermite-Fejér插值算子的平均收敛性

讨论Hermite-Fejér插值算子H2n-1(f,x)在Lp空间上平均收敛性,得到平均收敛的几个充要条件.其中之一:H2n-1(f(x),x)平均收敛于f(x)的充分必要条件是:‖H2n-1‖p有界,并且limA-∞||n∑xn1H2n-1(xi,x)-xi||o=02(i=1,2).     

具范数约束的最小平方解问题

本文研究了下述形式的具范数约束的最小平方解问题: {‖Ax-b‖=min ‖x‖_p≤ρ_0在§1中论述了问题解的存在唯一性,§2中给出了p=2时的解法,在该解法中避开了求解特征值与特征向量的过程,对应§2的算法给在§3中。     

Hermitian矩阵不等式(英文)

考虑复数域上n阶定正的Hermitian方陣。本文結果基于凸函数的一个引理2.1。假定(?)是E~n上的一个凸域,而Φ(x)=Φ(x_1,x_2,…,x_n)是(?)上对称連續凸函数,若x,y∈(?)且滿足(1.1)(x)<(y),則Φ(x)≤Φ(y)。若A,B皆定正,a_1≥a_2≥…≥a_n,b_1≥b_2≥…≥b_n与c_1≥c_2≥…≥c_n分别为A,B与C=A B的特征根,Φ于(?)={x=(x_1,x_2,…,x_n)|x_i>0 i=1,2,…,n}上滿足引理2.1条件且Φ(λx)=λΦ(x) (对任实λ),則Φ(c)≤Φ(a) Φ(b). 习知Φ=(sum from i=1 to n x_i~p)~(1/p),(p>1);sum from i=1 to ∞x_i~p/sum from i=1 to ∞x_i~(p-1),(11)而当p<1(p(?)0)时,上述不等式反号(定理3.6)。若对p取极限导出著名的Minkowski不等式;定理5.1 tr(A B)~p/tr(A B)~(p-1)≤trA~p/trA~(p-1) trB~p/trB~(p-1),(11,q=p/p-1。当p<1(p(?)0)。正文中,經上式直接导出定理3.5与3.6。本文得到的其他結果,例如定理3.1 tr(AB)≤(trA~p)~(1/p)(trB~q)~(1/q),(p>1,1/p 1/q=1)及当p<1(p(?)0)时,不等式反号(定理3.2)以及定理8.1d(r AB)≥(1 1/tr(AB)/n)~nd(A)d(B)等也是有趣的矩陣不等式。     

1~∞与C(0,1]的一个子空间等距同构的例子

1~∞表示有界数列的全体。u=(u_1,u_2,…u_3,…)1~∞范数定义为‖u‖=sup|u_i|。C(0,1〕表示在(0,l〕上连续且有界的函数全体。xC(0,1〕,范数定义为‖x‖=snp|x(t)| 0相似文献   

一个参数型Hilbert奇异重积分算子的范数

定义参数型Hilbert奇异重积分算子Tλ:(Tλ f)(y)=∫Rn+f(x)/max{‖x‖λα,‖y‖λα} dx,y∈Rn+,其中‖x‖α=(xα1+…+xαn)1/α(α>0).通过权系数方法,研究了Tλ的(p,p)型范数,并给出了它的应用.     

空间W~(m,p)(R)的分段多项式逼近

函数空间的逼近理论由于在近似方法中的应用而被人们所重视。Di Guglielmo,F.在[1]中研究了空间 W~(m,p)(R~n)(p≥2)的多项式逼近问题。空间 W~(m,p)(Ω)是指具有如下性质的函数 u 组成的集合:W~(m,p)(Ω)≡{u∈L~p(Ω):D~αu∈L~p(Ω),0≤|α|≤m,其中 D~αu 是意义下的广义(或广义函数意义下的)偏导数},其中α={α_1,…,α_n}是非负整数α_j 的一个 n 重组,|α|=sum from j=1 to n α_j,D_j=(?)/((?)x)(对于1≤j≤n),D~α=D_1~(α_1)…D_n~(α_n).Ω为有界或无界区域。范数为‖u‖_m~p,p=sum from 0≤|α|≤m ‖D~αu‖_p~p, 1相似文献   

解析函数OrLicz空间的Carleson测度

设A(x)是N-函数,D表示单位圆。本文研究二元对(A,D)为△-正则的解析函数OrLicz空间L_a~A(D,dm)={f(z):f(z)在D中解析,∫∫A(|f(z)|)dm(z)<∞,dm(z)=d×dy}主要结果如下Ⅰ.证明了空间L_a~A(D,dm)中成立Bergman核公式f(w)=π~(-1)∫∫f(z)(1-w■)~(-2)dm(z)Ⅱ.解决了L_a~A(D,dm)中的CarLeson测度问题:设μ是D上的正BoreL测度,‖f‖_(AL)是fεL_a~A(D,dm)的范数,‖f‖_(Aμ)是fεL_a~A(D,dμ)的范数,D(w,r)是拟双曲圆.若则存在常数b_o=b_■(r)≥1使得‖f‖_(Aμ)≤b_o‖f‖_(AL)     

r方正交投影算子及其运算

§1 r方正交投影算子的定义及性质。定义1:设X是赋范空间,M,N是X的子集,若对任意的x∈M,y∈N有‖x+y‖~r=‖x‖~r+‖y‖~r 则称M与N是r方正交的,记为M⊥~rN,(r≥1)定义2:设X是赋范空间,P是X到X的线性算子,满足P~2=P,则称P是X上的投影算子 这时易知:X=R(p)(?)N(p).     

论逼近于D最优设计测度的试验点列的极限性质

(一)引言为了后面的需要,我们先引进若干必要的概念和记号。设有一个线性回归模型Y=f_1(x)β_1 … f_p(x)β_p e=f'(x)β e (1.1) 这里x为自变量,它可以在K雄欧氏空间R_K中的某区域B内取值,B称为试验区域。f_1(x),i=1,…,p,为x的已知函数,称为回归函数。β_1,…,β_p为末知的回归系数,在(1.1)中,     

多重調和的微分形式的邊界值問題

1.预备知识下面,经常用R表示一个m度的可以定向的Riemann流形。为了减少说话的麻烦,它的类(class)别假定是∝,虽然不一定要那么强。用x=(x~1,…,x~m)这种记号表示R上的局部坐标。假定φ_(i_1…i_p)(x)(i_1,…,i_p=1,…,m; 0≦p≦m,p=0的时候就是φ(x),以下类推)是R上的一个p位的反對稱張量場,那末(1) φ=φ_p=φ_p(x)=φ_(i_1…i_p)dx~(i_1)∧…∧dx_(i_p)     

多元线性模型中一个协差阵函数的二次估计问题

考虑多元线性模型Y=X_1HX′_2+■,其中■=(ε_((1)),…,ε_((n)))′满足ε_((i)),i=1,…,n独立,ε_((i))～EC_p(0,Σ,φ)即ε_((i))服从椭球等高分布,Eε_((i))=0,Eε_((i))ε′_((i))=(ER~2/p)Σ,其中Σ≥0未知,φ已知且φ(?)Φ_p={φ(·)|φ(t_1~2+…+t_p~2)是一个特征函数},随机变量R≥0,R■φ.在α=ER~4/p(p+2)-(ER~2/p)~2≠0的条件下,对给定的矩阵C=C＇,得出了tr(CΣ)一致(关于Σ≥0)最小方差不变二次无偏估计(简称最优估计)存在的充要条件以及其具体形式.     

空间BMO_ (D)和VMD_ (D)的刻画与zhu Kehe猜想

通过构造反例,指出了:f(Z)∈BMO(?)(D))的充要条件是 H_f,H_(?)有界;厂(Z)∈VMO(?)(D)的充要条件是 H_f,H_(?)是紧的,都是不成立的.同时证明了‖·‖_1是 BMO_(?)(D)上的范数,但不是完备的;‖·‖_i(i=2,3)不是 BMO(?);(D)上的范数,而是 BMO(?)(D)上的完备范数且‖·‖_2和‖·‖_3是等价的.     

关于线性求和法的一些问题

§1.引言我们知道,一般的矩阵求和法A=(a_(1j))的可求和域A~*上可赋于一组半范数: 如果记: 则A~*在‖x‖_A之下是一个B_0-空间;特别当A是行有限,A~*在范数‖x‖~1+‖x‖~3之下是一个B_0-空间;当A是行有限的U-方法,A~*在‖x‖~3之下是B-空间。(见[1])。本文主要讨论以下三个问题:第一,给出行有限T-求和法与一个正规(下三角)求和法相容的充要条件(定理1)。第二、在行有限右可移求和法的可求和域中可定义一个与‖x‖_A等价的齐次范数(定理2)。第三、相容性问题Mazur-Orlicz给出了关于有界序列的著名定理,但相容域为有界序列所限,我们在包含一部份无界序列的集合:     

关于抛物型方程Crank—NicholSon格式的敛速估计

[1]中给出了解抛物型方程广义Galerkin方法Crank-Nicholson格式的斂速估计是‖U~(?)-u‖_0=0(h~2+τ~(3/2))。本文指出该格式的斂速估计是‖U~(?)-u(nτ)‖_0=O(h~2+τ~2)并证明了该格式按‖·‖_(0,h)范数关于初值是绝对稳定的。