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连续Domain的若干特征定理 总被引:1,自引:0,他引:1
尚云 《西北大学学报(自然科学版)》2004,34(6):631-635
目的 给出准连续Domain与连续Domain的特征刻画。方法 利用准连续Domain的每一点都有准定向极小集,连续Domain的每一点都有定向极小集。结果 给出了准连续Domain与连续Domain的一些等价刻画,得到了连续Domain的等式刻画。利用Waybelow关系给出了连续Domain的一个特征定理。结论 通过引入准连续Domain,得到了连续Domain的一些特征定理。 相似文献
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对相容Domain引入了相容定向极小集的概念,证明了相容Domain D是相容连续Domain当且仅当D中的每个元在D中存在相容定向极小集,并给出了相容连续Domain的序同态扩张定理. 相似文献
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通过引入模糊定向极小集和模糊Domain的基的概念,证明了模糊定向完备偏序集X是模糊Domain当且仅当X有基当且仅当x∈X,x有模糊定向极小集.基于模糊定向极小集和模糊Domain的基,研究了模糊Domain上的模糊序同态,证明了模糊Domain X的基到模糊Domain Y上的模糊序同态可以唯一扩张为模糊Domain X到模糊Domain Y上的模糊序同态. 相似文献
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连续Domain的特征与浓度 总被引:9,自引:0,他引:9
引入了连续Domain的局部基和稠密子集的概念,在此基础上定义了连续Domain的特征及浓度,给出了局部基的刻画,并讨论了连续Domain的特征、浓度与连续Domain带上Scott拓扑或Lawson拓扑的拓扑空间的特征、浓度之间的关系。证明了连续Domain的特征、浓度分别与它带上Scott拓扑时的拓扑空间的特征、浓度相等,它们分别小于连续Domain带上Lawson拓扑时的拓扑空间的特征、浓度。 相似文献
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肖赟 《四川师范大学学报(自然科学版)》2011,34(6)
该向量空间E是一个Dedekind完备偏序向量空间,G是E的一个控制子空间,而算子P0是定义在G上的一个正投影算子,则P0能扩张成整个E上的正投影算子,从而在较一般的偏序向量空间上,得到了正投影算子的一类扩张定理,其结果进一步推广了算子的扩张性质. 相似文献
9.
连续格的序同态 总被引:6,自引:3,他引:3
覃锋 《江西师范大学学报(自然科学版)》2000,24(2):126-129
基于定向极小集,给出了连续格序同态的一个刻划和两个相应的扩张定理。 相似文献
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研究了Scott Domain上稳定映射的性主Scott Domain上稳定映射与拓扑之间的联系,给出了Scott Domain上稳定映射的特征定理,得到了Sctoo Domain上的稳定映射下Lawson拓扑之间的关系定理。 相似文献
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根据相容的概念,定义了伪相容连续与伪相容连续的基,进而得出若干等价命题及相关性质的证明.最后介绍了在伪相容连续偏序集中一类特殊的相容定向集,并加以证明. 相似文献
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文[7]给出了极小集和定向极小集理论,本文就极小集和定向极小集作了进一步的研究,得出一些重要性质,本文最后给出连续格为完全分配格的一个充分条件。 相似文献
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《信阳师范学院学报(自然科学版)》2017,(3):349-353
在假设生物种群具有脉冲出生阶段(由Beverton-Holt函数或Ricker函数描述)和连续的扩散阶段前提下,利用脉冲反应扩散系统讨论了有界区域下生物种群的持续生存.得到了种群持续生存的阈值(最小临界域),当有界区域长度大于此阈值时,生物种群可持续生存;当区域长度小于阈值时,生物种群灭绝.最后,对系统进行了数值模拟,数值结果表明,通过控制介质流动速度可实现生物种群在固定区域上的持续生存. 相似文献
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张金清 《湖南文理学院学报(自然科学版)》2003,15(3):20-25
由Brezis和Browder得到的非线性泛函分析序集一般原理及其推广已经被广泛应用到许多科学领域。然而,上述定理中的序集必须要求满足反对称性,而在理论数学、应用数学,特别是在经济学等许多领域中,一些序结构并不满足反对称性。为解决上述问题,我们首先提出了不要求反对称性的不完全偏好,在此基础上我们获得了许多不完全偏好意义下的极大元定理。作为应用,我们改进了由Brezis和Browder得到的非线性泛函分析序集一般原理及其许多推广,并给出了一个最小值定理,此定理推广了Weierstrass定理。 相似文献
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基于邻域关系提出一种综合考虑正域和边界数据的属性约简方法.该方法利用邻域关系对数据进行离散化处理,通过定义基于邻域的正域属性重要度、边界属性重要度和邻域综合属性重要度概念,设计一种新的启发式属性简约算法.该算法从空约简集出发,利用邻域属性重要度启发式搜索属性空间以扩展约简属性集,理论分析和实验表明该算法有效可行. 相似文献
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为解决多分类支持向量机计算量大、训练时间长的问题,构造了支持向量域多分类器(MSVDC).在训练阶段,运用支持向量域描述求得各类样本的最小包围超球,进而将数据空间划分为不同区域;在测试阶段,计算待识别样本与最小包围超球球心的距离,并判断其空间位置;对超球重叠以及超球外区域的样本,定义一种相对类距离,判断样本归属该值较小的类.MSVDC避免了重复利用训练样本,降低了内存占用并提高了计算效率.数值实验结果表明:MSVDC具有好的鲁棒性,分类精度可高达98.89%,分别比一对多和一对一算法高4.51%和1.24%,训练时间分别为一对多和一对一算法的18.06%和55.41%. 相似文献
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