带调和势的非线性Shrdinger方程整体吸引子的维数估计(英文)

研究了带调和势的非线性Shrdinger方程:iut+uxx-x2u+｜u｜2u+iαu=f(x),α>0的长时间动力学行为,给出了该方程整体吸引子的Hausdorff维数和Fractal维数的上界估计.     

带调和势的非线性Shrodinger方程整体吸引子的维数估计

研究了带调和势的非线性Shrodinger方程：iut＋uxx-x^2u＋｜u｜^2＋iau=f（x）,a〉0的长时问动力学行为，给出了该方程整体吸引子的Hausdorff维数和Fractal维数的上界估计．     

带调和势的非线性Shr(o¨)dinger方程整体吸引子的维数估计

研究了带调和势的非线性Shr(o¨)dinger方程:iut+ uxx-x2u+|u|2u+iαu=f(x),α＞0的长时间动力学行为,给出了该方程整体吸引子的Hausdorff维数和Fractal维数的上界估计.     

无界区域上具有记忆项的半线性耗散波动方程整体吸引子的维数估计

在无界区域上考虑了如下具有线性记忆项的半线性耗散波动方程的整体吸引子的维数估计 (utt + ±ut ? k(0)á(x)￠u ?R10 k0(s)á(x)￠u(t ? s)ds + ?f(u) = h(x); (x; t) 2 RN ￡ R+; u(x; t) = u0(x; t); ut(x; 0) = @tu0(x; 0); x 2 RN; t · 0: 其中N ? 3, ± > 0, 并á(x)?1 =: g(x) 2 LN=2(RN)TL1(RN). 为了克服在无界区域中与微分算子á(x)￠的非紧性有关的困难, 引入了能量空间X0 = D1;2(RN) ￡ L2 g(RN) ￡L21(R+;D1;2(RN)). Hausdorff维数维数和分形维数的估计是根据特征方程?á(x)￠u =au; x 2 RN的特征值a 分布的渐近估计得出的.     

一类函数的Bouligand 维数

确定一类形如f(x,y)=∑j≥1 aj cos(λj |x y|)函数的上、下Bouligand维数. 并给出上、下Bouligand维数不等的图像.     

非经典反应扩散方程全局吸引子的分型维数

研究了具有衰退记忆的非经典反应扩散方程的周期边值问题,通过应用一些最新结果,运用半群理论的方法和分型维数定理,获得了该方程当非线性项g(u)满足临界增长条件且g(x)∈C2(R,R)时其全局吸引子的分形维数是有限的,对文献的一些结果作了改进和推广.     

Q[x]的一个子环的素谱及同调维数

本文确定了有理数域Q上的多项式环Q[x]的一个子环R={f(x)∈Q[x]|f(0)∈Z}的极大谱、素谱及同调维数.     

一类图像的盒维数为2的分形函数

讨论了连续函数 f(x)＝ncos(λnπx)的盒维数, 利用λ-进制展式证明了在条件(an＋1/an)＝1下其图像的盒维数为2, 其中λ为大于1的整数, {an}为非负可和序列.     

诱发电位的关联维数研究

研究了视觉刺激前后脑电(EEG)以及视觉诱发电位的非线性特征,计算了单次和多次叠加平均情况下EEG的关联维数,结果表明:诱发电位具有一定的非线性特征,诱发电位的关联维数低于自发脑电,说明诱发电位的复杂性低于自发脑电.     

四维抛物型方程的高精度显式差分格式

文献[1]构造了一类对任意维抛物型方程都适用的绝对稳定的显式差分格式,但精度不高,截断误差阶仅为O(Δt2+Δx2),文献[2]构造了一族解四维抛物型方程的高精度显式差分格式,截断误差阶达O(Δt2+Δx4),但稳定性条件r<1/6又较为苛刻.我们对四维抛物型方程的初边值问题(区域和定解条件略) u t=a( 2u x2+ 2u y2+ 2u z2+ 2u w2),a>0使用待定参数法,构造了一个高精度的显式差分格式格式当1/8=r=aΔt/Δx2<1/2时稳定且收敛,截断误差阶为O(Δt2+Δx4).联合使用格式(1)、(2)则对任r<1/2就构成了一个稳定且收敛的截断误差阶为O(Δt2+Δx4)的显式差分…     

关于环的整体维数的一个定理

许多作者对环的ｐｕｌｌｂａｃｋ图进行了研究。其中研究的一个主要方面是找出一个ｐｕｌｌｂａｃｋ图中的ｐｕｌｌｂａｃｋ环的整体维数与图中其他分支环的整体维数之间的关系。本文从一般的角度研究了环的整体维数，得到了与￣［２］中类似但较之形式广泛的一个定理。     

特殊模的同调维数

考察了一些特殊模的同调维数,并得到相应的结果,从而一些已知的结论可作为我们的推论     

Noether模的同调维数

本文研究了Ｎｏｅｔｈｅｒ环上有限生成模的投射维数和内射维数，推广了有关Ｎｏｅｔｈｅｒ局部环上有限生成模的投射维数和内射维数的结果。     

平面分形曲线的几何构造及其维数

本文用几何方法构造了一类平面分形曲线，并讨论了它们的Ｂｏｘ维数．Ｐａｃｋｉｎｇ维数及Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ维数．     

概率空间上的盒维数

在概率空间（Ω,ξ,μ）上定义关于卢的上、下盒维数,并给出了上、下盒维数的另一等价定义,讨论了概率空间上关于产的上、下盒维数与关于μ的Hausdorff维数、预填充维数及填充维数之间的关系．     

乘积空间上的混合测度和维数

在乘积空间Rm×Rn上定义了一种新的混合维数,给出了它的一些基本性质,并比较了它和Hausdorff维数、填充维数等维数之间的关系,得到了一个乘积公式等相关的结论.     

子自仿射集的Hausdorff维数

定义了箱维数,研究了其性质,并获得了Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ维数和Ｐａｃｋｉｎｇ维数的另一表达式。最后,计算了一类子集的分数维。     

函数图像分形维数的计算方法

分析了有限离散采样点的函数图像（如地震曲线、测井曲线等）分数维的计算方法，根据平面图形盒子维的算法思想，提出了一种适合于计算函数图像分数维的盒子维算法，这种方法快速、准确，并在实际中得到了应用．     

空间定位误差的微分解法

本文就工件在夹具中定位误差的计算问题进行研究。通常只利用几何解析对误差计算,方法虽然单纯,精确度较差。因此,本文在平面定位误差的基础上,提出空间定位误差的微分解法