拓扑学理论与计算方法

拓扑学的光景拓扑学自庞加莱(Poincaré)以来一百多年的历史上,有许多优美的结果.首先可以提及的是1912年的布劳威尔(Brouwer)不动点定理:球体到自身的任一连续映象必有不动点.说详细一点就是:记球体为B,设f:B→B 是一个连续对应,那末在B 中至少有一点x~*使得f(x~*)=x~*.经过对应f,x~*还回到x~*,所以称x~*是一个不动点.纯粹数学家对布劳威尔定理推崇不已:条件那么弱,结论却很强.应用数学家赞赏布劳威尔定理,还因为解方程h(x)     

计划经济大范围最优化的数学理论(Ⅷ)论Brouwer不动点定理

在拓扑学上有一条著名的Brouwer不动点定理: 一个连续映象y=f(x)把单位球xx’≤1映入其自己,即yy’≤1的一部分或全部,则一定存在一个不动点,即有-c,使c=f(c)。 这个存在性的定理有广泛的应用,成为现代经济学派的一个重要工作(见文献[1])。本系列文章中常用的Perron-Frobinius定理也可以由这定理推导出来。     

经济均衡单纯同伦算法的几何与实施

1.经济均衡模型 对于具有n+1种商品的有限纯交换经济,因为重要的是商品的相对价格,所以价格调节可以表达为S~n={p∈R~(n+1):p≥0,e~Tp=1}的连续自映射f。于是,f的不动点就是经济的均衡点,从而Brouwer定理给出均衡的存在性。 本文讨论经济均衡的单纯同伦算法。     

临界点理论中的Schauder型条件

Schauder不动点定理是一个有广泛应用的著名结论。这一定理断言:如果M是Banach空间E中的有界凸闭集,A:M→E是全连续算子并满足 AM(?)M,(1)则A至少有一个不动点。我们把Schauder不动点定理中的条件AM(?)M称为Schauder型条件。本文的主要目的是把Schauder型条件引进临界点理论,从而在Hilbert空间的情况下,     

高维M(?)bius群的Shimizu-Leutbecher定理

二维的Shimixu-Leutbecher定理,是判断平面上一个包含抛物元素的M(?)bius群是否离散的重要条件,也是著名的ζφrgen-son不等式的一个重要推论.由于高维M(?)bius群与平面M(?)bius群有着许多本质的差异,如何在高维建立Jφrgenson不等式一直是当今复分析领域的一个十分活跃的课题.本文利用Clifford矩阵给出了高维空间的Shimizu-Leutbecher定理.且利用这个定理,具体得到了一类保持上半空间不变的M(?)bius群的稳定集.若M(?)表示n维空间(?)上所有保向     

不可分的么模定Hermite型的构作

设F=Q((-m)~(1/2))(m>0且无平方因子)为虚二次域,D_m为它的代数整数环.域F有一个非平凡的对合即复共轭,它的不动点域是Q.设V为域F上n维非退化的Hermite空间,并有关于上述对合的V上半双线性型φ以及与φ相伴的Hermite型H.设L为V上的D_m格,即L是V中的一个有限生成D_m模且FL=V.一个D_m格L称为偶格,是指对一切x∈L有H(x)     

推广的C~1封闭引理的较简证明

设M是n+1维C~2流形(n≥1),σ:M→TM是M上的一个C~1向量场,φ:D→M是σ产生的流。仿照文献[1],我们不限定M是紧致的。因此,φ的定义域D,可以不是整个的M×R而仅是M×R的一个连通开子集。设v_0∈M,当如下两条成立时,称v_0是φ的一个非游荡点:(ⅰ){v_0}×R~+D(R~+=[0,∞));(ⅱ)对V_0在M中的任一个邻域     

关于U-统计量理论的一些结果

设x_1,x_2,…为一串独立同分布(iid)变量,而φ(x_1,…,x_m)为x_1,…,x_m的对称函数,则U_n=(n/m)~(-1) sum from to 1≤α_1<…<α_m≤nφ(x_(α_1),…,x_(α_m),n≥m称为以φ为核的U-统计量。设对某个r≥1有E[|φ(x_1,…,x_m)|~r]<∞.(1)迄今为止,文献中对U-统计量的研究,多限于r=1和r=2的情况,最近我们研究了一般的r≥1的情况,主要结果如下:     

关于k-定向流形的嵌入

设M是k-连通n维闭流形,x_0∈M,令M_0=M—x_0,Becker和Glover在文献[1]中证明了以下结果: 设0≤j≤2k,n≥2j+3,则流形M可微分嵌入到R~(2n-j)的充分必要条件是M_0可浸入R~(2n-j-1)。     

对合的不动点集F具有W(F)=1性质的流形

一、引言 Konsniowski和Stong在文献[1]中,提出了一个猜测:对于每一个对合的不动点集F具有W(F)=1的(M~n,T)协边于形如(RP(2~s),τ(2~s))的多项式。本文证明了 定理 设M~n为一n维闭流形,T为在M~n上的一个对合。又设T在M~n上的不动     

Hilbert零点定理的推广

在文献[1]中,Abian证明了: 定理A(Abian) 设C为复数域,P=C[x_0,x_1,…,x_E,…]为C上的多项式环,其中x_0,x_1,…,x_E,…为C上的一组不相关不定元,其个数不超过C的基数|C|。设Π是P的一个子集,其基数|Π小于|C|。如果Π中任意有限个多项式都在C中有公共零点,则Π中全     

一类泛函方程逐步逼近法的控制收敛定理

本文用矩阵谱半径这个重要数据建立一类泛函B_i(i=1,2,…,n)的乘积空间,x=col(x_1,x_2,…x_n)方程逐步逼近法的两个控制收敛性定理。∈B,意指x_i∈B_i(i=1,2,…n)可仿n维欧氏空间 设B(?)B_1×B_2…×B_n为n个Banach空间的三种赋范方式对B赋范。     

双曲型空间等距嵌入的一个问题

n维实向量空间R~n中取所有满足条件x_1~2+x_2~2+……+x_n~2<1的点作成一个子集B,在B上定义一个距离,使其中任意两点x与y之间的距离(记作xy)由下式规定之:     

二阶椭圆型方程的解

几何中一类很有意义的问题——指定曲率问题引起了许多从事几何和分析研究的数学家的关注.对一个n维的Riemann流型(M,g),K(x)是M上的一个给定函数,是否存在另一个与g共形的度量 g_1,i.e.g_1=φg,φ>0,且φ是M上的一个连续函数,使在g_1下其曲率为K(x)。     

Sigma-Pi神经网络中的逼近问题

设函数π:R~n→R定义如下: π:(x_1,…,x_n)→multiply from k=1 to n(x_k)。 近来,用一个一元连续函数夕与函数冗的复合旷冗来逼近多元连续问题。由于其在人工神经网络中的重要应用,而受到广泛的关注。 事实上,所谓Sigma-Pi神经网络的能力,从数学上讲,就是形如     

广义有向树图的连通性及有向树悬挂点数的内插定理

对于至少有两个有向支撑树的有向图D,我们定义了广义初等有向树变换和广义有向树图的概念。 定义1 设t_0是有向图D中的一个有向支撑树,x_0是t_0中的弧,x_1不是t_0中的弧。若     

非线性正系统的结构特性

这里扼要给出我们在非线性正系统方面所得到的几个结论,有关定义见文献[1].文献[2]中通过矩阵给出了线性正系统的概念.以下定义是更一般的:定义设某系统在零时刻由x 出发的轨线为φ(t,x),并记R_+~n={(x_1,x_2,…,x_n)~T∈R~n|x_i≥0,i=1,2,…,n).若对任意的x∈R_+~n,有φ(t,x)∈R_+~n,(?)t≥0,则该系统为一正系统.其中t 对于连续系统属于实数集R,对于离散系统属于整数集Z.     

一个推广的C~1封闭引理

本文的主要目的是摘要叙述下面定理的一个证明。 主要定理 设M~n是一n维C~∞Riemann流形,n(?)2,其上有一C~1常微系统S.命a是S的一非游荡常点。则对每一ε>0,M~n上有一C~1常微系统X具有一周期轨道经过a且满足‖X—S‖<ε。 这在微分动力体系理论中是一推广形式的封闭引理。简单地说,它指出非游荡常点可以     

最小二乘估计相合性的若干结果

(?)≡(x_1,x_2,…)是已知的p维向量序列,e≡(e_1,e_2,…)是随机误差列,β≡(β_1,…,β_i)′是未知的回归系数向量.记S_n=x_1x_1~′…+x_nx_n~′.设当n≥n_0时,S_1~(-1)存在.把p×n矩阵S_n~(-1)(x_1…x_n)的(j,i)元记为u_(nji),则β的最小二乘(LS)估计为     

模q的Borsuk-Ulam定理的K理论证明

设S~a代表(a+1)维欧氏空间R~(a+1)中的a维球面。经典的Borsuk-Ulam定理断言:若存在连续映射f:S~m→S~n,对任意的x∈S~m,都满足f(—x)=f(x),则一定有:m≤n。 Walker推广了这个定理,对于f:x→S~n为Z_2等变映射,给出了一个必要条件。这里X上有一个Z_2作用,S~n上带一个自然的Z_2作用。