判断函数组线性无关的一个充要条件

在常微分方程的高阶方程求解过程中,为判断一解能否为其通解,常需讨论一组解函数的线性相关性.函数组的线性相关性是这样定义的:定义:设函数x_1(t),x_2(t),…x_n(t)是定义在区间〔a,b〕上,如果存在不全为零的常数λ_1,λ_2,…λ_n,使得(?)t∈〔a,b〕有:λ_1x_1(t) λ_2x_2(t) … λ_nx_n(t)=0则称x_1(t),x_2(t),…x_(t)在区间〔a,b〕上线性相关;否则,就称它们在〔a,b〕上线性无关.     

限定取正整数的定和最大积问题

我们知道,在“极大极小”问题中有一个重要定理,就是 n个正数x_1,x_2,…,x_n,其和 sum from i=1 to n(x_i)=L是一个定值,则当x_1=x_2=…=x_n=L/n时,其积multiply from i=1 to n(x_i)最大。如果限定x_1,x_2,…,x_n取正整数,结果怎样呢?就是说,n个正整数其和一定,什么时候它们的乘积最大?本文就介绍这个问题。先介绍二个符号。符号〔x〕表示不超过x的最大整数部份。例如,〔π〕=3,〔16/3〕=5,〔-2~(1/2)=-2,〔4〕=4。符号{x}表示不小于x的最小整数部份。例如,{π}=4,     

平稳性判别探讨

在应用平稳随机序列预报方法于气象、水文、地震、太阳黑子等方面的实际问题中,首先碰到的一个问题是:由历史资料获得的一组有限个观察数据x_1,x_2,…,X_n,怎样判别它是平稳随机序列的现实。如果它不是平稳随机序列的现实,那么应用平稳序列预报方法就有根本性的问题了。本文围绕这个实际工作中需要解决的问题,在(一)中简单地分析了A.M.(?)在〔1〕中对这个问题处理的情况及存在的问题。在(二)中也简单地介绍了J.S.Bendat等在〔2〕〔4〕中对这个问题的处理方法及存在的问题。而在(三)中,论证了另一种判别方法,可供解决这个问题作参考。     

关于高阶ARMA模型的平稳可逆域

在实际问题中,时间序列的平稳域和可逆域是很重要的问题。然而,在资料〔1〕中仅对二阶模型给出了实参数的不等式形式的平稳可逆域。例如对AR(2)的平稳域,当 x_n-b_1x_(n-1)-b_2x_(n-2)=N_n其中N为平稳白噪声,且E|N|~2≠0时,其平稳域为: |b_2|<1,b_1 b_2<1,b_1-b_2<1。 (1)而对更高阶,〔1〕中未给出此种不等式形式,只指出其特征方程(?)     

关于相关数列极限的注记

设 k 为某一自然数,数列{x}、{y}当n>k 时满足y_n=C_0x_n+C_1x_(n-1)+…+C(?),则称{y_n}为{x_n}的相关数列.设 g_1(t),g_2(t),…,g(t)在 u(t_0)内严格单调且连续,g(t_0)=x_0,i=1,2,…,k.g_i(t)的反函数为 g~(-1)(x),它在 u(x_0)内严格单调且连续,g~(-1)(x_0)=t_0,i=1,2,…,k设F(t)=C_1f〔g_1(t)〕+C_2f〔g_2(t)〕+…+Cf〔g(t)〕,且存在 l,1≤l≤k,使|C_1|>(?)|C_i|.     

关于交换映射的几个公共不动点定理

文〔1〕对于交换映射给出了一些较一般的公共不动点定理,本文的目的是将〔1〕中的主要结果加以推广,从而使得〔2—3〕中的许多重要结果得到进一步的统一和推广。在本文中,N,ω和R_ 分别表示自然数集,非负整数集和非负实数集,并将沿用〔11〕中关于L—空间(X,→)的某些术语。特别,映射f:(X,→)→(X′,→′)称为是连续的,是指序列{x_n}_(n∈)(?)X,x_n→x∈X 蕴涵对{(x_n}_(nω)的某一子序列{x_(n_1)}_(iω)有f(x_(n_i))→′f(x)。对于连续     

Cantor集合的一种构作方法

1、本文目的 Cantor集合以其具有多种独特的性质(参见〔1〕—〔3〕),无论在集合论的理论研究方面或者在实变函数论的教学方面都居相当显著的地位。通常构作Cantor 集合,都是从三等分单位闭区间〔0,1〕入手。即是,首先将〔0,1〕三等分,取出中间一个开区间x_(00)=(1/3,2/3)后,再将剩余的两个区间又各自三等分,并分别取出中间的一个开区间X_(10)=(1/9,2/9)和     

有限Fuzzy集的熵的另一种定义

本文普遍设K={x_1,x_2,…,x_(?)}为有限集,(X)是X 上全体Fuzzy 子集的集合族,即(X)=〔0,1〕~(?)。又记R~ 为非负实数集。熵在信息论中是用来描述试验结果的不确定性的大小。这里,Fuzzy 集f 的熵是Fuzzy 子集f:X→〔0,1〕的Fuzzy 程度在数量上的一种表示,也即Fuzzy 集的“不确定性”在整体上的一种度量。这种“不确定性”与经典数学中随机事件的不确定性,在意义上是不同的。     

一个复合泊松逼近定理的证明

设{x_(n_i):i=1,2,…,n}是独立的随机变量序列,Y是恰当选择的复合泊松随机变量。Y.H.wang在文〔1〕中利用概率论中的连续性定理,在宽松的条件下证明了。笔者在文〔1〕的条件下,用一个直观的方法证明了Wang的结果。通过证明过程可以清楚地看到,当{x_(n_i)}从贝努里随机变量扩展到非负整值随机变量时,的极限分布是怎样从泊松分布扩展到复合泊松分布。     

关于一些Hermite-Fejer算子逼近度的注记

本文研究以Jacobi多项式的J_n(x)=sin(2n+1)/2θ/sinθ/2(x=cosθ,0≤θ≤π)的零点为基点的Hermite-Fejer插值过程H_(2n-1)(f,x).对于Lipα(0<α<1)类中函数,改进了[1]的结果:得到了H_(2n-1)(f,x)逼近有界变差函数的阶估计. 设函数f(x)∈C〔-1,1〕,x=cosθ(0≤θ≤π),J_n(x)是n阶Jacobi多项式,x_k=x_k~(n)=cosθk=cos(2kπ)/(2n+1)(k=1,2,…,n)是J_n(x)的零点,以{x_1,x_2,…,x_n}为基点的Hermite-Fejer插值算子是(见文〔1〕(4))     

高阶半线性椭圆型方程解的存在性

概述Q表示R”中带有有界光滑边界。Q的区域。本文假定N>2。文〔1〕、〔2〕讨论了边值问题:{△“u一a△u十bu=f(x,u)四aVx〔Q。x〔a口。(1。1)(1。2)在a>0,b》0之情形下,H。“(9)中非平凡解的存在性。 关于边值问题:{一△“一入“=P(x,u)“=0x〔Q劣〔aQ(1。3)(1。4)当入>入*(此处入、是相应于一△的第左个特征根)时,文〔3〕k个非平凡解的一类条件。而对于入二入‘时,文〔4〕则得到解的另一类条件。 本文讨论二类问题: 问题1齐次边值问题: 么“u+a么u十叮(“)=ox〔Q得到(1。3)(1。4)至少有(1.3)(1.4)具有非平凡{平旦丝一=o a沙x〔ag(1。5…     

一类二阶非线性Robǐn问题的角层解

引言考虑二阶非线性Robin问题:ey,,=f(戈,y,夕,,e)al夕(o,e)一aZ夕,(o,e)==A(e)6‘夕(1,e)+b:夕‘(i,e)=B(e)0<劣<10<2 la:<掩a;0相似文献   

关于全微分方程

对于三个自变量的全微分方程,文〔1〕曾从场论的观点进行了讨论.本文对 n(n≥2)个自变量的全微分方程作了进一步的讨论,得到了全微分方程判别的充要条件,并给出了求解公式.设Ω是 R 中的单连通区域,且函数 p_i(x_1,x_2,…,x),(i=1,2,…,n)在Ω上具有一阶连续偏导数.若存在Ω上具有直到二阶连续偏导数的函数u(x_1,…,x)使得其全微分为 du=p_1dx_1+p_2dx_2+…+pdx,则称方程p_1dx_1+lp_2dx_2+…+p dx=0 (1)为Ω上的全微分方程.     

П[α]族单叶函数的若干结果

设f(:)二: Ea,:”在}:}<1内是正则单叶函数,由它结合成的函数:。(a,幻=万〔j(:) ;f尹(z)〕n(钱)表示。=: 万A,:’在}之}<1内仍是正则单叶函数,它的全体所成的族,用由f(z)二:一E}。。}:,结合成的函数全体,是族n(a)的子族,用n〔二]表示. 现讨论族n〔们中函数中(a,:)的系数,变形定理,n〔a]中函数是星形函数及凸形半径问题,最后作出它的积分平均值估计。定理1设中(a,z)〔fl〔a〕,0镇a<1,则}A.!镇〔(。 1)(1一a)〕/〔2,(。一a)〕,,=2,3·…(1)名〔、(。一a)〕/(。 1)·!A。l簇(1一a)/2.所以(2)证明因。(a,z)任n〔a〕,。(a,幻二z一乙}A。}z”二…     

关于相关数列极限的一个命题

本文在〔1〕的基础上,给出了满足y_n=C_0x+C_1x_(-1)+…+C_kx_(-k)的相关数列{x_n}和{y_n}的极限间制约关系的一个命题。     

可能性测度与一致信任函数扩张全体的半格结构

<正> 可能性测度和一致信任函数可被用于专家系统中作为人们对某些研究对象的主观评估。在以前的一些文献中(参见〔1〕、〔2〕、〔5〕),确定一个可能性测度或一致信任函数需要足够精细且相当完整的知识。但在实际问题中,并不总能提供如此多的信息。可能性测度和一致信任函数的扩张理论为充分利用粗糙残缺的信息提供了理论依据和实施方法。因而,本文结果可被应用于信息处理过程。 在本文中,设X是一个非空集,P(X)是X的势集,C是P(X)的任意给定的一个非空子集,μ:C→〔0,1〕是从C到〔0,1〕中的一个映照,以下,我们约定:∪{·}=,     

Fuzzy 群的几个等价定义

本文将要用到〔3〕中引入的若干概念,为叙述方便,简列于后。集X 到〔0,1〕的一个函数A 称为X 的一个fuzzy 子集;X_1={x∈X|A(x)>0)称为A 的承集。x_λ称为X 上的fuzzy 点;若x_λ(a)={λ当a=x 0 当a≠x a∈X;点x 叫它的承点。x_λ∈A 即0<λ≤A(x);x_λ=y_μ即x=y 且λ=μ;x_λ(?)y_μ即x=y 且λ≤μ。“(?)”是fuzzy 子集A 上的运算:(?)a_λ,b_μ∈A,存在唯一c、∈A,记作a_λ(?)b_μ=c_(?),使当a_(λ′)(?)a_λ,b_(μ′)(?)b_μ时,a_(λ′)(?)b_(μ′)(?)a_λ(?)b_μ,称“(?)”为A 的广义积。当v=min(λ,μ)时,记a_λ(?)b_μ=c_ν为a_λb_μ=c_ν,称为A 的狭隘积,以下仅讨论这种狭隘积。     

关于同意内蒙古民族师范学院、内蒙古蒙医学院、哲里木畜牧学院合并组建内蒙古民族大学的通知

教　育　部　文　件教发〔2 0 0 0〕1 2 0号内蒙古自治区人民政府 :《内蒙古自治区人民政府关于合并调整部分院校组建新校的函》(内政字〔1 999〕1 85号 )、《内蒙古自治区人民政府关于商请更改驻通辽市三所高校合并后校名的函》(内政传发〔2 0 0 0〕7号 )、《内蒙古自治区人民政府关于说明通辽地区三所高校合并后更名理由的函》(内政字〔2 0 0 0〕6 6号 )、《内蒙古自治区人民政府关于商请尽快审批内蒙古民族大学的函》(内政字〔2 0 0 0〕74号 )均收悉。根据《高等教育法》和《普通高等学校设置暂行条例》有关规定以及高等教育管理体制改革…     

任意区间上连续函数的最大(小)值的一个充要条件

在《数学分析》中关于一元函数的最大(小)值问题,对闭区间上的连续函数有一个较简单的算法,但对开区间区的连续函数仅谈了一个开区间的可导函数在具有唯一驻点时判别它是否是取得最大(小)值点的一个方法(见参考文献[1],[2],[3],[4])。这个方法通常被称为“单峰,单谷定理”,本文以明确形式归纳为推论1。本文定理一将其推广到较为一般的形式。在此基础上本文定理二给出了“开区间上的连续函数在具有唯一极值备选点时,具有最大(小)值的充分必要条件”。这是本文的主要结果。设 f(x)在(a,b)内连续,而在(a,b)\{c},a0这个定理给出了任意区间的连续函数在具有唯一极值备选点时求函数最大或最小值的一个相当简单的算法(推论2)(如文中例题所示)。     

局部凸空间中非线性压缩半群的收敛性

<正> Trotter〔1〕曾研究了线性算子半群数列的收敛问题。后来T.kato把Trotter的一个定理扩充到局部凸的拓扑线性空间(见〔2〕,P.269),另一些作者对局部凸空间中线性算子半群叙列的收敛问题也有过研究(参看〔3〕,〔4〕),Brezis-pazy〔6〕研究了Hilbert空间中非线性压缩半群叙列的收敛问题(见〔6〕,定理3.3及推论3.1),其处理方法仅限于使用在Hilbert空间的场合,本文考虑了局部凸空间中非线性压缩半群叙列的收敛问题,文中的主要结果是§2中的定理1、2、3。定理1把Trotter-Kato定理(见〔2〕,P.269)扩充到非线性的情形,同时也把〔6〕、〔7〕和〔9〕中的某些结果扩充到局部凸的拓扑线性空间;而定理2和定理3则是把Trotter的另一定理(见〔1〕,定理5.2)扩充到局部凸空间非线性的情形。